标签：最大 最优 工作 原理 focus 倒数 中继 就是 第四篇
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
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，这样在最后的元素应该会是最大的数；
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
重复步骤1~3，直到排序完成。
def bubble_sort(arrlist):
?
# 如果列表长度是0，1，则不用排序
if len(arrlist) < 2:
return
?
?
n = len(arrlist)
for j in range(n-1,0,-1):
for i in range(j):
# 从列表的下标为0开始比较，比较0-1，1-2，。。。一直比较到i-i+1
# 如果前面的数比后面的数大，就把前面的数换到后面来
if arrlist[i] > arrlist[i+1]:
arrlist[i],arrlist[i+1] = arrlist[i+1],arrlist[i]
?
if __name__ == "__main__":
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
1、第一遍冒泡
for i in range(0, n-1):
# 指针从头走到尾
if alist[i] > alist[i+1]:
alist[i],alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]
针对列表元素的0和1，比较54比26大，换位置
[ 26, 54,93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
针对列表元素的1和2比较，54和93比较，小，不用动
[ 26, 54,93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
针对列表元素的2和3比较，93和17比较，大，换位置
[ 26, 54,17, 93, 77, 31, 44, 55, 20]
......
以此类推
最后把93移动到了最后的位置
[54, 26, 17, 77, 31, 44, 55, 20，93]
这样93的位置就可以确定了
2、第二遍冒泡
因为最后的93位置确定了，那么第二遍就可以直接对剩下的元素进行排序
即 [54, 26, 17, 77, 31, 44, 55, 20],这样第二遍排序就少了一个元素
与第一遍排序一样，还是从下标为0的元素开始两两比较，移动元素，
最后的结果就是将整个列表第二大的元素移动到最后
确定了列表倒数第二个元素的位置。
3、第三篇冒泡、第四篇冒泡...
依次类推
最后要循环的是len(li)-1次
得到代码是
def bubble_sort(alist):
"""冒泡排序"""
n = len(alist)
for j in range(n-1):
count = 0
for i in range(0, n-1-j):
# 指针从头走到尾
if alist[i] > alist[i+1]:
alist[i],alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]
与上面代码实现有一点不同，这里外层for循环用的是0到n-1,代码实现用的是相反的，原理都是一样的。
最优时间复杂度：O(n) （表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素，排序结束。）
最坏时间复杂度：O(n2)
稳定性：稳定
选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。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，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
选择排序动作有点和冒泡排序是相逆的，选择排序是将最小的放在元素最前面，冒泡排序是将最大的放在最后面。
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下：
设第一个元素为比较元素，依次和后面的元素比较，比较完所有元素找到最小的元素，将它和第一个元素互换
重复上述操作，我们找出第二小的元素和第二个位置的元素互换，以此类推找出剩余最小元素将它换到前面，即完成排序
红色表示当前最小值，黄色表示已排序序列，蓝色表示当前位置。
def selection_sort(alist):
n = len(alist)
# 需要进行n-1次选择操作
for i in range(n-1):
# 记录最小位置
min_index = i
# 从i+1位置到末尾选择出最小数据
for j in range(i+1, n):
if alist[j] < alist[min_index]:
min_index = j
# 如果选择出的数据不在左边的位置，进行交换
if min_index != i:
alist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i]
?
arrli=[6,5,4,3,2,1]
1、第一遍选择排序
选择min_index = 0,假设第0个元素是最小的，将其他的1-n个元素与第0个元素进行比较
即执行for循环
for i inrange(0+1,6):
if alist[i] < alist[min_index]:
min_index = i
即将第一个元素6 分别与另外的5，4，3，2，1进行比较，如果另外的元素比6小，则min_index值为该元素的下标。这里通过for循环之后得到min_index=5。即第五个元素比第0个元素小。
将第五个元素和第0个元素进行互换。
alist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i]
第一次选择排序结果
[1, 5, 4, 3, 2, 6]
2、第二遍选择排序
确定了第0个元素的位置，将第0个元素剔除，对
[5, 4, 3, 2, 6]
进行选择排序
与上面类似
开始假定第1个元素5为最小，与其他的进行比较，得到min_index = 4
将第4个元素和第1个元素进行互换。
[1, 2, 4, 3, 5, 6]
3、继续for循环，与上面类似，直到循环到n-2
最优时间复杂度：O(n^2)
最坏时间复杂度：O(n^2)
稳定性：不稳定（考虑升序每次选择最大的情况）
参考资料
[1]https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html
算法漫游指北（第七篇）:冒泡排序、冒泡排序算法描述、动图演示、代码实现、过程分析、时间复杂度和选择排序算法描述、动图演示、代码实现、过程分析、时间复杂度
标签：最大 最优 工作 原理 focus 倒数 中继 就是 第四篇
原文地址：https://www.cnblogs.com/Nicholas0707/p/13052524.html
