选择排序算法的思想
假如说，我们现在有一组未排序的序列
先定位到元素65，也就是说，从数组的0号位置开始，定位0号位置的元素
除我们定位的元素之外，在其后边的所有元素中去找一个最小值，然后和当前定位的元素进行交换。
也就是说，每一次我们都要选择出来1个最小的元素放在定位的位置。
我们是从0号位置65开始定位的。
接下来，然后遍历65后面的元素，一个一个和65比，找到第一个比65小的是40，用min记录这个40，然后继续遍历40之后的元素，一个一个和40比，然后找到第一个比40小的元素：34，用min记录34这个元素，然后继续向后遍历，一个一个和34比，然后找到第一个比34小的元素：14，然后min标识这个14，然后遍历结束，这一趟中，找到的最小的元素是14
然后现在要把65和14交换一下，我们得知道最小值14在数组中的位置。
我们的min不仅仅记录最小值，还要记录这个最小值min在数组中的下标k。
现在把65这个值和剩下的元素中找到的最小值14（下标是9）进行交换
第一趟处理完之后，只能说是序列的最小值放在了数组的0号位置。
0号位置后面的数据不是有序的。
然后进行第二趟：以66作为开始的元素，作为定位的元素，min初始化为66，k:1然后往后找，找到第一个小于66的元素：40，更新一下min:40,k:3
然后继续往后找，找第一个小于40的元素：34，更新一下min：34 k:7，然后继续往后找，找第一个小于34的元素，没找到。第二趟结束。找到剩下元素中最小的元素34，和起始位置66交换。
同样的，以此类推下去。
每次都是取第一个元素，假设是最小的元素，作为开始比较的位置，然后往后遍历，一个一个比较，找出最小值和起始位置交换。
每一趟都是期望把这一趟序列里的最小值放在开头。
序列有10个元素，就走10趟，但是最后一趟就剩下1个元素了，不用操作，所以我们走9趟就可以了
选择排序算法代码实现
//选择排序算法 O(n) * O(n) = O(n^2) 空间复杂度： O(1) 稳定性：不稳定
//5 5 3
void ChoiceSort(int arr[], int size)
{
for (int i = 0; i < size - 1; i++)//O(n) 趟数
{
int min = arr[i];//min初始化为当前序列的首位置元素
int k = i;//当前序列的首位置初始化为当前序列的最小值的下标
for (int j = i+1; j < size; j++)//O(n) 遍历当前序列
{
if (arr[j] < min)
{
min = arr[j];//更新当前序列的最小值min
k = j;//更新当前序列的最小值的下标
}
}
//如果k=i，说明当前序列的首位置的元素就是最小的，就不用交换了
if (k != i)//k!=i，当前序列的最小值和当前序列的首位置元素交换
{
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[k];
arr[k] = tmp;
}
}
}
选择排序算法的性能分析
选择排序之所以效率比冒泡排序高一点，是因为选择排序，每一趟从首元素开始，都是只做比较，留下值最小的那个元素，并没有对这一趟所有的元素进行大量的交换操作，因为交换的代码比较多，耗时间。
但是选择排序没有办法去优化中间的步骤，因为整个序列不一个一个比较完，是不知道哪个元素是最小的，哪怕序列是有序的所以，选择排序没有办法让它提前结束，必须该做的全部都做完。
而冒泡排序，如果某一趟下来，没有任何两两交换的操作，就证明此时的序列是有序的，直接return了。
选择排序算法的时间复杂度和平均时间复杂度：O(n^2)
因为有2个for循环，是嵌套的。
这个数组在执行过程中，都是进行原地排序的，没有开辟额外的空间，栈上定义的空间是常量级的空间，不管数据量是多大，定义的变量就是这2个。所以空间复杂度是O(1)
选择排序算法：不稳定性
因为：举个例子，比如说
在选择排序算法中，第一题，以0号位置的5作为定位，然后向后找最小值，和首位置的5交换，遍历完，找到3是这个序列中最小的值，然后把3和首位置的5交换，这样，原本在0号位置的5变到了1号位置的5的后面位置了。相同元素5的相对位置发生了改变。这样就是不稳定了！！！
