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java實(shí)現(xiàn)的各種排序算法

來源:程序員人生   發(fā)布時(shí)間:2016-11-10 09:07:20 閱讀次數(shù):2600次

折半插入排序

折半插入排序是對(duì)直接插入排序的簡單改進(jìn)。此處介紹的折半插入,其實(shí)就是通過不斷地折半來快速肯定第i個(gè)元素的

插入位置,這實(shí)際上是1種查找算法:折半查找。Java的Arrays類里的binarySearch()方法,就是折半查找的實(shí)現(xiàn),用

于從指定數(shù)組中查找指定元素,條件是該數(shù)組已處于有序狀態(tài)。與直接插入排序的效果相同,只是更快了1些,因

為折半插入排序可以更快地肯定第i個(gè)元素的插入位置

代碼:

package interview; /** * @author Administrator * 折半插入排序 */ public class BinaryInsertSort { public static void binaryInsertSort(DataWrap[] data) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; for (int i = 1; i < arrayLength; i++) { DataWrap temp = data[i]; int low = 0; int high = i - 1; while (low <= high) { int mid = (low + high) / 2; if (temp.compareTo(data[mid]) > 0) { low = mid + 1; } else { high = mid - 1; } } for (int j = i; j > low; j--) { data[j] = data[j - 1]; } data[low] = temp; System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "")}; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); binaryInsertSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

冒泡排序

代碼
package interview; /** * @author Administrator * 冒泡排序 */ public class BubbleSort { public static void bubbleSort(DataWrap[] data) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { boolean flag = false; for (int j = 0; j < arrayLength - 1 - i; j++) { if (data[j].compareTo(data[j + 1]) > 0) { DataWrap temp = data[j + 1]; data[j + 1] = data[j]; data[j] = temp; flag = true; } } System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); if (!flag) break; } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "")}; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); bubbleSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

桶式排序

算法的時(shí)間效力:時(shí)間效力極高,只需經(jīng)過兩輪遍歷便可算法的空間效力:空間開消較大,需要兩個(gè)數(shù)組來完成,算
法的穩(wěn)定性:穩(wěn)定
代碼:
package interview; import java.util.Arrays; /** * @author Administrator * 桶式排序 */ public class BucketSort { public static void bucketSort(DataWrap[] data, int min, int max) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; DataWrap[] temp = new DataWrap[arrayLength]; int[] buckets = new int[max - min]; for (int i = 0; i < arrayLength; i++) { buckets[data[i].data - min]++; } System.out.println(Arrays.toString(buckets)); for (int i = 1; i < max - min; i++) { buckets[i] = buckets[i] + buckets[i - 1]; } System.out.println(Arrays.toString(buckets)); System.arraycopy(data, 0, temp, 0, arrayLength); for (int k = arrayLength - 1; k >= 0; k--) { data[--buckets[temp[k].data - min]] = temp[k]; } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(5, ""), new DataWrap(⑴, ""), new DataWrap(8, ""), new DataWrap(5, "*"), new DataWrap(7, ""), new DataWrap(3, ""), new DataWrap(⑶, ""), new DataWrap(1, ""),new DataWrap(3, "*")}; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); bucketSort(data, ⑶, 10); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

堆排序

代碼:
<span style="font-size:18px;">package interview; /** * @author Administrator * 堆排序 */ public class HeapSort { public static void heapSort(DataWrap[] data) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; // 循環(huán)建堆 for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { // 建堆 builMaxdHeap(data, arrayLength - 1 - i); // 交換堆頂和最后1個(gè)元素 swap(data, 0, arrayLength - 1 - i); System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); } } // 對(duì)data數(shù)組從0到lastIndex建大頂堆 private static void builMaxdHeap(DataWrap[] data, int lastIndex) { // 從lastIndex處節(jié)點(diǎn)(最后1個(gè)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)前正在判斷的節(jié)點(diǎn) int k = i; // 如果當(dāng)前k節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)存在 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].compareTo(data[biggerIndex + 1]) < 0) { // biggerIndex總是記錄較大子節(jié)點(diǎn)的索引 biggerIndex++; } } // 如果k節(jié)點(diǎn)的值小于其較大子節(jié)點(diǎn)的值 if (data[k].compareTo(data[biggerIndex]) < 0) { // 交換它們 swap(data, k, biggerIndex); // 將biggerIndex賦給k,開始while循環(huán)的下1次循環(huán) // 重新保證k節(jié)點(diǎn)的值大于其左、右節(jié)點(diǎn)的值 k = biggerIndex; } else { break; } } } } // 交換data數(shù)組中i、j兩個(gè)索引處的元素 private static void swap(DataWrap[] data, int i, int j) { DataWrap temp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = temp; } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "")}; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); heapSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

直接插入排序

package interview;

* @author Administrator * 直接插入排序 */ public class InsertSort { public static void insertSort(DataWrap[] data){ System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; for(int i = 1;i < arrayLength;i++){ DataWrap temp = data[i]; if(data[i].compareTo(data[i⑴]) < 0){ int j = i ⑴; for(;j >= 0 && data[j].compareTo(temp) > 0;j--){ data[j +1] = data[j]; } data[j + 1] = temp; } System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "")}; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); insertSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }



歸并排序

算法的時(shí)間效力:歸并算法需要遞歸地進(jìn)行分解、合并,每進(jìn)行1趟歸并排序,需要merge()方法1次,每次履行
merge()需要比較n次,較差,需要1個(gè)與原始序列一樣大小的輔助序列。算法的穩(wěn)定性:穩(wěn)定
代碼:
package interview; /** * @author Administrator * 歸并排序 */ public class MergeSort { public static void mergeSort(DataWrap[] data) { // 歸并排序 sort(data, 0, data.length - 1); } // 將索引從left到right范圍的數(shù)組元素進(jìn)行歸并排序 private static void sort(DataWrap[] data, int left, int right) { if(left < right){ //找出中間索引 int center = (left + right)/2; sort(data,left,center); sort(data,center+1,right); //合并 merge(data,left,center,right); } } // 將兩個(gè)數(shù)組進(jìn)行歸并,歸并前兩個(gè)數(shù)組已有序,歸并后仍然有序 private static void merge(DataWrap[] data, int left, int center, int right) { DataWrap[] tempArr = new DataWrap[data.length]; int mid = center + 1; int third = left; int temp = left; while (left <= center && mid <= right) { if (data[left].compareTo(data[mid]) <= 0) { tempArr[third++] = data[left++]; } else { tempArr[third++] = data[mid++]; } } while (mid <= right) { tempArr[third++] = data[mid++]; } while (left <= center) { tempArr[third++] = data[left++]; } while (temp <= right) { data[temp] = tempArr[temp++]; } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "") }; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); mergeSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

基數(shù)排序

基數(shù)排序已不再是1種常規(guī)的排序方法,它更多地像是1種排序方法的利用,基數(shù)排序必須依賴于另外的排序方法。
基數(shù)排序的整體思路就是將待排數(shù)據(jù)拆分成多個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)行排序,也就是說,基數(shù)排序的實(shí)質(zhì)是多關(guān)鍵字排序。
多關(guān)鍵字排序的思路是將待排數(shù)據(jù)里的排序關(guān)鍵字拆分成多個(gè)排序關(guān)鍵字:第1個(gè)子關(guān)鍵字、第2個(gè)子關(guān)鍵字、第3個(gè)子
關(guān)鍵字。。。然后,根據(jù)子關(guān)鍵字對(duì)待排數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。在進(jìn)行多關(guān)鍵字排序時(shí)有兩種解決方案:
最高位優(yōu)先法MSD
最低位優(yōu)先法LSD
比較MSD法和LSD法,1般來說,LSD法要比MSD法來得簡單,由于LSD法是從頭到尾進(jìn)行若干次分配和搜集,履行
的次數(shù)取決于構(gòu)成關(guān)鍵字值的成份為多少;而MSD法則要處理各序列與子序列的獨(dú)立排序問題,便可能復(fù)雜1些。

代碼:
package interview; import java.util.Arrays; /** * @author Administrator * 基數(shù)排序 */ public class MultiKeyRadixSort { public static void radixSort(int[] data, int radix, int d) { System.out.println("開始排序:"); int arrayLength = data.length; int[] temp = new int[arrayLength]; int[] buckets = new int[radix]; for (int i = 0, rate = 1; i < d; i++) { // 重置count數(shù)組,開始統(tǒng)計(jì)第2個(gè)關(guān)鍵字 Arrays.fill(buckets, 0); // 當(dāng)data數(shù)組的元素復(fù)制到temp數(shù)組中進(jìn)行緩存 System.arraycopy(data, 0, temp, 0, arrayLength); for (int j = 0; j < arrayLength; j++) { int subKey = (temp[j] / rate) % radix; buckets[subKey]++; } for (int j = 1; j < radix; j++) { buckets[j] = buckets[j] + buckets[j - 1]; } for (int m = arrayLength - 1; m >= 0; m--) { int subKey = (temp[m] / rate) % radix; data[--buckets[subKey]] = temp[m]; } System.out.println("對(duì)" + rate + "位上子關(guān)鍵字排序:" + java.util.Arrays.toString(data)); rate *= radix; } } public static void main(String[] args) { int[] data = { 1100, 192, 221, 12, 13 }; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); radixSort(data, 10, 4); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

快速排序

代碼:
package interview; /** * @author Administrator * 快速排序 */ public class QuickSort { private static void swap(DataWrap[] data, int i, int j) { DataWrap temp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = temp; } private static void subSort(DataWrap[] data, int start, int end) { if (start < end) { DataWrap base = data[start]; int i = start; int j = end + 1; while (true) { while (i < end && data[++i].compareTo(base) <= 0) ; while (j > start && data[--j].compareTo(base) >= 0) ; if (i < j) { swap(data, i, j); } else { break; } } swap(data, start, j); subSort(data, start, j - 1); subSort(data, j + 1, end); } } public static void quickSort(DataWrap[] data){ subSort(data,0,data.length⑴); } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "") }; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); quickSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

直接選擇排序

代碼:
package interview; /** * @author Administrator * 直接選擇排序 */ public class SelectSort { public static void selectSort(DataWrap[] data) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { for (int j = i + 1; j < arrayLength; j++) { if (data[i].compareTo(data[j]) > 0) { DataWrap temp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = temp; } } System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "") }; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); selectSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

希爾排序

代碼:
package interview; /** * @author Administrator * Shell排序 */ public class ShellSort { public static void ShellSort(DataWrap[] data) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = data.length; int h = 1; /** * 將數(shù)組分割成若干個(gè)子序列 */ while (h <= arrayLength / 3) { h = h * 3 + 1; System.out.println("h的結(jié)果:" + h); } while (h > 0) { System.out.println("===h的值:" + h + "==="); /** * 將分成的若干子序列進(jìn)行直接插入排序 */ for (int i = h; i < arrayLength; i++) { DataWrap temp = data[i]; if (data[i].compareTo(data[i - h]) < 0) { int j = i - h; for (; j >= 0 && data[j].compareTo(temp) > 0; j -= h) { data[j + h] = data[j]; } data[j + h] = temp; } System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); } h = (h - 1) / 3; } } public static void main(String[] args) { DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(⑴6, ""), new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), new DataWrap(⑶0, ""), new DataWrap(⑷9, ""), new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), new DataWrap(30, "")}; System.out.println("排序之前:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); ShellSort(data); System.out.println("排序以后:\n" + java.util.Arrays.toString(data)); } }

所需要的工具類

package interview; //定義1個(gè)數(shù)據(jù)包裝類 class DataWrap implements Comparable<DataWrap>{ int data; String flag; public DataWrap(int data, String flag) { this.data = data; this.flag = flag; } public String toString(){ return data + flag; } @Override public int compareTo(DataWrap dw) { return this.data > dw.data ? 1 : (this.data == dw.data ? 0 : ⑴); } }







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