一 前言
如果对本系列产生什么疑问的话, 建议先下前言, 里面有我的联系方式, 教材的下载地址, 特殊词语的规定之类的........ 链接地址: https://blog.csdn.net/qq_41057280/article/details/89209081 ; 最后, 以下说法仅为个人理解, 如有错误, 欢迎教正
二 介绍
选择排序（Selection sort），是一种通过不断选择剩余数组的元素来实现排序的算法。
具体的步骤如下：
- 从第一位开始遍历数组选出最小的元素将其放到第一位
- 从第二位开始遍历选出最小的元素放到第二位
- ......
- 从第n-1位开始遍历选出最小的元素放到第n-1位.
- 最后整个数组排序完成
三 java代码
首先, 先来个常规的照着步骤写一个
/**
* 选择排序
* 从第一位开始遍历数组选出最小的元素将其放到第一位
* 从第二位开始遍历选出最小的元素放到第二位
* ......
* 从第n-1位开始遍历选出最小的元素放到第n-1位.
* 整个数组排序完成
*/
public void sort(int[] arr) {
int n = arr.length;// 数组长度
int min = 0; // 最小值的下标
for (int i=0; i<n-1; i++) {
min = i;
// 如果有比最小值小的，就更新下标
for (int j=min+1; j<n; j++) {
if (arr[j] < arr[min]) {
min = j;
}
}
// 如果最小值的下标不在开始位置， 则进行交换
if (i != min) {
Algorithm.swap(arr, min, i);
}
Algorithm.printArray(arr);
}
}
这是一个非常简单而且十分直观的排序方法。虽然简单，但还是有需要注意的点。在排序过程中最小值可能在开始位置，所以不能直接交换，需要进行判断。
另外， 根据代码我们可以发现，这个算法的时间复杂度为O(n²)。具体怎么算，这里就不列举了。 最后，如果待排序数组有数值相同的元素， 那么他们的相对先后顺序就会被破坏（后面的元素到前面去了，因为我们是顺序比较的），因此该算法是一个不稳定的排序算法。
不过，该算法是交换次数最少的排序算法，最多只会移动n-1次。 这应该也算得上他为数不多的优点
五 双向选择排序算法
基础的选择算法每一趟循环只能确保一个元素位置正确， 算法效率不高。 我们可以试着改进，比如说一次循环分别确定最大、小元素的位置，从而减少循环次数。 这就是双向选择排序算法
通俗点解释就是，每次排序都从待排序的无序数组中选出最大和最小值的索引，将最小值交换至无序表表头、最大值交换至无序表表尾，从而逐渐在无序表的两端形成有序表。 理论上，大小为n的数组只要进行n/2次排序即可。
代码如下：
在排序的过程中，有可能出现最大值和最小值的索引与边界值重合，所以最后必须分情况进行判断。
ps：我总感觉这段判断很丑，有没有大佬愿意帮我改进下的
/**
* 双向选择排序算法 在选择算法的基础上，在一次循环中选择两个元素（最大和最小）。 以此减少循环次数提高效率
*/
public void doubleSelectionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;// 数组长度
for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
int rangeL = i; // 待排序数组的左边界
int rangeR = n - i - 1; // 待排序数组的右边界
int min = rangeL;
int max = rangeR;
for (int j = rangeL; j <= rangeR; j++) {
// 如果有比最小值小的，就更新最小值下标
if (arr[j] < arr[min]) {
min = j;
}
// 如果有比最大值大的，就更新最大值下标
if (arr[j] > arr[max]) {
max = j;
}
}
// 注意特殊情况
if (rangeL == min && rangeR == max) {
// 位置正确，不改动
} else if (rangeL == min) {
// 最小值在开始位置，则交换最大值到结束位置
// swap (max, rangeR)
Algorithm.swap(arr, max, rangeR);
} else if (rangeR == max) {
// 最大值在结束位置，则交换最小值到开始位置
// swap (max, rangeR)
Algorithm.swap(arr, min, rangeL);
} else if (rangeR == min && rangeL == max) {
// 最大值在开始位置，最小值在结束位置
// swap(rangeL, rangeR)
Algorithm.swap(arr, rangeL, rangeR);
} else if (rangeL == max) {
// 最大值在开始位置，先交换最大值
Algorithm.swap(arr, max, rangeR);
Algorithm.swap(arr, min, rangeL);
} else {
// 正常交换
Algorithm.swap(arr, min, rangeL);
Algorithm.swap(arr, max, rangeR);
}
// 打印
Algorithm.printArray(arr);
}
}
虽然我是说这是选择排序的一种改进方式，但根据代码我们可以发现，这个算法的时间复杂度还是为O(n²)。而且比较次数也比原先要多，再加上最后的分情况讨论，使得算法的复杂性高于原算法、效率也不及原算法。 总结，这种改进毫无意义。
六、双向选择排序算法（改）
综上所述，普通的双排并没有对原来的选择排序算法改进优化。 主要问题在于最后交换前的分情况处理使算法变得复杂效率下降，如果我们能省略这一步的话，那才能真正意义上得到优化。