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。
算法的最差时间复杂度为O(n^2),最优为O(n^2),平均时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O（n）,需要辅助空间O（1）
代码
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package Sort;
/**
* @author Biang Hoo
* O(n ^2 )
* 2013年9月10日
*/
public class SelectSort implements Sort{
@Override
public void Sorting(int[] array) {
int min;
int tmp;
for(int i=0;i
min=i;
for(int j=i+1;j
if(array[j]
min =j;
}
}
tmp =array[i];
array[i] =array[min];
array[min]=tmp;
}
}
}
HeapSort
堆排序是指利用堆设计的一种排序算法，近似一个完全二叉树的结构，父节点的键值总是大于子节点。
通常堆是利用一个数组实现的。在起始数组为0的情形中：
- 父节点i的左子节点在位置 (2*i+1);
- 父节点i的右子节点在位置 (2*i+2);
- 子节点i的父节点在位置 (i-1)/2;
在堆的数据结构中，堆中的最大（小）值总是位于根节点。堆中定义以下几种操作：
- 最大（小）堆调整（Max（min）_HeapAdjust）：将堆的末端子节点作调整，使得父节点永远大（小）与子节点
- 创建最大（小）堆（Build_Max（Min）_Heap）：将堆所有数据重新排序
- 堆排序（HeapSort）：移除位在第一个数据的根节点，并做最大（小）堆调整的递归运算
堆排序的过程是：
- 1、创建一个堆H[0..n-1]
- 2、把堆首（最大（小）值）和堆尾互换
- 3、把堆的尺寸减小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
- 4、重复步骤2，直到堆的尺寸为1
堆排序的 最优最差平均时间复杂度均为O（nlgn），空间复杂度为O(n)。
代码
package Sort;
import java.util.Arrays;
/**
* @author Biang Hoo
*
* 2013年9月14日
*/
public class HeapSort implements Sort {
public void Sorting(int[] array) {
MakeMinHeap(array);
for(int i=array.length-1;i>0;i--){
Swap(array,0,i);
ShiftDown(array,0,i-1);
}
}
private void MakeMinHeap(int[] array){
int len = array.length;
for(int i=len/2-1;i>=0;i--){
ShiftDown(array,i,len);
}
}
private void ShiftDown(int[] array,int i,int n){
int temp = array[i];
int key=2*i+1;
while(keyarray[key+1]){
key++;
}
if(array[key]>temp){
break;
}
array[i] =array[key];
i = key;
key = 2*i+1;
}
array[i] = temp;
}
private void Swap(int[] array,int i,int j){
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
}