基本思想：從未排序的序列中找到一個最小的元素，放到第一位，再從剩餘未排序的序列中找到最小的元素，放到第二位，依此類推，直到所有元素都已排序完畢。假設序列元素總共n+1個，則我們需要找n輪，就可以使該序列排好序。在每輪中，我們可以這樣做：用未排序序列的第一個元素和後續的元素依次相比較，如果後續元素小，則後續元素和第一個元素交換位置放到，這樣一輪後，排在第一位的一定是最小的。這樣進行n輪，就可排序。
原理圖
圖1：
#圖2：
#初始資料不敏感，不管初始的資料有沒有排好序，都需要經歷N2/2次比較，這對於一些原本排好序，或近似排好序的序列來說並不具有優勢。在最好的情況下，即所有的排好序，需要0次交換，最差的情況，倒序，需要N-1次交換。 資料交換的次數較少，如果某個元素位於正確的最終位置上，則它不會被移動。在最差情況下也只需要進行N-1次資料交換，在所有的完全依賴交換去移動元素的排序方法中，選擇排序屬於比較好的一種。
def sort_choice(numbers, max_to_min=True):
"""
我这没有按照标准的选择排序，假设列表长度为n，思路如下：
1、获取最大值x，将x移动到列最后。[n1, n2, n3, ... nn]
2、将x追加到排序结果[n1, n3, ... nn, n2]
3、获取排序后n-1个元素[n1, n3, ... nn]，重复第一步，重复n-1次。
max_to_min是指从大到小排序，默认为true；否则从小到大排序。
对[8, 4, 1, 0, 9]排序，大致流程如下：
sorted_numbers = []
[8, 4, 1, 0, 9], sorted_numbers = [9]
[4, 1, 0, 8], sorted_numbers = [9, 8]
[1, 0, 4], sorted_numbers = [9, 8, 4]
[0, 1], sorted_numbers = [9, 8, 4, 1]
[0], sorted_numbers = [9, 8, 4, 1, 0]
"""
if len(numbers) <= 1:
return numbers
sorted_list = []
index = 0
for i in xrange(len(numbers) - index):
left_numbers = _get_left_numbers(numbers, max_to_min)
numbers = left_numbers[:-1]
sorted_list.append(left_numbers[-1])
index += 1
return sorted_list
def _get_left_numbers(numbers, get_max=True):
'''
获取最大值或者最小值x，并且将x抽取出来，置于列表最后.
Ex: get_max=True, [1, 4, 3] ⇒ [1, 3, 4]
get_max=False, [1, 4, 3] ⇒ [4, 3 ,1]
'''
max_index = 0
for i, num in enumerate(numbers):
if get_max:
if num > numbers[max_index]:
max_index = i
else:
if num < numbers[max_index]:
max_index = i
numbers = numbers[:max_index] + numbers[max_index + 1:] + [numbers[max_index]]
return numbers>>> get_left_numbers([0, 4, 0, 31, 9, 19, 89,67], get_max=True) [0, 4, 0, 31, 9, 19, 67, 89] >>> get_left_numbers([0, 4, 0, 31, 9, 19, 89,67], get_max=False) [4, 0, 31, 9, 19, 89, 67, 0] >>> sort_choice([0, 4, 0, 31, 9, 19, 89,67], max_to_min=False) [0, 0, 4, 9, 19, 31, 67, 89] >>> sort_choice([0, 4, 0, 31, 9, 19, 89,67], max_to_min=True) [89, 67, 31, 19, 9, 4, 0, 0]
