• 十大排序算法


    0. 排序算法说明

    0.1 排序的定义

    对一序列对象根据某个关键字进行排序。

    0.2 术语说明

    • 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面;
    • 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面;
    • 内排序:所有排序操作都在内存中完成;
    • 外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行;
    • 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。
    • 空间复杂度:运行完一个程序所需内存的大小。

    0.3 算法总结

    image

    图片名词解释

    • n: 数据规模
    • k: “桶”的个数
    • In-place: 占用常数内存,不占用额外内存
    • Out-place: 占用额外内存

    0.4 算法分类

    image

    1. 冒泡排序(Bubble Sort)

    冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

    1.1 算法描述

    • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
    • 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
    • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
      重复步骤1~3,直到排序完成。

    1.2 动图演示

    image

    1.3 代码实现

    	public static int[] bubbleSort(int[] arr) {
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
    				if (arr[j] > arr[j + 1]) { // 相邻元素两两对比
    					int temp = arr[j + 1]; // 元素交换
    					arr[j + 1] = arr[j];
    					arr[j] = temp;
    				}
    			}
    		}
    		return arr;
    	}
    

    1.4 算法分析

    最佳情况:T(n) = O(n)

    最差情况:T(n) = O(n2)

    平均情况:T(n) = O(n2)

    2. 选择排序(Selection Sort)

    表现最稳定的排序算法之一,因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度,所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。理论上讲,选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。

    选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

    2.1 算法描述

    n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:

    • 初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
    • i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
    • n-1趟结束,数组有序化了。

    2.2 动图演示

    image

    2.3 代码实现

        /**
         * 选择排序(升序)
         * 
         * @param list
         */
        public static int[] ascendingSelectionSort(int[] list) {
            if ((list == null) || (list.length == 0)) {
                return null;
            }
            for (int i = 0; i < list.length; i++) {
                // 无序区的最小数据数组下标
                int minIndex = i;  
                // 内层循环j=i+1,外层循环控制着循环次数。
                // 即每趟中list[minIndex]这个值就是本趟的最小值。minIndex位置上是最小值  
                for (int j = i + 1; j < list.length; j++) {
                    // 在无序区中找到最小数据并保存其数组下标
                    if (list[j] < list[minIndex]) {
                        minIndex = j;
                    }
                }
                // 如果无序区的最小值位置不是默认的第一个数据,则交换之
                if (minIndex != i) {
                    int temp = list[i];
                    list[i] = list[minIndex];
                    list[minIndex] = temp;
                }
            }
            return list;
        }
    
        /**
         * 选择排序(降序)
         * 
         * @param list
         */
        public static int[] decendingSelectionSort(int[] list) {
            int maxIndex = 0;
            int temp = 0;
            if ((list == null) || (list.length == 0)) {
                return null;
            }
            for (int i = 0; i < list.length; i++) {
                maxIndex = i;
                for (int j = i + 1; j < list.length; j++) {
                    if (list[j] > list[maxIndex]) {
                        maxIndex = j;
                    }
                }
                if (maxIndex != i) {
                    temp = list[i];
                    list[i] = list[maxIndex];
                    list[maxIndex] = temp;
                }
    
            }
            return list;
    
        }
    

    2.4 算法分析

    最佳情况:T(n) = O(n2)

    最差情况:T(n) = O(n2)

    平均情况:T(n) = O(n2)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/echoing/p/8616642.html
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