选择排序的基本思想是：每一趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，按顺序放在已排序的记录序列的最后，直到全部排完为止。
简单选择排序 (SimpleSelection Sort)也称作直接选择排序。
① 设待排序的记录存放在数组r[1 … n]中。第一趟从r[1]开始，通过n-1次比较，从n个记录中选出关键字最小的记录，记为r[k], 交换r[1]和r[k]。 ② 第二趟从r[2]开始，通过n-2次比较，从n-1个记录中选出关键字最小的记录，记为r[k],交换r[2]和r[k] 。 ③ 依次类推，第 i 趟从r[i]开始，通过n-i次比较，从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录，记为r[k], 交换r[i]和r[k]。 ④ 经过n-1趟，排序完成。
记录移动次数，最好情况：0，最坏情况：3(n-1)。
比较次数：无论待排序处于什么状态，选择排序所需进行的“比较”次数都相同
算法稳定性：
简单选择排序时不稳定排序
树形选择排序(Tree Selection Sort), 又称锦标赛排序(Tournament Sort), 是一种按照锦标赛的思想进行选择排序的方法。首先对 n 个记录的关键字进行两两比较，然后在其中 n/2 个较小者之间再进行两两比较，如此重复，直至选出最小关键字的记录为止。
若n个元素的序列{a1 a2 … an}满足
则分别称该序列{a1 a2 … an}为小根堆和大根堆。
从堆的定义可以看出，堆实质是满足如下性质的完全二叉树：二叉树中任一非叶子结点均小于（大于）它的孩子结点。
若在输出堆顶的最小值（最大值）后，使得剩余n-1个元素的序列重又建成一个堆，则得到n个元素的次小值（次大值）……如此反复，便能得到一个有序序列，这个过程称之为堆排序。
从r[2s]和r[2s+1]中选出关键字较大者，假设r[2s]的关键字较大，比较r[s]和r[2s]的关键字。 ① 若r[s].key>= r[2s].key, 说明以r[s]为根的子树已经是堆，不必做任何调整。 ② 若r[s].key<r[2s].key, 交换r[s]和r[2s]。交换后，以r[2s+1]为根的子树仍是堆，如果以r(2s]为根的子树不是堆，则重复上述过程，将以 r[2s]为根的子树调整为堆，直至进行到叶子结点为止。
对于无序序列 r[1…n] , 从i= n/2开始，反复调用筛选法HeapAdjust (L,i,n), 依次将以r[i],r[i-1], …，r[1]为根的子树调整为堆。
若对一个无序序列建堆，然后输出根；重复该过程就可以由一个无序序列输出有序序列。 实质上，堆排序就是利用完全二叉树中父结点与孩子结点之间的内在关系来排序的。
排序阶段（不含初始化） 一次重新堆化所需时间不超过O(logn)；n-1次循环所需时间不超过O(nlogn)。 Tw(n)=O(n)+O(nlogn)=O(nlogn)
堆排序的时间主要耗费在建初始堆和调整建新堆时进行的反复筛选上。堆排序在最坏情况下，其时间复杂度也为O(nlog2n)，这是堆排序的最大优点。无论待排序列中的记录是正序还是逆序排列，都不会使堆排序处于“最好”或“最坏”的状态。
另外，堆排序仅需一个记录大小供交换用的辅助存储空间。
然而堆排序是一种不稳定的排序方法，它不适用于待排序记录个数n较少的情况，但对于n较大的文件还是很有效的。
① 是不稳定排序。 ② 只能用于顺序结构，不能用于链式结构。 ③ 初始建堆所需的比较次数较多，因此记录数较少时不宜采用。堆排序在最坏情况下时间复杂度为O(nlog2n)，相对于快速排序最坏情况下的O(n2)而言是一个优点，当记录较多时较为高效。
排序算法之计数排序的优化
定义：对n个元素进行简单选择排序的基本方法是：第一趟从第1个元素开始，在n个元素中选出最小者，将其交换至第1个位置；第二趟从第2个元素开始，在剩下的n-1个元素中选出最小者，将其交换至第2个位置，以此类推，第i趟从n-i+1个元素中选出最小元素，将其交换至第i个位置，通过n-1趟选择，最终得到非递减排序的有序序列#include<stdio.h>void selectSort(int
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。 * 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位
思想还是先来看看选择排序的思想。选择排序的思想非常直接，不是要排序么？那好，我就从所有序列中先找到最小的，然后放到第一个位置。之后再看剩余元素中最小的，放到第二个位置……以此类推，就可以完成整个的排序工作了。可以很清楚的发现，选择排序是固定位置，找元素。相比于插入排序的固定元素找位置，是两种思维方式。不过条条大路通罗马，两者的目的是一样的。代码 for(int i
1. 图解2. 代码from typing import Listclass Solution: # 冒泡排序 def selecti
选择排序的基本操作就是每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。算法不稳定，O(1)的额外的空间，比较的时间复杂度为O(n^2)，交换的时间复杂度为O(n)，并不是自适应的。在大多数情况下都不推荐使用。只有在希望减少交...
基本思想：第i趟排序从序列的后n-i+1(i=1，2，……，n-1)个元素中选择一个最小的元素，与该n-i+1个元素的最前面那个元素进行位置交换，也就是与第i个位置上的元素进行交换，直到i=n-1。直观地说，每一趟的选择排序就是从序列中未排好顺序的元素中选择一个最小的元素，将该元素与这些未排好顺序的元素的第一个元素交换位置。void selectsort(keytype k[],int
选择排序算法的实现。
在PHP中实现数字排序很简单，我们可以将字符串转成数组，例如：$string='94132768';通过$arr=str_split(($string);转成数组：$arr=array(9,4,1,3,2,7,6,8);排序算法第一种我们可以通过使用Php的内置函数进行排序sort($arr);升序,rsort($arr)降序第二种是使用选择排序法进行排序，大概思路就是，从数组中找到最小数，然后与
简单选择排序也是直接选择排序基本思想 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。排序过程： 对于一组关键字{K1,K2,…,Kn}， 首先从K1,K2,…,Kn中选择最小
序二众所周知，人工智能的这次浪潮和深度学习技术的突破密不可分，却很少有人会谈论另一位幕后英雄，即数据。如果不是网络上有如此多的图片，李飞飞教授也无法构建近千万的标注图片集合 ImageNet，从而成就深度学习技术在图像识别领域的突破。如果不是在网络上有了如此多的聊天数据，小冰也不会学习到人类的情商，在聊天中带给人类惊喜、欢笑和抚慰。人工智能的进步离不开数据和算法的结合，人类无意间产生的数据却能够让
性能优先：对于10MB+的XML文件，优先使用流式解析容错设计：实现代理池健康检查机制，自动剔除失效代理数据清洗：建立标准化的清洗流程，处理特殊字符和缺失值监控告警：对API响应时间、成功率等关键指标建立监控通过合理运用Lxml的XPath查询、流式解析等功能，结合代理池和异常处理机制，可构建出稳定高效的天气数据采集系统。实际开发中，建议先在小规模数据上验证解析逻辑，再逐步扩展到全量数据。
1．软件测试是软件开发的重要环节，进行软件测试的目的是（）A）证明软件错误不存在B）证明软件错误的存在C）改正程序所有的错误D）发现程序所有的错误2．对于软件质量描述不正确的是：（）A）高质量的过程产生高质量的产品B）软件质量是测试人员测试出来的C）软件质量是设计和规划出来的D）项目阶段结束意味着产品质量达到了预期的标准3．对于软件测试描述不正确的是：（）A）软件测试无法找到程序当中的所有缺陷B）
一、简介RRDtool是由Tobias Oetiker 编写并由全球各地的许多人贡献的工具。本篇文档的作者是Alex van den Bogaerdt主要是帮助你理解RRDtool是什么，它能够帮助你作些什么。RRDtool的文档对于有些人来说过于技术化。本教程帮助你理解RRDtool的基本概念。它为你自学RRDtool的文档做好准备。本文档还重点介绍了网络统计方面的知识。1、RRDtool是什么