O que é classificação por seleção?

O algoritmo Selection Sort divide o array em duas partes: a parte classificada e a parte não classificada. Inicialmente, a parte classificada está vazia e a parte não classificada contém todos os elementos. O algoritmo funciona encontrando o menor (ou maior, dependendo da ordem de classificação) elemento da parte não classificada e trocando-o pelo primeiro elemento da parte não classificada. Este processo continua até que todo o array seja classificado.

Etapas do algoritmo

1. Comece com o primeiro elemento da matriz e suponha que seja o menor.
2. Compare este elemento com os outros elementos da matriz.
3. Se você encontrar um elemento menor, troque-o pelo primeiro elemento.
4. Mova para o próximo elemento na matriz e repita o processo para os elementos restantes não classificados.
5. Continue este processo até que todo o array esteja classificado.

#Suppose we have the following array:

arr = [64, 25, 12, 22, 11]

Passe 1:

• O menor elemento entre o índice 0 e o resto da matriz é 11.
• Trocamos 64 por 11.

Array após a primeira passagem: [11, 25, 12, 22, 64]

Passe 2:

• Agora, concentre-se no subarray começando no índice 1. O menor elemento entre 25, 12, 22, 64 é 12.
• Trocamos 25 por 12.

Array após a segunda passagem: [11, 12, 25, 22, 64]

Passe 3:

• O menor elemento entre 25, 22, 64 é 22.
• Trocamos 25 por 22.

Array após a terceira passagem: [11, 12, 22, 25, 64]

Passe 4:

• O subarray agora contém 25, 64. Como eles já estão em ordem, nenhuma troca é necessária.

Matriz classificada final: [11, 12, 22, 25, 64]

def selection_sort(arr):
    # Traverse through all array elements
    for i in range(len(arr)):
        # Find the minimum element in the remaining unsorted part
        min_index = i
        for j in range(i 1, len(arr)):
            if arr[j] 



Matriz classificada: [11, 12, 22, 25, 64]




  
  
  Complexidade temporal da classificação de seleção:

• Melhor caso: O(n²)

• Caso médio: O(n²)

• Pior caso: O(n²)

Embora a classificação por seleção tenha um bom desempenho para conjuntos de dados pequenos, ela não é ideal para matrizes maiores porque sua complexidade de tempo é O(n²). No entanto, é fácil de implementar e pode ser útil em casos em que a memória é uma preocupação, pois a classificação por seleção está instalada (não requer memória adicional).

Vantagens e Desvantagens

Vantagens:

• Simples de entender e implementar.

• Tem bom desempenho em listas pequenas.

• Não requer memória extra, pois classifica a matriz no lugar.

Desvantagens:

• Ineficiente para grandes conjuntos de dados devido à sua complexidade de tempo O(n²).

• Não é um algoritmo de classificação estável, o que significa que elementos iguais podem não preservar sua ordem em relação uns aos outros.