1. 算法步骤

首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。

再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。

重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

2. 动图演示3.时间复杂度与空间复杂度无论是有序还是逆序列表，选择排序需要的比较次数均为(n-1)*n/2，所以:

Cmin~ = C~max~ = n*(n-1)/2=O(n^2)

如果是有序列表，那么交换顺序为0，如果是逆序列表，那么交换顺序为3*n，所以：

Mmin~ = 0, M~max~=3*n$=O(n)

从这里来看，选择排序是以牺牲时间换空间的一种排序方式，即增加了数据的读取，而减少了内存的占用4.选择排序算法的实现步骤错误示范

def select_fun(list1):    n = len(list1)    for i in range(n-1):  # 开启循环，只需要循环n-1次即可,        # 假设第i个值为最小值，min_value = list1[i]        for j in range(i+1, n):  # j 输入i后面的数字            if list1[j] < list1[i]:  # 如果发现后面存在比最小值档还小的数                list1[i], list1[j] = list1[j], list1[i]  # 交换顺序    return list1if __name__ == '__main__':    list2 = [3, 5, 6, 1, 2]    print(select_fun(list2))    """    # 输出结果    [1, 2, 3, 5, 6]    """

此代码中虽然也没有太大问题，但是循环中只要找到小的就交换一次，增加了内存占用。实际应该为在单次循环时不进行位置交换，而是单次循环后再进行位置交换正确示范

def select_fun(list1):    n = len(list1)    count = 0  # 统计更改次数    for i in range(n-1):  # 开启循环，只需要循环n-1次即可,        min_index = i        for j in range(i+1, n):  # j 输入i后面的数字            if list1[j] < list1[min_index]:  # 如果发现后面存在比最小值档还小的数                min_index = j  # 这里暂时不更改位置，等循环结束后再更改        if min_index != i:  # 判断当前的最小值是不是i所在位置            list1[i], list1[min_index] = list1[min_index], list1[i]            count += 1    print('交换次数', count)    return list1if __name__ == '__main__':    list2 = [3, 5, 6, 1, 2]    print(select_fun(list2))    """    # 输出结果    交换次数 4    [1, 2, 3, 5, 6]    """

每交换一次都会增加额外的内存地址，可以看出真正的选择算法可以明显减少内存空间占用。感兴趣的小伙伴可以看看上面的交换次数是多少次