选择排序算法有两种：直接选择排序和堆排序
1、直接选择排序（Straight Select Sort）算法思想：第一趟从n个元素的数据序列中选出关键字最小/大的元素并放在最前/后位置，下一趟从n-1个元素中选出最小/大的元素并放在最前/后位置。以此类推，经过n-1趟完成排序。
示例如下：
//排序publicstaticvoidselectsort (int [ ] a ) {int temp； for(intI=0； ia.length； I )//内层循环j=i 1，外层循环控制着循环次数。 也就是说，对于每一圈，a[i]的值是一圈的最小值。 在I位置为最小值for(intj=I1； ja.length； j () if ) a[I]a[j] ) {temp=a[i]； a[i]=a[j]； a[j]=temp； }}}} 2、堆排序：
堆排序涉及到完全二叉树的概念。堆是一个完全二叉树，分为大顶堆和小顶堆两种。
大顶堆：每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值。如图（1）所示：
小顶堆：每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值。如图（2）所示：
图(1)大顶堆图(2)小顶堆
堆排序算法的定义：
堆栈排序(Heap Sort )是利用堆进行排序的方法。 其基本思路是，将分类对象的序列构成一个大堆，此时序列整体的最大值是堆顶的根节点。 将其移除(实际上与堆数组的尾部元素进行交换，此时尾部元素为最大值)，将剩下的N -1个元素重建为一个堆，即可得到n个元素中的下一个较小的值。 这样重复执行，最后得到有序的序列。
堆排序完整代码如下：
publicclasstestheapsort { publicstaticvoidmain (string [ ] args ) int [ ] arr={ 3，1，2，4，7，6，5，9，8，10 } hsssstatid for(inta:ARR ) System.out.print(a ) a ' )； (() ) ) ) ) ) ) 0000000000000000000000065 parent=0； parent----{maxheap(arr，parent，arr.length-1 )； }for(intt=ARR.Length-1； t0； t-- () swap(arr，0，t )； //要交换数据的最大帮助(arr，0，t-1 )； //根节点从0开始，继续构建高位。 }//交换数据的方法privatestaticvoidswap(int[]arr，int i，int t ) { int temp=arr[i]； arr[i]=arr[t]； arr[t]=temp； } /* *如何构建大堆* s表示节点，该节点具有左侧和右侧的子节点。 也就是说，此次调整位置的节点* m表示当前堆的长度*/privatestaticvoidmaxheap (int [ ] arr，int s，int m ) inttemp，j； temp=arr[s]； for(j=2*s1； j=m； j=2*j 1 ) {/j=2*s1是s节点左边的孩子，j 1是s节点右边的孩子//j=2*j 1是找到j的孩子节点if(JMARR[j]ARR[j1] ) j； 将//j设置为当前左右子节点中的较大值if(Temparr[j] ) break； 如果//s节点的值大于其最大子节点的值，则循环结束，此时不做任何改变，arr[s]=arr[j]； //否则，将大的子节点的值代入父节点s=j； 将//j的值代入s后，j成为下一个波的父节点，继续比较} arr[s]=temp； //循环结束} }最初构建大的山顶堆时，我们int parent = (arr.length-1)/2，即父节点从arr[4]=7开始，4、3、2、1、0都有子节点。
公式中，从最下层最右边的非终端节点开始构筑，与其子节点进行比较，根据需要进行交换。 每个非终端节点，实际上最多进行两次比较和交换操作。因此整个构建堆的时间复杂度为O(N)。
在正式排序时，获取第I次堆记录并重建堆需要o(logi )的时间(从具有完全二叉树的节点到根节点的距离为logi 1)，并且需要n-1次堆记录，因此为http://www .
因此，总体上栈排序的时间复杂度为o(nlogn )。
重建堆的时间复杂度为O(nlogN)
从代码中可以看出：