package temp;
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import sun.misc.Sort;
/**
* @author zengjl
* @version 1.0
* @since 2007-08-22
* @Des java幾種基本排序方法
*/
/**
* SortUtil:排序方法
* 關(guān)于對(duì)排序方法的選擇:這告訴我們,什么時(shí)候用什么排序最好。當(dāng)人們渴望先知道排在前面的是誰(shuí)時(shí),
* 我們用選擇排序;當(dāng)我們不斷拿到新的數(shù)并想保持已有的數(shù)始終有序時(shí),我們用插入排序;當(dāng)給出的數(shù)
* 列已經(jīng)比較有序,只需要小幅度的調(diào)整一下時(shí),我們用冒泡排序。
*/
public class SortUtil extends Sort {
/**
* 插入排序法
* @param data
* @Des 插入排序(Insertion Sort)是,每次從數(shù)列中取一個(gè)還沒(méi)有取出過(guò)的數(shù),并按照大小關(guān)系插入到已經(jīng)取出的數(shù)中使得已經(jīng)取出的數(shù)仍然有序。
*/
public int[] insertSort(int[] data) {
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int temp;
for (int i = 1; i data.length; i++) {
for (int j = i; (j 0) (data[j] data[j - 1]); j--) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
return data;
}
/**
* 冒泡排序法
* @param data
* @return
* @Des 冒泡排序(Bubble Sort)分為若干趟進(jìn)行,每一趟排序從前往后比較每?jī)蓚€(gè)相鄰的元素的大?。ㄒ虼艘惶伺判蛞容^n-1對(duì)位置相鄰的數(shù))并在
* 每次發(fā)現(xiàn)前面的那個(gè)數(shù)比緊接它后的數(shù)大時(shí)交換位置;進(jìn)行足夠多趟直到某一趟跑完后發(fā)現(xiàn)這一趟沒(méi)有進(jìn)行任何交換操作(最壞情況下要跑n-1趟,
* 這種情況在最小的數(shù)位于給定數(shù)列的最后面時(shí)發(fā)生)。事實(shí)上,在第一趟冒泡結(jié)束后,最后面那個(gè)數(shù)肯定是最大的了,于是第二次只需要對(duì)前面n-1
* 個(gè)數(shù)排序,這又將把這n-1個(gè)數(shù)中最小的數(shù)放到整個(gè)數(shù)列的倒數(shù)第二個(gè)位置。這樣下去,冒泡排序第i趟結(jié)束后后面i個(gè)數(shù)都已經(jīng)到位了,第i+1趟實(shí)
* 際上只考慮前n-i個(gè)數(shù)(需要的比較次數(shù)比前面所說(shuō)的n-1要?。?。這相當(dāng)于用數(shù)學(xué)歸納法證明了冒泡排序的正確性
冒泡排序是比較經(jīng)典的排序算法。代碼如下:
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交換位置
} ? ?
拓展資料:
原理:比較兩個(gè)相鄰的元素,將值大的元素交換至右端。
思路:依次比較相鄰的兩個(gè)數(shù),將小數(shù)放在前面,大數(shù)放在后面。即在第一趟:首先比較第1個(gè)和第2個(gè)數(shù),將小數(shù)放前,大數(shù)放后。然后比較第2個(gè)數(shù)和第3個(gè)數(shù),將小數(shù)放前,大數(shù)放后,如此繼續(xù),直至比較最后兩個(gè)數(shù),將小數(shù)放前,大數(shù)放后。重復(fù)第一趟步驟,直至全部排序完成。
第一趟比較完成后,最后一個(gè)數(shù)一定是數(shù)組中最大的一個(gè)數(shù),所以第二趟比較的時(shí)候最后一個(gè)數(shù)不參與比較;
第二趟比較完成后,倒數(shù)第二個(gè)數(shù)也一定是數(shù)組中第二大的數(shù),所以第三趟比較的時(shí)候最后兩個(gè)數(shù)不參與比較;
依次類(lèi)推,每一趟比較次數(shù)-1;
??
舉例說(shuō)明:要排序數(shù)組:int[]?arr={6,3,8,2,9,1};?
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交換位置
} ? ?
參考資料:冒泡排序原理
本人特地給你編的代碼\x0d\x0a親測(cè)\x0d\x0a\x0d\x0apublicclassQuickSort{\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticintPartition(inta[],intp,intr){\x0d\x0aintx=a[r-1];\x0d\x0ainti=p-1;\x0d\x0ainttemp;\x0d\x0afor(intj=p;jif(a[j-1]//swap(a[j-1],a[i-1]);\x0d\x0ai++;\x0d\x0atemp=a[j-1];\x0d\x0aa[j-1]=a[i-1];\x0d\x0aa[i-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a//swap(a[r-1,a[i+1-1]);\x0d\x0atemp=a[r-1];\x0d\x0aa[r-1]=a[i+1-1];\x0d\x0aa[i+1-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0areturni+1;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticvoidQuickSort(inta[],intp,intr){\x0d\x0a\x0d\x0aif(p
.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過(guò)程中需要訪問(wèn)外存。常見(jiàn)的內(nèi)部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是快速排序算法:
快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來(lái)把一個(gè)串行(list)分為兩個(gè)子串行(sub-lists)。
快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來(lái)看,快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。
快速排序的名字起的是簡(jiǎn)單粗暴,因?yàn)橐宦?tīng)到這個(gè)名字你就知道它存在的意義,就是快,而且效率高!它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n?),但是人家就是優(yōu)秀,在大多數(shù)情況下都比平均時(shí)間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好,可是這是為什么呢,我也不知道。好在我的強(qiáng)迫癥又犯了,查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競(jìng)賽》上找到了滿意的答案:
快速排序的最壞運(yùn)行情況是 O(n?),比如說(shuō)順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時(shí)間是 O(nlogn),且 O(nlogn) 記號(hào)中隱含的常數(shù)因子很小,比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以,對(duì)絕大多數(shù)順序性較弱的隨機(jī)數(shù)列而言,快速排序總是優(yōu)于歸并排序。
1. 算法步驟
從數(shù)列中挑出一個(gè)元素,稱(chēng)為 "基準(zhǔn)"(pivot);
重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊)。在這個(gè)分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱(chēng)為分區(qū)(partition)操作;
遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序;
2. 動(dòng)圖演示
代碼實(shí)現(xiàn) JavaScript 實(shí)例 function quickSort ( arr , left , right ) {
var len = arr. length ,
? ? partitionIndex ,
? ? left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
? ? right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;
if ( left
網(wǎng)頁(yè)題目:java代碼編寫(xiě)排序算法 java代碼編寫(xiě)排序算法有哪些
當(dāng)前地址:http://jinyejixie.com/article26/dohhicg.html
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