摘要：由于排序的算法有很多，在本次算法系列的分享當(dāng)中，我們先從簡(jiǎn)單易上手的選擇排序法開(kāi)始，其它的排序算法會(huì)隨后陸續(xù)跟大家一起分享。

HTML5學(xué)堂-碼匠：數(shù)據(jù)快速的計(jì)算與排序，與前端頁(yè)面性能有直接的關(guān)系。由于排序的算法有很多，在本次“算法系列”的分享當(dāng)中，我們先從簡(jiǎn)單易上手的選擇排序法開(kāi)始，其它的排序算法會(huì)隨后陸續(xù)跟大家一起分享。

為解決一個(gè)問(wèn)題而采取的方法和步驟，稱為算法。
我們可以把算法看成一本“福字剪紙教程”，其中每一種算法就是剪紙教程中的一種包含“固定步驟”的剪紙方法，使用者只要按照步驟進(jìn)行剪紙，就可以剪出好看的福字。
之所以有這么多的算法，在于不同算法解決問(wèn)題的效率各有不同，適合不同的場(chǎng)景。隨著問(wèn)題規(guī)模的增長(zhǎng)，算法之間的差距會(huì)變的不可跨越。提升解決問(wèn)題的效率，不僅僅依賴于選擇快速的硬件，還依賴于選擇有效（適合）的算法。

針對(duì)數(shù)組進(jìn)行從大到小（或從小到大）的排序。例如：管理系統(tǒng)中按照成績(jī)的排序，按閱讀量對(duì)文章的排序等。
數(shù)據(jù)快速的計(jì)算與排序，與前端頁(yè)面性能有直接的關(guān)系。（譬如在頁(yè)面中有10000條的數(shù)據(jù)需要靠JS進(jìn)行排序，采用不同的算法所消耗的時(shí)間差距甚大，直接影響著網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)）

較為常見(jiàn)的排序方法，包括：冒泡排序、選擇排序、快速排序、二分法插入排序等。
由于排序的算法有很多，在本次“算法系列”的分享當(dāng)中，我們先從簡(jiǎn)單易上手的選擇排序法開(kāi)始，其它的排序算法會(huì)隨后陸續(xù)跟大家一起分享。

先找到序列中最小的數(shù)，將它和序列中第一個(gè)數(shù)交換位置；
接下來(lái)，在剩下的序列中繼續(xù)此操作：找到最小的數(shù)，將它和序列中的第二個(gè)數(shù)交換位置；
依此類推，直到將整個(gè)序列排序完成。
簡(jiǎn)言之，選擇排序就是 —— 不斷地選擇剩余序列中的最小者，然后與未排序數(shù)列的“第一個(gè)”數(shù)字交換位置。

排序次數(shù)：序列長(zhǎng)度 – 1（注意，不是比較次數(shù)）；
因?yàn)樾蛄兄械淖詈笠粋€(gè)數(shù)不需要再次比較大小，故排序次數(shù)為 序列長(zhǎng)度 – 1。

序列中找到最小的數(shù)，并記錄該數(shù)的索引值；
因?yàn)閙inIndex默認(rèn)開(kāi)始為0，則第一個(gè)數(shù)無(wú)需與自身比較，所以j = i + 1;

// 遍歷序列，找到最小的數(shù)
for (var j = i + 1; j < len; j++) {
    if (arr[j] < arr[minIndex]) {
        // 記錄最小數(shù)的索引
        minIndex = j;
    };
};

在排序次數(shù)內(nèi)多次遍歷找到最小的數(shù)，因此需要再用一個(gè)for語(yǔ)句來(lái)進(jìn)行控制。

// 排序次數(shù)
for (var i =   0; i < len - 1; i++) {

    // 默認(rèn)最小數(shù)的索引為i
    minIndex = i;

    // 遍歷序列，找到最小的數(shù)
    for (var j = i + 1; j < len; j++) {
        if (arr[j] < arr[minIndex]) {
            // 記錄最小數(shù)的索引
            minIndex = j;
        };
    };
};

利用temp變量，實(shí)現(xiàn)兩數(shù)組元素之間數(shù)值的交換，也就是交互位置。

temp =   arr[i];
arr[i] =   arr[minIndex];
arr[minIndex]   = temp;

var arr = [9, 8, 3, 1, 2, 4],
    len = arr.length,
    minIndex, temp;
 
    // 排序次數(shù)
    for (var i =   0; i < len - 1; i++) {

        // 默認(rèn)最小數(shù)的索引為i
        minIndex = i;

        // 遍歷剩下的序列，找到最小的數(shù)
        for (var j = i + 1; j < len; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                // 記錄最小數(shù)的索引
                minIndex = j;
            };
        };

    // HTML5學(xué)堂出品

    // 兩數(shù)交互位置
    temp = arr[i];
    arr[i] = arr[minIndex];
    arr[minIndex] = temp;

};

console.log(arr);

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算法復(fù)雜度分為時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度（時(shí)間和空間是計(jì)算機(jī)最重要的資源，因此復(fù)雜度分為時(shí)間和空間）。
時(shí)間復(fù)雜度：指執(zhí)行算法所需要的計(jì)算工作量；
空間復(fù)雜度：指執(zhí)行算法所需要的內(nèi)存空間。

時(shí)間復(fù)雜度是總運(yùn)算次數(shù)表達(dá)式中受n的變化影響最大的項(xiàng)(不含系數(shù))；
第一次循環(huán)比較n-1次，然后是n-2次，n-3次，依此類推，最后一次循環(huán)比較1次，總的比較次數(shù)和為(n - 1 + 1) * n / 2，即進(jìn)行比較操作的時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)
Tips：選擇排序的比較次數(shù)與序列的初始排序無(wú)關(guān)。

排序算法需要一個(gè)額外的空間（temp變量）來(lái)交換元素的位置。

選擇排序是一種不穩(wěn)定排序的算法。
比如：序列[3, 8, 3, 1, 9 ]，第一次循環(huán)第1個(gè)元素3會(huì)和1交換，變成[1, 8, 3, 3, 9]，此時(shí)，原序列中兩個(gè)3的先后順序被破壞。