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前言

对于常见的排序算法有以下几种：

下面这节我们来看选择排序算法。

选择排序

基本思想：
  每一次从待排序的数据元素中遍历选出最大（或最小）的元素放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

  当然，我们可以每一次排序时同时选出最小和最大的，分别放在序列的起始位置和终点位置，直到全部待排序的元素排列完，这样可以减少遍历次数。
排序过程（如图所示）：

同样，用内外两层循环来控制整个过程：

• 外循环：控制整个结束的条件，当begin>=end时就会结束。
• 内循环：找到最大数和最小数的下标。

因此循环可写成：

while(begin < end)
{for(int i = begin + 1; i <= end; i++)//.......
}

完整代码如下：

void SelectSort(int* a, int n)//选择排序
{int begin = 0, end = n - 1;while (begin < end){int mini = begin, maxi = begin;for (int i = begin + 1; i <= end; i++){if (a[i] < a[mini])mini = i;if (a[i] > a[maxi])maxi = i;}Swap(&a[begin], &a[mini]);//交换了值，但是下标没变if (begin == maxi)maxi = mini;Swap(&a[end], &a[maxi]);begin++;end--;}
}

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我们在两个交换函数中间加了一个判断条件：

if (begin == maxi)maxi = mini;

是为了可以避免以下这种情况的出现：

直接选择排序的特性总结：

1. 效率不算很好，实际中使用的较少
2. 时间复杂度：O(N^2^)
3. 空间复杂度：O(1)
4. 稳定性：不稳定

堆排序

  堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它通过堆来进行选择数据。
它分为了两个步骤：

1. 建堆
   想要升序：建大堆
想要降序：建小堆
2. 利用堆删除思想来进行排序

下面我们来解释一下为什么升序是建立大堆：
我们给一个数组使其升序排列：

int arr[] = {20, 17, 4, 16, 5, 3};

我们脑子里第一想法应该是升序建小堆。
通过向下调整算法，建立小堆得：

  此时我们取第一个数出来即可得到最小值，但是当我们取出堆顶元素后，此时我们又要重新建一个小堆才能找到次小的数，但是这样时间复杂度变为了O(N²)。

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但堆排其实是一个效率还不错的排序，因此我们可以逆向思维：

1. 想要升序先建立大堆，然后将堆顶元素与最后一个元素交换。
2. 然后最后一个值（也就是最大的值）不看做堆里面，向下调整即可选出次大的数
3. 重复以上步骤，最后形成的堆也就是排序好的数组。

具体过程如下图所示：

具体代码如下：

#include<stdio.h>
Swap(int* px, int* py)
{int tmp = *px;*px = *py;*py = tmp;
}void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)//向下调整建堆
{int child = parent * 2 + 1;while (child < n){if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])//建大堆{child++;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;//更新父亲节点child = parent * 2 + 1;}elsebreak;}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{//用数组建堆//从最后一个非叶子节点开始建堆for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(a, n, i);}int end = n - 1;//最后一个节点的下标while (end >= 0){Swap(&a[0], &a[end]);//先交换AdjustDown(a, end, 0);//最后一个节点不算堆中进行向下调整建堆end--;//再--}
}int main()
{int arr[] = { 20, 17, 4, 16, 5, 3 };int n = sizeof(arr) / sizeof(int);HeapSort(arr, n);for (int i = 0; i < n; i++){printf("%d ", arr[i]);}return 0;
}

堆排序特性总结：

1. 堆排序使用堆来选数，效率比直接选择高。
2. 时间复杂度：O(NlogN)
3. 空间复杂度：O(1)
4. 稳定性：不稳定

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