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排序算法

排序算法

作者: 小2斗鱼 | 来源:发表于2017-08-17 22:45 被阅读0次

冒泡排序:平均时间复杂度O(n^2),最好情况O(n) 稳定排序

    /**
     * @param array  冒泡排序
     *  时间复杂度O(n^2) 稳定排序
     */
    public void buddleSort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        int temp = 0;
        boolean flag = false;
        for (int j = array.length - 1; j >= 0; j--) {
            flag = false;
            for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
                if (array[i] > array[i + 1]) {
                    temp = array[i + 1];
                    array[i + 1] = array[i];
                    array[i] = temp;
                    flag = true;
                }
            }
            if (!flag) {
                break;
            }
        }

    }

直接插入排序 平均时间复杂度O(n^2) 稳定排序

package sort;

public class InsertSort {
    /**
     * @param array 直接插入排序 
     * 平均时间复杂度O(n^2) 稳定排序
     */
    public void insertSort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int temp = array[i];
            int j = 0;
            for (j = i; j >= 0 && array[i - 1] > temp; j--) {
                array[i] = array[i - 1];
            }
            array[j] = temp;
        }

    }

}

希尔排序 平均时间复杂度O(n^1.3) 最坏情况O(n^2) 不稳定排序

package sort;

import java.util.Arrays;

public class ShellSort {
    public void Shell_Sort(int[] data) {
        for (int n = data.length / 2; n > 0; n = n / 2) {//定义增量序列消除逆序对
            for (int i = 1; i < data.length; i++) {
                int temp = data[i];
                int j = 0;
                for (j = i; j > 0 && data[j - 1] > temp; j--) {
                    data[j] = data[j - 1];
                }
                data[j] = temp;
            }
        }
    }

}

直接选择排序 平均时间复杂度O(n^2) 不稳定

package sort;

public class SelectSort {

    /**
     * @param array
     * 直接选择排序    平均时间复杂度O(n^2)    不稳定
     */
    public void selectSort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int min = i;// 最小值索引
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[min] > array[j]) {
                    min = j;
                }
            }
            int temp = array[min] ^ array[i];
            array[min] = array[min] ^ temp;
            array[i] = array[i] ^ temp;

        }
    }
}

折半排序

package sort;

public class BinaryInsertSort {

    /**
     * @param array
     * 折半查找只是减少了比较次数,但是元素的移动次数不变,所以时间复杂度为O(n^2)  稳定排序
     */
    public void binaryInsertSort(int [] array){
        if(array.length==0){
            return ;
        }
        for(int i=1 ;i<array.length;i++){
            int temp=1;
            int j=0;
            int left=0;
            int right=i-1;
            while(right>=left){
                int middle=(left+right)/2;
                if(array[middle]<array[temp]){
                    left=middle+1;
                }else{
                    right=middle-1;
                }
            }
            for(j=i;j>left;j--){
                array[j]=array[j-1];
            }
            array[j]=temp;
            
        }
    }

}

快速排序 平均时间复杂度O(nlog^2n) 最坏情况O(n^2) 不稳定排序

package sort;

public class QuicklySort {
    /**
     * @param array
     *            快速排序 平均时间复杂度O(nlog^2n) 最坏情况O(n^2) 不稳定排序
     */
    public void quicklySort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        sort(array, 0, array.length - 1);
    }

    private void sort(int[] array, int left, int right) {
        if (left < right) {
            int middle = getMiddle(array, left, right);
            sort(array, left, middle);
            sort(array, middle + 1, right);
        }

    }

    private int getMiddle(int[] array, int left, int right) {
        int temp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && temp < array[right]) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && temp >= array[right]) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = temp;
        return left;
    }

}

归并排序 时间复杂度O(nlog^2n) 辅助空间O(n) 稳定排序

package sort;

public class MergeSort {
    /**
     * @param array 归并排序   时间复杂度O(nlog^2n) 稳定排序
     */
    public void mergeSort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        sort(array, 0, array.length - 1);
    }

    private void sort(int[] array, int left, int right) {
        if (right > left) {
            int middle = (left + right) / 2;
            sort(array, left, middle);
            sort(array, middle + 1, right);
            merge(array, left, right, middle);
        }

    }

    private void merge(int[] array, int left, int right, int middle) {
        int[] tempArray = new int[array.length];
        int p1 = left;
        int p2 = middle + 1;
        int pt = left;
        while (p1 <= middle && p2 <= right) {
            if (array[p1] <= array[p2]) {
                tempArray[pt++] = array[p1++];
            } else {
                tempArray[pt++] = array[p2++];
            }
        }
        while (p1 <= middle) {
            tempArray[pt++] = array[p1++];
        }
        while (p2 <= middle) {
            tempArray[pt++] = array[p2++];
        }

        while (left <= right) {
            array[left] = tempArray[left];
            left++;
        }

    }

}

堆排序 时间复杂度O(nlog2^n) 不稳定排序

package sort;

public class HeapSort {
    /**
     * @param array
     *            堆排序 时间复杂度O(nlog2^n) 不稳定排序
     */
    public void heapSort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        // 建立最大堆
        int herf = array.length / 2;
        for (int i = herf; i >= 0; i++) {
            maxHeap(array, i, array.length);
        }
        // 沉淀 排序
        for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) {
            exchange(array, 0, i);
            herf = (array.length - 1) / 2;
            // 再建堆
            for (int j = herf; j >= 0; j++) {
                maxHeap(array, j, i);
            }
        }

    }

    private void maxHeap(int[] array, int i, int length) {
        int root = i;
        int leftChild = 2 * i + 1;
        int rightChild = 2 * i + 1;
        if (leftChild < length && array[leftChild] > array[root])
            root = leftChild;
        if (rightChild < length && array[rightChild] > array[root])
            root = rightChild;
        if (i != root) {
            exchange(array, i, root);
            // 递归构建子树
            maxHeap(array, root, length);
        }
    }

    /**
     * @param array
     * @param i
     * @param root
     *            交换
     */
    private void exchange(int[] array, int i, int root) {
        int temp = array[i] ^ array[root];
        array[i] = array[i] ^ temp;
        array[root] = array[root] ^ temp;

    }

}

基数排序 时间复杂度O(d(r+n)) 辅助空间O(dr+n) 稳定排序

package sort;

import java.util.Arrays;

public class RadixSort {

    /**
     * @param array
     *        基数排序 时间复杂度O(d(r+n)) 辅助空间O(dr+n) 稳定排序
     */
    public static void radix_sort(int[] array) {
        if (array.length == 0) {
            return;
        }
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if (max < array[i])
                ;
            max = array[i];
        }
        int bit = 0;
        while (max > 0) {
            max /= 10;
            bit++;
        }
        // 定义桶
        int[][] bucket = new int[10][array.length];
        // 记录每个桶中元素的个数
        int[] count = new int[10];
        for (int w = 0; w < bit; w++) {

            for (int i = 0; i < array.length; i++) {
                int index = array[i] / (int) Math.pow(10, w) % 10;
                // 将元素放入桶
                bucket[index][count[index]++] = array[i];

            }
            // 取出元素
            int k = 0;
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                if (count[i] != 0) {
                    for (int j = 0; j < count[i]; j++) {
                        array[k++] = bucket[i][j];
                    }
                    // 清空计数器
                    count[i] = 0;
                }

            }
        }
    }

}

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