中医自学网我们编程开发的时候，会经常遇到这样的问题：有一列随意排列的数，我们要将它们按照从小到大的顺序重新排列。
排序有很多种算法，本文来介绍一种比较简单的算法：选择排序。
选择排序的方法其实就是选最小，这个最小的数找到了之后放最左面，然后去选次小，这个次小的数找到了之后放左面第二位，以此类推。。。
举个例子吧，比方说35 46 52 27，我们要用选择排序法给这四个数排序。
我先去找最小的那个数，最小的那个数是27。
但是请注意，我要选出这个最小的数（27），需要进行三次比较。
我们来捋一捋，首先要比较35和46，发现35小，所以把46给扔了，接着比较35和52，发现还是35小，于是把52也扔了，接着比较35和27，我们发现27小，27和35需要换个位置。
因此，找到这个最小的，花了三次比较。
现在是处于这么个情况，第一位数字确定了。再来确定第二位，跟之前一样的方式，找46 52 35这三个数中最小，然后把这个最小的放到最左边位置。
花费两次比较，发现35小，然后46和35调换一下。
现在顺序就变成了27 35 52 46。
还有两个位置没有确定，比较一下52和46，发现46小，然后52和46交换位置。
总共比较了3+2+1=6次。
「比较了多少次」，就是这个算法的时间复杂度。
这个例子是4个元素，如果是8个元素、200个元素，时间复杂度又是多少呢？
所以我们需要知道n个元素的时间复杂度的公式是什么。
时间复杂度不难推断出是(n-1)+(n-2)+…+1=n(n-1)/2
这个式子很容易理解，因为第一轮需要比较n-1次，第二轮比较的次数比第一轮少一次也就是n-2次，最后一轮就是两个数在比较，也就是1次。
这其实就是一个等差数列求和，最终结果是n(n-1)/2
一般来讲，在考虑计算机复杂度的时候，我们是不太在意它前面系数是几的。系列是1/2还是2，我们其实不在乎。
还有就是，n-1和n差不多。注：我们不妨这样想，当n趋向于无穷，无穷和无穷加上一个有限的数其实都是一个量级的。
所以针对这个选择排序的时间复杂度，从量级上讲，时间复杂度是O(n^2)
也就是说，复杂度是跟n^2有关的。
所以，如果有10个元素，需要比较的次数，可能是100，也可能是200、300…
如果有100个元素，那么比较的次数接近于10000次。（当然了，1万2万3万4万都有可能）