博客
关于我
数组排序-选择排序法
阅读量:427 次
发布时间:2019-03-06

本文共 720 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

选择排序是一种基础的排序算法,通过逐步选择当前最小的元素进行交换,最终实现数组的有序。以下是该算法的实现代码和相关特点分析。

private static void chooseSort(int[] array) {    for (int i = 0; i < array.Length; i++) {        int min = i;        for (int j = i + 1; j < array.Length; j++) {            if (array[min] > array[j]) {                min = j;            }        }        int temp = array[i];        array[i] = array[min];        array[min] = temp;    }}

选择排序法特点

选择排序在实际应用中具有以下特点:

  • 比较与交换次数

    比较次数为 N*(N-1)/2,交换次数为 N。这种特性使得其在数据规模较小时表现较为优异。

  • 运行时间与输入无关

    选择排序的运行时间与输入数据的特性有关。对于已经接近有序的数组,其运行时间与无序数组差异不大,这种特性在某些场景下可能被视为不足。

  • 数据移动量最少

    由于交换次数仅为 O(N),数据的实际移动量比其他排序算法(如快速排序的 O(N log N))要少得多。这种特性使得选择排序在数据移动成本敏感的场景下具有优势。

  • 选择排序通过每次选择当前最小元素的方式,逐步将数组排序完成。其稳定性较低,但在数据规模较小或对数据移动成本敏感的情况下,仍然具有一定的应用价值。

    转载地址:http://xmzkz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>