空间复杂度 (O(1))

空间复杂度是衡量算法在运行过程中所需的额外内存空间。(O(1)) 表示算法只需要常量级别的额外空间，不会随着输入数据的大小 (n) 增加而增加。也就是说，无论处理的数据有多大，算法所需的额外内存空间始终是固定的。

对于选择排序和冒泡排序来说，它们都是原地排序算法，不需要额外的数组或其他数据结构来辅助排序操作。它们仅仅需要少量的临时变量（例如用于交换元素的变量），所以它们的空间复杂度是 (O(1))。

时间复杂度 (O(n^2))

时间复杂度是衡量算法执行所需的时间随输入数据规模 (n) 增加而增加的速率。(O(n^2)) 表示算法的运行时间与输入数据规模的平方成正比。当数据量增加时，执行时间会以平方的速度增加。

选择排序的时间复杂度

选择排序在每一轮中都要从未排序的部分中找到最小的元素，然后将其放到已排序部分的末尾。对于长度为 (n) 的数组，选择排序的操作步骤如下：

1. 第一轮：需要比较 (n) 个元素，找到最小的。
2. 第二轮：需要比较剩下的 (n-1) 个元素，找到次小的。
3. 第三轮：需要比较剩下的 (n-2) 个元素，依此类推。

总比较次数为：

因此，时间复杂度为 (O(n^2))。

冒泡排序的时间复杂度

冒泡排序在每一轮中都要通过相邻元素的比较和交换，将最大（或最小）的元素“冒泡”到数组的一端。对于长度为 (n) 的数组，冒泡排序的操作步骤如下：

1. 第一轮：需要比较 (n-1) 对相邻元素。
2. 第二轮：需要比较剩下的 (n-2) 对相邻元素。
3. 第三轮：需要比较剩下的 (n-3) 对相邻元素，依此类推。

总比较次数为：

因此，时间复杂度为 (O(n^2))。