概述
基本介绍
选择排序（select sorting）也属于内部排序法，是从欲排序的数据中，按指定的规则选出来某个元素，再依规定交换位置后达到排序的目的。
它的工作原理：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。
基本思想
选择排序（select sorting）也是一种简单直观的排序方法。
基本思想为：
注：n 是数组大小
- 第一次从
arr[0]~arr[n-1]中选取最小值，与 arr[0] 交换 - 第二次从
arr[1]~arr[n-1]中选取最小值，与 arr[1] 交换 - 第 i 次从
arr[i-1]~arr[n-1]中选取最小值，与 arr[i-1] 交换 - 依次类推，总共通过
n - 1次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列
思路分析
动图：
说明：
1.选择排序一共有数组大小 - 1 轮排序
2.每 1 轮排序，又是一个循环，循环的规则
①先假定当前这轮循环的第一个数是最小数
②然后和后面每个数进行比较，如果发现有比当前数更小的数，则重新确定最小数，并得到下标
③当遍历到数组的最后时，就得到本轮最小的数
④和当前循环的第一个数进行交换
代码实现
要求：假设有一群牛，颜值分别是 101,34,119,1 ，请使用选中排序从低到高进行排序
演变过程
使用逐步推导的方式，进行讲解排序，容易理解。
推导每一步的演变过程，便于理解。
这是一个很重要的思想：
一个算法：先简单 --> 做复杂：
就是可以把一个复杂的算法，拆分成简单的问题 -> 逐步解决
@Test
public void processDemo() {
int arr[] = {101, 34, 119, 1};
System.out.println("原始数组：" + Arrays.toString(arr));
processSelectSort(arr);
}
public void processSelectSort(int[] arr) {
// 第 1 轮：
// 原始数组：101, 34, 119, 1
// 排序后： 1, 34, 119, 101
int min = arr[0]; // 先假定第一个数为最小值
int minIndex = 0;
for (int j = 0 + 1; j < arr.length; j++) {
// 挨个与最小值对比，如果小于，则进行交换
if (min > arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 小，则重置min为这个数
min = arr[j];
minIndex = j;
}
}
// 第 1 轮结束后，得到了最小值
// 将这个最小值与 arr[0] 交换
arr[minIndex] = arr[0];
arr[0] = min;
System.out.println("第 1 轮排序后：" + Arrays.toString(arr));
// 第 2 轮
// 当前数组：1, 34, 119, 101
// 排序后： 1, 34, 119, 101
min = arr[1];
minIndex = 1;
// 第二轮，与第 3 个数开始比起
for (int j = 0 + 2; j < arr.length; j++) {
// 挨个与最小值对比，如果小于，则进行交换
if (min > arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 小，则重置min为这个数
min = arr[j];
minIndex = j;
}
}
// 第 2 轮结束后，得到了最小值
// 将这个最小值与 arr[1] 交换
arr[minIndex] = arr[1];
arr[1] = min;
System.out.println("第 2 轮排序后：" + Arrays.toString(arr));
// 第 3 轮
// 当前数组：1, 34, 119, 101
// 排序后： 1, 34, 101, 119
min = arr[2];
minIndex = 2;
// 第二轮，与第 4 个数开始比起
for (int j = 0 + 3; j < arr.length; j++) {
// 挨个与最小值对比，如果小于，则进行交换
if (min > arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 小，则重置min为这个数
min = arr[j];
minIndex = j;
}
}
// 第 3 轮结束后，得到了最小值
// 将这个最小值与 arr[2] 交换
arr[minIndex] = arr[2];
arr[2] = min;
System.out.println("第 3 轮排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
测试输出
原始数组：[101, 34, 119, 1]
第 1 轮排序后：[1, 34, 119, 101]
第 2 轮排序后：[1, 34, 119, 101]
第 3 轮排序后：[1, 34, 101, 119]
从上述的演变过程来看，发现了规律：循环体都是相同的，只是每一轮排序所假定的最小值的下标在递增。因此可以改写成如下方式
@Test
public void processDemo2() {
int arr[] = {101, 34, 119, 1};
System.out.println("原始数组：" + Arrays.toString(arr));
processSelectSort2(arr);
}
public void processSelectSort2(int[] arr) {
// 把之前假定当前最小值的地方，使用变量 i 代替了
// 由于需要 arr.length -1 轮，所以使用外层一个循环，就完美的解决了这个需求
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
int min = arr[i]; // 先假定第一个数为最小值
int minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
// 挨个与最小值对比，如果小于，则进行交换
if (min > arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 小，则重置min为这个数
min = arr[j];
minIndex = j;
}
}
// 第 i 轮结束后，得到了最小值
// 将这个最小值与 arr[i] 交换
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = min;
System.out.println("第 " + (i + 1) + " 轮排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
}
测试输出
原始数组：[101, 34, 119, 1]
第 1 轮排序后：[1, 34, 119, 101]
第 2 轮排序后：[1, 34, 119, 101]
第 3 轮排序后：[1, 34, 101, 119]
由此可以得到，选择排序的时间复杂度是 o(n²)，因为是一个嵌套 for 循环
结果是一样的，但是你会发现，在第 1 轮和第 2 轮的序列是一样的，但是代码中目前也进行了交换，可以优化掉这一个点
优化
public void processSelectSort2(int[] arr) {
// 把之前假定当前最小值的地方，使用变量 i 代替了
// 由于需要 arr.length -1 轮，所以使用外层一个循环，就完美的解决了这个需求
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
int min = arr[i]; // 先假定第一个数为最小值
int minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
// 挨个与最小值对比，如果小于，则进行交换
if (min > arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 小，则重置min为这个数
min = arr[j];
minIndex = j;
}
}
// 第 i 轮结束后，得到了最小值
// 将这个最小值与 arr[i] 交换
//但如果minIndex没有改变，也就是最小值未发生改变，则不需要执行后面的交换了
if (minIndex != i) {
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = min;
}
System.out.println("第 " + (i + 1) + " 轮排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
}
测试输出
原始数组：[101, 34, 119, 1]
第 1 轮排序后：[1, 34, 119, 101]
第 3 轮排序后：[1, 34, 101, 119]
则可以看到，第二轮就跳过了交换这一个步骤，从而优化了这个算法所要花费的时间。
算法函数封装
@Test
public void selectSortTest() {
int arr[] = {101, 34, 119, 1};
System.out.println("升序");
System.out.println("原始数组：" + Arrays.toString(arr));
selectSort(arr, true);
System.out.println("排序后：" + Arrays.toString(arr));
System.out.println("降序");
System.out.println("原始数组：" + Arrays.toString(arr));
selectSort(arr, false);
System.out.println("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
/**
* 选择排序算法封装
*
* @param arr 要排序的数组
* @param asc 升序排列，否则降序
*/
public void selectSort(int[] arr, boolean asc) {
// 把之前假定当前最小值的地方，使用变量 i 代替了
// 由于需要 arr.length -1 轮，所以使用外层一个循环，就完美的解决了这个需求
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
int current = arr[i]; // 先假定第一个数为最小值
int currentIndex = i;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
// 挨个与最小值对比，如果小于，则进行交换
if (asc) {
if (current > arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 小，则重置min为这个数
current = arr[j];
currentIndex = j;
}
} else {
if (current < arr[j]) {
// 如果后面的值比当前的 min 大，则重置为这个数
current = arr[j];
currentIndex = j;
}
}
}
// 第 i 轮结束后，得到了最小/大值
// 将这个值与 arr[i] 交换
//但如果minIndex没有改变，也就是最小值未发生改变，则不需要执行后面的交换了
if (currentIndex == i) {
arr[currentIndex] = arr[i];
arr[i] = current;
}
}
}
测试输出
升序
原始数组：[101, 34, 119, 1]
排序后：[1, 34, 101, 119]
降序
原始数组：[1, 34, 101, 119]
排序后：[119, 101, 34, 1]
大量数据耗时测试
排序随机生成的 8 万个数据
@Test
public void bulkDataSort() {
int max = 80_000;
int[] arr = new int[max];
for (int i = 0; i < max; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 80_000);
}
Instant startTime = Instant.now();
selectSort(arr, true);
// System.out.println(Arrays.toString(arr));
Instant endTime = Instant.now();
System.out.println("共耗时：" + Duration.between(startTime, endTime).toMillis() + " 毫秒");
}
多次运行测试输出
共耗时：2983 毫秒
共耗时：3022 毫秒
冒泡排序和选择排序的时间复杂度虽然都是 o(n²)，但由于冒泡排序每一步有变化都要交换位置，导致了消耗了大量的时间，所以选择排序相对冒泡排序所花费的时间要更少。
关于冒泡排序请看java 排序算法之冒泡排序
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最后
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