【算法】算法圖解筆記_選擇排序

選擇排序是下一章將介紹的快速排序的基石。

內存的工做原理

計算機就像是不少抽屜的集合體,每一個抽屜都有地址。

fe0ffeeb是一個內存單元的地址。

【細摳起來，這個圖形有問題：實際上，計算機的內存是一維的，而圖形是二維的。】

須要將數據存儲到內存時,你請求計算機提供存儲空間,計算機給你一個存儲地址。須要存儲多項數據時,有兩種基本方式——數組和鏈表。但它們並不是都適用於全部的情形,所以知道它們的差異很重要。

數組和鏈表

數組

數組中全部元素佔用連續的內存，因此經過數組首元素地址，能夠計算每一個元素的地址。元素的位置稱爲索引，數組的索引從0開始，幾乎全部的編程語言都從0開始對數組元素進行編號。在同一個數組中,全部元素的類型都必須相同(都爲int、double等)。

數組具備如下特色：

• 知道每一個元素的地址，支持隨機訪問方式；時間複雜度O(1)
• 插入元素時，可能致使元素的移動，最壞狀況下，會移動全部元素；因爲數組須要連續的內存，當前內存可能沒法知足元素的存儲，須要從新分配內存空間和進行元素的拷貝；插時間複雜度O(n)
• 刪除元素後,必須將後面的元素都向前移；時間複雜度O(n)

鏈表

鏈表的每一個元素都存儲了下一個元素的地址,從而使一系列隨機的內存地址串在一塊兒。鏈表中的元素可存儲在內存的任何地方。只要有足夠的內存空間,就能爲鏈表分配內存。

鏈表具備如下特色：

• 支持順序訪問方式，只能從第一個元素開始逐個地讀取元素；時間複雜度O(n)
• 在鏈表中添加元素很容易:只需將其放入內存,並將其地址存儲到前一個元素中；時間複雜度O(1)
• 刪除元素只需修改前一個元素指向的地址便可；時間複雜度O(1)

數組和鏈表還被用來實現其餘數據結構，好比散列表等。

選擇排序

算法思想：遍歷待排序列表,找出最大或最小的元素，並添加到到新列表的第一個位置；而後找第二大或第二小的元素，依次類推，直到待排序列表裏沒有元素爲止，此時新列表的元素已按降序或升序排列。

選擇排序是一種靈巧的算法,但其速度不是很快。須要的總時間爲 O(n × n),即O(n2)。

Python版本：

def findSmallest(arr):
  smallest = arr[0]
  smallest_index = 0
  for i in range(1, len(arr)):
    if arr[i] < smallest:
      smallest = arr[i]
      smallest_index = i
  return smallest_index

def selectionSort(arr):
  newArr = []
  for i in range(len(arr)):
    smallest = findSmallest(arr)
    newArr.append(arr.pop(smallest))
  return newArr

Haskell版本：

import Data.List (delete)

selectionSort :: Ord a => [a] -> [a]
selectionSort []  = []
selectionSort arr =
      let smallest = minimum arr
      in  smallest : selectionSort (delete smallest arr)

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