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1.设置循环次数。
2.设置开始比较的位数,和结束的位数。
3.两两比较,将最小的放到前面去。
重复2、3步,直到循环次数完毕。
int temp;//定义一个临时变量
for(int i=0;i<arr.length-1;i++){
//冒泡趟数
for(int j=0;j<arr.length-i-1;j++){
//从第一个比到n-1-i
if(arr[j+1]<arr[j]){
//若前面比后面大,则交换
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
}
1.首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置。
2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到已排序序列的末尾。
3.重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
/* 选择排序 */ void SelectionSort(int arr[], int length) { int index, temp; for (int i = 0; i < length; i++) { index = i;//未排序序列中最小元素 for (int j = i + 1; j < length; j++) { if (arr[j] < arr[index]) index = j; } if (index != i) { temp = arr[i]; arr[i] = arr[index]; arr[index] = temp; } } }
将数组R划分成两个子区间R[1..i-1](已排好序的有序区)和R[i..n](当前未排序的部分,可称无序区)。插入排序的基本操作是将当前无序区的第1个记录R[i]插人到有序区R[1..i-1]中适当的位置上,使R[1..i]变为新的有序区
public voidInsertSort () { int i,j,temp; for(i=1;i<array.length;i++) { // R[i..n](当前未排序的部分,可称无序区) temp=array[i]; for(j=i-1;j>=0;j--) { // R[1..i-1](已排好序的有序区) if(temp>array[j]) { break; }else { array[j+1]=array[j];//往后挪,腾位置 } } array[j+1]=temp;//插入数据 } }
先从右往左找到一个小于基准数的数,再从左往右找到一个大于基准数的数,交换他们.重复,当ij相遇时把此时这个数和基准数交换,再分别处理左右两边的数字.
== 先从右往左找,再从左往右找==
public static void quickSort(int[] arr,int low,int high){ int i,j,temp,t; if(low>high) return; i=low; j=high; temp = arr[low];//temp就是基准位 while (i<j) { while (temp<=arr[j]&&i<j) { j--; }//先看右边,依次往左递减 while (temp>=arr[i]&&i<j) { i++; }//再看左边,依次往右递增 if (i<j) { //如果满足条件则交换 t = arr[j]; arr[j] = arr[i]; arr[i] = t; } } arr[low] = arr[i];//最后将基准为与i和j相等位置的数字交换 arr[i] = temp; quickSort(arr, low, j-1);//递归调用左半数组 quickSort(arr, j+1, high);//递归调用右半数组 }
假设初始序列含有n个记录,则可以看成是n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到n/2个长度为2(或者是1)的有序子序列,再两两归并。如此重复,直到得到一个长度为n的有序序列为止。
private static void sort(int[] array, int left, int right) { if (left == right) { return; } int mid = left + ((right - left)/2); sort(array, left, mid); // 对左侧子序列进行递归排序 sort(array, mid + 1, right); // 对右侧子序列进行递归排序 merge(array, left, mid, right); // 合并 } private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) { int[] temp = new int[right - left + 1]; int i = 0; int p1 = left; int p2 = mid + 1; // 比较左右两部分的元素,哪个小,把那个元素填入temp中 while (p1 <= mid && p2 <= right) { temp[i++] = array[p1] < array[p2] ? array[p1++] : array[p2++]; } // 上面的循环退出后,把剩余元素依次填入temp(以下两个while只有一个会执行) while (p1 <= mid) { temp[i++] = array[p1++]; } while (p2 <= right) { temp[i++] = array[p2++]; } // 把最终的排序的结果复制给原数组 for (i = 0; i < temp.length; i++) { array[left + i] = temp[i]; } }
可以将堆看做是一个完全二叉树。并且,每个结点的值都大于等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。
堆排序(Heap Sort)是利用堆进行排序的方法。其基本思想为:将待排序列构造成一个大顶堆(或小顶堆),整个序列的最大值(或最小值)就是堆顶的根结点,将根节点的值和堆数组的末尾元素交换,此时末尾元素就是最大值(或最小值),然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆,这样就会得到n个元素中的次大值(或次小值),如此反复执行,最终得到一个有序序列。
a.将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;
c.重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序。
作者:尼小摩
链接:https://www.jianshu.com/p/a161b991fa82
来源:简书
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public class HeapSort { public static void main(String []args){ int []arr = { 7,6,7,11,5,12,3,0,1}; System.out.println("排序前:"+Arrays.toString(arr)); sort(arr); System.out.println("排序前:"+Arrays.toString(arr)); } public static void sort(int []arr){ //1.构建大顶堆 for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){ //从第一个非叶子结点从下至上,从右至左调整结构 adjustHeap(arr,i,arr.length); } //2.调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素 for(int j=arr.length-1;j>0;j--){ swap(arr,0,j);//将堆顶元素与末尾元素进行交换 adjustHeap(arr,0,j);//重新对堆进行调整 } } //调整大顶堆(仅是调整过程,建立在大顶堆已构建的基础上) public static void adjustHeap(int []arr,int i,int length){ int temp = arr[i];//先取出当前元素i for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){ //从i结点的左子结点开始,也就是2i+1处开始 if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){ //如果左子结点小于右子结点,k指向右子结点 k++; } if(arr[k] >temp){ //如果子节点大于父节点,将子节点值赋给父节点(不用进行交换) arr[i] = arr[k]; i = k; }else{ break; } } arr[i] = temp;//将temp值放到最终的位置 } public static void swap(int []arr,int a ,int b){ int temp=arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b] = temp; } }
(快排),全都是快排吗(不知道)
时间复杂度(logn)
笔试题的思路(说说上次笔试第二题为啥没全对??(答:估摸着边界没处理好)
题目:
给定一棵二叉树 root,返回所有重复的子树。
对于同一类的重复子树,你只需要返回其中任意一棵的根结点即可。
如果两棵树具有相同的结构和相同的结点值,则它们是重复的
思路
序列化二叉树。
1
/ \
2 3
/ \
4 5
序列化结果为 1,2,#,#,3,4,#,#,5,#,#。每棵不同子树的序列化结果都是唯一的。
算法
使用深度优先搜索,其中递归函数返回当前子树的序列化结果。把每个节点开始的子树序列化结果保存在 mapmap 中,然后判断是否存在重复的子树。
class Solution {
Map<String, Integer>
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