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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章图文讲解选择排序算法的原理及在Python中的实现由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
基本思想：从未排序的序列中找到一个最小的元素，放到第一位，再从剩余未排序的序列中找到最小的元素，放到第二位，依此类推，直到所有元素都已排序完毕。假设序列元素总共n+1个，则我们需要找n轮，就可以使该序列排好序。在每轮中，我们可以这样做：用未排序序列的第一个元素和后续的元素依次相比较，如果后续元素小，则后续元素和第一个元素交换位置放到，这样一轮后，排在第一位的一定是最小的。这样进行n轮，就可排序.
原理图 图1:
图2:
初始数据不敏感，不管初始的数据有没有排好序，都需要经历N2/2次比较，这对于一些原本排好序，或者近似排好序的序列来说并不具有优势。在最好的情况下，即所有的排好序，需要0次交换，最差的情况，倒序，需要N-1次交换.
数据交换的次数较少，如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。在最差情况下也只需要进行N-1次数据交换，在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于比较好的一种.
python代码实现:
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def
sort_choice(numbers, max_to_min
=
True
):
"""
我这没有按照标准的选择排序，假设列表长度为n，思路如下：
1、获取最大值x，将x移动到列最后。[n1, n2, n3, ... nn]
2、将x追加到排序结果[n1, n3, ... nn, n2]
3、获取排序后n-1个元素[n1, n3, ... nn]，重复第一步，重复n-1次。
max_to_min是指从大到小排序，默认为true；否则从小到大排序。
对[8, 4, 1, 0, 9]排序，大致流程如下：
sorted_numbers = []
[8, 4, 1, 0, 9], sorted_numbers = [9]
[4, 1, 0, 8], sorted_numbers = [9, 8]
[1, 0, 4], sorted_numbers = [9, 8, 4]
[0, 1], sorted_numbers = [9, 8, 4, 1]
[0], sorted_numbers = [9, 8, 4, 1, 0]
"""
if
len
(numbers) <
=
1
:
return
numbers
sorted_list
=
[]
index
=
0
for
i
in
xrange
(
len
(numbers)
-
index):
left_numbers
=
_get_left_numbers(numbers, max_to_min)
numbers
=
left_numbers[:
-
1
]
sorted_list.append(left_numbers[
-
1
])
index
+
=
1
return
sorted_list
def
_get_left_numbers(numbers, get_max
=
True
):
'''
获取最大值或者最小值x，并且将x抽取出来，置于列表最后.
Ex: get_max=True, [1, 4, 3] ⇒ [1, 3, 4]
get_max=False, [1, 4, 3] ⇒ [4, 3 ,1]
'''
max_index
=
0
for
i, num
in
enumerate
(numbers):
if
get_max:
if
num > numbers[max_index]:
max_index
=
i
else
:
if
num < numbers[max_index]:
max_index
=
i
numbers
=
numbers[:max_index]
+
numbers[max_index
+
1
:]
+
[numbers[max_index]]
return
numbers
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测试一下:
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>>> get_left_numbers([
0
,
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,
0
,
31
,
9
,
19
,
89
,
67
], get_max
=
True
)
[
0
,
4
,
0
,
31
,
9
,
19
,
67
,
89
]
>>> get_left_numbers([
0
,
4
,
0
,
31
,
9
,
19
,
89
,
67
], get_max
=
False
)
[
4
,
0
,
31
,
9
,
19
,
89
,
67
,
0
]
>>> sort_choice([
0
,
4
,
0
,
31
,
9
,
19
,
89
,
67
], max_to_min
=
False
)
[
0
,
0
,
4
,
9
,
19
,
31
,
67
,
89
]
>>> sort_choice([
0
,
4
,
0
,
31
,
9
,
19
,
89
,
67
], max_to_min
=
True
)
[
89
,
67
,
31
,
19
,
9
,
4
,
0
,
0
]
|
。
最后此篇关于图文讲解选择排序算法的原理及在Python中的实现的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于图文讲解选择排序算法的原理及在Python中的实现的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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