图文讲解选择排序算法的原理及在Python中的实现

基本思想：从未排序的序列中找到一个最小的元素，放到第一位，再从剩余未排序的序列中找到最小的元素，放到第二位，依此类推，直到所有元素都已排序完毕。假设序列元素总共n+1个，则我们需要找n轮，就可以使该序列排好序。在每轮中，我们可以这样做：用未排序序列的第一个元素和后续的元素依次相比较，如果后续元素小，则后续元素和第一个元素交换位置放到，这样一轮后，排在第一位的一定是最小的。这样进行n轮，就可排序。

原理图
图1：

图2：

初始数据不敏感，不管初始的数据有没有排好序，都需要经历N2/2次比较，这对于一些原本排好序，或者近似排好序的序列来说并不具有优势。在最好的情况下，即所有的排好序，需要0次交换，最差的情况，倒序，需要N-1次交换。

数据交换的次数较少，如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。在最差情况下也只需要进行N-1次数据交换，在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于比较好的一种。

python代码实现：

def sort_choice(numbers,max_to_min=True):
 """
 我这没有按照标准的选择排序，假设列表长度为n，思路如下：
  1、获取最大值x，将x移动到列最后。[n1,n2,n3,... nn]
  2、将x追加到排序结果[n1,... nn,n2]
  3、获取排序后n-1个元素[n1,... nn]，重复第一步，重复n-1次。

 max_to_min是指从大到小排序，默认为true；否则从小到大排序。
 对[8,4,1,9]排序，大致流程如下：
 sorted_numbers = []
 [8,9],sorted_numbers = [9]
 [4,8],sorted_numbers = [9,8]
 [1,4],8,4]
 [0,1],1]
 [0],0]
 """
 if len(numbers) <= 1:
  return numbers
 sorted_list = []
 index = 0
 for i in xrange(len(numbers) - index):
  left_numbers = _get_left_numbers(numbers,max_to_min)
  numbers = left_numbers[:-1]
  sorted_list.append(left_numbers[-1])
  index += 1
 return sorted_list

def _get_left_numbers(numbers,get_max=True):
 '''
 获取最大值或者最小值x，并且将x抽取出来，置于列表最后.
 Ex: get_max=True,[1,3] ⇒ [1,3,4] 
  get_max=False,3] ⇒ [4,1] 
 '''
 max_index = 0
 for i,num in enumerate(numbers):
  if get_max:
   if num > numbers[max_index]:
    max_index = i
  else:
   if num < numbers[max_index]:
    max_index = i
 numbers = numbers[:max_index] + numbers[max_index + 1:] + [numbers[max_index]]
 return numbers

测试一下：

>>> get_left_numbers([0,31,9,19,89,67],get_max=True)
[0,67,89]
>>> get_left_numbers([0,get_max=False)
[4,0]

>>> sort_choice([0,max_to_min=False)
[0,89]
>>> sort_choice([0,max_to_min=True)
[89,0]