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> 感谢支持，该仓库会一直维护，希望对各位有一丢丢帮助。
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> 另外希望手机阅读的同学可以来我的 <u>[**公众号：程序厨**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u> 两个平台同步，想要和题友一起刷题，互相监督的同学，可以在我的小屋点击<u>[**刷题小队**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u>进入。
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### **简单选择排序**
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我们的冒泡排序不断进行交换，通过交换完成最终的排序，我们的简单选择排序的思想也很容易理解，主要思路就是我们每一趟在 n-i+1 个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列的第 i 个记录。
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例如上图，绿色代表已经排序的元素，红色代表未排序的元素。我们当前指针指向 4 ，则我们遍历红色元素，从中找到最小值，然后与 4 交换。我们发现选择排序执行完一次循环也至少可以将 1 个元素归位。
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下面我们来看一下代码的执行过程，看过之后肯定能写出代码的。
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注：我们为了更容易理解，min 值保存的是值，而不是索引，实际代码中保存的是索引
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**简单选择排序代码**
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public int[] sortArray(int[] nums) {
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int len = nums.length;
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int min = 0;
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for (int i = 0; i < len; ++i) {
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min = i;
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//遍历到最小值
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for (int j = i + 1; j < len; ++j) {
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if (nums[min] > nums[j]) min = j;
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}
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if (min != i) swap(nums,i,min);
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}
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return nums;
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}
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public void swap (int[] nums, int i, int j) {
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int temp = nums[i];
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nums[i] = nums[j];
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nums[j] = temp;
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}
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}
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```
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Python Code:
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```python
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from typing import List
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class Solution:
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def sortArray(self, nums: List[int])->List[int]:
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leng = len(nums)
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min = 0
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for i in range(0, leng):
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min = i
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# 遍历到最小值
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for j in range(i + 1, leng):
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if nums[min] > nums[j]:
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min = j
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if min != i:
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self.swap(nums, i, min)
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return nums
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def swap(self, nums: List[int], i: int, j: int):
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temp = nums[i]
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nums[i] = nums[j]
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nums[j] = temp
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```
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**简单选择排序时间复杂度分析**
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从简单选择排序的过程来看，他最大的特点就是交换移动数据次数相当少，这样也就节省了排序时间，简单选择和冒泡排序不一样，我们发现无论最好情况和最坏情况，元素间的比较次数是一样的，第 i 次排序，需要 n - i 次比较,n 代表数组长度，则一共需要比较(n-1) + (n-2) +.... + 2 + 1= n\*(n-1)/2 次，对于交换而言，最好情况交换 0 次，最坏情况(逆序时)交换 n - 1 次。那么简单选择排序时间复杂度也为 O(n^2) 但是其交换次数远小于冒泡排序，所以其效率是好于冒泡排序的。
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**简单选择排序空间复杂度分析**
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由我们动图可知，我们的简单选择排序只用到了常量级的额外空间，所以空间复杂度为 O(1)。
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**简单选择排序稳定性分析**
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我们思考一下，我们的简单选择排序是稳定的吗？显然不是稳定的，因为我们需要在指针后面找到最小的值，与指针指向的值交换，见下图。
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此时我们需要从后面元素中找到最小的元素与指针指向元素交换，也就是元素 2 。但是我们交换后发现，两个相等元素 3 的相对位置发生了改变，所以简单选择排序是不稳定的排序算法。
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| 算法名称 | 最好时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否稳定 |
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| ------------ | -------------- | -------------- | -------------- | ---------- | -------- |
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| 简单选择排序 | O(n^2) | O(n^2) | O(n^2) | O(1) | 不稳定 |
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