Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort)

Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort)

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a) 原理:每一趟从待排序的记录中选出最小的元素,顺序放在已排好序的序列最后,直到全部记录排序完毕。也就是:每一趟在n-i+1(i=12…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录。基于此思想的算法主要有简单选择排序、树型选择排序和堆排序(这里只介绍常用的简单选择排序)

b) 简单选择排序的基本思想:给定数组:int[] arr={里面n个数据}1排序,在待排序数据arr[1]~arr[n]中选出最小的数据,将它与arrr[1]交换;第2趟,在待排序数据arr[2]~arr[n]中选出最小的数据,将它与r[2]交换;以此类推,第i趟在待排序数据arr[i]~arr[n]中选出最小的数据,将它与r[i]交换,直到全部排序完成。

c) 举例:数组 int[] arr={5,2,8,4,9,1};

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第一趟排序: 原始数据:5  2  8  4  9  1

最小数据1,把1放在首位,也就是15互换位置,

排序结果:1  2  8  4  9  5

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第二趟排序:

1以外的数据{2  8  4  9  5}进行比较,2最小,

排序结果:1  2  8  4  9  5

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第三趟排序:

12以外的数据{8  4  9  5}进行比较,4最小,84交换

排序结果:1  2  4  8  9  5

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第四趟排序:

除第124以外的其他数据{8  9  5}进行比较,5最小,85交换

排序结果:1  2  4  5  9  8

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第五趟排序:

除第1245以外的其他数据{9  8}进行比较,8最小,89交换

排序结果:1  2  4  5  8  9

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注:每一趟排序获得最小数的方法:for循环进行比较,定义一个第三个变量temp,首先前两个数比较,把较小的数放在temp中,然后用temp再去跟剩下的数据比较,如果出现比temp小的数据,就用它代替temp中原有的数据。具体参照后面的代码示例,相信你在学排序之前已经学过for循环语句了,这样的话,这里理解起来就特别容易了。

 

代码示例:

//选择排序
public class SelectionSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr={1,3,2,45,65,33,12};
        System.out.println("交换之前:");
        for(int num:arr){
            System.out.print(num+" ");
        }        
        //选择排序的优化
        for(int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {// 做第i趟排序
            int k = i;
            for(int j = k + 1; j < arr.length; j++){// 选最小的记录
                if(arr[j] < arr[k]){ 
                    k = j; //记下目前找到的最小值所在的位置
                }
            }
            //在内层循环结束,也就是找到本轮循环的最小的数以后,再进行交换
            if(i != k){  //交换a[i]和a[k]
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[k];
                arr[k] = temp;
            }    
        }
        System.out.println();
        System.out.println("交换后:");
        for(int num:arr){
            System.out.print(num+" ");
        }
    }

}

运行结果截图:

 《Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort)》

选择排序的时间复杂度:简单选择排序的比较次数与序列的初始排序无关。 假设待排序的序列有 N 个元素,则比较次数永远都是N (N – 1) / 2。而移动次数与序列的初始排序有关。当序列正序时,移动次数最少,为 0。当序列反序时,移动次数最多,为3N (N – 1) /  2。

所以,综上,简单排序的时间复杂度为 O(N2)

    原文作者:SiberiaDante
    原文地址: https://www.cnblogs.com/shen-hua/p/5424059.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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