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冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调,比较是相邻的两个元素比较,交换也发生在这两个元素之间。(类似于气泡上浮过程)
<code class="language-plaintext hljs"> int a[]={2,5,3,7,4,8};
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < a.length - i - 1; j++) {
if (a[j] > a[j + 1]) {
int temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
}</code>
从未排序序列中找到最小(最大),放在已排序序列尾部
<code class="language-plaintext hljs"> int a[]={2,5,3,7,4,8};
for (int i = 0; i < a.length-1; i++) {
int k=i;
for (int j = i+1; j < a.length; j++) {
if (a[j] > a[k]) {
k=j;
}
}
int temp = a[i];
a[i] = a[k];
a[i] = temp;
}</code>
以一个元素为基数,将小于基数的元素移到基数前面,大于基数的元素移到基数后面,对左右区间递归以上步骤,直到区间只有一个数
<code class="language-plaintext hljs"> public static void quickSort(int[] a, int left, int right) {
if (left >= right) {
return;
}
int i = left;
int j = right;
int base = a[i];
while (i < j) {
//先进行从后往前比较,比基准值小的交换,否则一直往前找比基准值小的
while (a[j] >= base && i < j) {
j--;
}
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
//再从前往后比较,找比基准值大的交换,否则一直往后找
while (a[i] <= base && i < j) {
i++;
}
temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
//当i=j时,就以i或者j下标的元素看成分界线,这时左边比这个分界线的数小,右边比这个分界线的值大。然后再对这两个区进行递归,直到每个组只剩一个数
quickSort(a, left, i - 1); //分界线左边进行排序
quickSort(a, i + 1, right); //分界线后边进行排序
}</code>
注:引用quickSort时,left为0,right为a.length-1
将数组中的数据从第二位开始向前找到合适的位置插入,有点类似向前的冒泡排序
<code class="language-plaintext hljs"> for (int i = 1; i < a.length; i++) {
for (int j = i; j > 0; j--) {
if (a[j]<a[j-1]){
int temp = a[j];
a[j] = a[j - 1];
a[j - 1] = temp;
} else {
break;
}
}
}</code>
首先设置一个包含所有范围数据的数组count,count[i]代表i这个数据出现了多少次,最后从起始位置遍历时count[i]等于几,就在数组中追加几个i。计数排序是一种特殊的桶排序,适用于量大但是范围小的数据排序,比如高考成绩排名。
<code class="language-plaintext hljs"> int max = a[0];
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
if (a[i] > max) {
max = a[i];
}
}
//找出最小的数min
int min = a[0];
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
if (a[i] < min) {
min = a[i];
}
}
//创建计数数组
int[] count = new int[max + 1];
//遍历a
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
count[a[i]]++;
}
//遍历输出计数数组
int k = 0;
for (int i = 0; i < count.length; i++) {
while (count[i] > 0) {
a[k++] = i; //a[k]=1; k++;
count[i]--;
}
}</code>
我们考虑一个问题,如果数组是[101,103,110,116,,119,120],如果开辟了一个121大小的数组,前100个位置都是空的,显然是不合适的,因此我们可以把数组的大小设置成max-min+1。这时,我们向数组中计数时,下标要减去一个偏移量min,输出数组的时候,要加上这个偏移量。
<code class="language-plaintext hljs">int max = a[0];
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
if (a[i] > max) {
max = a[i];
}
}
//找出最小的数min
int min = a[0];
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
if (a[i] < min) {
min = a[i];
}
}
//创建计数数组
int[] count = new int[max - min + 1];
//遍历a
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
count[a[i] - min]++;
}
//遍历输出计数数组
int k = 0;
for (int i = 0; i < count.length; i++) {
while (count[i] > 0) {
a[k++] =i + min; //a[k]=1; k++;
count[i]--;
}
}</code>
希尔排序可以理解成插入排序的优化版本。
希尔排序是先将任意间隔为N的元素有序,刚开始可以是N=n/2,接着让N=N/2,让N一直缩小,当N=1,时,此时序列间隔为1有序。
<code class="language-plaintext hljs"> //希尔排序
for (int gap = a.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
//插入排序将1换成gap
for (int i = gap; i < a.length; i++) {
for (int j = i; j - gap>=0; j -= gap) {
if (a[j] < a[j - gap]) {
int temp = a[j];
a[j] = a[j - gap];
a[j - gap] = temp;
} else {
break;
}
}
}
}</code>
归并排序的采用分治思想,如果要排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两个部分,然后对前后两个部分分别进行排序,再将排好序的两部分合并在一起,这样整个数组就都有序了。核心是merge()合并函数。
<code class="language-plaintext hljs">public class MergeSort {
// 归并排序(递归)
public static int[] mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
// 如果 left == right,表示数组只有一个元素,则不用递归排序
if (left < right) {
// 把大的数组分隔成两个数组
int mid = (left + right) / 2;
// 对左半部分进行排序
arr = mergeSort(arr, left, mid);
// 对右半部分进行排序
arr = mergeSort(arr, mid + 1, right);
//进行合并
merge(arr, left, mid, right);
}
return arr;
}
// 合并函数merge,把两个有序的数组合并起来
// arr[left..mif]表示一个数组,arr[mid+1 .. right]表示一个数组
private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
//先用一个临时数组把他们合并汇总起来
int[] a = new int[right - left + 1];
int i = left;
int j = mid + 1;
int k = 0;
while (i <= mid && j <= right) {
if (arr[i] < arr[j]) {
a[k++] = arr[i++];
//(即a[k]=a[i]; k=k+1; i=i+1;
} else {
a[k++] = arr[j++];
}
}
while(i <= mid) a[k++] = arr[i++];
while(j <= right) a[k++] = arr[j++];
// 把临时数组复制到原数组
for (i = 0; i < k; i++) {
arr[left++] = a[i];
}
}
}</code>
<code class="language-plaintext hljs">public class MergeSort {
// 归并排序(非递归)
public static int[] mergeSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
// 子数组的大小分别为1,2,4,8...
// 刚开始合并的数组大小是1,接着是2,接着4....
for (int i = 1; i < n; i += i) {
//进行数组进行划分
int left = 0;
int mid = left + i - 1;
int right = mid + i;
//进行合并,对数组大小为 i 的数组进行两两合并
while (right < n) {
// 合并函数和递归式的合并函数一样
merge(arr, left, mid, right);
left = right + 1;
mid = left + i - 1;
right = mid + i;
}
// 还有一些被遗漏的数组没合并,千万别忘了
// 因为不可能每个字数组的大小都刚好为 i
if (left < n && mid < n) {
merge(arr, left, mid, n - 1);
}
}
return arr;
}
}
</code>
桶排序是将数组分别放到有限数量的桶里。每个桶再进行排序。
桶排序就是把最大值和最小值之间的数进行瓜分,例如分成 10 个区间,10个区间对应10个桶,我们把各元素放到对应区间的桶中去,再对每个桶中的数进行排序,可以采用归并排序,也可以采用快速排序之类的。
那么,桶排序当中所谓的“桶”,又是什么概念呢?
每一个桶(bucket)代表一个区间范围,里面可以承载一个或多个元素。桶排序的第一步,就是创建这些桶,确定每一个桶的区间范围:
具体建立多少个桶,如何确定桶的区间范围,有很多不同的方式。
我们这里创建的桶数量等于原始数列的元素数量,除了最后一个桶只包含数列最大值,前面各个桶的区间范围按照比例确定。
区间跨度(大小) = (最大值-最小值)/ (桶的数量 - 1)
注:除了最后一个桶之外,其余的桶均分最大值和最小值的差值,区间跨度(大小)也就是桶的范围的大小。
代码中,所有的桶保存在ArrayList集合当中,每一个桶被定义成一个链表(LinkedList<Double>),这样便于在尾部插入元素。
定位元素属于第几个桶,是按照比例来定位:
(array[i] - min) * (bucketNum-1) / d
注:要定位元素 array[i] 在第几个桶,先减去最小值min,看它在桶数组(ArrayList)中的偏移为多少,然后除以桶的区间大小d/(buketNum-1),相当于乘以(buketNum-1)/d,除以桶区间大小就可以定位是在哪个桶里了。
同时,代码使用了JDK的集合工具类Collections.sort来为桶内部的元素进行排序。Collections.sort底层采用的是归并排序或Timsort,小伙伴们可以简单地把它们当做是一种时间复杂度 O(nlogn)的排序。
<code class="language-plaintext hljs">public static int[] BucketSort(int[] arr) {
if(arr == null || arr.length < 2) return arr;
int n = arr.length;
int max = arr[0];
int min = arr[0];
// 寻找数组的最大值与最小值
for (int i = 1; i < n; i++) {
if(min > arr[i])
min = arr[i];
if(max < arr[i])
max = arr[i];
}
//和优化版本的计数排序一样,弄一个大小为 min 的偏移值
int d = max - min;
//初始化桶
int bucketNum = arr.length;
ArrayList<LinkedList<Integer>> bucketList = new ArrayList<>(bucketNum);
for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
bucketList.add(new LinkedList<Integer>());
}
//遍历原数组,将每个元素放入桶中
for (int i = 0; i < n; i++) {
int num = (int)((arr[i] - min) * (bucketNum - 1) / d);
bucketList.get(num).add(arr[i]);
}
//对桶内的元素进行排序,我这里采用系统自带的排序工具
for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
Collections.sort(bucketList.get(i));
}
//把每个桶排序好的数据进行合并汇总放回原数组
int k = 0;
for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
for (Integer t : bucketList.get(i)) {
arr[k++] = t + min;
}
}
return arr;
}</code>
ArrayList:Java ArrayList | 菜鸟教程
LinkedList:Java LinkedList | 菜鸟教程
堆的特点就是堆顶的元素是一个最值,大顶堆的堆顶是最大值,小顶堆则是最小值。
堆排序就是把堆顶的元素与最后一个元素交换,交换之后破坏了堆的特性,我们再把堆中剩余的元素再次构成一个大顶堆,然后再把堆顶元素与最后第二个元素交换…如此往复下去,等到剩余的元素只有一个的时候,此时的数组就是有序的了。
父节点及子节点下标的关系
动图演示:
思路:
1.首先将待排序的数组构造成一个大根堆,此时,整个数组的最大值就是堆结构的顶端
2.将顶端的数与末尾的数交换,此时,末尾的数为最大值,剩余待排序数组个数为n-1
3.将剩余的n-1个数再构造成大根堆,再将顶端数与n-1位置的数交换,如此反复执行,便能得到有序数组
注意:升序用大根堆,降序就用小根堆(默认为升序)
<code class="language-plaintext hljs">public class Dui {
public static void main(String[] args) {
int a[]={3,1,2,5,4};
sort(a);
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
System.out.print(a[i]+" ");
}
}
//堆排序的方法
private static void sort(int[] arr){
//建堆
for(int i = arr.length/2 - 1; i >= 0; i--){
adjustHeap(arr,i,arr.length);
}
//排序
for(int j = arr.length - 1; j > 0; j--){
//堆顶和最后一个元素交换
swap(arr,0,j);
//交换后重新建队
adjustHeap(arr,0,j);
}
}
//建堆的方法
//实际上就是对于每一个节点,比较其与其子节点中最大的那个数,并将最大的那个数交换到节点位置
private static void adjustHeap(int[] arr,int i,int length){
int temp = arr[i];
for(int k = i*2+1; k < length; k = k*2+1){
if( k+1 < length && arr[k] < arr[k+1] ){//有右孩子且右孩子大于左孩子
k++;
}
if( arr[k] > temp ){//如果子大于父,则父与子节点交换
arr[i] = arr[k];
i = k;
}else{
break;
}
}
arr[i] = temp;
}
//交换两个数的方法
private static void swap(int[] arr, int i, int j){
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}</code>
详细内容也可参照此博客:堆排序详细图解(通俗易懂)-CSDN博客(作者Oorik)
也可参照bilibiliup主(请叫我AXin)的视频排序算法:堆排序【图解+代码】_哔哩哔哩_bilibili
基数排序是一种特殊的桶排序
思路:先以个位数的大小来对数据进行排序,接着以十位数的大小来多数进行排序,接着以百位数的大小…
排到最后,就是一组有序的元素了。不过,他在以某位数进行排序的时候,是用“桶”来排序的。
由于某位数(个位/十位…,不是一整个数)的大小范围为0-9,所以我们需要10个桶,然后把具有相同数值的数放进同一个桶里,之后再把桶里的数按照0号桶到9号桶的顺序取出来,这样一趟下来,按照某位数的排序就完成了
<code class="language-plaintext hljs">public class RadioSort {
public static int[] radioSort(int[] arr) {
if(arr == null || arr.length < 2) return arr;
int n = arr.length;
int max = arr[0];
// 找出最大值
for (int i = 1; i < n; i++) {
if(max < arr[i]) max = arr[i];
}
// 计算最大值是几位数
int num = 1;
while (max / 10 > 0) {
num++;
max = max / 10;
}
// 创建10个桶
ArrayList<LinkedList<Integer>> bucketList = new ArrayList<>(10);
//初始化桶
for (int i = 0; i < 10; i++) {
bucketList.add(new LinkedList<Integer>());
}
// 进行每一趟的排序,从个位数开始排
for (int i = 1; i <= num; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
// 获取每个数最后第 i 位是数组
int radio = (arr[j] / (int)Math.pow(10,i-1)) % 10;
//放进对应的桶里
bucketList.get(radio).add(arr[j]);
}
//合并放回原数组
int k = 0;
for (int j = 0; j < 10; j++) {
for (Integer t : bucketList.get(j)) {
arr[k++] = t;
}
//取出来合并了之后把桶清光数据
bucketList.get(j).clear();
}
}
return arr;
}
}</code>
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