Java?超詳細講解十大排序算法面試無憂

排序算法的穩(wěn)定性:
假定在待排序的記錄序列中,存在多個具有相同的關(guān)鍵字的記錄,如果排序以后,保證這些記錄的相對次序保持不變,即在原序列中,a[i]=a[j],且 a[i] 在 a[j] 之前,排序后保證 a[i] 仍在 a[j] 之前,則稱這種排序算法是穩(wěn)定的;否則稱為不穩(wěn)定的。

一.選擇排序
每次從待排序的元素中選擇最小的元素,依次和第1、2、3...位置的元素進行交換。這樣在數(shù)組前面的部分形成有序區(qū)域。每進行一次交換,有序區(qū)域長度加一。

public static void selectionSort(int[] arr){
//細節(jié)一:這里可以是arr.length也可以是arr.length-1
for (int i = 0; i < arr.length-1 ; i++) {
int mini = i;
for (int j = i+1; j < arr.length; j++) {
//切換條件,決定升序還是降序
if(arr[mini]>arr[j]) mini =j;
}
swap(arr,mini,i);
}
}二.冒泡排序
依次比較相鄰的兩個數(shù),如果順序錯誤就把他們交換過來,這樣的話,每一輪比較下來都可以把最大的數(shù)放到它應(yīng)該在的位置。(就像是把最大的氣泡冒到最上層一樣)
這里解釋一下順序錯誤的含義。我們按照按升序排序,后面的值應(yīng)該大于等于前面的值,如果不滿足的話,就交換。

public static void bubbleSort(int[] arr){
for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
//記錄本次有沒有進行交換的操作
boolean flag = false;
//保存在頭就動頭,保存在尾就動尾
for(int j =0 ; j < arr.length-1-i ; j++){
//升序降序選擇地
if(arr[j] > arr[j+1])
{
swap(arr,j,j+1);
flag = true;
}
}
//如果本次沒有進行交換操作,表示數(shù)據(jù)已經(jīng)有序
if(!flag){break;} //程序結(jié)束
}
}三.插入排序
插入排序其實可以理解為我們玩撲克時摸牌的過程,我們在摸牌的時候手里的牌總是有序的,每摸一張牌,就把這張牌插到它應(yīng)該在的位置。等所有的牌都摸完了以后,全部的牌就都有序了。

思考:數(shù)組前面形成了有序區(qū)域,那我查找當(dāng)前數(shù)字應(yīng)該插入位置的時候,用二分進行,是不是就可以把插入排序的復(fù)雜度優(yōu)化到O(nlogn)了呀?
二分倒是可以log的復(fù)雜度找到位置。 關(guān)鍵是如果用數(shù)組存儲的話,插入的時候數(shù)據(jù)后移還是O(n)的復(fù)雜度。如果用鏈表的話,找到位置插入是O(1)的了,但是鏈表也沒辦法二分呀。
public static void insertSort(int[] arr){
//從第二個數(shù)開始,把每個數(shù)依次插入到指定的位置
for(int i = 1 ; i < arr.length ; i++)
{
int key = arr[i];
int j = i-1;
//大的后移操作
while(j >= 0 && arr[j] > key)
{
arr[j+1] = arr[j];
j--;
}
arr[j+1] = key;
}
}四.希爾排序
希爾排序是Donald Shell于1959年提出的一種排序算法,是對直接插入排序的改進之后的高效版本。 希爾排序需要準(zhǔn)備一組數(shù)據(jù)作為增量序列。
這組數(shù)據(jù)需要滿足以下三個條件:
1. 數(shù)據(jù)遞減排列
2. 數(shù)據(jù)中的最大值小于待排序數(shù)組的長度
3. 數(shù)據(jù)中的最小值是1。
只要滿足上述要求的數(shù)組都可以作為增量序列,但是不同的增量序列會影響到排序的效率。這里我們用{5,3,1}作為增量序列來進行講解

實現(xiàn)優(yōu)化的原因:減少數(shù)據(jù)量,使O(n)和O(n^2)的差距并不大
public static void shellSort(int[] arr){
//分塊處理
int gap = arr.length/2; //增量
while(1<=gap)
{
//插入排序:只不過是與增量位交換
for(int i = gap ; i < arr.length ; i++)
{
int key = arr[i];
int j = i-gap;
while(j >= 0 && arr[j] > key)
{
arr[j+gap] = arr[j];
j-=gap;
}
arr[j+gap] = key;
}
gap = gap/2;
}
}五.堆排序
是一棵完全二叉樹,分為大根堆、小根堆兩種
可以O(shè)(1)取最大/小值,可以O(shè)(logn)刪除最大/小值,可以O(shè)(logn)插入元素
MIN-HEAPIFY(i)操作:
我們假設(shè)完全二叉樹中某節(jié)點 i 的左子樹和右子樹都滿足小根堆的性質(zhì),假設(shè) i 節(jié)點的左孩子是 left_i,i 節(jié)點的右孩子是 rig?t_i。那如果 a[i] 大于 a[left_i] 或 a[rig?t_i] 的話,那以 i 節(jié)點為根節(jié)點的整棵子樹就不滿足小根堆的性質(zhì)了,我們現(xiàn)在要進行一個操作:把以 i 為根節(jié)點的這棵子樹調(diào)整成小根堆。

//堆排序
public static void heapSort(int[] arr){
//開始調(diào)整的位置為最后一個葉子節(jié)點
int start = (arr.length - 1)/2;
//從最后一個葉子節(jié)點開始遍歷,調(diào)整二叉樹
for (int i = start; i >= 0 ; i--){
maxHeap(arr, arr.length, i);
}
for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--){
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
maxHeap(arr, i, 0);
}
}
//將二叉樹調(diào)整為大頂堆
public static void maxHeap(int[] arr, int size, int index){
//建立左子節(jié)點
int leftNode = 2 * index + 1;
//建立右子節(jié)點
int rightNode = 2 * index + 2;
int maxNode = index;
//左子節(jié)點的值大于根節(jié)點時調(diào)整
if (leftNode < size && arr[leftNode] > arr[maxNode]){
maxNode = leftNode;
}
//右子節(jié)點的值大于根節(jié)點時調(diào)整
if (rightNode < size && arr[rightNode] > arr[maxNode]){
maxNode = rightNode;
}
if (maxNode != index){
int temp = arr[maxNode];
arr[maxNode] = arr[index];
arr[index] = temp;
//交換之后可能會破壞原來的結(jié)構(gòu),需要再次調(diào)整
//遞歸調(diào)用進行調(diào)整
maxHeap(arr, size, maxNode);
}
}我使用的是大根堆,排序的過程歸根下來就是:先左底根后右底根(看自己怎么寫)->每個根向上在向下。(左右上下)
六.歸并排序
歸并排序是分治法的典型應(yīng)用,先來介紹一下分治法,分治法是把一個復(fù)雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題,再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題規(guī)模很小可以直接求解,再將子問題的解進行合并來得到原問題的解。

歸并排序分解子問題的過程就是每一次把數(shù)組分成2份,直到數(shù)組的長度為1(因為只有一個數(shù)字的數(shù)組是有序的)。然后再將相鄰的有序數(shù)組合并成一個有序數(shù)組。直到全部合到一起,整個數(shù)組就排序完畢了。 現(xiàn)在要解決的問題就是如何把兩個有序的數(shù)組合并成一個有序的數(shù)組。其實就是每次比較兩個數(shù)組當(dāng)前最小的兩個元素,哪個小就選哪個
數(shù)組a | 數(shù)組b | 說明 | 答案數(shù)組 |
2,5,7 | 1,3,4 | 1<2,取1,數(shù)組b的指針后移 | 1 |
2,5,7 | 1,3,4 | 2<3,取2,數(shù)組a的指針后移 | 1,2 |
2,5,7 | 1,3,4 | 3<5,取3,數(shù)組b的指針后移 | 1,2,3 |
2,5,7 | 1,3,4 | 4<5,取4,數(shù)組b的指針后移 | 1,2,3,4 |
2,5,7 | 1,3,4 | 數(shù)組b中沒有元素了,取5 | 1,2,3,4,5 |
2,5,7 | 1,3,4 | 數(shù)組b中沒有元素了,取7 | 1,2,3,4,5,7 |
public static void mergeSort(int[] arr, int low, int high){
int middle = (high + low)/2;
if (low < high){
//遞歸排序左邊
mergeSort(arr, low, middle);
//遞歸排序右邊
mergeSort(arr, middle +1, high);
//將遞歸排序好的左右兩邊合并
merge(arr, low, middle, high);
}
}
public static void merge(int[] arr, int low, int middle, int high){
//存儲歸并后的臨時數(shù)組
int[] temp = new int[high - low + 1];
int i = low;
int j = middle + 1;
//記錄臨時數(shù)組中存放數(shù)字的下標(biāo)
int index = 0;
while (i <= middle && j <= high){
if (arr[i] < arr[j]){
temp[index] = arr[i];
i++;
} else {
temp[index] = arr[j];
j++;
}
index++;
}
//處理剩下的數(shù)據(jù)
while (j <= high){
temp[index] = arr[j];
j++;
index++;
}
while (i <= middle){
temp[index] = arr[i];
i++;
index++;
}
//將臨時數(shù)組中的數(shù)據(jù)放回原來的數(shù)組
for (int k = 0; k < temp.length; ++k){
arr[k + low] = temp[k];
}
}七.快速排序
快速排序的工作原理是:從待排序數(shù)組中隨便挑選一個數(shù)字作為基準(zhǔn)數(shù),把所有比它小的數(shù)字放在它的左邊,所有比它大的數(shù)字放在它的右邊。然后再對它左邊的數(shù)組和右邊的數(shù)組遞歸進行這樣的操作。
全部操作完以后整個數(shù)組就是有序的了。 把所有比基準(zhǔn)數(shù)小的數(shù)字放在它的左邊,所有比基準(zhǔn)數(shù)大的數(shù)字放在它的右邊。這個操作,我們稱為“劃分”(Partition)。

//快速排序
public static void QuickSort1(int[] arr, int start, int end){
int low = start, high = end;
int temp;
if(start < end){
int guard = arr[start];
while(low != high){
while(high > low && arr[high] >= guard) high--;
while(low < high && arr[low] <= guard) low++;
if(low < high){
temp = arr[low];
arr[low] = arr[high];
arr[high] = temp;
}
}
arr[start] = arr[low];
arr[low] = guard;
QuickSort1(arr, start, low-1);
QuickSort1(arr, low+1, end);
}
}
//快速排序改進版(填坑法)
public static void QuickSort2(int[] arr, int start, int end){
int low = start, high = end;
if(start < end){
while(low != high){
int guard = arr[start];//哨兵元素
while(high > low && arr[high] >= guard) high--;
arr[low] = arr[high];
while(low < high && arr[low] <= guard) low++;
arr[high] = arr[low];
}
arr[low] = guard;
QuickSort2(arr, start, low-1);
QuickSort2(arr, low+1, end);
}
}八.鴿巢排序
計算一下每一個數(shù)出現(xiàn)了多少次。舉一個例子,比如待排序的數(shù)據(jù)中1出現(xiàn)了2次,2出現(xiàn)了0次,3出現(xiàn)了3次,4出現(xiàn)了1次,那么排好序的結(jié)果就是{1.1.3.3.3.4}。

//鴿巢排序
public static void PigeonholeSort(int[] arr){
//獲取最大值
int k = 0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
k = Math.max(k,arr[i]);
}
//創(chuàng)建計數(shù)數(shù)組并且初始化為0
int[] cnt = new int[k+10];
for(int i = 0 ; i <= k ; i++) { cnt[i]=0; }
for(int i = 0 ; i < arr.length ;i++) { cnt[arr[i]]++; }
int j = 0;
for(int i = 0 ; i <=k ; i++)
{
while(cnt[i]!=0)
{
arr[j]=i;
j++;
cnt[i]--;
}
}
}鴿巢排序其實算不上是真正意義上的排序算法,它的局限性很大。只能對純整數(shù)數(shù)組進行排序,舉個例子,如果我們需要按學(xué)生的成績進行排序。是一個學(xué)生+分?jǐn)?shù)的結(jié)構(gòu)那就不能排序了。
九.計數(shù)排序
先考慮這樣一個事情:如果對于待排序數(shù)據(jù)中的任意一個元素 a[i],我們知道有 m 個元素比它小,那么我們是不是就可以知道排好序以后這個元素應(yīng)該在哪個位置了呢?(這里先假設(shè)數(shù)據(jù)中沒有相等的元素)。計數(shù)排序主要就是依賴這個原理來實現(xiàn)的。
比如待排序數(shù)據(jù)是{2,4,0,2,4} 先和鴿巢一樣做一個cnt數(shù)組{1,0,2,0,2} 0,1,2,3,4
此時cnt[i]表示數(shù)據(jù)i出現(xiàn)了多少次,
然后對cnt數(shù)組做一個前綴和{1,1,3,3,5} :0,1,2,3,4
此時cnt[i]表示數(shù)據(jù)中小于等于i的數(shù)字有多少個
待排序數(shù)組 | 計數(shù)數(shù)組 | 說明 | 答案數(shù)組ans |
2,4,0,2,4 | 1,1,3,3,5 | 初始狀態(tài) | null,null,null,null,null, |
2,4,0,2,4 | 1,1,3,3,5 | cnt[4]=5,ans第5位賦值,cnt[4]-=1 | null,null,null,null,4 |
2,4,0,2,4 | 1,1,3,3,4 | cnt[2]=3,ans第3位賦值,cnt[2]-=1 | null,null,2 null,4 |
2,4,0,2,4 | 1,1,2,3,4 | cnt[0]=1,ans第1位賦值,cnt[0]-=1 | 0,null,2,null,4 |
2,4,0,2,4 | 0,1,2,3,4 | cnt[4]=4,ans第4位賦值,cnt[4]-=1 | 0,null,2,4,4 |
2,4,0,2,4 | 0,1,2,3,3 | cnt[2]=2,ans第2位賦值,cnt[2]-=1 | 0,2,2,4,4 |
十.基數(shù)排序
基數(shù)排序是通過不停的收集和分配來對數(shù)據(jù)進行排序的。

- 因為是10進制數(shù),所以我們準(zhǔn)備十個桶來存分配的數(shù)。
- 最大的數(shù)據(jù)是3位數(shù),所以我們只需要進行3次收集和分配。
- 需要先從低位開始收集和分配(不可從高位開始排,如果從高位開始排的話,高位排好的順序會在排低位的時候被打亂,有興趣的話自己手寫模擬一下試試就可以了)
- 在收集和分配的過程中,不要打亂已經(jīng)排好的相對位置
比如按十位分配的時候,152和155這兩個數(shù)的10位都是5,并且分配之前152在155的前面,那么收集的時候152還是要放在155之前的。
//基數(shù)排序
public static void radixSort(int[] array) {
//基數(shù)排序
//首先確定排序的趟數(shù);
int max = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
if (array[i] > max) {
max = array[i];
}
}
int time = 0;
//判斷位數(shù);
while (max > 0) {
max /= 10;
time++;
}
//建立10個隊列;
List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
queue.add(queue1);
}
//進行time次分配和收集;
for (int i = 0; i < time; i++) {
//分配數(shù)組元素;
for (int j = 0; j < array.length; j++) {
//得到數(shù)字的第time+1位數(shù);
int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
queue2.add(array[j]);
queue.set(x, queue2);
}
int count = 0;//元素計數(shù)器;
//收集隊列元素;
for (int k = 0; k < 10; k++) {
while (queue.get(k).size() > 0) {
ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
array[count] = queue3.get(0);
queue3.remove(0);
count++;
}
}
}
}到此這篇關(guān)于Java 超詳細講解十大排序算法面試無憂的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 排序算法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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