基本思想:從未排序的序列中找到一個最小的元素,放到第一位,再從剩餘未排序的序列中找到最小的元素,放到第二位,依此類推,直到所有元素都已排序完畢。假設序列元素總共n+1個,則我們需要找n輪,就可以使該序列排好序。在每輪中,我們可以這樣做:用未排序序列的第一個元素和後續的元素依次相比較,如果後續元素小,則後續元素和第一個元素交換位置放到,這樣一輪後,排在第一位的一定是最小的。這樣進行n輪,就可排序。
原理圖
圖1:
#圖2:
#初始資料不敏感,不管初始的資料有沒有排好序,都需要經歷N2/2次比較,這對於一些原本排好序,或近似排好序的序列來說並不具有優勢。在最好的情況下,即所有的排好序,需要0次交換,最差的情況,倒序,需要N-1次交換。 資料交換的次數較少,如果某個元素位於正確的最終位置上,則它不會被移動。在最差情況下也只需要進行N-1次資料交換,在所有的完全依賴交換去移動元素的排序方法中,選擇排序屬於比較好的一種。
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測試一下:######
>>> get_left_numbers([0, 4, 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]##################更多圖文講解選擇排序演算法的原理及在Python中的實作範例相關文章請關注PHP中文網! ###