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  • 这些排序时,都可以自己的排序规则。 Java API对Arrays类的说明是:此类包含用来操作数组(比如排序和搜索)的各种方法。 上面两句话话是对其他博客上的引用,不清楚是那篇了,所以就不贴地址了,其实除了...

     

    排序算法,基本的高级语言都有一些提供。C语言有qsort()函数,C++有sort()函数,java语言有Arrays类(不是Array)。用这些排序时,都可以写自己的排序规则。

    Java API对Arrays类的说明是:此类包含用来操作数组(比如排序和搜索)的各种方法。

     

    上面两句话话是对其他博客上的引用,不清楚是那篇了,所以就不贴地址了,其实除了数组,java对集合也有sort()的排序方法,这里详细写一下对数组的几种常用的排序方法。

     

     

    快速排序是对选择排序和冒泡排序的优化

     

    选择排序我觉得是最好理解的,冒泡排序推荐看下:https://www.cnblogs.com/shen-hua/p/5422676.html,写的很清楚

     

    冒泡排序:

     

        @Test
        public void test4() {
            int a[] = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 5, 4, 62, 99, 98, 54, 56, 17, 18, 23, 34, 15, 35, 25, 53, 51};
            for(int i=0;i<a.length-1;i++) {
                for (int j = 0; j < a.length - 1-i; j++) {
                    if (a[j] > a[j + 1]) {
                        int t = a[j];
                        a[j] = a[j + 1];
                        a[j + 1] = t;
                    }
    
                }
            }
            System.out.println(Arrays.toString(a));
        }

     

     

     

     

     

     

    选择排序:

        @Test
        public void test2() {
            int a[] = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 5, 4, 62, 99, 98, 54, 56, 17, 18, 23, 34, 15, 35, 25, 53, 51};
            for (int i = 0; i < a.length; i++) {
                for (int j = i + 1; j < a.length; j++) {
                    if (a[i] > a[j]) {
                        a[j] = a[i] + a[j];
                        a[i] = a[j] - a[i];
                        a[j] = a[j] - a[i];
                    }
                }
            }

     

    递归排序:递归的本质---自身调用自身

     

    # 求阶乘
       
     public static void main(String[] args) {
            System.out.println(f(5));
            System.out.println(5 * 4 * 3 * 2 * 1);
        }
    
        public static int f(int n) {
            if (1 == n || 2 == n)
                return n;
            else
                return n * f(n - 1);
            /*
            * 5*f4
            * 5*4*f3
            * 5*4*3*f2
            * 5*4*3*2
            * */
        }

     

        /*
            斐波那契数列: 0、1、1、2、3、5、8
            f0 = 0; f1 = 1; fn = f(n-1) + f(n - 2) (n >= 2)
            
        */
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println(f(5));
        }    
            public static int f(int n) {
                if (n == 1 || n == 2) {
                    return 1;
                } else {
                    return f(n - 1) + f(n - 2);
                }
            }

    快速排序分治法就用到了递归思想,主要有挖坑法和下标交换法,分治也用到交换思想,

    挖坑法

    package study.test;
    
    import java.util.Arrays;
    
    public class Mysort {
        public static void quickSort(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
    // 递归结束条件:startIndex大等于endIndex的时候(即每部分数组拆分至一个元素)
            if (startIndex >= endIndex) {
                return;
            }
    // 得到基准元素位置
            int pivotIndex = partition(arr, startIndex, endIndex);
    // 用分治法递归数列的两部分
            quickSort(arr, startIndex, pivotIndex - 1);
            quickSort(arr, pivotIndex + 1, endIndex);
        }
    
        private static int partition(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
            System.out.println("the begin : " + Arrays.toString(arr));
    // 取第一个位置的元素作为基准元素
            int pivot = arr[startIndex];
            int left = startIndex;
            int right = endIndex;
    // 坑的位置,初始等于pivot的位置
            int index = startIndex;
    //大循环在左右指针重合或者交错时结束
            while (right >= left) {
    //right指针从右向左进行比较
                while (right >= left) {
                    if (arr[right] < pivot) {
                        arr[left] = arr[right];
                        index = right;
                        left++;
                        break;
                    }
                    right--;
                    System.out.println("the in one: " + Arrays.toString(arr));
                }
    //left指针从左向右进行比较
                while (right >= left) {
                    if (arr[left] > pivot) {
                        arr[right] = arr[left];
                        index = left;
                        right--;
                        break;
                    }
                    left++;
                    System.out.println("the in two: " + Arrays.toString(arr));
                }
            }
            arr[index] = pivot;
            System.out.println("the end : " + Arrays.toString(arr));
            return index;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = new int[]{4, 7, 6, 5, 3, 2, 8, 1};
            quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    }
    

    非交换思想,使用数组拆分

    package study.test;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    
    public class JustSort {
        public static int partition(int[] arr, int start, int end) {
            int mid = start + (end - start) / 2;    //每次取中位数为基准元素
            System.out.println("基准元素取中 mid :" + arr[mid]);
            List<Integer> left = new ArrayList();
            List<Integer> rigth = new ArrayList();
            for (int i = 0; i <= end; i++) {    //遍历数组,使用集合分别存储大于基准数和小于基准数的元素
                if (i != mid) {     //遍历过错中先隔离基准数,待遍历完毕后存储基准数,保证基准数在数组中下标不变
                    if (arr[i] <= arr[mid]) {
                        left.add(arr[i]);
                    }
                    if (arr[i] > arr[mid]) {
                        rigth.add(arr[i]);
                    }
                }
            }
            int index = left.size();    //获取数组分治后下一轮数组的长度作为下一次排序的范围
            left.add(arr[mid]);     //添加基准数
            left.addAll(rigth);     //此时left集合中存储当次排序后元素
            for (int i = 0; i < left.size(); i++) {
                arr[i] = left.get(i);       //将排序后元素从list更新到原数组
            }
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
            return index;
        }
    
        public static void sort(int[] array, int start, int end) {
            if (start >= end) {     //当拆分数组元素仅有1个时,出现截取数组终止下标比开始下标小1或者相等(第一个元素时相等),此时无需排序
                return;
            }
            int mid = partition(array, start, end);
            sort(array, start, mid - 1);    //根据基准数切割数组,选取基准数左边数组
            sort(array, mid + 1, end);      //选取基准数右边数组
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {4, 7, 6, 5, 3, 2, 8, 1};
            System.out.println("源数组: \n" + Arrays.toString(arr));
            sort(arr, 0, arr.length - 1);
            System.out.println("排序结果: \n" + Arrays.toString(arr));
        }
    }
    

     

    展开全文
  • 它的基本思想是: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...

    2ea60f4f331733c5e688e5ce8b168d83.png

    前言

    快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。

    快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是: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。

    整个过程,我都写到注释里面了。如果不明白,可以打开冒泡排序的章节,用动画的形式来自己观看一下。

    代码

    package 

    总结

    点击关注不迷路哦,后续有更新会推送给您的。

    展开全文
  • 用java实现了冒泡排序和快速排序,冒泡还是比较简单的,但快速排序采坑了,网上有很多代码是有问题的,最后通过分析和实践,终于弄明白了,分享出来以供大家一起学习~~快速排序写了2种实现方法,原理都是一样的,快...

    用java实现了冒泡排序快速排序,冒泡还是比较简单的,但快速排序采坑了,网上有很多代码是有问题的,最后通过分析和实践,终于弄明白了,分享出来以供大家一起学习~~

    快速排序写了2种实现方法,原理都是一样的,快排的平均时间复杂度是O(N*logN)

    实现思路:(基于递归实现)
    1.选一个值作为中轴(理想情况选中值最好,但一般使用数组的第一个值)。
    2.基于中轴,将数组分为两部分,较小的分在左边,较大的分在右边。
    3.对两个子数组分别重复上述过程进行排序。

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Arrays;
    
    /**
     * Created by admin on 2017/12/8.
     */
    public class SortArray {
        public static void main(String[] args) {
            final int[] arr1 = {3, 12, 3, 15, 2, 89, 45};
            final int[] arr2 = {3, 12, 3, 15, 2, 89, 45};
            final int[] arr3 = {3, 12, 3, 15, 2, 89, 45};
            //调用冒泡
            int[] sortResult1 = sort1(arr1);
            //调用快速
            int start = 0;
            int end = arr2.length-1;
            int[] sortResult2 = quickSort(arr2,start,end);
            int[] sortResult3 = quickSort2(arr3, start, end);
    
            System.out.println(Arrays.toString(sortResult1));
            System.out.println(Arrays.toString(sortResult2));
            System.out.println(Arrays.toString(sortResult3));
        }
    
        //冒泡排序 从大到小
        public static int[] sort1(int[] arr){
            for (int i = arr.length-1; i > 0; i--){
                for (int j=0; j<i; j++){
                    if (arr[j]<arr[j+1]){
                        int temp = arr[j+1];
                        arr[j+1] = arr[j];
                        arr[j] = temp;
                    }
                }
            }
            return arr;
        }
    
        //快速排序方法一
        private static int[] quickSort(int[] arr, int low, int high){
            if (low < high){
                int index = partitions(arr, low, high);
                quickSort(arr, low, index-1); //递归排序左子数组
                quickSort(arr, index+1, high); //递归排序右子数组
            }
            return arr;
        }
        public static int partitions(int[] arr, int low, int high){
            //arr2 = {3, 12, 3, 15, 2, 89, 45}
            int index = arr[low]; //中轴
            while (low < high){
                while (low < high && arr[high] >= index)
                    high--; //arr[high]一直大于index,那么就一直减小high
                arr[low] = arr[high];  //直到遇到比index小的值 交换到左端
    
                while (low < high && arr[low] <= index)
                    low++;  //arr[low]一直小于index,那么就一直增大low
                arr[high] = arr[low];  //直到遇到比index大的值 交换到右端
            }
            arr[low] = index;
            //返回的是中轴的位置
            return low;
        }
    
        //快速排序方法二
        public static int[] quickSort2(int[] arr,int l,int r){
            if(l>=r)
                return arr;
            int i = l; int j = r; int key = arr[l];//选择第一个数为key
            while(i<j){
                while(i<j && arr[j]>=key)//从右向左找第一个小于key的值
                    j--;
                if(i<j){
                    arr[i] = arr[j];
                    i++;
                }
                while(i<j && arr[i]<key)//从左向右找第一个大于key的值
                    i++;
                if(i<j){
                    arr[j] = arr[i];
                    j--;
                }
            }
            arr[i] = key;
            quickSort2(arr, l, i-1);//递归调用
            quickSort2(arr, i+1, r);//递归调用
            return arr;
        }
    }
    
    展开全文
  • 快速排序递归和非递归实现

    千次阅读 2016-02-28 16:28:12
    在前面对于经典的排序算法大家都很熟悉,这里提供一个未经过严格测试的快速排序算法代码,仅供学习之。另外,说几点在算法时的一般规律或者说快速记忆方法。当然,对于分治类型的算法,一般都存在递归解法和非...

    写在前面

    对于经典的排序算法大家都很熟悉,这里提供一个未经过严格测试的快速排序算法代码,仅供学习之用。

    另外,说几点在写算法时的一般规律或者说快速记忆方法。

    当然,对于分治类型的算法,一般都存在递归解法和非递归解法两种,这里也给出两种实现。

    代码实现

    package com.nggirl.test.sort;
    
    import java.util.HashSet;
    import java.util.Set;
    
    public class QuickSort {
    
        public static void main(String[] args) {
            int[] sortArray = {1,3,2,6,4,5,9,7,8};
            new QuickSort().sort(sortArray, 0, 8);
    
            for(int x : sortArray){
                System.out.println(x);
            }
    
    
            System.out.println("=============================");
            new QuickSort().sortNonRecurse(sortArray, 0, 8);
    
            for(int x : sortArray){
                System.out.println(x);
            }
        }
    
        private void sort(int[] sortArray, int start, int end){
            if(sortArray == null || sortArray.length == 0){
                return;
            }
            if(start > end || start > sortArray.length || end - start > sortArray.length){
                return;
            }
    
            int pivot = pivot(sortArray, start, end);
            sort(sortArray, start, pivot-1);
            sort(sortArray, pivot+1, end);
        }
    
        private void sortNonRecurse(int[] sortArray, int start, int end){
            if(sortArray == null || sortArray.length == 0){
                return;
            }
            if(start > end || start > sortArray.length || end - start > sortArray.length){
                return;
            }
    
            class PartValue{
                private int start;
                private int end;
    
                public PartValue(int start, int end){
                    this.start = start;
                    this.end = end;
                }
    
                public int getStart() {
                    return start;
                }
                public int getEnd() {
                    return end;
                }
            }
    
            Set<PartValue> parts = new HashSet<PartValue>();
            parts.add(new PartValue(start, end));
    
            while(parts.size() != 0){
                Set<PartValue> nextParts = new HashSet<PartValue>();
    
                for(PartValue part : parts){
                    int pivot = pivot(sortArray, part.getStart(), part.getEnd());
                    if(part.getStart() < pivot-1){
                        nextParts.add(new PartValue(part.getStart(), pivot-1));
                    }
                    if(pivot+1 < part.getEnd()){
                        nextParts.add(new PartValue(pivot+1, part.getEnd()));
                    }
                }
    
                parts = nextParts;
            }
        }
    
        private int pivot(int[] sortArray, int start, int end){
            int cur = sortArray[start];
    
            while(start < end){
                //右侧小的往左移动
                while(end > start && sortArray[end] > cur){
                    end--;
                }
                if(end > start){
                    sortArray[start++] = sortArray[end];
                    sortArray[end] = cur;
                }
    
                //左侧大的右移
                while(start < end && sortArray[start] <= cur){
                    start++;
                }
                if(start < end){
                    sortArray[end--] = sortArray[start];
                    sortArray[start] = cur;
                }
            }
    
            return start;
        }
    
    }

    关于递归实现

    递归实现的思路很简单,关键是要把握两点。1.终止条件判断;2.递归调用方法。比如,上述代码中的sort方法:

    private void sort(int[] sortArray, int start, int end){
            if(sortArray == null || sortArray.length == 0){
                return;
            }
            if(start > end || start > sortArray.length || end - start > sortArray.length){
                return;
            }
    
            int pivot = pivot(sortArray, start, end);
            sort(sortArray, start, pivot-1);
            sort(sortArray, pivot+1, end);
        }

    其中,第二个if中的start > end是递归的终止条件,其他的都是入参检查。

    后续的,pivot方法和分开两次调用的sort,就是递归过程。

    对于正式的代码,一般来说在递归主方法调用的前面会加上一个包装方法,用来处理条件检查或者主方法所需数据的准备。类似于:

    packSort(int[] sortArray, int start, int end){
        if(sortArray == null || sortArray.length == 0){
            return;
        }
        if(start > end || start > sortArray.length || end - start > sortArray.length){
            return;
        }
    
        sort(sortArray, start, end);
    }
    
    private void sort(int[] sortArray, int start, int end){
            //终止条件
            if(start > end){
                return;
            }
    
            //递归过程---裂变
            int pivot = pivot(sortArray, start, end);
            sort(sortArray, start, pivot-1);
            sort(sortArray, pivot+1, end);
    }

    非递归实现

    对于非递归实现,如果你熟悉二叉树的遍历过程那么大概应该知道:深度优先遍历要用堆栈去辅助,广度优先遍历要用队列去辅助。

    对于分治类型的算法都可以类比于树的广度优先遍历,也就是用队列做辅助存储,把后续需要递归遍历的入参插入到队列尾部。

    当然,存储的方式不一定必须使用队列,但原理都是一样的,就是存储后续遍历的入参,也就是条件。

    这里使用的是不断更新的一个HashSet去存储下一个水平层的所有遍历条件。(可以把二分的过程,想象成一个树状结构,每一次递归,完成树状的一个水平层。)

    递归的条件,这里放到了一个局部内部类里面(因为这个类的有效范围仅仅是sortNonRecurse里面,所以使用了局部的内部类):

    class PartValue{
        private int start;
        private int end;
    
        public PartValue(int start, int end){
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
    
        public int getStart() {
            return start;
        }
        public int getEnd() {
            return end;
        }
    }

    当然,这里选择HashSet可以看做一个败笔,用一个ArrayList相对来说更能够节省一些不必要的空间。

    pivot这个关键方法

    这里简单说一下pivot这个方法的过程(这里没有给出详细的解说,仅是给出了一个记忆的线索):

    首先,选择最左侧的值作为pivot-value;
    然后,用3个while循环确定pivot的最终位置。内层的两个循环先把右侧第一个小于pivot-value的值移到左侧。再把左侧第一个大于pivot-value的值移动到右侧。由外边的循环不断的完成这个过程。直到start=end为止。
    最后,返回start值,此时的start就是要找的划分为止,也就是pivot。

    对于第一个步骤还可以采用随机选取的方式,避免sortArray有序时带来的低效。

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