Python选择排序算法详解：原理、时间复杂度与代码示例

选择排序是一种简单直观的排序算法。本文将详细介绍选择排序的算法原理、时间复杂度、空间复杂度，并提供Python代码示例，帮助你快速理解和应用这一排序算法。

算法原理

选择排序的基本思想是：

找到数组中最小（或最大）的元素。
将其与数组的第一个元素交换位置。
在剩下的元素中重复步骤 1 和 2，直到整个数组排序完成。

Python代码示例

以下是使用 Python 实现选择排序的代码示例：

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        min_index = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_index]:
                min_index = j
        arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
    return arr

时间复杂度

选择排序的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是数组的长度。这是因为算法需要进行两层嵌套循环：

外层循环：遍历整个数组，执行 n 次。
内层循环：在未排序的部分找到最小元素，执行次数分别为 n-1, n-2, ..., 2, 1。

因此，选择排序的总操作次数约为 n*(n-1)/2，即 O(n^2)。

空间复杂度

选择排序的空间复杂度为 O(1)，因为它仅使用了常数级别的额外空间用于交换元素。无论输入规模如何增加，所需的额外空间都保持不变。

总结

选择排序算法简单易懂，但效率较低，时间复杂度为 O(n^2)，不适用于处理大规模数据集。对于小规模数据，选择排序可以作为一种简单的排序方案。