给定⼀个⽆序序列，采⽤选择排序对序列升序排序，并给出代码

选择排序的基本思路是：每次从未排序的元素中选出最小（或最大）的元素，将其放在已排序的序列的末尾。

选择排序的时间复杂度为O(n^2)，不稳定排序。

以下是选择排序的Python实现：

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

其中，变量min_idx记录当前未排序元素中最小元素的索引，内层循环遍历未排序元素，如果发现更小的元素，则更新min_idx的值；外层循环将最小元素与已排序序列的末尾元素交换位置。

例如，对于序列[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]，使用选择排序后得到升序序列[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]。

相关问题

给定⼀个⽆序序列，采⽤插入排序对序列升序排序

插入排序的基本思想是将一个待排序的元素插入到已经排好序的元素序列中，形成一个新的有序序列。

具体步骤如下：

1. 从第二个元素开始，将该元素插入到前面已经排好序的元素序列中。

2. 依次比较该元素与前面已经排好序的元素，如果该元素比前面的元素小，则将前面的元素后移一位，直到找到该元素的正确位置。

3. 将该元素插入到正确的位置。

4. 重复上述步骤，直到将所有元素都插入到已经排好序的序列中。

代码示例：

def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and arr[j] > key:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j + 1] = key
    return arr

# 测试
arr = [3, 2, 4, 1, 5]
print(insertion_sort(arr)) # [1, 2, 3, 4, 5]

排序问题： 给定⼀个⽆序序列，采⽤以下排序⽅法分别对序列升序排序， 并编程⽐较各种排序算法的性能。 (1) 插⼊排序； (2) 选择排序； (3) 合并排序

插入排序的思路是将一个元素插入到已经有序的序列中，最终形成一个有序的序列。

选择排序的思路是每次从未排序的序列中选择最小的元素，放到已排序序列的末尾，最终形成一个有序的序列。

合并排序的思路是将序列分成两部分，对每一部分进行排序，然后将两部分合并成一个有序的序列。

在对排序算法的性能比较时，可以考虑以下因素：

1. 时间复杂度：可以分析算法的最坏、平均、最好情况下的时间复杂度。

2. 空间复杂度：可以分析算法需要的额外空间。

3. 稳定性：如果排序算法能够保持相同元素的相对位置不变，则称该算法为稳定的。

4. 实现难度：实现算法的难易程度，代码的可读性。

在实际应用中，可以根据数据规模、数据类型、排序要求等因素选择合适的排序算法。

举例来说，对于小规模的数据，可以选择插入排序，由于其实现简单、代码可读性好，对于具有稳定性要求的排序场合也适用。

对于大规模的数据，可以选择合并排序或快速排序等复杂度较低的排序算法，但需要注意空间复杂度。

对于特定数据类型的排序，如字符串排序、浮点数排序等，也可以根据其特点选择相应的排序算法。