原理图
图1：

图2：

初始数据不敏感，不管初始的数据有没有排好序，都需要经历N2/2次比较，这对于一些原本排好序，或者近似排好序的序列来说并不具有优势。在最好的情况下，即所有的排好序，需要0次交换，最差的情况，倒序，需要N-1次交换。

数据交换的次数较少，如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。在最差情况下也只需要进行N-1次数据交换，在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于比较好的一种。

python代码实现：

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

测试一下：

>>> get_left_numbers([0, 4, 0, 31, 9, 19, ,67], get_max=True)
[0, 4, 0, 31, 9, 19, 67, ]
>>> get_left_numbers([0, 4, 0, 31, 9, 19, ,67], get_max=False)
[4, 0, 31, 9, 19, , 67, 0]

>>> sort_choice([0, 4, 0, 31, 9, 19, ,67], max_to_min=False)
[0, 0, 4, 9, 19, 31, 67, ]
>>> sort_choice([0, 4, 0, 31, 9, 19, ,67], max_to_min=True)
[, 67, 31, 19, 9, 4, 0, 0]