• java----八种排序算法


    java----八种排序算法

    1.直接插入排序

    经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中。

    将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列

    将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列。

    对第四个数、第五个数……直到最后一个数,重复第二步。

    如何写成代码:

    首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i<length;i++),1个数的那次不用插入。

    设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。

    从最后一个数开始向前循环,如果插入数小于当前数,就将当前数向后移动一位。

    将当前数放置到空着的位置,即j+1。

     

    代码实现如下:

    2.希尔排序

    对于直接插入排序问题,数据量巨大时。

    将数的个数设为n,取奇数k=n/2,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。

    再取k=k/2 ,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。

    重复第二步,直到k=1执行简单插入排序。

    如何写成代码:

    首先确定分的组数。

    然后对组中元素进行插入排序。

    然后将length/2,重复1,2步,直到length=0为止。

     

    代码实现如下:

    3.简单选择排序

    常用于取序列中最大最小的几个数时。

    (如果每次比较都交换,那么就是交换排序;如果每次比较完一个循环再交换,就是简单选择排序。)

    遍历整个序列,将最小的数放在最前面。

    遍历剩下的序列,将最小的数放在最前面。

    重复第二步,直到只剩下一个数。

    如何写成代码:

    首先确定循环次数,并且记住当前数字和当前位置。

    将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比,小数赋值给key,并记住小数的位置。

    比对完成后,将最小的值与第一个数的值交换。

    重复2、3步。

    代码实现如下:

    4.堆排序

    对简单选择排序的优化。

    将序列构建成大顶堆。

    将根节点与最后一个节点交换,然后断开最后一个节点。

    重复第一、二步,直到所有节点断开。

    代码实现如下:

     

    复制代码
    public  void heapSort(int[] a){
           System.out.println("开始排序");
           int arrayLength=a.length;
           //循环建堆  
           for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
               //建堆  
    
               buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);
               //交换堆顶和最后一个元素  
               swap(a,0,arrayLength-1-i);
               System.out.println(Arrays.toString(a));
           }
       }
       private  void swap(int[] data, int i, int j) {
           // TODO Auto-generated method stub  
           int tmp=data[i];
           data[i]=data[j];
           data[j]=tmp;
       }
       //对data数组从0到lastIndex建大顶堆  
       private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {
           // TODO Auto-generated method stub  
           //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始  
           for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
               //k保存正在判断的节点  
               int k=i;
               //如果当前k节点的子节点存在  
               while(k*2+1<=lastIndex){
                   //k节点的左子节点的索引  
                   int biggerIndex=2*k+1;
                   //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在  
                   if(biggerIndex<lastIndex){
                       //若果右子节点的值较大  
                       if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
                           //biggerIndex总是记录较大子节点的索引  
                           biggerIndex++;
                       }
                   }
                   //如果k节点的值小于其较大的子节点的值  
                   if(data[k]<data[biggerIndex]){
                       //交换他们  
                       swap(data,k,biggerIndex);
                       //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值  
                       k=biggerIndex;
                   }else{
                       break;
                   }
               }
           }
       }
    复制代码

    5.冒泡排序

    一般不用。

    将序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

    将剩余序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

    重复第二步,直到只剩下一个数。

    如何写成代码:

    设置循环次数。

    设置开始比较的位数,和结束的位数。

    两两比较,将最小的放到前面去。

    重复2、3步,直到循环次数完毕。

     

    代码实现如下:

    6.快速排序

    要求时间最快时。

    选择第一个数为p,小于p的数放在左边,大于p的数放在右边。

    递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行,直到不能递归。

    代码实现如下:

     

    7.归并排序

    速度仅次于快排,内存少的时候使用,可以进行并行计算的时候使用。

    选择相邻两个数组成一个有序序列。

    选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。

    重复第二步,直到全部组成一个有序序列。

    代码实现如下:

    复制代码
    public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {  
       int t = 1;// 每组元素个数  
       int size = right - left + 1;  
       while (t < size) {  
           int s = t;// 本次循环每组元素个数  
           t = 2 * s;  
           int i = left;  
           while (i + (t - 1) < size) {  
               merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));  
               i += t;  
           }  
           if (i + (s - 1) < right)  
               merge(numbers, i, i + (s - 1), right);  
       }  
    }  
    private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {  
       int[] B = new int[data.length];  
       int s = p;  
       int t = q + 1;  
       int k = p;  
       while (s <= q && t <= r) {  
           if (data[s] <= data[t]) {  
               B[k] = data[s];  
               s++;  
           } else {  
               B[k] = data[t];  
               t++;  
           }  
           k++;  
       }  
       if (s == q + 1)  
           B[k++] = data[t++];  
       else  
           B[k++] = data[s++];  
       for (int i = p; i <= r; i++)  
           data[i] = B[i];  
    }
    复制代码

    8.基数排序

    用于大量数,很长的数进行排序时。

    将所有的数的个位数取出,按照个位数进行排序,构成一个序列。

    将新构成的所有的数的十位数取出,按照十位数进行排序,构成一个序列。

    代码实现如下:

     

    复制代码
    public void sort(int[] array) {
           //首先确定排序的趟数;    
           int max = array[0];
           for (int i = 1; i < array.length; i++) {
               if (array[i] > max) {
                   max = array[i];
               }
           }
           int time = 0;
           //判断位数;    
           while (max > 0) {
               max /= 10;
               time++;
           }
           //建立10个队列;    
           List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
           for (int i = 0; i < 10; i++) {
               ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
               queue.add(queue1);
           }
           //进行time次分配和收集;    
           for (int i = 0; i < time; i++) {
               //分配数组元素;    
               for (int j = 0; j < array.length; j++) {
                   //得到数字的第time+1位数;  
                   int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
                   ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
                   queue2.add(array[j]);
                   queue.set(x, queue2);
               }
               int count = 0;//元素计数器;    
               //收集队列元素;    
               for (int k = 0; k < 10; k++) {
                   while (queue.get(k).size() > 0) {
                       ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
                       array[count] = queue3.get(0);
                       queue3.remove(0);
                       count++;
                   }
               }
           }
    复制代码
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/seePoppy/p/6789268.html
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