能解决排序问题的算法不止选择排序一个。那么，当有多个算法都可以解决同一个问题时，我们该如何选择呢？
在算法的评判上，考量的标准也各有不同。
比如，简单的算法对人来说易于理解，也容易被写成程序，而在运行过程中不需要耗费太多空间资源的算法，就十分适用于内存小的计算机。
不过，一般来说我们最为重视的是算法的运行时间，即从输入数据到输出结果这个过程所花费的时间。
使用全排列算法进行排序
为了让大家体会一下低效率算法的效果，这里来看看下面这个排序算法。
① 生成一个由n个数字构成的数列（不和前面生成的数列重复）
② 如果①中生成的数列按从小到大的顺序排列就将其输出，否则回到步骤①
把这个算法称为“全排列算法”。
全排列算法列出了所有的排列方法，所以不管输入如何，都可以得到正确的结果。
那么，需要等多久才能出结果呢？若运气好，很快就能出现正确排列的话，结果也就立马出来了。然而，实际情况往往并不如我们所愿。
最差的情况，也就是直到最后才出现正确排列的情况下，计算机就不得不确认所有可能的排列了。
n 个数字有n! 种不同的排列方法（n! = n(n - 1)(n - 2)…3·2·1）。
现在，我们来看看n = 50时是怎样一种情况吧。
① 50! ＝50·49·48…3·2·1
② 50·49·48…3·2·1＞ 50·49·48…13·12·11
③ 50·49·48…13·12·11 ＞1040
公式①中，50! 即为数字1 到数字50 的乘积。为了便于计算，我们通过公式②③将结果近似转换为10 的n 次方的形式。
公式②右边部分去掉了10 以下的数字，因此小于50!。
公式③左右都是40 个数字的乘积，但左边数字都大于10，因此大于右边的1040。
接下来我们就用1040 近似代表50 个数字的所有排列情况来进行计算。
假设1 台高性能计算机1 秒能检查1 万亿（ = 1012）个数列，那么检查1040 个数列将花费的时间为1040÷1012 = 1028 秒。1 年为31 536 000 秒，不到108秒。因此，1028 秒＞ 1020 年。
从大爆炸开始宇宙已经经历了约137 亿年，即便如此也少于1011 年。也就是说，仅仅是对50 个数字进行排序，若使用全排列算法，就算花费宇宙年龄的109 倍时间也得不出答案。
使用选择排序算法进行排序
那么，使用前文提到的选择排序算法，情况又将如何呢？
首先，为了在第1 轮找到最小的数字，需要从左往右确认数列中的数字，只要查询n 个数字即可。在接下来的第2 轮中，需要从n - 1 个数字中寻找最小值，所以需要查询n - 1 个数字。
将这个步骤进行到第n 轮的时候，需要查询的次数如下。
n+ ( n- 1) + ( n- 2) + …3+ 2+ 1=n ( n+ 1)/2≤ n2
n=50 的时候n2 =2500。假设1 秒能确认1 万亿（=1012）个数字，那么2500÷1012 =0.000 000 002 5秒便能得出结果，比全排列算法的效率高得多。