java幾種排序算法的實現(xiàn)及簡單分析
本文實例講述了java幾種排序算法的實現(xiàn)及簡單分析。分享給大家供大家參考。具體如下:
package test; public class first { /*普通的插入排序*/ public void insertSort(int[] list) { int i, j; list[0] = -999; //相當(dāng)于設(shè)置一個監(jiān)視哨兵,不用判斷是否越界, //但要求數(shù)組從第二個數(shù)開始即i=1開始存儲 for (i = 1; i < list.length; i++) { j = i; while (list[j] < list[j - 1]) { int temp = list[j]; list[j] = list[j - 1]; list[j - 1] = temp; j = j - 1; } } } /*折半插入,在直接插入的基礎(chǔ)上,添加二叉查找*/ public void binInsertSort(int[] r, int low, int high) { for (int i = low + 1; i <= high; i++) { int temp = r[i]; // 保存待插入元素 int hi = i - 1; int lo = low; // 設(shè)置初始區(qū)間 while (lo <= hi) { // 折半確定插入位置 int mid = (lo + hi) / 2; if (temp < r[mid]) hi = mid - 1; else lo = mid + 1; } for (int j = i - 1; j > hi; j--) r[j + 1] = r[j]; // 移動元素 r[hi + 1] = temp; // 插入元素 } } /*希爾排序或shell */ public void shellSort(int[] r, int low, int high, int[] delta){ for (int k=0;k<delta.length;k++) shellInsert(r, low, high, delta[k]); } private void shellInsert(int[] r, int low, int high, int deltaK){ for (int i=low+deltaK; i<=high; i++) if (r[i]<r[i-deltaK]){ int temp = r[i]; int j = i-deltaK; for(; j>=low&&temp<r[j]; j=j-deltaK) r[j+deltaK] = r[j]; r[j+deltaK] = temp; } } /*簡單的選擇交換*/ public void selectSort(int[] r, int low, int high) { for (int k = low; k < high - 1; k++) { // 作n-1 趟選取 int min = k; for (int i = min + 1; i <= high; i++) // 選擇關(guān)鍵字最小的元素 if (r[i] < r[min]) min = i; if (k != min) { int temp = r[k]; // 關(guān)鍵字最小的元素與元素r[k]交換 r[k] = r[min]; r[min] = temp; }// end of if } } /*堆排序-大頂堆*/ public void heapSort(int[] r){ int n = r.length - 1; for (int i=n/2; i>=1; i--) heapAdjust(r,i,n); for (int i=n; i>1; i--){ int temp = r[1]; r[1] = r[i]; r[i] = temp; heapAdjust(r,1,i-1); } } //調(diào)整堆 private void heapAdjust(int[] r, int low, int high){ int temp = r[low]; for (int j = 2 * low; j <= high; j = j * 2) { if (j < high && r[j] < r[j + 1]) j++; if (temp > r[j]) break; r[low] = r[j]; low = j; } r[low] = temp; } public static void main(String[] args) { first fs = new first(); int[] a = { 100, 9, 8, 9, 9, 7, 7, 0, 0, 99, 55, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 }; int[] k={5,3,1}; // fs.insertSort(a); //fs.binInsertSort(a, 0, a.length - 1); //fs.shellSort(a, 0,a.length-1,k); //fs.selectSort(a, 0, a.length-1); fs.heapSort(a); for (int i = 0; i < a.length; i++) { System.out.println(a[i]); } } }
插入排序、交換排序、選擇排序、歸并排序等排序方法,都有一個共同的特點,那就是它們都是通過比較元素的大小來確定元素之間的相對位置的,即上述排序方法都是基于比較的排序方法。下面,我們就基于比較的排序方法進行一個對比和總結(jié)。
我們主要從算法的平均時間復(fù)雜度、最壞時間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度以及排序的穩(wěn)定性等方面,對各中排序方法加以比較。
排序方法 平均時間復(fù)雜度最壞時間復(fù)雜度空間復(fù)雜度 穩(wěn)定性
直接插入排序 Ο(n2) Ο(n2) Ο(1) 穩(wěn)定
起泡排序 Ο(n2) Ο(n2) Ο(1) 穩(wěn)定
快速排序 Ο(n log n) Ο(n2) Ο(log n) 不穩(wěn)定
簡單選擇排序 Ο(n2) Ο(n2) Ο(1) 不穩(wěn)定
堆排序 Ο(n log n) Ο(n log n) Ο(1) 不穩(wěn)定
歸并排序 Ο(n log n) Ο(n log n) Ο(n) 穩(wěn)定
從時間性能上看,快速排序是所有排序算法中實際性能最好的,然而快速排序在最壞情況下的時間性能不如堆排序和歸并排序。這一點可以通過對快速排序進行改進來避免,一種通過隨機選擇樞軸元素的隨機快速排序,可以使得出現(xiàn)最壞情況出現(xiàn)的幾率非常小,在實際的運用中可以認(rèn)為不存在。在堆排序和歸并排序的比較中,當(dāng)n 較大時,歸并排序所需時間較少,然而它需要較多的輔助存儲空間。
從方法穩(wěn)定性上來看,大多數(shù)時間復(fù)雜度為Ο(n2)的排序均是穩(wěn)定的排序方法,除簡單選擇排序之外。而多數(shù)時間性能較好的排序方法,例如快速排序、堆排序、希爾排序都是不穩(wěn)定的。一般來說,排序過程中的比較是在相鄰的兩個元素之間進行的排序方法是穩(wěn)定的。
并且,排序方法的穩(wěn)定性是由方法本身決定的,對于不穩(wěn)定的排序方法而言,不管其描述形式如何,總能找到一種不穩(wěn)定的實例。
綜上所述,上面討論的所有排序方法中,沒有哪一個是絕對最優(yōu)的,在實際的使用過程中,應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同情況選擇適當(dāng)?shù)呐判蚍椒ā?/p>
希望本文所述對大家的java程序設(shè)計有所幫助。
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