1、简单选择排序：

1、给定一个列表

2、将列表赋值给nums

3、取列表nums的长度

4、迭代长度

5、定义一个maxindex，赋值i 假定i为最大值索引

6、迭代i+1-length 如果maxindex[i]的值小于nums[j] 将j赋给maxindex 然后nums[maxindex]就是最大值了

7、如果i不等于maxindex 就将nums[maxindex]交换给nums[i]将大值往前面排列

def selectsort(lst1):    nums = lst1    length = len(nums)    print(nums)    for i in range(length):        maxindex = i        for j in range(i+1, length):            if nums[j] > nums[maxindex]:                maxindex = j        if i !=maxindex :            nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]    print(nums)selectsort([1, 8, 9, 5, 6, 7, 4, 3, 2])

　　打印结果：

　　[1, 8, 9, 5, 6, 7, 4, 3, 2]

　　[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

2、二元选择排序：

二次选择排序，同时固定左边最大值和右边最小值

优点：

减少迭代元素的次数

1、length//2 ，减少迭代次数

2、由于使用了负索引，所以条件要增加 i == length+minindex

1、生成一个列表arr，赋值到nums，取nums的长度

2、迭代length//2 一半长度

3、定义maxindex 假设最大值 minindex假设最小值 min 为minindex初值

4、迭代i+1 - length-i 如果 nums[maxindex]<nums[j] 就把j的值赋给maxindex

如果nums[minindex]>num[-j-1] 使用负索引的形式，如果倒数第二位小于minindex 就把它赋值给minindex 使minindex为最小值

如果i!=maxindex 交换maxindex和i的值 ； (如果i==num[maxindex] or i == length+minindex，将maxindex赋值给minindex )-->如果

最小值是第一位或者最后一位就赋值给minindex length+minindex 负索引的格式

5、如果min != minindex 就交换minindex和min的值

6、输出打印nums

def tselect_sort(lst1):    nums = lst1    length = len(nums)    print(nums)    for i in range(length//2):        maxindex = i        minindex = -i -1        minvalue = minindex        for j in range(i + 1, length - i):            if nums[j] > nums[maxindex]:                maxindex = j            if nums[-j - 1] < nums[minindex]:                minindex = -j - 1 　　　　　　if nums[maxindex] == nums[minindex]: 　　　　　　　　break        if i!= maxindex:            nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]            if i == minindex or i == length + minindex:                minindex = maxindex        if minvale != minindex:             nums[minvalue], nums[minindex] = nums[minindex], nums[minvalue]    print(nums)lst1 = [1, 8, 9, 5, 6, 7, 4, 3, 2]tselect_sort(lst1)

　　打印结果：

　　[1, 8, 9, 5, 6, 7, 4, 3, 2]

　　[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

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总结：

简单选择排序需要数据一轮轮比较，并在每一轮中发现极值

没有办法知道当前轮是否已经达到排序要求，但是可以知道

极值是否在目标索引位置上

遍历次数 1,……,n-1之和 n(n-1)/2

时间复杂度O(n^2)

减少了交换次数，提高了效率，性能略好于冒泡法

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