## 選擇排序
選擇排序(Selection sort)是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理如下。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,再從剩余未排序元素中繼續尋找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。
選擇排序的主要優點與數據移動有關。如果某個元素位于正確的最終位置上,則它不會被移動。選擇排序每次交換一對元素,它們當中至少有一個將被移到其最終位置上,因此對n個元素的表進行排序總共進行至多n-1次交換。在所有的完全依靠交換去移動元素的排序方法中,選擇排序屬于非常好的一種。
## 選擇排序分析
排序過程:


紅色表示當前最小值,黃色表示已排序序列,藍色表示當前位置。
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def selection_sort(alist):
n = len(alist)
# 需要進行n-1次選擇操作
for i in range(n-1):
# 記錄最小位置
min_index = i
# 從i+1位置到末尾選擇出最小數據
for j in range(i+1, n):
if alist[j] < alist[min_index]:
min_index = j
# 如果選擇出的數據不在正確位置,進行交換
if min_index != i:
alist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i]
alist = [54,226,93,17,77,31,44,55,20]
selection_sort(alist)
print(alist)
~~~
## 時間復雜度
* 最優時間復雜度:O(n2)
* 最壞時間復雜度:O(n2)
* 穩定性:不穩定(考慮升序每次選擇最大的情況)
選擇排序演示

- 系統編程
- 1.進程
- 1.1.fork
- 1.2.多個進程能否修改全局變量
- 1.3多次fork的問題
- 1.4.進程的創建-multiprocessing
- 1.5.進程的創建-Process子類
- 1.6.進程池Pool
- 1.7.進程間通信--Queue
- 2.線程
- 2.1.多線程-Threading
- 2.2.threading注意點
- 2.3.多線程-共享全局變量
- 2.4.線程和進程的對比
- 2.5.同步
- 2.6.互斥鎖
- 2.7.多線程-非共享數據
- 2.8.死鎖
- 2.9.同步應用
- 2.10.生產者與消費者模式
- 2.11.ThreadLocal
- 2.12.異步
- 2.13.GIL的問題
- 網絡編程
- 1.網絡概述-udp
- 1.1.TCP/IP
- 1.2.端口
- 1.3.ip地址
- 1.4.socket簡介
- 1.5.UDP介紹
- 1.6.udp網絡程序-發送數據
- 1.7.udp網絡程序-發送、接收數據
- 1.8.udp網絡程序-端口問題
- 1.9.udp綁定信息
- 2.0.udp網絡通信過程
- 2.1.udp應用:echo服務器
- 2.2.udp應用:聊天室
- 2.3.udp總結
- 2.4.udp綜合-模擬QQ
- 2.TFTP下載和上傳
- 3.TCP/IP
- 3.1.打開瀏覽器訪問百度的過程
- web服務器
- 1.1.MyWebServer.py
- 1.2.MyWebFramework.py
- 正則
- 1.1.re模塊
- 1.2.字符
- 1.3.原始字符串
- 1.4.表示數量
- 1.5.表示邊界
- 1.6.匹配分組
- 1.7.貪婪和非貪婪
- 數據結構和算法
- 1.引入概念
- 1.1.第一次嘗試
- 1.2.算法的提出
- 1.3.第二次嘗試
- 1.4.算法效率衡量
- 1.5.算法分析
- 1.6.常見時間復雜度
- 1.7.python內置類型性能分析
- 1.8.數據結構
- 2.順序表
- 2.1.順序表的形式
- 2.2.順序表的結構和實現
- 2.3.順序表的操作
- 2.4.python中的順序表
- 3.鏈表
- 3.1.單向鏈表
- 3.2.單向循環鏈表
- 3.3.雙向鏈表
- 4.棧
- 4.1.棧的結構實現
- 5.隊列
- 5.1.隊列的實現
- 5.2.雙端隊列
- 6.排序和搜索
- 6.1.冒泡排序
- 6.2.選擇排序
- 6.3.插入排序
- 6.4.快速排序
- 6.5.哈希排序
- 6.6.歸并排序
- 6.7.常見排序算法效率比較
- 6.8.搜索
- 7.樹與樹算法
- 7.1.二叉樹
- 7.2.二叉樹的遍歷
- 初識Django
- 1.小白
- 2.初次嘗試
- 3.管理站點
- 4.視圖
- 5.模板
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- 1.定義模型
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- 3.模型查詢
- 4.自連接
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- django模板
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