冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
序算法在编程领域中起着举足轻重的作用，在目标检索、机器学习、数值计算、图像处理等领域有着广泛。为了追本溯源，公众号特推出常用经典排序算法系列推文，让小伙伴们深入了解排序算法的实现原理，同时也提升matlab编程能力。
在面试题中可能会遇到排序算法，毕竟作为程序员内功心法，熟练掌握排序算法是很重要的，本文总结了八大经典排序算法的 Python 实现。排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
选择排序的文章：https://blog.csdn.net/weixin_53041251/article/details/123054092
直接选择排序算法思想 无序数组a[0…n-1]，第一次从a[0]~a[n-1]中选取最小值，与a[0]交换，第二次从a[1]~a[n-1]中选取最小值，与a[1]交换，….，第i次从a[i-1]~a[n-1]中选取最小值，与a[i-1]交换，…..，第n-1次从a[n-2]~a[n-1]中选取最小值，与a[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按关键字从小到大排列的有序序列· 直接选择排序算法过程如下: 给定n=7，数组a中的7个元素为[8,3,2,1,7,4,6] 初始状态 [ 8 3 2 1 7
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
上一篇总结了交换排序的冒泡排序和快速排序。这一篇要总结的是选择排序，选择排序分为直接选择排序和堆排序，主要从以下几点进行总结。 1、直接选择排序及算法实现 2、堆排序及算法实现 1、直接选择排序及算法实现 直接选择排序(Straight Select Sort) 是一种简单的排序方法，它的基本思想是：通过length-1 趟元素之间的比较，从length-i+1个元素中选出最小的元素，并和第i个元素交换位置。直接选择排序的最坏时间复杂度为O(n2)，平均时间复杂度为O(n2) 下图展示了直接选择排序的
数据结构和算法对一个程序来说是至关重要的，现在介绍一下几种算法，在项目中较为常用的算法有：冒泡排序，简单选择排序，直接插入排序，希尔排序，堆排序，归并排序，快速排序等7中算法。
选择排序就是从待排序的元素中选择最小（最大）的元素，将其放在有序序列的相应位置，使这些元素构成有序序列。选择排序主要有两种：简单选择排序和堆排序。
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排序算法是计算机科学中的重要部分，它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中，掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论，介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
算法这个东西其实在开发中很少用到，特别是web开发中，但是算法也很重要，因为任何的程序，任何的软件，都是由很多的算法和数据结构组成的。但是这不意味着算法对于每个软件设计人员的实际工作都是很重要的。每个项目特点和需求特殊也导致算法运用场景上不同。但是个人觉得算法运用的好的话会给自己在程序设计的时候提供比较好的思路。下面就对一些排序算法小结一下，就当做自己的一个笔记吧。
首先，排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
依照这个思路,我们对简单选择排序进行优化,使其一趟就可以将最大的元素和最小的元素都选出来交换到相应的位置上,综上,代码实现如下:
查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。还有要会分析算法的时间和空间复杂度。通常查找和排序算法的考察是面试的开始，如果这些问题回答不好，估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握，有必要时要熟练写出代码。
上篇文章说到了冒泡排序，这篇文章讲解一下选择排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果； 2、初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； 3、第1趟排序： 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R[1]交换，使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； 4、第i趟排序：第i趟排序开
既然之前很多小伙伴反应希望公众号多发点算法类的文章，那就来呗。先从简单的入手好了，带大家用python来实现一波十大经典排序算法呗。分别是：
写在前面 算法，对于iOS开发者来说，既熟悉又陌生。首先，在iOS开发过程中，对算法要求不高，用到算法时候也是少之甚少，除非是一些接近底层开发需要用到一些算法。但是，算法作为基础，又是开发者的必备技能，尤其是求职面试中一项重要考察指标。 遂，笔者在此整理一下常用的算法，以供后用。 算法中的概念 排序算法稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是
排序是我们学习算法过程中重要且基础的一环，例如对下面的排序问题，我们应该怎么做呢？
排序是计算机最为常见的操作之一，排序就是将一组杂乱无章的数据按照一定的规律排序起来（递增或递减），排序的对象可以是数字型，也可以是字符型（按照ASCII码的顺序排列）
在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。我的初心无非有两点：一，BAT等互联网公司招聘面试时要问算法知识，如果想要进入互联网公司，我就必须学好算法；二，通过学习算法提升个人开发的基本功，这样一来，对于不同场景我就可以正确选择对应的数据结构和算法，使得程序更健壮，提高程序的运行效率。
八大排序算法详解_面试+提升 概述 排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 我们这里说说八大
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
寒假到了，如何让孩子过得更加充实？正好自己前两天看一本算法书，挑前面几个简单的算法给孩子讲讲，也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解，做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
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我觉得如果想成为一名优秀的开发者，不仅要积极学习时下流行的新技术，比如WCF、Asp.Net MVC、AJAX等，熟练应用一些已经比较成熟的技术，比如Asp.Net、WinForm。还应该有着牢固的计算机基础知识，比如数据结构、操作系统、编译原理、网络与数据通信等。有的朋友可能觉得这方面的东西过于艰深和理论化，望而却步，但我觉得假日里花上一个下午的时间，研究一种算法或者一种数据结构，然后写写心得，难道不是一件乐事么？所以，我打算将一些常见的数据结构和算法总结一下，不一定要集中一段时间花费很大精力，只是在比较空闲的时间用一种很放松的心态去完成。我最不愿意的，就是将写博客或者是学习技术变为一项工作或者负担，应该将它们视为生活中的一种消遣。人们总是说坚持不易，实际上当你提到“坚持”两个字之时，说明你已经将这件事视为了一种痛苦，你的内心深处并不愿意做这件事，所以才需要坚持。你从不曾听人说“我坚持玩了十年的电子游戏”，或者“坚持看了十年动漫、电影”、“坚持和心爱的女友相处了十年”吧？我从来不曾坚持，因为我将其视为一个爱好和消遣，就像许多人玩网络游戏一样。
我们这里说说八大排序就是内部排序。 当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。 快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，
这次的算法实现全都使用 C 语言，并不是说 C 有多好，只是因为 C 比较接近底层，掌握 C 的写法后，其他语言的写法也很好实现，其次，也是因为现在很多算法的讲解也使用 C。
对于前两个题目，记得一个简要判断口诀：奇数二分取中间，偶数二分取中间靠左。对于后一道题目，需要知道公式：
* 选择排序 |____简单选择排序 |____堆排序 |____归并排序 * 交换排序 |____冒泡排序 |____快速排序 * 插入排序 |____直接插入排序 |____折半排序 |____希尔排序 * 分配排序 |____箱排序 |____基数排序
排序在应用开发中很常见，如对商品按价格、人气、购买数量等排序，便于使用者快速找到数据。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
排序是我们生活中经常会面对的问题。同学们做操时会按照从矮到高排列；老师查看上课出勤情况时，会按学生学号顺序点名；高考录取时，会按成绩总分降序依次录取等。排序是数据处理中经常使用的一种重要的运算，它在我们的程序开发中承担着非常重要的角色。 排序分为以下四类共七种排序方法： 交换排序： ① 冒泡排序 ② 快速排序 选择排序： ③ 直接选择排序 ④ 堆排序 插入排序： ⑤ 直接插入排序 ⑥ 希尔排序 合并排序： ⑦ 合并排序 这篇文章主要总结的是交换排序（即冒泡排序和快速排序），
我初学时，“脑思维”差点绕在 2 个循环结构的世界里出不来了。当时，老师要求我们死记冒泡的口诀，虽然有点搞笑，但是当时的知识层次只有那么点，口诀也许是最好的一种学习方式。
基本思想：是将阵列分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ（n））。但桶排序并不是 比较排序，他不受到 O(n log n) 下限的影响。 简单来说，就是把数据分组，放在一个个的桶中，然后对每个桶里面的在进行排序。
比较完一轮，已经找出最小值1。那我们把1放到已排序部分，索引0的位置作为已排序的位置，把1交换过去。
第一趟：我们找出最大值9和最后一个数字2进行交换。就变成了 [4 2 3 1 7 9]，这样我们就把最大值放在最后了。
在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式，是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序，至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法，今天先简单的了解一下。 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要
排序： 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性： 假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序： 数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序： 数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
**策略这个词应该怎么理解，打个比方说，我们出门的时候会选择不同的出行方式，比如骑自行车、坐公交、坐火车、坐飞机、坐火箭等等，这些出行方式，每一种都是一个策略 **
本篇开始学习排序算法。排序与我们日常生活中息息相关，比如，我们要从电话簿中找到某个联系人首先会按照姓氏排序、买火车票会按照出发时间或者时长排序、买东西会按照销量或者好评度排序、查找文件会按照修改时间排序等等。在计算机程序设计中，排序和查找也是最基本的算法，很多其他的算法都是以排序算法为基础，在一般的数据处理或分析中，通常第一步就是进行排序，比如说二分查找，首先要对数据进行排序。在Donald Knuth 的计算机程序设计的艺术这四卷书中，有一卷是专门介绍排序和查找的。
排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
AI的算法你还记得多少？他们都是如何用Python和Java实现的？恐怕很多人一下子就慌了。
快速排序算法是一种非常高效的排序算法，它采用“分而治之”的思想，将大的拆分为小的，小的拆分为更小的。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：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后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
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在之前的文章中，我们说了两个原地排序算法：插入排序和冒泡排序。分析两个算法的原理，也用代码实现了两个算法。最后，我们也从两个算法入手，引出了评价算法性能的两个重要指标：是否是原地排序算法和算法稳定性。今天我们再来说一种原地排序算法：** 选择排序**。
在Java语言中，数组是具有相同数据类型的一组数据的组合，数组中的每个元素具有相同的数据类型。
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