一、选择排序——时间复杂度

定义：第一趟排序，从整个序列中找到最小的数，把它放到序列的第一个位置上，第二趟排序，再从无序区找到最小的数，把它放到序列的第二个位置上，以此类推。

        也就是说，首先从序列中找到最小的元素，放到有序区的第一个位置上，然后再从剩下的无序区中，继续找最小的元素，放到有序区的末尾。

1、容易想到的方法——不推荐

        新建一个空列表，然后每遍历一次老列表时候，就把一个最小值，放到新列表里，同时再把这个值从老列表里删除掉。

但这种方法有两个缺点：

（1）额外占内存。因为新建了一个空列表 l1，所以就会多占用一个内存空间。

（2）时间复杂度高，排序效率慢。

        列表的增加和删除方法，时间复杂度都是O(n)。

        原因：把最小值加到新列表里，首先要先找到最小值，而找最小值的过程，其实就是把所有值都遍历一遍，所以，增加的操作，时间复杂度式O(n)。

        同理，对于删除操作也一样，你要删掉最小值，首先得找到，而找最小值的过程就是要把列表全部遍历一遍，时间复杂度也是O(n)。

        所以，法1中，增加和删除操作，它俩时间复杂度其实也就是O(n)+O(n)，因为他俩是并行运行的，不是嵌套运行，所以结果还是O(n)。外面还有一个for循环，所以法1代码，复杂度就是。

# 法1
def select_sort_simple(li):  l1 = []for i in range(len(li)):  # 时间复杂度o(n)l1.append(min(li))   li.remove(min(li)) return l1result = select_sort_simple([5, 3, 7, 2, 4])
print(result)# 结果：
[2, 3, 4, 5, 7]

        或许你会说，把最小值，赋值给一个变量，比如，a=min(li)，然后每次增加删除这个值，结果还一样吗？答案是肯定一样的，因为，你即使把它赋值给一个变量，但前提，你也得先找到这个最小值，而找最小值的过程就是把列表所有值都遍历一遍，此时它的复杂度就已经是了，再加上外面的for循环，代码整体复杂度还是。

# 法2 最小值，赋值给一个变量
def select_sort_simple(li):  l1 = []for i in range(len(li)):  # 时间复杂度 O(n)a=min(li)   # 时间复杂度 O(n)l1.append(a)   li.remove(a)  return l1result = select_sort_simple([5, 3, 7, 2, 4])
print(result)
# 结果同上

2、使用切片的方式控制无序区——推荐

        使用切片的方式控制无序区，每一趟排序后，都将无序区中的最小值，放到无序区的第一个位置，也就是说，把无序区的最小值跟无序区的第一个元素进行交换，此时，这个最小值也就自然放到了有序区的末尾。

跟上面方法相比，虽然时间复杂度一样，但是不用新建空列表。

# 推荐！！！
def select_sort(li): for i in range(len(li) - 1):  # 总共要排n-1趟min_val = min(li[i:])  # !!! 每遍历一次，无序区就会少一个数a = li.index(min_val)  # 找到最小值的下标li[i], li[a] = li[a], li[i]  # 每趟遍历，就把最小值与这趟对应位置上的数进行交换# 或者说，就是把无序区的最小值与无序区第一个数进行交换return liresult = select_sort([5, 1, 2, 4])
print(result)
# 结果：
[1, 2, 4, 5]

效果图： 

当然也可以输出每趟排序的结果，结果跟上图也是一样的：

def select_sort(li):for i in range(len(li) - 1):  # 总共要排n-1趟min_val = min(li[i:])  a = li.index(min_val)  # 找到最小值的下标li[i], li[a] = li[a], li[i] print(li)  # ！！每趟排序后的结果return liresult = select_sort([5, 1, 2, 4])
print("最终排序结果", result)# 结果：
[1, 5, 2, 4]
[1, 2, 5, 4]
[1, 2, 4, 5]
最终排序结果 [1, 2, 4, 5]

上面方法中，使用的是切片来控制无序区的大小，（或者叫范围），然后再从这个范围里找最小值，这里呢，我们也可以使用 for 循环的形式来控制无序区的范围。代码如下：

这个跟上面方法类似，但利用切片方式控制无序区范围，相比for循环会更加简洁明了，所以推荐切片的方法。

def select_sort(li):for i in range(len(li) - 1):  # 总共要排n-1趟min_loc = i  # 假设无序区的第一个数是最小数for j in range(i+1, len(li)):  # 遍历无序区if li[j] < li[min_loc]:  # 如果无序区中，有个数比无序区第一个数小min_loc = j  # 改变最小值的下标li[i], li[min_loc] = li[min_loc], li[i]  # 将无序区第一个数与最小数进行交换print(li)  # 每趟排序后的结果return li# result = select_sort([3, 4, 2, 1, 5, 6, 8, 7, 9])
result = select_sort([5, 1, 2, 4])
print("最终排序结果", result)# 结果：
[1, 5, 2, 4]
[1, 2, 5, 4]
[1, 2, 4, 5]
最终排序结果 [1, 2, 4, 5]