快速排序
选择排序
它的工作原理是:第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,然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小(大)元素,然后放到已排序的序列的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素的个数为零
举例说明: $arr = array(6, 3, 8, 2, 9, 1);
第一轮:
第一次比较, 第一个数 6 与(3, 8, 2, 9, 1)中 3 比较,6大,当前最小数为3,位置为 1
第二次比较, 最小数字 3 与(3, 8, 2, 9, 1)中 8 比较,3小,当前最小数为3,位置为 1
第三次比较, 最小数字 3 与(3, 8, 2, 9, 1)中 2 比较,3大,当前最小数为2,位置为 3
第四次比较, 最小数字 2 与(3, 8, 2, 9, 1)中 9 比较,2小,当前最小数为2,位置为 3
第五次比较, 最小数字 2 与(3, 8, 2, 9, 1)中 1 比较,2大,当前最小数为1,位置为 5
第一轮比较完成后,确定最小数为1,小于第一个数6,交换位置上的数,交换后结果为 1 3 8 2 9 6
总结:第一轮比较,可以确定第一个位置的最小值。
第二轮:
第一次比较, 3与(8, 2, 9, 6)中 8 比较,3小,当前最小数为3,位置为 1
第二次比较, 3与(8, 2, 9, 6)中 2 比较,3大,当前最小数为2,位置为 3
第三次比较, 2与(8, 2, 9, 6)中 9 比较,2小,当前最小数为2,位置为 3
第四次比较, 2与(8, 2, 9, 6)中 6 比较,2小,当前最小数为2,位置为 3
第二轮比较完成后,确定最小数为2,小于第二个数3,交换位置上的数,交换后结果为 1 2 8 3 9 6
总结:第二轮比较,可以确定第二个位置的最小值。至此确定了前两个位置上的数。
第三轮:
第一次比较, 8与( 3, 9, 6)中 3 比较,8大,当前最小数为3,位置为3
第二次比较, 3与( 3, 9, 6)中 9 比较,3小,当前最小数为3,位置为3
第三次比较, 6与( 3, 9, 6)中 6 比较,3小,当前最小数为3,位置为3
第三轮比较完成后,确定最小数为3,小于第三个数8,交换位置上的数,交换后结果为 1 2 3 8 9 6
总结:第三轮比较,可以确定第三个位置的最小值。至此确定了前三个位置上的数。
第四轮:
第一次比较, 8与( 9, 6)中 9 比较,8小,当前最小数为8,位置为3
第二次比较, 8与( 9, 6)中 6 比较,8大,当前最小数为6,位置为5
第四轮比较完成后,确定最小数为6,小于第四个数8交换位置上的数,交换后结果为 1 2 3 6 9 8
总结:第四轮比较,可以确定第四个个位置的最小值。至此确定了前四个位置上的数。
第五轮:
第一次比较, 9与 8 比较,9大,当前最小数为8,位置为5
第五轮比较完成后,确定最小数为8,小于第五个数9,交换位置上的数,交换后结果为 1 2 3 6 8 9
总结:第五轮比较,可以确定第五个个位置的最小值。至此确定了前5个位置上的数。
综合以上五轮比较,每一轮比较都可以确定一个位置,对于N个数,比较N-1轮可以确定N个位置上的数,因为确定了N-1个位置,最后一个位置也就确定了
<?php function selection_sort($arr) { $arrLength = count($arr); for ($i = 0; $i < $arrLength - 1; $i++) { //定义最小位置,即每次循环的第一个位 $minimum = $i; //当前循环开始位置j for ($j = $i + 1; $j < $arrLength; $j++) { if ($arr[$j] < $arr[$minimum]) {//循环刚开始时,因为arr[j]与arr[mini]指向同一个数,没必要比较,所以上面的j=i+1 $minimum = $j; } } //如果最小数的下标不是第一个数的下标,就交换两者的值 if ($i != $minimum) { $temp = $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$minimum]; $arr[$minimum] = $temp; } } return $arr; } $array = array(61, 17, 29, 22, 34, 60, 72, 21, 50, 1, 62 ,2, 6, 12, 8); var_dump(selection_sort($array));
不稳定
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2个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是一个稳定的排序算法
快速排序是一种原地排序,只需要一个很小的栈作为辅助空间,空间复杂度为O(log2n),所以适合在数据集比较大的时候使用。