Python 3.x 我们不能使用这种选择排序算法来提高时间复杂度吗？

我对这个编程单词是新手。我在读关于选择排序算法的书。我看到了这些例子。我在Geeksforgeks网站上看到了python示例。我认为我可以编写比^2上时间复杂度更低的更高效的代码

arr = [64, 25, 12, 22, 11]
for i in range(len(arr)):
    smallest_number = min(arr[i:])
    smallest_number_index = arr.index(smallest_number, i)
    arr[i] , arr[smallest_number_index] = arr[smallest_number_index], arr[i]
print(arr)

在此代码中，时间复杂度为O1。

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那么我可以用这个代码代替Geeksforgeks代码吗？

我想你误解了复杂性计算，因为你假设标准方法调用min和index是O1操作。他们不是，他们在行动

让我在每行代码前面写下每行代码的复杂性

for i in range(len(arr)): ->  O(n)
    smallest_number = min(arr[i:]) -> O(n)
    smallest_number_index = arr.index(smallest_number, i) -> O(n)
    arr[i] , arr[smallest_number_index] = arr[smallest_number_index], arr[i] -> O(1)

要计算一个循环迭代的复杂度，请将循环下所有行的复杂度求和：On+On+O1=2*On+1，相当于On 现在，当您运行循环n次时，您必须将它乘以一个循环迭代的复杂性，即

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所以总复杂度：n*On=On^2

算法的复杂度甚至更差，如果我没有错的话，精确地说是^3。您有3个嵌套循环：外部循环和另外两个由函数调用min和arr.index隐藏的循环。哪一个最好？？？mine或Geeksforgeks代码示例？？？是的，您可以将您的代码称为选择排序算法，算法完全相同，只是实现细节正在更改。虽然这两种代码的时间复杂度都是^2，但GeeksforgekOne比您的方法更有效，因为它在n次迭代中计算最小数索引，而您的代码在相同的情况下需要2*n次迭代。