Python 选择排序:原理、使用场景与实现方法

简介: 本文主要介绍了Python 选择排序:原理、使用场景与实现方法

引言

选择排序(Selection Sort)是一种简单直观的排序算法,其主要思想是通过不断遍历待排序序列,并在每次遍历时找出剩余未排序部分中的最小(或最大)元素,将其放到已排序序列的末尾。虽然选择排序的时间复杂度并不优秀,但它简洁易懂的逻辑使其成为初学者理解排序算法的理想起点。

selectionSort.gif

一、选择排序原理

选择排序的基本步骤如下:

  1. 寻找最小值:首先从待排序的数组中选出最小(或最大)的元素。
  2. 交换位置:将找到的最小元素与数组的第一个未排序元素交换位置,此时第一个元素为已排序区间的最后一个元素。
  3. 重复上述过程:接着在剩余的未排序序列中重复寻找最小元素并交换的过程,直至整个序列有序。

二、选择排序步骤详解

假设有一个无序数组[5, 3, 8, 6, 7, 2],按照选择排序的过程:

  1. 第一轮:

    • 在所有未排序元素中找到最小值2,并与数组的第一个元素交换位置,得到[2, 3, 8, 6, 7, 5]
  2. 第二轮:

    • 在剩下的未排序元素[3, 8, 6, 7, 5]中找到最小值3,与当前未排序区间的第一个元素交换位置,得到[2, 3, 8, 6, 7, 5](这里无需交换,因为3已经位于正确位置)
  3. 继续这个过程,直到所有元素都已排序。

三、选择排序代码实现

以下是一个简单的选择排序实现:

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)

    # 遍历所有数组元素
    for i in range(n):
        # 找到剩余未排序部分中的最小元素索引
        min_index = i
        for j in range(i + 1, n):
            if arr[j] < arr[min_index]:
                min_index = j

        # 将找到的最小元素与未排序区间的第一个元素交换
        arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]

    return arr

四、选择排序的使用场景

尽管选择排序通常不是最优选择,但在特定场景下仍有一定的实用价值:

  • 稳定性需求:选择排序是一种稳定的排序算法,即相等的元素在排序后相对顺序保持不变,这在处理具有特殊稳定性需求的问题时可能有优势。
  • 数据量较小且对效率要求不高的场合:对于小规模数据集或者对运行速度要求不苛刻的应用场景,选择排序可以作为一个简单的解决方案。

然而,选择排序的时间复杂度始终为O(n²),其性能远不如快速排序、归并排序和堆排序等高效算法。因此,在实际开发、竞赛中,尤其是在对效率有较高要求的情况下,选择排序并非首选方案。

目录
相关文章
|
23天前
|
JSON 数据可视化 API
Python 中调用 DeepSeek-R1 API的方法介绍,图文教程
本教程详细介绍了如何使用 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API,适合编程新手。首先登录 DeepSeek 控制台获取 API Key,安装 Python 和 requests 库后,编写基础调用代码并运行。文末包含常见问题解答和更简单的可视化调用方法,建议收藏备用。 原文链接:[如何使用 Python 调用 DeepSeek-R1 API?](https://apifox.com/apiskills/how-to-call-the-deepseek-r1-api-using-python/)
|
2月前
|
存储 缓存 Java
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
73 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
随机的暴力美学蒙特卡洛方法 | python小知识
蒙特卡洛方法是一种基于随机采样的计算算法,广泛应用于物理学、金融、工程等领域。它通过重复随机采样来解决复杂问题,尤其适用于难以用解析方法求解的情况。该方法起源于二战期间的曼哈顿计划,由斯坦尼斯拉夫·乌拉姆等人提出。核心思想是通过大量随机样本来近似真实结果,如估算π值的经典示例。蒙特卡洛树搜索(MCTS)是其高级应用,常用于游戏AI和决策优化。Python中可通过简单代码实现蒙特卡洛方法,展示其在文本生成等领域的潜力。随着计算能力提升,蒙特卡洛方法的应用范围不断扩大,成为处理不确定性和复杂系统的重要工具。
77 21
|
2月前
|
数据挖掘 数据处理 开发者
Python3 自定义排序详解:方法与示例
Python的排序功能强大且灵活,主要通过`sorted()`函数和列表的`sort()`方法实现。两者均支持`key`参数自定义排序规则。本文详细介绍了基础排序、按字符串长度或元组元素排序、降序排序、多条件排序及使用`lambda`表达式和`functools.cmp_to_key`进行复杂排序。通过示例展示了如何对简单数据类型、字典、类对象及复杂数据结构(如列车信息)进行排序。掌握这些技巧可以显著提升数据处理能力,为编程提供更强大的支持。
40 10
|
3月前
|
算法 数据处理 Python
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
Savitzky-Golay滤波器是一种基于局部多项式回归的数字滤波器,广泛应用于信号处理领域。它通过线性最小二乘法拟合低阶多项式到滑动窗口中的数据点,在降噪的同时保持信号的关键特征,如峰值和谷值。本文介绍了该滤波器的原理、实现及应用,展示了其在Python中的具体实现,并分析了不同参数对滤波效果的影响。适合需要保持信号特征的应用场景。
200 11
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python中使用MySQL模糊查询的方法
本文介绍了两种使用Python进行MySQL模糊查询的方法:一是使用`pymysql`库,二是使用`mysql-connector-python`库。通过这两种方法,可以连接MySQL数据库并执行模糊查询。具体步骤包括安装库、配置数据库连接参数、编写SQL查询语句以及处理查询结果。文中详细展示了代码示例,并提供了注意事项,如替换数据库连接信息、正确使用通配符和关闭数据库连接等。确保在实际应用中注意SQL注入风险,使用参数化查询以保障安全性。
|
2月前
|
安全 数据挖掘 编译器
【01】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-如何用python逆向接口协议?python逆向接口协议的原理和步骤-优雅草央千澈
【01】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-如何用python逆向接口协议?python逆向接口协议的原理和步骤-优雅草央千澈
84 6
|
3月前
|
安全
Python-打印99乘法表的两种方法
本文详细介绍了两种实现99乘法表的方法:使用`while`循环和`for`循环。每种方法都包括了步骤解析、代码演示及优缺点分析。文章旨在帮助编程初学者理解和掌握循环结构的应用,内容通俗易懂,适合编程新手阅读。博主表示欢迎读者反馈,共同进步。
|
3月前
|
缓存 数据安全/隐私保护 Python
python装饰器底层原理
Python装饰器是一个强大的工具,可以在不修改原始函数代码的情况下,动态地增加功能。理解装饰器的底层原理,包括函数是对象、闭包和高阶函数,可以帮助我们更好地使用和编写装饰器。无论是用于日志记录、权限验证还是缓存,装饰器都可以显著提高代码的可维护性和复用性。
56 5
|
3月前
|
缓存 开发者 Python
深入探索Python中的装饰器:原理、应用与最佳实践####
本文作为技术性深度解析文章,旨在揭开Python装饰器背后的神秘面纱,通过剖析其工作原理、多样化的应用场景及实践中的最佳策略,为中高级Python开发者提供一份详尽的指南。不同于常规摘要的概括性介绍,本文摘要将直接以一段精炼的代码示例开篇,随后简要阐述文章的核心价值与读者预期收获,引领读者快速进入装饰器的世界。 ```python # 示例:一个简单的日志记录装饰器 def log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__} with args: {a
60 2

热门文章

最新文章