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選択ソートは、リストアイテムを選択し、その場所を別のアイテムと交換するソート手法です。最大のアイテムを選択し、リストの最も高いインデックスにあるアイテムと交換します。
アルゴリズムは、リストがソートされるまでこれを繰り返し行います。選択ソートがどのように機能するかよくわからない場合は、適切な場所に来ています。以下では、例を示しながら、さらに詳しく説明します。
選択ソート：詳細
リストがあるとします：[39、82、2、51、30、42、7]。選択ソートを使用してリストをソートするには、最初にリスト内の最大の番号を見つける必要があります。
指定されたリストでは、その番号は82です。82を最も高いインデックスの番号（つまり、7）と交換します。
最初のパスの後、新しいリストの順序は[39、7、2、51、30、42、82]になります。アルゴリズムがリスト全体を通過するたびに、それは「パス」と呼ばれます。
リストは、ソートプロセス中にソートされたサブリストとソートされていないサブリストを維持することに注意してください。
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元のリストは、ゼロ項目のソートされたリストとすべての項目のソートされていないリストで始まります。次に、最初のパスの後に、番号82のみを持つソート済みリストがあります。
2番目のパスでは、ソートされていないサブリストの最大番号は51になります。この番号は42と交換され、以下の新しいリストの順序になります。
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[39、7、2、42、30、51、82]。
リスト全体がソートされるまで、このプロセスが繰り返されます。次の図は、プロセス全体をまとめたものです。
太字の黒の数字は、その時点で最も高いリスト値を示しています。緑のものは、ソートされたサブリストを示しています。
アルゴリズム分析
このアルゴリズムの複雑さ（Big-O表記を使用）を取得するには、以下の手順に従ってください。
最初のパスで、（n-1）の比較が行われます。 2回目のパスでは、（n-2）。 3番目のパスでは、（n-3）というように、（n-1）番目のパスまで続きます。これは1回の比較のみを行います。
以下のように比較を要約すると、次のようになります。
（n-1）+（n-1）+（n-1）+ ... + 1 =（（n-1）n）/ 2。
したがって、選択ソートはO（n2）。
コードの実装
このコードは、PythonとJavaを使用して選択ソートを実行するために使用できる関数を示しています。
Python：
def selectionSort(mylist):
for x in range(len(mylist) - 1, 0, -1):
max_idx = 0
for posn in range(1, x + 1):
if mylist[posn] > mylist[max_idx]:
max_idx = posn
temp = mylist[x]
mylist[x] = mylist[max_idx]
mylist[max_idx] = tempJava：
void selectionSort(int my_array[]){
for (int x = 0; x {
int index = x;
for (int y = x + 1; y if (my_array[y] index = y; // find lowest index
}
}
int temp = my_array[index]; // temp is a temporary storage
my_array[index] = my_array[x];
my_array[x] = temp;
}} 選択ソートからマージソートへの移行
上記のアルゴリズム分析が示しているように、選択ソートアルゴリズムはO（n2）。指数関数的に複雑であるため、非常に大きなデータセットには非効率的です。
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使用するはるかに優れたアルゴリズムは、O（nlogn）の複雑さを持つマージソートです。これで、選択ソートがどのように機能するかがわかりました。次に、ソートアルゴリズムのスタディリストで、マージソートを選択する必要があります。
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ジェロームはMakeUseOfのスタッフライターです。彼はプログラミングとLinuxに関する記事をカバーしています。彼は暗号愛好家でもあり、常に暗号業界を監視しています。
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