选择排序的几种算法

选择排序的基本思想是：每趟从n-i+1（i=1,2,…,n-1）个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个元素。
简单选择排序

void  SelectSort(Elem R[],int n){    //对R[1]~R[n]做简单选择排序    int i;    for(i=1;i<n;i++){        j=SelectMinKey(R,i);    //在R[i...n]中选择选择key最小的记录        if(i!=j) R[i]<---->R[j] //与第i个记录交换    }}

简单选择排序的过程中，所需记录的移动的操作次数比较少，最小值是0，最大值是3(n-1)，然而，无论记录如何排序，所需进行的关键字比较次数相同，均为n(n-1)/2。因此总的时间复杂度是O(n²)。
堆排序
实现堆排序（正序）我理解主要有三个步骤：（1）首先将无序序列建成一个大顶堆；（2）将堆顶元素与最后一个根节点元素交换；（3）将剩余的元素重新调整成一个大顶堆；最后一个步骤也叫“筛选”，就是堆顶的左右子树都是一个大顶堆，但是加上堆顶元素就不是了，筛选的过程就是把整个堆调整成大顶堆。而堆排序的过程就是在不停的重复（2）（3）两个步骤。

void HeadAdjust(Elem R[],int s,int m){    //已知Elem R[s...m]中记录的关键字除R[s].key之外均满足堆的定义，本函数调整R[s].key    //的关键字，使R[s...m]成为一个大顶堆    Elem rc = R[s];    int j;    for(j=2*s;j<=m;j*=2){                           //沿KEY较大的孩子结点向下筛选        if(j<m&&R[j].key<R[j+1].key) ++j;           //将j移向记录较大的孩子结点的下标        if(rc.key>R[j].key) break;                  //rc最大，即应该插到位置s上        R[s]=R[j];        s=j;    }    R[s]=rc;                                        //插入}void HeadSort(Elem R[],int n){    //将R[1...n]建成大顶堆    for(i=n/2;i>0;--i){        HeadAdjust(R,i,n);    }    for(i=n;i>1;--i){        Swap(R[1],R[i]);        //将堆顶记录与大顶堆R[1...i]的最后一个记录交换        HeadSort(R,1,i-1);      //将R[1...i-1]重新调整为大顶堆    }}

堆排序在最坏的情况下，其时间复杂度也是O(nlogn)，但堆排序是不稳定的，因为堆排序在刚开始的时候要对无序序列进行一个宏观的调整（也就是建立大顶堆的过程），在这个调整的过程中，会破坏排序的稳定性。