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济南网站建设sdqswl,某网站seo诊断分析和优化方案,网站登录密码忘记怎么办,南水北调建设管理局网站目录 前言 选择排序 代码示例 1. 算法包 2. 选择排序代码 3. 模拟排序 4. 运行程序 5. 从大到小排序 循环细节 外层循环 内层循环 总结 选择排序的适用场景 1. 数据规模非常小 2. 稳定性不重要 3. 几乎全部数据已排序 4. 教育目的 前言 在实际场景中&#xf…

目录

前言

选择排序

代码示例

1. 算法包

2. 选择排序代码

3. 模拟排序

4. 运行程序

5. 从大到小排序

循环细节

外层循环

内层循环

总结

选择排序的适用场景

1. 数据规模非常小

2. 稳定性不重要

3. 几乎全部数据已排序

4. 教育目的


前言

在实际场景中,选择合适的排序算法对于提高程序的效率和性能至关重要,本节课主要讲解"选择排序"的适用场景及代码实现。

选择排序

选择排序(Selection Sort) 是一种简单直观的排序算法,它的工作原理是: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。

代码示例

下面我们使用Go语言实现一个选择排序:

1. 算法包

创建一个 pkg/algorithm.go

mkdir pkg/algorithm.go

(如果看过上节课的冒泡排序,则已存在该文件,我们就不需要再创建了)

2. 选择排序代码

打开 pkg/algorithm.go 文件,代码如下

从小到大 排序

package pkg// BubbleSort 冒泡排序
...// SelectionSort 选择排序
func SelectionSort(arr []int) {n := len(arr) // 获取切片长度for i := 0; i < n-1; i++ {// 假设当前位置是最小的minIndex := i// 遍历未排序的部分,寻找真正的最小值的索引for j := i + 1; j < n; j++ {if arr[j] < arr[minIndex] {minIndex = j}}// 如果找到更小的数,就交换arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]}
}

3. 模拟排序

打开 main.go 文件,代码如下:

package mainimport ("demo/pkg""fmt"
)func main() {// 定义一个切片,这里我们模拟 10 个元素arr := []int{789, 59, 1500, 847, 633, 2456, 901, 2, 752, 100}fmt.Println("Original data:", arr) // 先打印原始数据pkg.SelectionSort(arr)             // 调用选择排序fmt.Println("New data:  ", arr)    // 后打印排序后的数据
}

4. 运行程序

打开终端,我们运行 go :

go run main.go

能发现, Original data 后打印的数据,正是我们代码中定义的切片数据,顺序也是一致的。

New Data 后打印的数据,则是经过选择排序后的数据,是从小到大的。

5. 从大到小排序

如果需要 从大到小 排序也是可以的,在代码里,将两个元素比较的 大于符号 改成 小于符号 即可。

修改 pkg/algorithm.go 文件:

package pkg// BubbleSort 冒泡排序
...// SelectionSort 选择排序
func SelectionSort(arr []int) {n := len(arr) // 获取切片长度for i := 0; i < n-1; i++ {// 假设当前位置是最小的minIndex := i// 遍历未排序的部分,寻找真正的最小值的索引for j := i + 1; j < n; j++ {if arr[j] > arr[minIndex] {minIndex = j}}// 如果找到更小的数,就交换arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]}
}

只需要一丁点的代码即可

package pkg 算第一行,上面示例中在第十四行代码中,我们将 "<" 改成了 ">" ,这样就变成了 从大到小排序了

补充:

代码里还有一处可以完善,在最后两个数进行交换时

思考一下这一行代码:

arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]

如果,arr[minIndex] 和 arr[i] 这两个数是相同的,那么还有必要进行交换吗?

当然是可以不用交换,所以我们可以再加上一个判断:

// 如果它们不相等
if arr[minIndex] != arr[i] {// 如果找到更小的数,就交换arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]
}

循环细节

在选择排序算法中,外层循环和内层循环扮演着至关重要的角色,它们共同协作以实现对整个数组的排序。下面是这两个循环的详细说明

外层循环

  • 目的:外层循环负责控制排序的轮次。对于包含 n 个元素的数组,外层循环需要进行 n - 1 轮排序(因为当只剩下一个元素时,它自然就是排序好的)。每一轮排序都会从未排序的部分找到一个最小(或最大)的元素,并将其放到已排序部分的末尾
  • 起始与结束:外层循环通常从一个起始索引(如 0)开始,直到达到数组长度减 1 (n - 1) 的索引结束。这是因为当外层循环到达 n - 1 时,所有元素都已经排好序,只剩下最后一个元素(即索引为 n - 1 的元素),它自然就是已排序的
  • 作用:在每一轮排序开始时,外层循环的索引(假设为 i )代表当前已排序部分的末尾。然后,内层循环会从未排序的部分(即索引 i + 1 到 n - 1 的部分)中找到一个最小(或最大)元素的索引,并与索引 i 处的元素进行可能的交换

内层循环

  • 目的:内层循环负责在每一轮排序中,从未排序的部分找到最小(或最大)元素的索引。一旦找到,就可能与当前轮次的外层循环索引处的元素进行交换(如果它们不是同一个元素的话)
  • 起始与结束:内层循环的起始索引通常是外层循环索引的下一个位置(即 i + 1),而结束索引是数组的最后一个元素(即 n - 1)。这是因为内层循环需要遍历整个未排序的部分来找到最小(或最大)的元素
  • 作用:在每一轮外层循环中,内层循环都会遍历未排序的部分,通常比较来找到最小(或最大)元素的索引。这个索引会被存储在某个变量中(如 minIndex),以便在遍历结束后与外层循环索引处的元素进行可能的交换
  • 交换:如果内层循环找到了一个比外层循环索引处更小的元素(即 minIndex 不等于外层循环的索引 i ),那么就需要进行交换操作,将这两个元素的位置互换。这样,外层循环索引处的元素就变成了当前轮次中未排序部分的最小(或最大)元素,被正确地放置在了已排序部分的末尾

总结

外层循环控制排序的轮次,每一轮都试图从未排序的部分找到一个最小(或最大)元素,并将其放置到正确的位置上。内层循环则负责在每一轮中执行这个查找和可能的交换操作。通过这两层循环的协作,整个数组最终被排序完成。

选择排序的适用场景

尽管选择排序在大多数现代应用中不是最高效的排序算法(其平均和最坏情况时间复杂度都是 O(n ^ 2)),但在某些特定场景下,它仍然有其用途

1. 数据规模非常小

对于非常小的数据集,选择排序在效率损失可能微不足道,而它实现简单,易于理解和实现

2. 稳定性不重要

选择排序不是稳定的排序算法(即相等元素的相对顺序可能会改变)。如果应用场景不需要保持元素的原始相对顺序,那么选择排序可以作为一个简单的选择

3. 几乎全部数据已排序

虽然理论上来说,即使数据几乎全部已排序,选择排序的效率也不会显著提升,但在某些特定应用中,如果已知数据集接近排序状态,并且算法设计可以利用这一点(例如,通过提前终止不必要的比较)。则可能略有优势。然而,这通常需要结合其他优化技巧

4. 教育目的

由于选择排序简单直观,它常被用于教学目的,帮助学生理解排序算法的基本概念和工作原理

总之,尽管存在更高效的排序算法,但在特定场景下,选择排序仍然有其用武之地。

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