Python选择排序的步骤与优化方法
选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是每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，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。重复这个过程，直到全部待排序的数据元素排完为止。
选择排序的步骤可以总结如下：
选择排序的优化方法有：
下面是Python中的选择排序代码示例：
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n - 1):
min_pos = i
max_pos = i
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] arr[max_pos]:
max_pos = j
if min_pos != i:
arr[i], arr[min_pos] = arr[min_pos], arr[i]
if max_pos == i:
max_pos = min_pos
if max_pos != n - 1 - i:
arr[n - 1 - i], arr[max_pos] = arr[max_pos], arr[n - 1 - i]
if min_pos == n - 1 - i:
min_pos = max_pos
if min_pos != i:
arr[i], arr[min_pos] = arr[min_pos], arr[i]
return arr
# 测试
arr = [64, 25, 12, 22, 11]
print("排序前:", arr)
sorted_arr = selection_sort(arr)
print("排序后:", sorted_arr)
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以上代码中，我们使用变量 min_pos 记录最小元素的位置，使用变量 max_pos 记录最大元素的位置。在每次遍历中，通过比较更新这两个位置，然后进行交换。在列表长度为奇数时，如果 min_pos 和 max_pos 的位置刚好重合于起始位置，我们需要对交换后的位置进行检查和处理。
以上就是Python选择排序的步骤与优化方法，以及具体的代码示例。选择排序虽然简单，但效率较低，时间复杂度为O(n^2)。因此，在实际应用中，如果排序规模较大，推荐使用更高效的排序算法，如快速排序或归并排序。
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