Sorting 大θ符号和选择排序

当数组通过重复添加19来增长时，选择排序算法的大θ（T）表示法的最佳情况和最坏情况复杂性是什么

例如：

[ 19, 13, 7, 19, 12, 16, 19 ],
[ 19, 13, 7, 19, 12, 16, 19, 19 ],
[ 19, 13, 7, 19, 12, 16, 19, 19, 19 ]

等等

n

用于表示数组的长度

---

所以我们将相同的数字添加到数组的末尾，但是这个数字恰好也是最大的数字，所以它将保留在数组的末尾。这是否意味着它真的对效率没有任何影响？我很困惑。

不，这对效率没有影响

在中，由于嵌套循环，性能为N^2。即使最后的元素不需要交换，循环仍然会比较它们

因此，为了回答您的确切问题：因为最佳情况、最坏情况和平均情况下的性能都是N^2，并且对效率没有影响，所以性能没有变化。

升序

在列表中找到最小值

将其与第一个位置的值交换

对列表的其余部分重复上述步骤（从 第二个位置，每次前进）

因此，我们必须检查所有元素的其余部分，无论晴雨，都要通过检查来获得最小值，即使存在相同的元素，直到最后一个元素

A - an array containing the list of numbers
numItems - the number of numbers in the list

for i = 0 to numItems - 1
    for  j = i+1 to numItems               
        if A[i] > A[j]
            // Swap the entries
            Temp = A[i]
            A[i] = A[j]
            A[j] = Temp          
        End If    
    Next j
Next i

正如上面的伪代码所示，两个循环都会在没有任何条件的情况下迭代到极限。所以它给出了θ（n²）。然而，

O（n）

平均值，

θ（n）

最差和

θ（1）

互换情况的最佳情况

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