Java面试题

【排序算法】快速排序原理及Java实现

原创 2016年04月27日 09:08:20

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1、基本思想：

快速排序是我们之前学习的冒泡排序的升级，他们都属于交换类排序，都是采用不断的比较和移动来实现排序的。快速排序是一种非常高效的排序算法，它的实现，增大了记录的比较和移动的距离，将关键字较大的记录从前面直接移动到后面，关键字较小的记录从后面直接移动到前面，从而减少了总的比较次数和移动次数。同时采用“分而治之”的思想，把大的拆分为小的，小的拆分为更小的，其原理如下：对于给定的一组记录，选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分，直到序列中的所有记录均有序为止。

2、复杂度分析：

（1）最坏时间复杂度 
最坏情况是指每次区间划分的结果都是基准关键字的左边（或右边）序列为空，而另一边区间中的记录仅比排序前少了一项，即选择的关键字是待排序记录的最小值或最大值。最坏情况下快速排序的时间复杂度为。 
（2）最好时间复杂度 
最好情况是指每次区间划分的结果都是基准关键字的左右两边长度相等或者相差为1，即选择的基准关键字为待排序的记录的中间值。此时进行比较次数总共为 nlogn，所以最好情况下快速排序的时间复杂度为。 
（3）平均时间复杂度 
快速排序的平均时间复杂度为。在所有平均时间复杂度为O(nlogn)的算法中，快速排序的平均性能是最好的。 
（4）空间复杂度 
快速排序的过程中需要一个栈空间来实现递归。最好情况，递归树的深度为，其空间复杂度也就是O(nlogn)；最坏情况下，需要进行 n-1次递归，其空间复杂度为O(n)；平均情况，空间复杂度为O(nlogn). 
（5）基准关键字的选取，基准关键字的选取是决定快速排序算法的关键，常用的基准关键字的选取方式如下： 
第一种：三者取中。将序列首、尾和中间位置上的记录进行比较，选择三者中值作为基准关键字。 
第二种：取left和right之间的一个随机数，用n[m]作为基准关键字。采用这种方法得到的快速排序一般称为随机的快速排序。

3、排序过程如下：

以数组{49,38,65,97,76,13,27,49}为例，选择第一个元素49为基准 
初始化关键字： [49,38,65,97,76,13,27,49] 

4、Java实现如下：

public class QuickSort {
    public static void sort(int a[], int low, int hight) {
        int i, j, index;
        if (low > hight) {
            return;
        }
        i = low;
        j = hight;
        index = a[i]; // 用子表的第一个记录做基准
        while (i < j) { // 从表的两端交替向中间扫描
            while (i < j && a[j] >= index)
                j--;
            if (i < j)
                a[i++] = a[j];// 用比基准小的记录替换低位记录
            while (i < j && a[i] < index)
                i++;
            if (i < j) // 用比基准大的记录替换高位记录
                a[j--] = a[i];
        }
        a[i] = index;// 将基准数值替换回 a[i]
        sort(a, low, i - 1); // 对低子表进行递归排序
        sort(a, i + 1, hight); // 对高子表进行递归排序

    }

    public static void quickSort(int a[]) {
        sort(a, 0, a.length - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {

        int a[] = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49 };
        quickSort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

堆排序(Heapsort)之Java实现

原创 2013年12月05日 22:25:31

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堆排序算法介绍

堆是一种重要的数据结构，为一棵完全二叉树, 底层如果用数组存储数据的话，假设某个元素为序号为i(Java数组从0开始,i为0到n-1),如果它有左子树，那么左子树的位置是2i+1，如果有右子树，右子树的位置是2i+2，如果有父节点，父节点的位置是(n-1)/2取整。分为最大堆和最小堆，最大堆的任意子树根节点不小于任意子结点，最小堆的根节点不大于任意子结点。所谓堆排序就是利用堆这种数据结构来对数组排序，我们使用的是最大堆。处理的思想和冒泡排序，选择排序非常的类似，一层层封顶，只是最大元素的选取使用了最大堆。最大堆的最大元素一定在第0位置，构建好堆之后，交换0位置元素与顶即可。堆排序为原位排序(空间小), 且最坏运行时间是O(nlgn)，是渐进最优的比较排序算法。

堆排序的思想是利用数据结构--堆。具体的实现细节： 
1. 构建一个最大堆。对于给定的包含有n个元素的数组A[n]，构建一个最大堆（最大堆的特性是，某个节点的值最多和其父节点的值一样大。这样，堆中的最大元 素存放在根节点中；并且，在以某一个节点为根的子树中，各节点的值都不大于该子树根节点的值）。从最底下的子树开始，调整这个堆结构，使其满足最大堆的特 性。当为了满足最大堆特性时，堆结构发生变化，此时递归调整对应的子树。 
2. 堆排序算法，每次取出该最大堆的根节点（因为根节点是最大的），同时，取最末尾的叶子节点来作为根节点，从此根节点开始调整堆，使其满足最大堆的特性。 
3. 重复上一步操作，直到堆的大小由n个元素降到2个。 
4. gif 演示：http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4d/Heapsort-example.gif (来自wikipedia) 

 

堆排序算法Java实现

如《插入排序(Insertsort)之Java实现》一样，先实现一个数组工具类。代码如下:

                System.outprint(array[i]);
if (i < array.length - 1) {
                    System.out.print(", ");
                }
            }
            System.out.println("}");
        }
public static void exchangeElements(int[] array, int index1, int index2) {
int temp = array[index1];
            array[index1] = array[index2];
            array[index2] = temp;
        }
    }

堆排序的大概步骤如下:

1. 构建最大堆。
2. 选择顶，并与第0位置元素交换
3. 由于步骤2的的交换可能破环了最大堆的性质，第0不再是最大元素，需要调用maxHeap调整堆(沉降法)，如果需要重复步骤2

堆排序中最重要的算法就是maxHeap，该函数假设一个元素的两个子节点都满足最大堆的性质(左右子树都是最大堆)，只有跟元素可能违反最大堆性质，那么把该元素以及左右子节点的最大元素找出来，如果该元素已经最大，那么整棵树都是最大堆，程序退出，否则交换跟元素与最大元素的位置，继续调用maxHeap原最大元素所在的子树。该算法是分治法的典型应用。具体代码如下:

public class HeapSort {
        public static void main(String[] args) {
            int[] array = { 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0, -1, -2, -3 };

            System.out.println("Before heap:");
            ArrayUtils.printArray(array);

            heapSort(array);

            System.out.println("After heap sort:");
            ArrayUtils.printArray(array);
        }

        public static void heapSort(int[] array) {
            if (array == null || array.length <= 1) {
                return;
            }

            buildMaxHeap(array);

            for (int i = array.length - 1; i >= 1; i--) {
                ArrayUtils.exchangeElements(array, 0, i);

                maxHeap(array, i, 0);
            }
        }

        private static void buildMaxHeap(int[] array) {
            if (array == null || array.length <= 1) {
                return;
            }

            int half = array.length / 2;
            for (int i = half; i >= 0; i--) {
                maxHeap(array, array.length, i);
            }
        }

        private static void maxHeap(int[] array, int heapSize, int index) {
            int left = index * 2 + 1;
            int right = index * 2 + 2;

            int largest = index;
            if (left < heapSize && array[left] > array[index]) {
                largest = left;
            }

            if (right < heapSize && array[right] > array[largest]) {
                largest = right;
            }

            if (index != largest) {
                ArrayUtils.exchangeElements(array, index, largest);

                maxHeap(array, heapSize, largest);
            }
        }
    }