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  • 排序算法

    经典算法

    1、冒泡排序

    冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

    1.1 算法实现思路

    • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
    • 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
    • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
    • 重复步骤1~3,直到排序完成。

    1.2图解

    1.3代码(优化)

    public static void bubbleSort(int[] arr) {
    		int temp = 0; // 临时变量
    		boolean flag = false; // 标识变量,表示是否进行过交换
    		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    			for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
    				// 如果前面的数比后面的数大,则交换
    				if (arr[j] > arr[j + 1]) {
    					flag = true;
    					temp = arr[j];
    					arr[j] = arr[j + 1];
    					arr[j + 1] = temp;
    				}
    			}
    			if (flag) { // 在一趟排序中,一次交换都没有发生过
    				break;
    			} else {
    				flag = false; // 重置flag!!!, 进行下次判断
    			}
    		}
    }
    

    性质:1、时间复杂度:最坏与平均O(n2)、最好O(n) 2、空间复杂度:O(1) 3、稳定排序

    2、选择排序

    选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

    2.1算法实现思路

    • 初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空;
    • 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
    • n-1趟结束,数组有序化了。

    2.2图解

    2.3代码

    public static void selectSort(int[] arr) {
    
    		//选择排序时间复杂度是 O(n^2)
    		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    			int minIndex = i;      //用于记录最小值下标的变量
    			int min = arr[i];      //用于记录最小值;
    			for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
    				if (min > arr[j]) { // 说明假定的最小值,并不是最小
    					min = arr[j]; // 重置min
    					minIndex = j; // 重置minIndex
    				}
    			}
    
    			// 将最小值,放在arr[0], 即交换
    			if (minIndex != i) {
    				arr[minIndex] = arr[i];
    				arr[i] = min;
    			}
    		}
    		
    

    性质:1、时间复杂度:都是O(n2) 2、空间复杂度:O(1) 3、稳定排序

    3插入排序

    插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

    3.1算法实现思路

    • 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
    • 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
    • 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
    • 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
    • 将新元素插入到该位置后;
    • 重复步骤2~5。

    3.2图解

    3.3代码

    public static void insertSort(int[] arr) {
    		int insertVal = 0;  //插入的值的变量
    		int insertIndex =0;    //插入值得索引变量
    		for(int i =1;i<arr.length;i++) {
    			insertVal = arr[i];
    			insertIndex = i -1;      
    			while(insertIndex >= 0&&insertVal < arr[insertIndex]) {
    				arr[insertIndex +1] = arr[insertIndex];    //后面的值小,后面的值指向前面;或者说前面大的值复制到后面
    				insertIndex--;
    			}
    			if(insertIndex +1 !=i) {
    				arr[insertIndex + 1] = insertVal; //插入    
    			}
    		}
    	}
    

    性质:1、时间复杂度:平均和最坏O(n2)、最好O(n) 2、空间复杂度:O(1) 3、稳定排序

    4、希尔算法

    1959年Shell发明,第一个突破O(n2)的排序算法,是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。

    4.1实现思路

    • 选择一个增量序列t1,t2,…,tk,其中ti>tj,tk=1;
    • 按增量序列个数k,对序列进行k 趟排序;
    • 每趟排序,根据对应的增量ti,将待排序列分割成若干长度为m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度。

    4.2动图演示

    4.3代码

    	public static void shellSort2(int[] arr) {
    		// 增量gap, 并逐步的缩小增量
    		for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
    		// 从第gap个元素,逐个对其所在的组进行直接插入排序
    		      for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
    				int j = i;
    				int temp = arr[j];
    				if (arr[j] < arr[j - gap]) {
    					while (j - gap >= 0 && temp < arr[j - gap]) {
    						//移动
    						arr[j] = arr[j-gap];
    						j -= gap;
    					}
    					//当退出while后,就给temp找到插入的位置
    					arr[j] = temp;
    				}
    			}
    		}
    	}
    

    性质:时间复杂度:平均:O(n1.3)最坏:O(n2)最好:O(n)空间复杂度O(1);不稳定

    5快速排序

    快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列

    5.1代码实现思路

    • 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);
    • 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
    • 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

    5.2图解

    5.3代码

    
    

    性质:时间复杂度:平均:O(nlog2n)最坏:O(n2)最好:O(nlong2n)空间复杂度O(nlong2n);不稳定

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