簡介:選擇排序是一個時間複雜度為O(N^2)的基本排序演算法,當然也有其適用的場景,比如說該演算法的易於實現的特性,可應用於對某些實際問題的快速實現上.

原理:從未排序的資料中,選出最小的資料,然後與未排序的第一個資料進行比較交換操作,直到所有的資料都排好序.

步驟:

①在未進行排序的資料中,尋找到最小的資料,假設為A,並記錄下該下標

②用未排序的第一個資料B與從①中得到的資料A進行比較,如果A小於B,則交換A與B,否則不交換.

③重複以上的①②步驟,直到所有的資料都排好序.

程式碼是思路的體現,因此在寫程式碼之前一定要理清楚思路.

/**
 * 規則 [0,i-1] 採用前閉後閉的原則進行演算法的編寫,牢記. 順序為 從小到大排序
 * 
 * @author JamesWang
 *
 */
public class SelectionSort implements IPerformance {
	private int[] arr;
	public SelectionSort(int[] arr) {
		this.arr = arr;
	}
	
	@Override
	public void performance() {
		int minIndex;
		for (int i = 0; i <= arr.length - 1; i++) {// [0,arr.length - 1] 前閉 後閉
			minIndex = i;// 預設當前i為最小值的下標
			for (int j = i + 1; j <= arr.length - 1; j++) {
				if (arr[j] < arr[minIndex]) {
					minIndex = j;
				}
			}
			//進行比較交換操作
			if(arr[minIndex] != arr[i]) {//只有當兩個下標對應的值不相等再進行交換
				arr[i] = arr[i] + arr[minIndex];
				arr[minIndex] = arr[i] - arr[minIndex];
				arr[i] = arr[i] - arr[minIndex];
			}
		}
	}
	
	/**
	 * 測試
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		int[] arr = SortUtils.createArray(100);//建立一個數值範圍為[0,100)包含有100個元素的陣列
		PerformanceUtils performanceUtils = new PerformanceUtils(new SelectionSort(arr));//建立代理類
		performanceUtils.performance();//執行代理方法
		System.out.println(SortUtils.getString(arr));
	}
}
 

public interface IPerformance {
	public void performance();
}

public class SortUtils {
	public static int[] createArray(int count) {
		int[] arr = new int[count];
		Random random = new Random();
		for (int index = 0; index < count; index++) {
			arr[index] = random.nextInt(count);
		}
		return arr;
	}
	
	public static int[] copy(int[] arr) {
		return Arrays.copyOf(arr, arr.length);
		
	}
	
	public static String getString(int[] arr) {
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		for(int a : arr) {
			sb.append( a + ",");
		}
		return sb.toString();
	}
	
}
 

/**
 * 使用代理模式來進行效能的測試
 * 
 * @author JamesWang Create on 2018年1月4日 下午4:05:35
 */
public class PerformanceUtils implements IPerformance {
	private IPerformance performance;

	public PerformanceUtils(IPerformance performance) {
		this.performance = performance;
	}

	@Override
	public void performance() {
		long startTime = System.currentTimeMillis();
		performance.performance();
		System.out.println("執行時間為:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "毫秒");
	}

}