Python选择排序详解（手把手教你掌握选择排序算法）

选择排序的工作原理

假设我们有一个数组 [64, 25, 12, 22, 11]，我们要对其进行升序排序：

1. 第一轮：在整个数组中找到最小值 11，与第一个元素 64 交换 → [11, 25, 12, 22, 64]
2. 第二轮：在剩下的未排序部分 [25, 12, 22, 64] 中找到最小值 12，与第二个元素 25 交换 → [11, 12, 25, 22, 64]
3. 第三轮：在 [25, 22, 64] 中找到最小值 22，与第三个元素 25 交换 → [11, 12, 22, 25, 64]
4. 第四轮：在 [25, 64] 中找到最小值 25，位置不变 → [11, 12, 22, 25, 64]
5. 排序完成！

Python实现选择排序

下面是一个完整的Python排序教程中的核心代码示例：

def selection_sort(arr):    """    选择排序函数    :param arr: 待排序的列表    :return: 排序后的列表    """    n = len(arr)        # 遍历所有数组元素    for i in range(n):        # 假设当前索引 i 是最小值的索引        min_idx = i                # 在未排序部分查找最小元素        for j in range(i + 1, n):            if arr[j] < arr[min_idx]:                min_idx = j                # 将找到的最小元素与第一个元素交换        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]        return arr# 测试代码if __name__ == "__main__":    data = [64, 25, 12, 22, 11]    print("原始数组:", data)    sorted_data = selection_sort(data.copy())    print("排序后数组:", sorted_data)  

代码逐行解析

• n = len(arr)：获取数组长度。
• for i in range(n):：外层循环控制已排序部分的边界。
• min_idx = i：初始化最小值索引为当前起始位置。
• for j in range(i + 1, n):：内层循环在未排序部分查找最小值。
• if arr[j] < arr[min_idx]:：如果找到更小的元素，更新最小值索引。
• arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]：交换元素，将最小值放到正确位置。

算法复杂度分析

- 时间复杂度：无论最好、最坏、平均情况都是 O(n²)，因为需要两层嵌套循环。
- 空间复杂度：O(1)，属于原地排序算法，只需要常数级别的额外空间。
- 稳定性：不稳定，因为在交换过程中可能改变相同元素的相对顺序。

适合初学者的排序算法

虽然选择排序在大数据集上效率不高，但其逻辑清晰、代码简洁，非常适合初学者排序算法的学习。通过理解选择排序，你可以为学习更高效的排序算法（如快速排序、归并排序）打下坚实基础。

总结

本教程详细介绍了Python选择排序的原理、实现和应用场景。希望你能通过动手实践这段代码，真正掌握这一基础但重要的排序方法。记住，编程能力的提升离不开反复练习，快去试试修改数组、调试代码吧！

掌握基础，方能进阶 —— 你的算法学习之旅，从选择排序开始！