一.数组
1.一维数组
(1).数组的定义
数据类型 数组名[]=new 数据类型[大小]
public class Demo1 { public static void main(String[] args) { //第一种定义方式 int arr[]; arr=new int[5]; //第二种定义方式 int arr2[]=new int[5]; //第三种定义方式 int[] arr3; arr3=new int[5]; //第四种定义方式 int arr4[]={1,2,3,4}; } }
(2).对象数组
假设一个养狗场有4只狗, 名字分别是花花, 白白, 黑黑, 红红, 体重分别为4.5Kg, 5.6Kg, 7.8Kg, 9.0Kg, 计算出平均体重, 并找出体重最大的狗的名字.
import java.io.*; public class Demo2 { public static void main(String[] args) { try { //输入流 InputStreamReader isr=new InputStreamReader(System.in); BufferedReader bReader=new BufferedReader(isr); //定义一个对象数组,可以存放4只狗的对象数组 Dog dogs[]=new Dog[4]; //给对象赋值 for(int i=0;i<dogs.length;i++){ //这里要创建dog[i]对象 dogs[i]=new Dog(); System.out.println("请输入第"+(i+1)+"狗的名字:"); String dogName=bReader.readLine(); dogs[i].setName(dogName); System.out.println("请输入第"+(i+1)+"狗的体重:"); String dogWeight=bReader.readLine(); float dWeight=Float.parseFloat(dogWeight); dogs[i].setWeight(dWeight); } //总体重 float allWeight=0; //平均体重 float averWeight=0; for(int i=0;i<dogs.length;i++){ allWeight+=dogs[i].getWeight(); } averWeight=allWeight/dogs.length; System.out.println("平均体重为:"+averWeight); //体重最大的 float maxWeight=dogs[0].getWeight(); int maxWeightIndex=0; for(int i=1;i<dogs.length;i++){ if(maxWeight<dogs[i].getWeight()){ maxWeight=dogs[i].getWeight(); maxWeightIndex=i; } } System.out.println("体重最大的狗是:"+dogs[maxWeightIndex].getName()+ " 体重为:"+dogs[maxWeightIndex].getWeight()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } class Dog { private String name; private float weight; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public float getWeight() { return weight; } public void setWeight(float weight) { this.weight = weight; } }
运行结果:
请输入第1狗的名字:
花花
请输入第1狗的体重:
4.5
请输入第2狗的名字:
白白
请输入第2狗的体重:
5.6
请输入第3狗的名字:
黑黑
请输入第3狗的体重:
7.8
请输入第4狗的名字:
红红
请输入第4狗的体重:
9.0
平均体重为:6.7250004
体重最大的狗是:红红 体重为:9.0
(3).数组小结
①数组可存放同一类型的数据;
②简单数据类型(int, float...)数组可直接赋值, 对象数组在定义后,赋值时需要再次为每个对象分配空间;
③数组大小必须事先指定;
④数组名可理解为指向数组首地址的引用;
⑤数组的下标是从0开始编号的.
2.多维数组
二维数组的定义
数据类型 数组名[][]=new 数据类型[大小][大小]
二.排序
这里主要介绍了七种常用的排序方法, 包括冒泡排序, 选择排序, 直接插入排序, 希尔排序, 堆排序, 归并排序和快速排序. 这里主要参考了《大话数据结构》和《MoreWindows白话经典算法之七大排序第2版(高清)》", 下载链接为http://download.csdn.net/detail/morewindows/4560056
1.冒泡排序
class BubbleSort { /** * 冒泡排序方法1,从小到大 * 如果经过一趟排序之后没有任何交换,说明已经排好序了,不需要再进行下去了 * @param arr 待排序数组 */ public void bubbleSort1(int arr[]) { //标记位 boolean Flag=true; int k=arr.length; while(Flag) { Flag=false; for(int j=1;j<k;j++) { //如果前面的数大于后面的数,则交换这两个数 if(arr[j-1]>arr[j]) { arr[j-1]^=arr[j]; arr[j]^=arr[j-1]; arr[j-1]^=arr[j]; Flag=true; } } k--; } } /** * 冒泡排序方法2,从小到大 * 如果有100个数的数组,仅前面10个无序,后面90个都已经排好序了且大于前面10个数字 * 那么在第一趟遍历后,最后发生交换的位置必定小于10,且这个位置之后的数据必定已经 * 有序了,记录下这个位置,第二次只要从数组头部遍历到这个位置就可以了 * @param arr 待排序数组 */ public void bubbleSort2(int arr[]) { //标记位置的标记位 int Flag=arr.length; int k; while(Flag>0) { k=Flag; Flag=0; for(int j=1;j<k;j++) { if(arr[j-1]>arr[j]) { arr[j-1]^=arr[j]; arr[j]^=arr[j-1]; arr[j-1]^=arr[j]; //更新记录交换位置的变量Flag Flag=j; } } } } }
2.选择排序
class SelectSort { /** * 选择排序,从小到大 * @param arr 待排序数组 */ public void selectSort(int arr[]) { int length=arr.length; //最小值的下标索引 int minIndex; for(int i=0;i<length;i++) { minIndex=i; for(int j=i+1;j<length;j++) { if(arr[j]<arr[minIndex]) { minIndex=j; } } if(minIndex!=i) { if(arr[minIndex]!=arr[i]) { arr[minIndex]^=arr[i]; arr[i]^=arr[minIndex]; arr[minIndex]^=arr[i]; } } } } }
3.插入排序
class InsertSort { /** * 插入排序,从小到大 * 即每次arr[i]先和前面一个数据arr[i-1]比较,如果arr[i]>arr[i-1],说明arr[0...i]也是有序的,无须调整 * 否则就令j=i-1,temp=arr[i],然后一边将数据arr[j]向后移动一边向前搜索,当有数据arr[j]<arr[i]时停止 * 并将temp放到arr[j+1]处 * @param arr 待排序数组 */ public void insertSort(int arr[]) { int length=arr.length; int temp=0,j=0; for(int i=1;i<length;i++) { //比前面的数小 if(arr[i]<arr[i-1]) { temp=arr[i]; //向后移动 for(j=i-1;j>=0 && arr[j]>temp;j--) { arr[j+1]=arr[j]; } arr[j+1]=temp; } } } }
4.希尔排序
class ShellSort { /** * 希尔排序,从小到大 * 希尔排序的实质就是分组插入排序,又称缩小增量排序 * @param arr 待排序数组 */ public void shellSort(int arr[]) { //gap为步长 int i,j,gap; int length=arr.length; //步长 for(gap=length/2;gap>0;gap/=2) { //分组 for(i=0;i<gap;i++) { //每一组进行插入排序 for(j=i+gap;j<length;j+=gap) { if(arr[j]<arr[j-gap]) { int temp=arr[j]; int k=j-gap; while(k>=0 && arr[k]>temp) { arr[k+gap]=arr[k]; k-=gap; } arr[k+gap]=temp; } } } } } }
5.堆排序
class HeapSort { /** * 堆排序,从大到小 * @param arr 待排序数组 */ public void heapSort(int arr[]) { int length=arr.length; //建立最小堆 for(int i=length/2-1;i>=0;i--) { heapAdjust(arr,i,length); } //堆排序 //构建小顶堆,排序的结果是由大到小 for(int i=length-1;i>=1;i--) { //将小顶堆的顶部arr[0]与arr[i]依次交换 if(arr[i]!=arr[0]) { arr[i]^=arr[0]; arr[0]^=arr[i]; arr[i]^=arr[0]; } //重新构建小顶堆 heapAdjust(arr,0,i); } } /** * 堆调整 * @param arr 待排序数组 * @param i 从i节点开始调整,从0开始计算,第i节点的子节点为2*i+1,2*i+2 * @param n 节点总数 */ private void heapAdjust(int arr[],int i,int n) { //定义变量 int j,temp; temp=arr[i]; j=2*i+1; while(j<n) { //在左右节点中找最小的节点 if(j+1<n && arr[j+1]<arr[j]) { j++; } //不需要调整 if(arr[j]>=temp) { break; } //把较小的节点往上移动,替换它的父节点 arr[i]=arr[j]; i=j; j=2*i+1; } arr[i]=temp; } }
6.归并排序
class MergeSort { /** * 归并排序,从小到大 * @param arr 待排序数组 */ public void mergeSort(int arr[]) { int length=arr.length; //创建一个和待排序数组同样大小临时数组 int temp[]=new int[length]; //归并排序 merge_sort(arr, 0, length-1, temp); } /** * 归并排序 * @param arr 待排序数组 * @param first 起始下标 * @param last 终点下标 * @param temp 临时数组 */ private void merge_sort(int arr[],int first,int last,int temp[]) { if(first<last) { int mid=(first+last)/2; //左边有序 merge_sort(arr, 0, mid, temp); //右边有序 merge_sort(arr, mid+1, last, temp); //再将两个有序数组合并 merge_array(arr, first, mid, last, temp); } } /** * 合并两个有序数组 * @param arr 待排序数组 * @param first 起始下标 * @param mid 中间下标 * @param last 终点下标 * @param temp 临时数组 */ private void merge_array(int arr[],int first,int mid,int last,int temp[]) { int i=first,j=mid+1; int m=mid,n=last; int k=0; while(i<=m && j<=n) { if(arr[i]<arr[j]) { temp[k++]=arr[i++]; }else { temp[k++]=arr[j++]; } } while(i<=m) { temp[k++]=arr[i++]; } while(j<=n) { temp[k++]=arr[j++]; } for(i=0;i<k;i++) { arr[first+i]=temp[i]; } } }
7.快速排序
import java.util.*; public class Demo9 { public static void main(String[] args) { //关于Java中生成特定区间里的随机数见http://blog.sina.com.cn/s/blog_59aebaa10100ct47.html //生成8000000个[1,9000000]之间的随机数 Random random=new Random(); int length=8000000; int arr[]=new int[length]; for(int i=0;i<length;i++) { arr[i]=random.nextInt(9000000)+1; } //快速排序 QuickSort qSort=new QuickSort(); //关于统计程序运行时间见http://blog.csdn.net/uyu2yiyi/article/details/6267990 //排序开始时间 long startTime=System.currentTimeMillis(); qSort.quickSort(arr); //排序结束时间 long endTime=System.currentTimeMillis(); System.out.println("快速排序时间为:"+(endTime-startTime)+"毫秒"); } } class QuickSort { /** * 快速排序,从小到大 * @param arr 待排序数组 */ public void quickSort(int arr[]) { quick_sort(arr, 0, arr.length-1); } /** * 快速排序 * @param arr 待排序数组 * @param first 起点下标 * @param last 终点下标 */ private void quick_sort(int arr[],int first,int last) { //枢轴 int pivot; if(first<last) { //将子表一分为二 pivot=partition(arr, first, last); //对低子表进行排序 quick_sort(arr, first, pivot-1); //对高子表进行排序 quick_sort(arr, pivot+1, last); } } /** * 找到划分子表的位置 * @param arr 待排序数组 * @param first 起点下标 * @param last 终点下标 * @return 划分子表的位置 */ private int partition(int arr[],int first,int last) { int pivotkey=arr[first]; while(first<last) { while(first<last && arr[last]>=pivotkey) { last--; } arr[first]=arr[last]; while(first<last && arr[first]<=pivotkey) { first++; } arr[last]=arr[first]; } arr[first]=pivotkey; return first; } }
三.查找
查找有很多方法, 如二分查找, 插值查找, 斐波那契查找, 二叉树查找, 哈希表查找等, 这里仅给出二分查找.
public class Demo10 { public static void main(String[] args) { //待查找数组必须是从小到大有序的 int arr[]={1,4,9,20,47,69}; int pos=-1; int key=47; BinarySearch bSearch=new BinarySearch(); if( (pos=bSearch.binarySearch(arr, key))!=-1 ) { System.out.println("找到了该关键字,其在数组中的下标为: "+pos); }else { System.out.println("没有找到该关键字"); } } } class BinarySearch { /** * 二分查找,其前提是查找的数组是从小到大有序的 * @param arr 待查找数组 * @param key 待插值关键字 * @return 如果找到,则返回该关键字在数组中的位;没找到则返回-1 */ public int binarySearch(int arr[],int key) { int low,high,mid; low=0; high=arr.length-1; while(low<=high) { mid=low+(high-low)/2; if(key>arr[mid]) { low=mid+1; }else if(key<arr[mid]) { high=mid-1; }else { //找到,返回下标 return mid; } } //没找到 return -1; } }