常见排序算法及其实现(Binary，Insert、Select、Quick、Bubble.etc.Sort)

时间  2019-11-17
标签 常见 排序算法 及其 实现 binary insert select quick bubble.etc.sort bubble sort 栏目 SQL 繁體版
原文   原文链接

常见排序算法及其实现

说明

若是有幸能看到java

  • 一、本文中的代码是参考《Java编程思想》、某培训机构。
  • 二、文中的代码放Github了，有兴趣的能够看看，点个star鼓励下我。
  • 三、代码在Sublime中敲的，坑爹的GBK，注释了不少中文，一转码不能用了！！！
  • 四、重点在思想，而不是实现 。再次推荐《Java编程思想》
  • 五、若有拼写错误，还请谅解。本文只为本身复习使用，最后放了两个收藏很是有水准的文章连接。

数据结构之排序

排序：假设含有n个记录的序列{R1,R2,R3..,Rn}，其中的关键字序列为{K1,K2,K3...,Kn}。将这些记录从新排序为{Ri1,Ri2,Ri3,Rin} ,使得相应的关键字知足Ki1<=Ki2<=..<=Kim,这样的一种操做被称为排序。git

一般来讲，排序的目的是快速查找github

衡量排序算法的优点：算法

  • 一、时间复杂度：分析关键字的比较次数和记录的移动次数。
  • 二、空间复杂度：分析排序算法中须要多少辅助内存。
  • 三、若两个记录A和B的关键字相等，但排序后A、B、的前后次序保持不变，则称为这种排序算法是稳定的。

排序算法分类：内部排序和外部排序编程

  • 内部排序：整个排序过程不须要借助于外部存储器(如此攀等)，整个排序在内存中完成。
  • 外部排序：参与排序的数据很是多，数据量很是大，计算机没法把整个排序过程放在内存中完成，必须借助于外部存储器，外部排序最多见的是多路归并排序，能够认为外部排序由屡次内部所组成。

经常使用的内部排序api

  • 选择排序
    • 直接选择排序
    • 堆排序
  • 交换排序
    • 冒泡排序
    • 快速排序
  • 插入排序
    • 直接插入、折半插入
  • 归并排序
  • 桶式排序
  • 基数排序

选择排序

基本原理： 将待排序的元素分为已排序和未排序，依次将为排序的元素中最小的元素放入已排序的组中，数组

直接排序简单直观，但性能略差：堆排序是一种较为搞笑的选择排序。但实现起来略为复杂。数据结构

代码实现：性能

import java.util.Arrays.*;
//选择排序,
public class SelectSort{
	public static void selectSort(int[] data) {

		int arrayLength = data.length;
		for (int i = 0; i < arrayLength - 1 ; i++ ) {
			for (int j= i +1; j < arrayLength; j++ ) {
				if (data[i] > data[j]) {
					swap(data,i,j);
				}
			}
		}
		System.out.println("排序后 " + java.util.Arrays.toString(data));


	}

  //第一种经过临时变量来完成交换
  //注意这里能够用另一中一种方式
	static void swap(int[] data,int i,int j) {
			int tmp = data[i];
			data[i] = data[j];
			data[j] = tmp;
		}


	public static void main(String[] args) {
		int[] data = {3,4,2,6,8,1,9};
		selectSort(data);
	}
}
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改进版的选择排序：学习

//选择排序算法
//选择排序算法
//一、主要思想就是每次假设一个最小的值
public class SelectSort1 {
	public static void selectSort1(int[] data) {
		int arraylength = data.length;
		for (int i = 0; i < arraylength - 1; i++ ) {
			int minIndex = i;      //每次假设一个最小值下标
			for (int j = i + 1; j < arraylength ; j++ ) {
				if (data[minIndex] > data[j]) {
				minIndex = j;
				}
			}
			//判断须要交换的下标是否为本身
			if (minIndex != i) {
				 data[minIndex] = data[minIndex] + data[i];
                 date[i] = date[minIndex] - data[i];
                 data[minIndex] = data[minIndex] - data[i];
			}

		}
		//输出结果
		for (int d :data ) {
			System.out.println("排序以后：" + d);
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] data = {3,4,2,6,8,1,9};
		selectSort1(data);
	}
}

复制代码

直接选择排序效率分析

算法的时间效率：不管初始化状态如何，在第i趟排序中选择最小的元素，须要n-1次比较

算法的空间效率：空间效率较高，只须要一个附加程序单元用于交换，其空间效率为O(1)

算法的稳定性：不稳定

堆排序

资料和代码来自这家，有一种感受，年代越远，越重视基础。如今的培训呢？

堆排序就是把最大堆堆顶的最大数取出，将剩余的堆继续调整为最大堆，再次将堆顶的最大数取出，这个过程持续到剩余数只有一个时结束

  • 最大堆调整（Max-Heapify）：将堆的末端子节点做调整，使得子节点永远小于父节点
  • 建立最大堆（Build-Max-Heap）：将堆全部数据从新排序，使其成为最大堆
  • 堆排序（Heap-Sort）：移除位在第一个数据的根节点，并作最大堆调整的递归运算

这个有点难啊，下一个。回来再来看。

冒泡排序

相邻两元素进行比较，若有须要则进行交换，每完成一次循环就将最大元素排在前面(从小到大排序)下一次循环是将其余的数进行相似的比较。

代码实现：

//冒泡排序
public class BubbleSort {
	static void sort(int[] data) {
		int len = data.length;
		for (int i = 0; i < len - 1; i++ ) {
			for (int j = 0 ; j < len - 1 - i; j++ ) {
				if (data[j] > data[j + 1]) {
					swap(data,j,j+1);
				}
			}
		}

	}
	static void swap(int[] data,int i,int j) {
		int tmp = data[i];
		data[i] = data[j];
		data[j] = tmp;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] data = {4,2,6,8,2,1,0};
		sort(data);
		for(int d : data) {
			System.out.print("->" + d);
		}
	}
}
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冒泡排序效率分析：

  • 算法的时间效率：从冒泡排序的算法能够看出，若待排序的元素为正序，则只需进行一趟排序，比较次数为n-1次，移动元素次数为0；若待排序的元素为逆序，则须要进行n-1趟排序.
  • 算法的空间效率：空间效率很高，只须要一个附加程序单元用于交换，其空间效率为O(1)
  • 算法的稳定性：稳定

快速排序

快速排序(Quick Sorting)基本思想是：任取待排序序列中的某个元素为界点，经过一次划分，将待排序元素分为左右两个子序列，左子序列元素的排列序列均小于界点元素的排序码，右子序列的排序码则大于或等于界点的排序码，而后分别对两个字序列继续进行划分，直至每个序列只有一个元素为止。

必定要认真啊，认真啊，认真啊！！！ 代码实现：

//快速排序
public class QuickSort {
	private static void swap(int[] data,int i,int j) {
		int tmp = data[i];
		data[i] = data[j];
		data[j] = tmp;
	}

	private static void subSort(int[] data,int start,int end) {
		if (start < end) {
		 int base = data[end];

		 int i = start;
		 int j = end + 1;

		 while(true) {
		 	while(i < end && data[++i] <= base) ;
		 	while(j > start && data[--j] >= base);
		 	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(int[] data) {
		subSort(data,0,data.length - 1);
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] data = {9,5,6,88};
		quickSort(data);
		System.out.print(java.util.Arrays.toString(data));
	}
}
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插入排序

基本思想：每次将一个待排序的元素，按其关键字的大小插入到前面已经排好序的子序的合适位置，直到所有记录插入完成。

* 插入算法.
* 1,从后向前找到合适的位置插入
* 基本思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排好的子序列的合适位置
* 直到所有插入为止
*/
public class InsertSort {
   public static void main(String[] args) {
       //待排序的数列
       int[] nums = {43, 23, 64, 24, 34, 78, 32};
       //控制比较的轮数
       for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
           //记录操做数
           int temp = nums[i];
           int j = 0;
           for (j = i - 1; j >= 0; j--) {
               //后一个和前一个比较，若是前面的大，则把前面的赋值到后面。
               if (nums[j] > temp) {
                   nums[j+1] = nums[j];
               } else {
                   break;
               }
           }
           if (nums[j + 1] != temp) {
               nums[j + 1] = temp;
           }
       }
       //输出结果
       for(int n : nums) {
           System.out.println(n);
       }
   }
}

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直接插入排序：

直接插入排序 的基本思想：把n个待排序的元素堪称为一个有序表和无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中有n-1个元素，排序过程当中每次从无序表中取出第一个元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。

代码实现：

//直接插入排序
public class InsertSort {
	public static void insertSort(int[] data) {
		int arrayLength = data.length;
		for (int i = 1; i < arrayLength; i++) {
			int tmp = data[i];

			if (data[i] < data[i -1]) {
				int j = i - 1;
				for (;j >=0 && data[j] > tmp; j-- ) {
					data[j + 1] = data[j];
				}
				data[j + 1] = tmp;
			}

		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		int[] data = {5,2,6,9};
		insertSort(data);
		for (int d :data ) {
			System.out.print(" " + d);

		}
	}
}
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折半插入排序

  • 折半插入排序是对直接插入排序的简单改进。
  • 此处介绍的折半插入，其实就是经过不断地折半来快速肯定第i个元素的插入位置，这其实是一种查找算法：折半查找。Java的Arrays类里的binarySearch()方法，就是折半查找的实现，用于从指定数组中查找指定元素，前提是该数组已经处于有序状态。
  • 与直接插入排序的效果相同，只是更快了一些，由于折半插入排序能够更快地肯定第i个元素的插入位置

代码实现：

//折半插入排序
public class BinaryInsertSort{
	public static void binaryInsertSort(int[] data) {
		int len = data.length;
		for (int i = 1; i < len; i++) {
			int tmp = data[i];
			int low = 0;
			int high = i - 1;
			while(low <= high) {
				int mid = (low + high) / 2;
				if (tmp > data[mid]) {
					low = mid + 1;
				}
				else {
					high = mid -1;
				}

			}for (int j = i;j > low ; j-- ) {
				data[j] = data[j - 1 ];
			}
			data[low] = tmp;
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] data = {5,2,7,3,9};
		binaryInsertSort(data);
		for (int d : data) {
			System.out.print(" " + d);
		}
	}
}
复制代码

/** * Created by guo on 2018/2/2. * 二分查找法(折半查找)：前提是在已经排好序的数组中，经过将待查找的元素 * 与中间索引值对应的元素进行比较，若大于中间索引值对应的元素，去右半边查找， * 不然，去左边查找。依次类推。直到找到位置；找不到返回一个负数 */
public class BinarySearchSort {
    public static void main(String[] args) {
        //必须保证数列是有序的
        int[] nums = {12, 32, 55, 67, 87, 98};
        int i = binarySearch(nums, 87);
        System.out.println("查找数的下标为：" + i);   //输出下标为4
    }

    /** * 二分查找算法 * * @param nums * @param key * @return */
    public static int binarySearch(int[] nums, int key) {
        int start = 0;             //开始下标
        int end = nums.length - 1; //结束下标
        while (start <= end) {     //开始位置不能穿过结束位置 --start-->|<--end--
            int middle = (start + end) / 2;
            // 若是查找的key比中间的大，则去掉左边的值
            if (key > nums[middle]) {
                start = middle + 1;
             //若是查找的key比中间的小，则去掉右边的。
            } else if (key < nums[middle]) {
                end = middle - 1;             //结束位置须要向前移一位。
            } else {
                return middle;
            }
        }
        //找不到则返回-1
        return -1;
    }
}
复制代码

先到这里吧，后续还得多敲几遍，须要学习的太多了，gogogo。

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