算法测验-须藤放置[1.7] - 问题10

这是一道关于排序算法的问题，我们需要编写一个函数来实现选择排序。选择排序的基本思想是，每一轮循环都找到未排序中最小的元素，然后把它放到已排序的队列的末尾。这个过程重复进行，直到整个队列都被排序。

函数定义

def selection_sort(arr):
    """
    :param arr: 待排序的数组
    :return: 排序后的数组
    """
    n = len(arr)
    for i in range(n-1):
        min_index = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_index]:
                min_index = j
        if min_index != i:
            arr[min_index], arr[i] = arr[i], arr[min_index]
    return arr

函数说明

函数的参数是一个待排序的数组，返回值为排序后的数组。在函数内部，首先获取数组的长度n，然后进行一次循环。在循环的每一轮中，我们都会找到未排序中最小的元素，把它移到已排序的部分的末尾。

在寻找最小元素的过程中，我们使用了一个min_index变量来记录当前找到的最小元素的下标。初始时，min_index被赋值为当前轮循环的下标i。然后遍历剩下的未排序数组，如果找到比当前元素更小的数，就更新min_index的值。在数组的最后交换当前元素和最小元素的值。

一次循环结束后，我们就可以确保当前数组中的最小元素已经放在了已排序数组的末尾，所以下一轮循环就可以从i+1开始。重复这个过程，直到整个数组排好序。

测试样例

下面是一个测试样例：

assert selection_sort([5, 2, -4, 0, 19, -1]) == [-4, -1, 0, 2, 5, 19]

这个样例包含了正数、负数和零，用于验证函数是否能够正确地排序。如果函数可以通过这个测试样例，那么它就可以应对更多的测试用例了。

总结

选择排序的时间复杂度是O(n^2)，因此它并不适用于大规模的排序。然而，由于它的代码比较简单易懂，所以在一些小规模的场合还是会被使用。如果需要进行大规模的排序，可以考虑使用其他复杂度更低的算法，比如归并排序和快速排序。