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  • Java实现冒泡排序(原理过程+代码实现)

    一.排序算法的历史:

    排序算法的发展历史几乎和计算机的发展历史一样悠久,而且直到今天,世界范围内依然有计算机科学家正在研究着排序的算法,由此可见排序算法的强大魅力.   我们现在介绍的排序算法都是前任研究的经典成果,具有极高的学习价值和借鉴意义.

    排序算法属于算法的一种,而且是覆盖范围极小的一种,虽然排序算法是计算机科学里古老而且研究人数相当多的一张算法,但千万不要把排序算法和广义的计算机算法等同起来,掌握排序算法对程序开发,程序思维的培养都有很大的帮助,但掌握排序算法绝不等于掌握了计算机编程算法的全部.广义的算法包括客观世界的运行规律.

    二.排序的目的是查找 和 衡量排序算法的标准

    一旦将一组杂乱无章的记录重排成一组有序记录,就能快速的从这组记录中找到目标记录.因此通常来说,排序的目的是快速查找.

    对于一个排序算法来说,一般从个如下三个方面来衡量算法的优劣.

    1.时间复杂度:主要是分析关键字的比较次数和记录的移动次数.

    2.空间复杂度:分析排序算法中需要多少辅助内存.

    3.稳定性:若两个记录A和B的关键值相等,但排序后A,B的先后次序保持不变,则称这种排序算法是稳定的,反之,就是不稳定的.

    三.排序的分类(内部排序和外部排序)

    就现有的排序算法来看,排序大致可以分为内部排序和外部排序.

    1.外部排序

      如果参与排序的数据元素非常多,数据量非常大,计算机无法把整个排序过程放在内存中完成,必须借助于外部存储器(如磁盘),这种排序就被称为外部排序.

           外部排序最常用的算法是多路归并排序,即将源文件分解成多个能够一次性装入内存的部分,分别把每一部分调入内存完成排序,接下来再对多个有序的子文件进行归并排序.

     (一)外部排序包括以下两个步骤:

        1.把要排序的文件中的一组记录读入内存的排序区,对读入的记录按上面讲到的内部排序法进行排序,排序之后输出到外部存储器,不断的重复这个过程,每次读取一组记录,直到源文件的所有记录被处理完毕.

        2.将上一步分组排序好的记录两组两组的合并排序,在内存容量允许的条件下,每组中包含的记录越大越好,这样可以减少合并的次数.

       对于外部排序来说,程序必须将数据分批调入内存来排序,中间结果还要及时放入外存,显然外部排序要比内部排序更复杂,实际上,也可以认为外部排序是由多次内部排序组成的.常说的排序都是指的内部排序,而不是外部排序.

    2.内部排序:

      如果整个排序过程不需要借助外部存储器(如磁盘),这种排序就被称为内部排序.

    (一) 内部排序的分类:

      ①选择排序(直接选择排序,堆排序)

      ②交换排序(冒泡排序,快速排序)

      ③插入排序(直接插入排序,折半插入排序,Shell排序)

      ④归并排序

      ⑤桶式排序

      ⑥基数排序

    从图中可以看出,常见的内部排序大致可以分为6大类,具体有10种排序方法.

    四.冒泡排序

    (一)冒泡排序的过程

    冒泡排序是最广为人知的交换排序之一,它具有算法思路简单,容易实现的特点.

    对于包含n个数据的一组记录,在最坏的情况下,冒泡排序需要进行n-1趟比较.

    第1趟:一次比较0和1,1和2,2和3....n-2和n-1索引处的元素,如果发现第一个数据大于后一个数据,则交换它们.  经过第1趟比较,最大的元素排到了最后.

    第2趟:一次比较0和1,1和2,2和3....n-3和n-2索引处的元素, 如果发现第一个数据大于后一个数据,则交换它们.   经过第2趟比较,第2大的元素排到了倒数第2位.

    ........

    第n-1趟:依次比较0和1元素,如果发现第一个数据大于后一个数据,则交换它们.     经过第n-1趟比较,第2小(第n-1大)的元素排到了第2位.

    实际上,冒泡排序的每趟交换结束后,不仅能将当前最大值挤出最后面位置,还能部分理顺前面的其他元素,一旦某趟没有交换发生,即可提前结束排序.

    (二) 冒泡排序具体举例:

    假设有如下数据序列:

    9,16,21*,23,30,49,21,30*

    只需要经过如下几趟排序.

    第1趟:9,16,21*,23,30,21,30*,49

    第2趟:9,16,21*,23,21,30,30*,49

    第3趟:9,16,21*,21,23,30,30*,49

    第4趟:9,16,21*,21,23,30,30*,49

    从上面的排序过程可以看出,虽然该数组包含8个元素,但是采用冒泡排序只需要经过4趟比较.因为第3趟排序之后,这组数据已经处于有序状态.这样,第4趟将不会发生交换,因此可以提前结束循环.

    (三)冒泡排序的具体代码

    冒泡排序的示例程序如下:

    上代码:

     1 package cn.summerchill.sort;
     2 
     3 // 定义一个数据包装类
     4 class DataWrap implements Comparable<DataWrap> {
     5     int data;
     6     String flag;
     7 
     8     public DataWrap(int data, String flag) {
     9         this.data = data;
    10         this.flag = flag;
    11     }
    12 
    13     public String toString() {
    14         return data + flag;
    15     }
    16 
    17     // 根据data实例变量来决定两个DataWrap的大小
    18     public int compareTo(DataWrap dw) {
    19         return this.data > dw.data ? 1 : (this.data == dw.data ? 0 : -1);
    20     }
    21 }
    22 
    23 public class BubbleSort {
    24     public static void bubbleSort(DataWrap[] data) {
    25         System.out.println("开始排序");
    26         int arrayLength = data.length;
    27         for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) {
    28             boolean flag = false;
    29             for (int j = 0; j < arrayLength - 1 - i; j++) {
    30                 // 如果j索引处的元素大于j+1索引处的元素
    31                 if (data[j].compareTo(data[j + 1]) > 0) {
    32                     // 交换它们
    33                     DataWrap tmp = data[j + 1];
    34                     data[j + 1] = data[j];
    35                     data[j] = tmp;
    36                     flag = true;
    37                 }
    38             }
    39             System.out.println(java.util.Arrays.toString(data));
    40             // 如果某趟没有发生交换,则表明已处于有序状态
    41             if (!flag) {
    42                 break;
    43             }
    44         }
    45     }
    46 
    47     public static void main(String[] args) {
    48         DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(16, ""),
    49                             new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""),
    50                             new DataWrap(30, ""), new DataWrap(49, ""), 
    51                             new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*") };
    52         System.out.println("排序之前:
    " + java.util.Arrays.toString(data));
    53         bubbleSort(data);
    54         System.out.println("排序之后:
    " + java.util.Arrays.toString(data));
    55     }
    56 }

    运行上面的程序,将看到如图所示的排序过程.

    排序之前:
    [9, 16, 21*, 23, 30, 49, 21, 30*]
    开始排序
    [9, 16, 21*, 23, 30, 21, 30*, 49]
    [9, 16, 21*, 23, 21, 30, 30*, 49]
    [9, 16, 21*, 21, 23, 30, 30*, 49]
    [9, 16, 21*, 21, 23, 30, 30*, 49]
    排序之后:
    [9, 16, 21*, 21, 23, 30, 30*, 49]

    冒泡排序算法的时间效率是不确定的.在最好的情况下,初始数据序列已经处于有序状态,执行1趟冒泡即可,做n-1次比较.无须进行任何交换.

    但在最坏的情况下,初始数据序列处于完全逆序状态,算法要执行n-1趟冒泡,第i趟(1<i<n)做了n-i次比较,执行n-i-1次对象交换.   此时的比较总次数为n*(n-1)/2,记录移动总次数为n*(n-1)*3/2.

    冒泡排序算法的空间效率很高,它只需要一个附加程序单元用于交换,其空间效率为O(1).     冒泡排序是稳定的.

    =============================================================

    另外一种方式:

     1 public class BubbleSort {
     2     public static void main(String[] args) {
     3         Integer arr[] = { 2, 4, 1, 3, 9, 5, 8};
     4         bubbleSort(arr);
     5     }
     6     public static Integer[] bubbleSort(Integer[] arr){
     7         if(arr != null && arr.length > 0){
     8             //n个数字,冒泡排序需要n-1趟
     9             for(int i = 0; i < arr.length -1; i++ ){
    10                 //在每一趟内部进行交换排序 n个数字,需要n-1次两两比较
    11                 for(int j = 0; j < arr.length -1; j++){
    12                     int temp;
    13                     if(arr[j + 1] < arr[j]){
    14                         temp = arr[j + 1];
    15                         arr[j + 1] = arr[j];
    16                         arr[j] = temp;
    17                     }
    18                 }
    19                 System.out.println("第" + i +"趟排序之后的数组内顺序为:" );
    20                 for (int k = 0 ; k < arr.length; k++){
    21                     System.out.print( arr[k] + " ");
    22                 }
    23                 System.out.println();
    24             }
    25         }
    26         return null;
    27     }
    28 }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/4083839.html
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