数组选择排序python

数组选择排序是一种简单的排序算法，其基本思想是从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，然后将它与未排好序的部分的第一个元素交换位置，然后再从剩下的元素中选出最小（或最大）的一个元素，将它与未排好序的部分的第二个元素交换位置，以此类推，直到排序完成为止。下面是Python实现代码：

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        min_index = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_index]:
                min_index = j
        arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
    return arr

相关问题

数组排序python

在Python中，可以使用多种算法对数组进行排序。以下是几种常见的数组排序算法及其简要介绍：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）：通过相邻元素的比较和交换来进行排序，每一轮将最大的元素冒泡到最后。时间复杂度为O(n^2)。
2. 插入排序（Insertion Sort）：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分的正确位置。时间复杂度为O(n^2)。
3. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素放到已排序部分的末尾。时间复杂度为O(n^2)。
4. 快速排序（Quick Sort）：通过选择一个基准元素，将数组分为小于基准和大于基准的两部分，然后递归地对两部分进行排序。时间复杂度为O(nlogn)。
5. 归并排序（Merge Sort）：将数组递归地分成两半，对每一半进行排序，然后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。时间复杂度为O(nlogn)。

这些只是其中的几种排序算法，Python还提供了内置函数`sorted()`和`list.sort()`来对数组进行排序。这些函数使用了高效的排序算法，如Timsort（一种结合了归并排序和插入排序的算）。

数组排序 python

在Python中，可以使用多种方法对数组进行排序。其中一种方法是使用内置的sorted()函数。例如，对于数组arr，可以使用sorted()函数将其排序并将结果赋给sorted_arr变量，然后进行打印输出。代码如下所示：

arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_arr = sorted(arr)
print(sorted_arr)

输出结果为： [1。

另一种方法是使用数组对象的sort()方法。对于数组arr，可以使用arr.sort()方法对其进行原地排序，并直接打印输出。代码如下所示：

arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
arr.sort()
print(arr)

输出结果与前面相同： [2。

另外，如果使用NumPy库，可以使用np.sort()函数对数组进行排序。对于NumPy数组arr，可以使用np.sort(arr)函数将其排序，并将结果赋给sorted_arr变量，然后进行打印输出。代码如下所示：

import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr)

输出结果为： [3。

此外，还可以使用heapq库中的heapify()和heappop()函数进行堆排序。对于数组arr，可以使用heapq.heapify(arr)函数将其转换为堆，并使用heapq.heappop(arr)函数进行排序，将排序后的元素逐个添加到sorted_arr列表中，然后进行打印输出。代码如下所示：

import heapq
arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
heapq.heapify(arr)
sorted_arr = []
while arr:
    sorted_arr.append(heapq.heappop(arr))
print(sorted_arr)

输出结果为： [4。

如果要对二维数组进行排序，可以使用NumPy库中的np.sort()函数。例如，对于二维数组arr，可以使用np.sort(arr)函数将其按行进行排序，并进行打印输出。代码如下所示：

import numpy as np
arr = np.array([[3, 12, 4], [5, 10, 1]])
print(np.sort(arr))

输出结果为：

[[ 3  4 12]
 [ 1  5 10]]

另外，如果将二维数组视为一维数组进行排序，可以使用np.sort(arr1)函数。例如，对于一维数组arr1，可以使用np.sort(arr1)函数将其进行排序，并进行打印输出。代码如下所示：

import numpy as np
arr1 = np.array([[3, 12, 4, 5, 10, 1]])
print(np.sort(arr1))

输出结果为：

[[ 1  3  4  5 10 12]]

[5。

综上所述，可以使用Python内置函数sorted()、数组对象的sort()方法、NumPy库的np.sort()函数以及heapq库中的heapify()和heappop()函数对数组进行排序。具体使用哪种方法取决于具体需求和使用场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python NumPy 数组 排序](https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/128656863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python数组排序的方法及常用代码](https://blog.csdn.net/qq_42751978/article/details/129831576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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