• java常用算法


    1. 快速排序

    平均时间复杂度为O(n×log(n))

    package com.young4j.sort;
    
    import java.util.Arrays;
    
    public class QuickSort {
        public static void main(String[] args) {
            int i;
            int a[] = { 30, 40, 60, 10, 20, 50 };
    
            System.out.printf("before sort:");
            for (i = 0; i < a.length; i++)
                System.out.printf("%d ", a[i]);
            System.out.printf("
    ");
    
            quickSort(a, 0, a.length - 1);
    
            System.out.printf("after  sort:");
            for (i = 0; i < a.length; i++)
                System.out.printf("%d ", a[i]);
            System.out.printf("
    ");
        }
    
    
        /*
         * 快速排序
         *
         * 参数说明: a -- 待排序的数组 l -- 数组的左边界(例如,从起始位置开始排序,则l=0) r --
         * 数组的右边界(例如,排序截至到数组末尾,则r=a.length-1)
         */
        public static void quickSort(int[] a, int l, int r) {
    
            if (l < r) {
                int i, j, x;
    
                i = l;
                j = r;
                x = a[i];
                while (i < j) {
                    while (i < j && a[j] > x)
                        j--; // 从右向左找第一个小于x的数
                    if (i < j)
                        a[i++] = a[j];
                    while (i < j && a[i] < x)
                        i++; // 从左向右找第一个大于x的数
                    if (i < j)
                        a[j--] = a[i];
                }
                a[i] = x;
                quickSort(a, l, i - 1); /* 递归调用 */
                quickSort(a, i + 1, r); /* 递归调用 */
            }
        }
    }

    2. 冒泡排序

    平均时间复杂度为O(n²)

    package com.young4j.sort;
    
    import java.util.Arrays;
    
    /**
     * 冒泡排序
     * 
     * 依次比较相邻的两个数,如果第一个大于第二个,就交换他们的位置,
     * 将小数放在前边,大数放到后边。
     * 
     * 第一趟冒泡完毕后,最后一个数一定是数组中最大的一个数,
     * 所以最后一趟冒泡时最后一个数不参与,以此类推。
     * 
     * N个数字要排序完成,总共进行N-1趟排序,
     * 每i趟的排序次数为(N-i)次,所以可以用双重循环语句,
     * 外层控制循环多少趟,内层控制每一趟的循环次数。
     * 
     * 每进行一趟排序,就会少比较一次,
     * 因为每进行一趟排序都会找出一个较大值。
     * 
     * 时间复杂度:
     * 如果我们的数据正序,只需要走一趟即可完成排序。
     * 所需的比较次数C和记录移动次数M均达到最小值,
     * 即:Cmin=n-1;Mmin=0;所以,
     * 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。
     * 如果很不幸我们的数据是反序的,则需要进行n-1趟排序。
     * 每趟排序要进行n-i次比较(1≤i≤n-1),
     * 且每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。
     * 在这种情况下,比较和移动次数均达到最大值:
     * 最坏时间复杂度为:O(n2) 
     * @author 程序员的365
     *
     */
    public class BubbleSort {
        public static void main(String[] args) {
            int [] numbers = {3,4,6,1,8};
            bubbleSort(numbers);
        }
        public static void bubbleSort(int[] numbers) {
            int temp = 0;
            int size = numbers.length;
            for(int i = 0; i< size - 1; i ++) {
                for(int j = 0; j < size -1 -i; j ++) {
                    if(numbers[j] > numbers[j + 1]) {
                        temp = numbers[j];
                        numbers[j] = numbers[j + 1];
                        numbers[j + 1] = temp;
                    }
                }
            }
            Arrays.stream(numbers).forEach(n -> System.out.println(n));
        }
    }

    3. 插入排序

    package com.young4j.sort;
    /**
     * 直接插入排序
     * 
     * 插入排序就是将当前待排序的元素插入到一个已经排序好的列表里。比较形象的例子就是右手抓取一张扑克,将它
     * 插入到左手拿着的排序好的一堆扑克里边。时间复杂度为O(n2),空间复杂度O(1),并不是最优的排序算法,特点为:简单,无需额外存储空间。
     * 如果元素包含的内容过大,就不适合直接插入排序,因为直接插入排序需要移动元素的次数比较多.
     * 
     * 基本思想:
     * 将n哥待排序的元素看成一个有序列表和一个无序列表,开始有序列表中只有一个元素,无序列表中有n-1个元素。
     * 每次从无序列表中取出第一个元素,将它插入到有序列表中,使之成为新的有序列表,重复n-1次完成整个排序。
     * @author YF
     *
     */
    
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    public class InsertionSort {
        Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
        public static void main(String[] args) {
            int a[] = {31,25,78,12,41,19,6,1};
            new InsertionSort().insertionSort(a);
        }
        /**
         * 直接插入排序算法
         * @param args
         */
        private void insertionSort(int [] args) {
            logger.info("--------------------------直接插入排序算法--------------------------");
            int n = args.length;
            int i,j;
            for(i = 1;i < n;i ++) {
                //本次排序待插入有序列表中的元素
                int temp = args[i];
                //将temp插入有序列表中正确的位置,从后往前循环,将大于待插入的数向后移动
                for(j = i - 1;j >= 0 && args[j] > temp;j --) {
                    //将待插入元素后移,为插入temp做准备
                    args[j + 1] = args[j];
                }
                //插入temp
                args[j + 1] = temp;
                print(args,n,i);
            }
             printResult(args,n);
        }
        /**
         * 打印排序的最终结果
         * @param a
         * @param n
         */
        private void printResult(int[] a, int n){
            System.out.print("最终排序结果:");
            for(int j=0;j<n;j++){
                System.out.print(" "+a[j]);
            }
            System.out.println();
        }
        /**
         * 打印排序的每次循环的结果
         * @param a
         * @param n
         * @param i
         */
        private void print(int[] a, int n, int i) {
            // TODO Auto-generated method stub
            System.out.print(""+i+"次:");
            for(int j=0;j<n;j++){
                System.out.print(" "+a[j]);
            }
            System.out.println();
        }
        
    }

    4.二分查找

    二分查找平均时间复杂度O(log2n)

    package com.young4j.search;
    
    import java.util.Arrays;
    
    public class BinarySearch {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr={5,3,6,1,9,8,2,4,7};
            bubleSort(arr);
            Arrays.stream(arr).forEach(n -> System.out.println(n));
            
        }
        /**
         * 冒泡排序
         * 1.如果我们的数据正序,只需要走一趟即可完成排序。所需的比较次数C和记录移动次数M均达到最小值,即:Cmin=n-1;Mmin=0;所以,冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。
         * 2.如果很不幸我们的数据是反序的,则需要进行n-1趟排序。每趟排序要进行n-i次比较(1≤i≤n-1),且每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。在这种情况下,比较和移动次数均达到最大值:
         * @param arr
         * @return
         */
        public static void bubleSort(int[] arr) {
            int temp = 0;
            for(int i = 0; i < arr.length - 1; i ++) {
                for(int j = 0; j < arr.length - 1 -i; j ++) {
                    if(arr[j] > arr[j + 1]) {
                        temp = arr[j];
                        arr[j]     = arr[j + 1];
                        arr[j + 1] = temp;
                    }
                }
            }
        }
        public static int binarySearch(int[] arr,int num) {
            int low = 0;
            int upper = arr.length - 1;
            while(low <= upper) {
                int mid = (low + upper) / 2;
                if(num > arr[mid]) {
                    low = mid + 1;
                }else if(num < arr[mid]) {
                    upper = mid - 1;
                }else {
                    return arr[mid];
                }
            }
            return -1;
        }
    }
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