选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思想是在未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，然后将其放在已排序部分的末尾。选择排序不同于冒泡排序，它不需要反复交换元素，因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。
第一次选择后如下:1、4、4、2、5，此时顺序不变，第二次选择后如下:1、2、4、4、5，需要交换第一个4和2，所以两个4的相对顺序发生了变化，所以选择排序是一种不稳定的排序算法。
选择排序是一种简单直观的排序算法，它通过每次选择未排序部分的最小元素，并将其放置在已排序部分的末尾，从而逐步构建有序序列。
很多算法只有在数据经过排序后才管用，比如我们之前学习的二分查找。当然，很多语言都内置了排序算法，比如Python中的sort()函数和sorted()函数。我们可以直接调用内置函数完成排序，而不需要从
1、排序概念 内部排序和外部排序 根据排序过程中，待排序的数据是否全部被放在内存中，分为两大类： 内部排序：指的是待排序的数据存放在计算机内存中进行的排序过程； 外部排序：指的是排序中要对外存储器进行访问的排序过程。 内部排序是排序的基础，在内部排序中，根据排序过程中所依据的原则可以将它们分为5类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序；根据排序过程的时间复杂度来分，可以分为简单排序、先进排序。冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
假设首数字最小，然后依次比对，最终取得最小值的序号，也就是1的序号，然后将1与首位数字互换：
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试，还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。
前两天做每日一题遇到了一道排序题，想想自从用了python之后貌似就几乎再没有自己实现过排序算法了。
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
2、运行时间与输入无关，已有序、所有元素相等、元素随机排列的数组，所用的排序时间相同。
选择排序首先从待排序列表中找到最小(大)的元素，存放到元素列表的起始位置(与起始位置进行交换)，作为已排序序列，第一轮排序完成。然后，继续从未排序序列中找到最小(大)的元素，存放到已排序序列的末尾。直到所有元素都存放到了已排序序列中，列表排序完成。
第一道题目前星球内提交作业 90 多人次：作业榜第一名上午时被点赞就11次，总结算法的两个优化点，代码也很简洁，确实值得赞：
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一：选择排序算法二：二元选择排序法（选择排序改进）
提及选择排序算法，我是一点都不陌生，我大一上学期在 C 语言这门课程中学习到的两个算法，其中一个就是选择排序算法，另一个就是冒泡排序算法。
Python 3 代码实现如下，随机生成20个数，保存到列表变量list1中，通过选择排序法进行排序，然后输出排序结果：
希望小小詹同学学习同时能便于他人~ ---- 本文用Python实现了快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、选择排序、冒泡排序共7种排序算法。上篇已经介绍了前三种~给出原文链接如下：程序员面试必备之排序算法汇总(上) 四、归并排序 1.介绍 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
Python版冒泡排序算法请参考：Python版冒泡法排序算法 Python版选择排序算法请参考：Python版选择排序算法 from random import randint def quickSort(lst, reverse=False): if len(lst) <= 1: return lst #默认使用最后一个元素作为枢点 pivot = lst.pop() first, second = [], [] #默认使用升序排序 exp = 'x<=pivot' #
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试，还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法，看看如何在Python中实现它们。
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。本文主要讲述python中经常用的三种排序算法，选择排序法，冒泡排序法和插入排序法及其区别。通过对列表里的元素大小排序进行阐述。
选择排序（Selection Sort）的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录，并将该记录作为已排序部分的最后一个记录（考虑升序排列的情况）。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组：
https://blog.csdn.net/qq_32799165/article/details/87878876
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寒假到了，如何让孩子过得更加充实？正好自己前两天看一本算法书，挑前面几个简单的算法给孩子讲讲，也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解，做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
一个列表有 n 个元素，遍历一次需要 n 次操作，所以一次遍历是 O(n)O(n)O(n).
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。
本文介绍了Python排序算法的基础知识，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。每种算法都给出了具体的示例代码和解释，以帮助读者更好地理解和应用。同时，还介绍了一些初级排序算法的模板代码和注释，以帮助读者更好地掌握排序算法的基本知识和实现方法。
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
来源：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序。
在上一篇文章《Python 排序算法[一]：令你茅塞顿开，却又匪夷所思》中我们学习了排序算法中比较费时间的三种：冒泡排序、选择排序、插入排序。并且在测试过程中发现了匪夷所思的问题，但是这都难不倒诸位 Coder。回顾一下上次测试的结果（3 万零 1 的数据排序）：
排序是计算机最为常见的操作之一，排序就是将一组杂乱无章的数据按照一定的规律排序起来（递增或递减），排序的对象可以是数字型，也可以是字符型（按照ASCII码的顺序排列）
排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
话不多数，先上两张图： 名词解释： n：数据规模 k：“桶”的个数 In-place：占用常数内存，不占用额外内存 Out-place：占用额外内存 稳定性：排序后2个相等键值的顺序和排序之前
而今天这篇文章，转自 Github 上一个项目，此项目整理了 10 个常见排序算法的原理、演示和多种语言的实现。这里我们摘录其中 Python 的实现，分享给大家。
快速排序（Quick Sort）是一种高效的分治排序算法，它选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，小于基准的放在左边，大于基准的放在右边，然后递归地排序子数组。快速排序通常比冒泡排序和选择排序更高效，特别适用于大型数据集。本文将详细介绍快速排序的工作原理和Python实现。
有一种方法是这样子的，遍历列表，找出播放次数最多的乐队，将这个乐队添加到一个新的列表中。
代码如下 def selectionSort(x): i = 0 while i < len(x) - 1: minindex = i j = i + 1 while j < len(x) : if x[minindex] > x[j]: minindex = j j+= 1 if minindex != i: swap(x,i,minindex) i+= 1 return x 函数包括一个嵌套的循环，对于大小为n的列表，外围的循环执行n-1次，内部循环的次数从n-1递减到1，因此，选择排序在各种情况下的复杂度为平方阶，运行结果如下
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。 内排序有可以分为以下几类： (1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。 (2)、选择排序：简单选择排序、堆排序。 (3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。 (4)、归并排序 (5)、基数排序 1、插入排序 思想 每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置，直到全部插入排序完为止。 1.1 直接插入排序
第一步要找到其中的最小值将其放到第一个位置，然后找余下的最小值放到第二个位置，以此类推。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- # Date:2018-5-27 # Author:AreLIN #选择排序:每次只取一个最大或最小值的索引 import random a = [] count_swap = 0 count_iter = 0 #随机数列表 for _ in range(20): a.append(random.randrange(1,101)) print("my first list:\n{}".format(a)
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