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排序算法(一) 冒泡排序及改进

排序算法(一) 冒泡排序及改进

作者: 付存 | 来源:发表于2018-09-21 13:58 被阅读0次

    排序算法概述

    所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。

    排序算法根据是否需要访问外存分为内部排序外部排序

    内部排序是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程,适合不太大的元素序列。

    外部排序指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,待排序的文件无法一次装入内存,需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换,以达到排序整个文件的目的。

    冒泡排序

    冒泡排序的效率很低,但是算法实现起来很简单,因此很适合作为研究排序的入门算法。 

    基本思想 

    对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的俩个数依次进行比较和调整,让较大的数下沉,较小的数往上冒。即:每当俩相邻的数比较后发现他们的排序与排序的要求相反时,就将他们交换。每次遍历都可确定一个最大值放到待排数组的末尾,下次遍历,对该最大值以及它之后的元素不再排序(已经排好)。  

    public void maoPao(int[] array){
            int temp;
            int len = array.length;
    
            for(int i=0;i<len-1;i++){  //外层循环:每循环一次就确定了一个相对最大元素
                for(int j=1;j<len-i;j++){  //内层循环:有i个元素已经排好,根据i确定本次的比较次数
                    if(array[j-1]>array[j]){  //如果前一位大于后一位,交换位置
                        temp = array[j-1];
                        array[j-1] = array[j];
                        array[j] = temp;
                    }
                }
            }
        }

    算法分析

    如果待排数组中一共有7个数,第一轮排序时进行了6次比较,第二轮排序时进行了5比较,依次类推,最后一轮进行了一次比较。

    加入元素总数为N,则一共需要的比较次数为:

    (N-1)+ (N-2)+ (N-3)+ ...1=N*(N-1)/2

    这样,算法约做了N2/2次比较。因为只有在前面的元素比后面的元素大时才交换数据,所以交换的次数少于比较的次数。如果数据是随机的,大概有一半数据需要交换,则交换的次数为N2/4(不过在最坏情况下,即初始数据逆序时,每次比较都需要交换)。

    交换和比较的操作次数都与N2成正比,由于在大O表示法中,常数忽略不计,冒泡排序的时间复杂度为O(N2)

    O(N2)的时间复杂度是一个比较糟糕的结果,尤其在数据量很大的情况下。所以冒泡排序通常不会用于实际应用。

    冒泡排序的改进

    冒泡排序的效率比较低,所以我们要通过各种方法改进。 

    最简单的改进方法是加入一标志性变量,用于标志某一趟排序过程中是否有数据交换,如果进行某一趟排序时并没有进行数据交换,则说明数据已经按要求排列好,可立即结束排序,避免不必要的比较过程;

    对于算法来说,没有最好,只有更好。传统的冒泡算法每次排序只确定了最大值,我们可以在每次循环之中进行正反两次冒泡,分别找到最大值和最小值,如此可使排序的轮数减少一半。

    改进代码如下:

    public void maoPao2(int[] array){
            long count = 0; //循环次数
            if(null == array)
                return;
            int low = 0;
            int high = array.length - 1;
            int temp;   //临时变量
            while (low < high){
                //正向冒泡   选出最大的
                for (int i=low; i<high; i++){
                    if (array[i] > array[i+1]){ //如果前一位大于后一位,交换位置
                        temp = array[i+1];
                        array[i+1] = array[i];
                        array[i] = temp;
                    }
                    count++;
                }
                high--;
    
                //反向冒泡  选出最小的
                for(int i=high; i>low; i--){
                    if(array[i] < array[i-1]){ //如果后一位小于前一位,交换位置
                        temp = array[i-1];
                        array[i-1] = array[i];
                        array[i] = temp;
                    }
                    count++;
                }
                low++;
    
    
            }
    
    
    }

    效率分析

    少量数据

    public static void  main(String[] args){
            PaiXu paiXu = new PaiXu();
            int[] array = {4,2,7,1,9,6,3,8,5};    
    
            long start = System.currentTimeMillis();
            paiXu.maoPao(array.clone());
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("********maoPao排序完成************用时:" + (end - start));
    
            long start2 = System.currentTimeMillis();
            paiXu.maoPao2(array.clone());
            long end2 = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("********maoPao2排序完成************用时:" + (end2 - start2));
    
        }

    结果:

    1 2 3 4 5 6 7 8 9
    ********maoPao排序完成************用时:0
    1 2 3 4 5 6 7 8 9
    ********maoPao2排序完成************用时:0

    大量数据

    /**
         *创建一个数据
         *
         */
        public int[] newArr(){
            int[] arr =  new int[100000];  //构建一个空的一维数组
            for(int i=0;i<arr.length;i++){
                int temp =  (int)(Math.random()*100000)+1;//随机产生一个 1~10 的整数
                arr[i] = temp;//将产生的数添加到数组
            }
    
            return arr;
        }
    
    
    public static void  main(String[] args){
            PaiXu paiXu = new PaiXu();
            int[] array = paiXu.newArr();
    
            long start = System.currentTimeMillis();
            paiXu.maoPao(array.clone());
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("********maoPao排序完成************用时:" + (end - start));
    
            long start2 = System.currentTimeMillis();
            paiXu.maoPao2(array.clone());
            long end2 = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("********maoPao2排序完成************用时:" + (end2 - start2));
    
        }

    结果:

    1 4 7 8 8 8 9 9 10 11 13 15 15 15 16 17 18 19 19 20 22 24 26 27 29 29 31 32 34 35
    ********maoPao排序完成************用时:18709
    1 4 7 8 8 8 9 9 10 11 13 15 15 15 16 17 18 19 19 20 22 24 26 27 29 29 31 32 34 35
    ********maoPao2排序完成************用时:12633

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