• 选择排序

• 原理：从无序区间中找到最大(最小)的元素，将其放于无序区间的后面(前面)，直到所有无序区间内的元素排完后，排序结束
• 插入排序是一个不稳定的排序

实现方式

1. 单向选择排序
   • 遍历无序区间选择出最大的值，放在无序列表的后面
   • 代码：

     public void selectSort(int[] array) {
             for(int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
                     //无序区间是[0, array.length - i)
                     //有序区间是[array.length - i, array.length)
                     int max = 0;
                     for(int j = 0; j < array.length - i; j++) {
                             if(array[j] > array[max]) {
                                     max = j;
                             }
                     }
                     int tmp = array[max];
                     array[max] = array[array.length - 1 - i];
                     array[array.length - 1 - i] = tmp;
             }
     }

2. 双向选择排序

   • 遍历无序区间，找出无序区间中的最大值和最小值，将最小值放在无序区间的前面，将最大值放在无序区间的后面，直到将无序区间的元素都排完

   • 代码：

     public void selectSortOP(int[] array) {
             int left = 0;
             int right = array.length - 1;
     
             while(left <= right) {
                     int min = left;
                     int max = left;
                     //遍历无序区间，找到最大值和最小值的下标
                     for(int i = left + 1; i <= right; i++) {
                             if(array[i] > array[max]) {
                                     max = i;
                             }
                             if(array[i] < array[min]) {
                                     min = i;
                             }
                     }
                     swap(array, min, left);
                     //判断最大的值是否在最左侧，如果是在最左侧的话由于最小的元素已经和他进行了交换，此时最大值的下标就
                     //不再是left，而是交换后的min
                     if (max == left) {
                             max = min;
                     }
                     swap(array, max, right);
                     left++;
                     right--;
             }
     }
     
     private void swap(int[] array, int i, int j) {
             int tmp = array[i];
             array[i] = array[j];
             array[j] = tmp;
     }

性能分析

• 时间复杂度：O(N^2)
• 空间复杂度：O(1)
• 稳定性：不稳定