算法原理
选择排序通过重复选择数组中最小元素，将其与未排序部分的第一个元素交换，实现排序。
算法描述
选择排序是一种简单的排序算法，它每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，将其放到已排序序列的末尾，直到整个序列排序完成。
选择排序的基本思想是通过不断选择剩余元素中的最小（或最大）元素，将其放置到已排序序列的末尾，从而逐步构建有序序列。具体步骤如下：
- 遍历待排序序列，找到最小（或最大）的元素。
- 将最小（或最大）元素与待排序序列的第一个元素交换位置，将该元素放置到已排序序列的末尾。
- 缩小待排序序列的范围，将已排序序列的长度增加1。
- 重复步骤1-3，直到待排序序列为空。
动画演示
代码实现
public void selectSort(int arr[]) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i 算法复杂度
|
时间复杂度（最坏） |
时间复杂度（最好） |
时间复杂度（平均） |
空间复杂度 |
稳定性 |
|
O(n^2) |
O(n^2) |
O(n^2) |
O(1) |
不稳定 |
选择排序的优化方式：
- 设置一个标志位，记录每一趟遍历中最小（或最大）元素的位置，避免不必要的交换操作。
public void selectionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i - 使用双指针，分别指向已排序序列的末尾和待排序序列的开头，减少交换操作的次数。
public void selectionSort(int服务器托管网[] arr) {
int n = arr.length;
int left = 0;
int right = n - 1;
//直到left和right指针相遇。
while (left arr[maxIndex]) {
maxIndex = i;
}
}
//如果最小元素的位置不等于left，则将最小元素与已排序序列的末尾元素交换位置。
//此处的末尾是数值越来越大：1 3 4 ...
if (minIndex != left) {
int temp = arr[left];
arr[left] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
服务器托管网 }
//如果最大元素的位置等于left，则将最大元素的位置更新为最小元素的位置。
//因为上一步已经把最大元素换到了最小元素位置，所以需要重新设置下标
if (maxIndex == left) {
maxIndex = minIndex;
}
//如果最大元素的位置不等于right，则将最大元素与待排序序列的开头元素交换位置。
//此处的开头是数值越来越小：... 5 6 9
if (maxIndex != right) {
int temp = arr[right];
arr[right] = arr[maxIndex];
arr[maxIndex] = temp;
}
left++;
right--;
}
}通过使用双指针的优化方式，可以减少交换操作的次数。在每一趟遍历中，同时找到最小元素和最大元素的位置，并根据情况进行交换操作。这样可以减少不必要的交换操作，提高排序的效率。同时，由于每一趟遍历中的交换操作次数减少，也减少了数据的移动次数，进一步提高了排序的效率。
相关概念
• 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
• 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
• 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
• 空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
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