前言
直接选择排序也是一个比较简单的排序，所以这里放在第二个进行讲解，这里和冒泡排序是有一点相似。直接选择排序和冒泡排序一样，也是具备一定的教学意义，但是没有什么实际操作的意义，因为直接选择排序的时间复杂度比较高，书写起来和插入排序又差不多，所以没有必要写直接选择排序。
直接选择排序gif
直接选择排序单趟实现
1，初始化min（最小值）=0（也就是最左边的下标）的元素为最小值
2，遍历数组，如果此时出现更小的元素，这个元素的下标是i，那么我们设定min=i
3，之后交换最左边的元素和数值最小元素，因为这个时候我们已经找到下标了
4，最后排序好的最小值放在了最左边，那么此时最左边所在位置不需要进行排序了，分离出来就可以
5，这里因为选择排序效率太低了 ，我们稍微进阶一下，我们从两侧开始，选出最小和最大，从而进行交换，虽然没有提高多少效率，但是还是比之前的速度快两倍
直接选择排序注意事项
1，这里begin和end都是外层循环，也就是随着++和--进行缩小差距
2，这里begin和end不是索引，而是缩小差距用的
3，这里是mini和maxi是索引
4，最后交换的时候交换的是下标的元素，不是下标
直接选择排序多趟实现图解
直接选择排序代码实现
//交换函数 void Swap(int* p1, int* p2) { int tmp = *p1; *p1 = *p2; *p2 = tmp; } //直接选择排序 void SelectSort(int* a, int n) { //多趟循环 int begin = 0, end = n - 1; while (begin < end) { //单趟循环，找出最小值和最大值 int mini = begin, maxi = end; for (int i = begin; i <= end; i++) { //找到最小值，赋值下标 if (a[i] < a[mini]) { mini = i; } //找到最小值，赋值下标 if (a[i] > a[maxi]) { maxi = i; } } //把最小值和最大值放到开头和结尾去 Swap(&a[mini], &a[begin]); Swap(&a[maxi], &a[end]); begin++; end--; } }解释：
- 外层循环从索引0开始，直到倒数第二个元素。
- 在每次外层循环中，假设当前索引位置的元素是未排序部分的最小值。
- 内层循环从外层循环的下一个位置开始，遍历未排序部分的元素，寻找最小值的索引
minIndex。- 如果找到的最小值不在当前索引位置，使用
Swap函数将其交换到当前索引位置。- 这样，每次外层循环结束时，未排序部分的最小值都被移动到了排序好的部分的末尾。
注意：
- 直接选择排序不是稳定的排序算法，即相等元素之间的相对顺序可能会改变。
- 直接选择排序的时间复杂度是O(n^2)，在大多数情况下，它不如其他更高效的排序算法。
- 直接选择排序的空间复杂度是O(1)，因为它是原地排序算法。
选择排序时间复杂度计算
外层循环：选择排序算法有一个外层循环，它从第一个元素遍历到倒数第二个元素。这个循环执行了 n−1 次，其中 n 是数组的长度。
内层循环：对于外层循环的每一次迭代，都有一个内层循环，它从当前考虑的元素之后的第一个元素遍历到数组的最后一个元素。在第一次外层循环迭代时，内层循环执行 n−1 次；在第二次迭代时，执行n−2 次；依此类推，直到最后一次迭代，只执行一次。
总迭代次数：内层循环的总迭代次数可以表示为一个等差数列之和： (𝑛−1)+(𝑛−2)+…+2+1=n(n−1)/2
时间复杂度：由于外层循环和内层循环的迭代次数都是 Θ(𝑛)（即线性关系），因此选择排序的总时间复杂度是 Θ(𝑛^2)。
空间复杂度：选择排序是原地排序算法，它只需要一个额外的变量来存储最小元素的索引，因此空间复杂度是 Θ(1)。
