前言
關(guān)系
復(fù)雜度
一、直接插入排序
基本思想:
將新的數(shù)據(jù)插入已經(jīng)排好的數(shù)據(jù)列中。
將第一個和第二個數(shù)排序,構(gòu)成有序數(shù)列
然后將第三個數(shù)插進(jìn)去,構(gòu)成新的有序數(shù)列,后面的數(shù)重復(fù)這個步驟
算法描述
1、設(shè)定插入的次數(shù),即是循環(huán)次數(shù),for(int i=1;i<length;i++),1個數(shù)的那次不用插入。
2、設(shè)定插入的數(shù)和得到的已經(jīng)排好的序列的最后一個數(shù),insertNum和j=i-1。
3、從最后一個數(shù)向前開始循環(huán),如果插入數(shù)小于當(dāng)前數(shù)就將當(dāng)前數(shù)向前移動一位
4、將當(dāng)前位置放置到空的位置,即j+1。
代碼實(shí)現(xiàn)
public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
int [] data = {2,1,41,21,14,33,5};
int temp; //要插入的數(shù)
for (int i = 1; i < data.length; i++) { // 插入的次數(shù)
temp = data[i]; //要插入的數(shù)
int j = i-1; //已經(jīng)排好的數(shù)字
while (j>=0&&data[j]>temp){ //判斷后一個數(shù),將大于要插入的數(shù)向后移動一格
data[j+1] =data[j]; //元素移動一格
j--;
}
data[j+1]=temp; //將要插入的數(shù)字放入1插入的位置
}
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
System.out.print(data[i]+" ");
}
}
}
二、希爾排序
基本思想:
對于直接插入的數(shù),數(shù)據(jù)量巨大:
1.將數(shù)的個數(shù)設(shè)置為n,取奇數(shù)k = n/2,將下標(biāo)的差值k的數(shù)分為一組,構(gòu)成有序數(shù)列。
2.再取k = k/2,將下標(biāo)差值為k的數(shù)構(gòu)成一組,構(gòu)成有序數(shù)列,
3.重復(fù)第二步,直到k=1執(zhí)行簡單的插入排序
算法描述
1.首先確定分組的數(shù)字
2.然后對組中的數(shù)字進(jìn)行插入排序
3.然后將length/2,重復(fù)1,2步驟。直到length=0為止。
代碼實(shí)現(xiàn)
public class Demo02 {
public static void main(String[] args) {
int [] data = {2,5,14,34,12,4,87,21,1,6};
int d = data.length;
while (d!=0){
d = d/2;
for (int x = 0; x < d; x++) {
for (int i = d+x; i < data.length; i += d) {
int j = i - d; //j為有序序列最后一位的位數(shù)
int temp = data[i]; //要插入的元素
for (;j>=0&&temp < data[j]; j -=d){
data[j+d]=data[j]; //向后移動d位
}
data[j+d] = temp;
}
}
}
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
System.out.print(data[i]+" ");
}
}
}
三、簡單選擇排序
基本思想:
常用于取序列數(shù)中最大最小的幾棵樹
(如果每次比較都交換,那么就是交換排序;如果每次比較完一個循環(huán)再交換,就是簡單選擇排序。)
1.遍歷整個序列,將最小的數(shù)放在最前面
2.遍歷剩余的序列,將最小的數(shù)字放在最前面
3.重復(fù)步驟2,知道剩余最后一個數(shù)字。
算法描述
1.首先確定循環(huán)次數(shù),并且記住當(dāng)前的位置和當(dāng)前數(shù)字
2.將當(dāng)前位置后面的所有數(shù)字和當(dāng)前位置的數(shù)字作比較,小數(shù)賦值給key,并記住小值的位置
3.比對完成后,將最小的值和第一個數(shù)的值交換
4.重復(fù)2,3步驟
代碼實(shí)現(xiàn)
public class Demo03 {
public static void main(String[] args) {
int[] data = {2,6,123,56,23,1};
for (int i = 0; i < data.length; i++) { //循環(huán)次數(shù)
int key = data[i];//最小值
int position=i; //當(dāng)前位置
for (int j = i+1; j < data.length; j++) {//選出最小值
if(data[j]<key){
key = data[j];
position =j;
}
}
data[position] = data[i];//交換位置
data[i] = key;
}
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
System.out.print(data[i]+" ");
}
}
}
四、堆排序
基本思想:
對簡單選擇排序的優(yōu)化
1.將序列構(gòu)建為大頂堆
2.將根節(jié)點(diǎn)與最后一個節(jié)點(diǎn)兌換,然后斷開最后一個節(jié)點(diǎn)
3.重復(fù)一二步驟,直到所有節(jié)點(diǎn)斷開
代碼實(shí)現(xiàn):
public class Demo04 {
public static void main(String[] args) {
int []data = {21,13,3,2,1,23,11,25};
heapsort(data);
}
public static void heapsort(int a[]){
System.out.println("開始排序");
int arrayLength = a.length;
for (int i = 0; i < arrayLength-1; i++) {
buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);
swap(a,0,arrayLength-1-i);
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
private static void swap(int[] data, int i, int j) {
// TODO Auto-generated method stub
int tmp=data[i];
data[i]=data[j];
data[j]=tmp;
}
public static void buildMaxHeap(int[] data,int lastIndex){
//從lastIndex處節(jié)點(diǎn)(最后一個節(jié)點(diǎn))的父節(jié)點(diǎn)開始
for (int i = (lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
//k 保存當(dāng)前判斷的節(jié)點(diǎn)
int k = i;
// 如果當(dāng)前k節(jié)點(diǎn)存在子節(jié)點(diǎn)
while (k*2+1<=lastIndex){
// k節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)的索引
int biggerIndex = 2*k+1;
// 如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)存在
if (biggerIndex<lastIndex){
// 如果右子節(jié)點(diǎn)的值較大
if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
biggerIndex++;
}
}
// 如果k節(jié)點(diǎn)的值小于其較大的子節(jié)點(diǎn)的值
if (data[k]<data[biggerIndex]){
swap(data,k,biggerIndex);
k = biggerIndex;
}else {
break;
}
}
}
}
}
五、冒泡排序
基本思想
1.將序列中所有的元素兩兩比較
2.將剩余序列的所有元素兩兩比較,將最大的放到最后面
3.重復(fù)第二步,知道最后一個數(shù)
算法描述
1.設(shè)置循環(huán)次數(shù)
2.設(shè)置比較的位數(shù)和結(jié)束的位數(shù)
3.兩兩比較,將最小的放到前面去
4.重復(fù)2,3步驟,直到循環(huán)結(jié)束
代碼實(shí)現(xiàn)
public class Demo05 {
public static void main(String[] args) {
int[] data={1,34,31,2,65,87,255,8,33,64,3};
int temp;
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
for (int j = 0; j < data.length-i-1; j++) {
if(data[j] > data[j+1]){
temp = data[j];
data[j] = data[j+1];
data[j+1] = temp;
}
}
}
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
System.out.print(data[i]+" ");
}
}
}
六、快速排序
基本思想
要求時間最快
1.選擇第一個數(shù)作為P,小于P的放左邊,大于p的放右邊
2.遞歸將p的左邊和右邊的數(shù)按照步驟一進(jìn)行,直到不能遞歸
代碼實(shí)現(xiàn)
public class Demo06 {
public static void main(String[] args) {
int[] data = {5,33,22,11,23,2,32,12,21,10};
quickSort(data,0,data.length-1);
sorts(data);
}
public static void quickSort(int[] data,int L,int R){
if(L < R){
// 先選擇比較的基數(shù)
int base = data[L];
int temp;
int left=L,right=R;
do{
while ((data[left] < base) && (left < R)){
left++;
}
while ((data[right]) > base &&(right > L)){
right--;
}
if (left <= right){
temp = data[left];
data[left] = data[right];
data[right] = temp;
left++;
right--;
}
}while (left <= right);
if (L < right){
quickSort(data,L,right);
}
if (R > left){
quickSort(data,left,R);
}
}
}
public static void sorts(int[] data){
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
if (i == data.length-1){
System.out.print(data[i]);
}else {
System.out.print(data[i]+",");
}
}
}
}
七、歸并排序
基本思想
速度僅次于快排,內(nèi)存少的時候使用,可以進(jìn)行并行運(yùn)算的時候使用。
1.選擇相鄰兩個數(shù)組成的有序序列
2.選擇相鄰的兩個有序序列組成的一個有序序列
3.重復(fù)步驟二,直到組成一個有序序列
public class Demo0701 {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {12,34,3,2,13,43,34,25,83};
mSort(arr, 0, arr.length-1);
sorts(arr);
}
/**
* 遞歸分治
* @param arr 待排數(shù)組
* @param left 左指針
* @param right 右指針
*/
public static void mSort(int[] arr, int left, int right) {
if(left >= right)
return ;
int mid = (left + right) / 2;
mSort(arr, left, mid); //遞歸排序左邊
mSort(arr, mid+1, right); //遞歸排序右邊
merge(arr, left, mid, right); //合并
}
/**
* 合并兩個有序數(shù)組
* @param arr 待合并數(shù)組
* @param left 左指針
* @param mid 中間指針
* @param right 右指針
*/
public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
//[left, mid] [mid+1, right]
int[] temp = new int[right - left + 1]; //中間數(shù)組
int i = left;
int j = mid + 1;
int k = 0;
//執(zhí)行完這個while循環(huán),相當(dāng)于將兩個子序列合并后重新進(jìn)行了一次排序并將排序結(jié)果記錄在了臨時數(shù)組temp[k]中。
// while走完后k的值等于數(shù)組的長度,i的值此時大于mid,j的值大于right
while(i <= mid && j <= right) {
if(arr[i] <= arr[j]) {
temp[k++] = arr[i++];
}
else {
temp[k++] = arr[j++];
}
}
while(i <= mid) {
temp[k++] = arr[i++];
}
while(j <= right) {
temp[k++] = arr[j++];
}
//將有序的臨時數(shù)組temp[k]一個一個賦值到原數(shù)組arr[]中
for(int p=0; p<temp.length; p++) {
arr[left + p] = temp[p];
}
}
public static void sorts(int[] data){
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
if (i == data.length-1){
System.out.print(data[i]);
}else {
System.out.print(data[i]+",");
}
}
}
}
八、基數(shù)排序(桶排序)
基本思想
用于大量數(shù),很長數(shù)進(jìn)行排列
1.將所有的數(shù)的個數(shù)取出來,按照個位數(shù)排序,構(gòu)成序列
2.將新構(gòu)成的所有數(shù)的十位數(shù)取出,按照十位數(shù)進(jìn)行排序
代碼實(shí)現(xiàn)
public class Demo08 {
public static void main(String[] args) {
int[] data = {12,34,3,2,13,43,34,25,83};
if(data == null && data.length == 0)
return ;
int maxBit = getMaxBit(data);
for(int i=1; i<=maxBit; i++) {
List<List<Integer>> buf = distribute(data, i); //分配
collecte(data, buf); //收集
}
new PrintSort(data);
}
/**
* 分配
* @param arr 待分配數(shù)組
* @param iBit 要分配第幾位
* @return
*/
public static List<List<Integer>> distribute(int[] arr, int iBit) {
List<List<Integer>> buf = new ArrayList<List<Integer>>();
for(int j=0; j<10; j++) {
buf.add(new LinkedList<Integer>());
}
for(int i=0; i<arr.length; i++) {
buf.get(getNBit(arr[i], iBit)).add(arr[i]);
}
return buf;
}
/**
* 收集
* @param arr 把分配的數(shù)據(jù)收集到arr中
* @param buf
*/
public static void collecte(int[] arr, List<List<Integer>> buf) {
int k = 0;
for(List<Integer> bucket : buf) {
for(int ele : bucket) {
arr[k++] = ele;
}
}
}
/**
* 獲取最大位數(shù)
* @param
* @return
*/
public static int getMaxBit(int[] arr) {
int max = Integer.MIN_VALUE;
for(int ele : arr) {
int len = (ele+"").length();
if(len > max)
max = len;
}
return max;
}
/**
* 獲取x的第n位,如果沒有則為0.
* @param x
* @param n
* @return
*/
public static int getNBit(int x, int n) {
String sx = x + "";
if(sx.length() < n)
return 0;
else
return sx.charAt(sx.length()-n) - '0';
}
}
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