标签：之间 选择排序 方法 自然数 高精度计算 最小 交换操作 插入排序 大小
一、水仙花束
水仙花数只是自幂数的一种，严格来说3位数的3次幂数才称为水仙花数。
附：其他位数的自幂数名字
一位自幂数：独身数
两位自幂数：没有
三位自幂数：水仙花数
四位自幂数：四叶玫瑰数
五位自幂数：五角星数
六位自幂数：六合数
七位自幂数：北斗七星数
八位自幂数：八仙数
九位自幂数：九九重阳数 十位自幂数：
十全十美数 常见水仙花数 水仙花数又称阿姆斯特朗数。
三位的水仙花数共有4个：153，370，371，407；
四位的四叶玫瑰数共有3个：1634，8208，9474；
五位的五角星数共有3个：54748，92727，93084；
六位的六合数只有1个：548834；
七位的北斗七星数共有4个：1741725，4210818，9800817，9926315；
八位的八仙花数共有3个：24678050，24678051，88593477
……
使用高精度计算，可以得到超过int类型上限的水仙花数：
5: 93084
5: 92727
5: 54748
6: 548834
7: 9800817
7: 4210818
7: 1741725
7: 9926315
8: 24678050
8: 24678051
8: 88593477
9: 146511208
9: 912985153
9: 472335975
9: 534494836
10: 4679307774
11: 32164049650
11:40028394225
11: 42678290603
11: 49388550606
11: 32164049651
11: 94204591914
11: 44708635679
11: 82693916578
14: 28116440335967
16: 4338281769391370
16: 4338281769391371
17: 21897142587612075
17: 35641594208964132
17: 35875699062250035
19: 1517841543307505039
19: 3289582984443187032
19: 4929273885928088826
19: 4498128791164624869
20: 63105425988599693916
21: 449177399146038697307
21: 128468643043731391252
23: 27907865009977052567814
23: 35452590104031691935943
23: 27879694893054074471405
23: 21887696841122916288858
24: 174088005938065293023722
24: 188451485447897896036875
(为环保起见，24位以上的水仙花数略)
最大的水仙花数有39位。十进制自然数中的所有水仙花数共有88个。
二、冒泡排序算法的运作如下：（从后往前）
1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
2. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
三、选择排序
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法（比如序列[5， 5， 3]第一次就将第一个[5]与[3]交换，导致第一个5挪动到第二个5后面）。
基本选择排序
排序算法即解决以下问题的算法：
输入
n个数的序列<a1,a2,a3,...,an>。
输出
原序列的一个重排<a1*,a2*,a3*,...,an*>；，使得a1*<=a2*<=a3*<=...<=an*
排序算法有很多，包括插入排序，冒泡排序，堆排序，归并排序，选择排序，计数排序，基数排序，桶排序，快速排序等。插入排序，堆排序，选择排序，归并排序和快速排序，冒泡排序都是比较排序，它们通过对数组中的元素进行比较来实现排序，其他排序算法则是利用非比较的其他方法来获得有关输入数组的排序信息。
1.时间复杂度
排序算法复杂度对比 lgn = log2n
排序算法复杂度对比 lgn = log2n
选择排序的交换操作介于 0 和 (n - 1） 次之间。选择排序的比较操作为 n (n - 1） / 2 次之间。选择排序的赋值操作介于 0 和 3 (n - 1） 次之间。
比较次数O(n^2），比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数N=(n-1）+(n-2）+...+1=n*(n-1）/2。交换次数O(n），最好情况是，已经有序，交换0次；最坏情况交换n-1次，逆序交换n/2次。交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CPU时间多，n值较小时，选择排序比冒泡排序快。
其他排序算法的复杂度如右图所示。
2.稳定性
选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n-1个元素，第n个元素不用选择了，因为只剩下它一个最大的元素了。那么，在一趟选择，如果一个元素比当前元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口，举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中两个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序是一个不稳定的排序算法。
树形选择排序
输入输出 输入输出与基本选择排序相同。 思想 利用满二叉树的性质，将输入的数据存放到满二叉树的叶节点，通过比较树中剩余可用节点（从底层的叶节点开始）的大小，每次选择最小的数值（比较复制到二叉树的顶端），并且把最小数值赋给排序数组的前端，把最小数值原来叶节点的位置设置为不可用；依次循环直至最后一个可用叶节点。
堆排序
堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。 既然是堆排序，自然需要先建立一个堆，而建堆的核心内容是调整堆，使二叉树满足堆的定义（每个节点的值都不大于其父节点的值）。接下来就是调堆和循环调堆，具体参见堆排序。 选择排序法的第一层循环从起始元素开始选到倒数第二个元素，主要是在每次进入的第二层循环之前，将外层循环的下标赋值给临时变量，接下来的第二层循环中，如果发现有比这个最小位置处的元素更小的元素，则将那个更小的元素的下标赋给临时变量，最后，在二层循环退出后，如果临时变量改变，则说明，有比当前外层循环位置更小的元素，需要将这两个元素交换.
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lzy666/p/6935190.html
