Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中七種排序算法實(shí)現(xiàn)詳解
實(shí)現(xiàn)冒泡排序
冒泡排序是一種簡(jiǎn)單的排序算法,它重復(fù)地遍歷要排序的列表,比較相鄰的元素,并交換它們直到列表排序完成。冒泡排序的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n^2) ,在最壞的情況下需要進(jìn)行 n*(n-1)/2 次比較和交換操作。是一個(gè)穩(wěn)定排序。
具體步驟如下:
- 從列表的第一個(gè)元素開(kāi)始,依次比較相鄰的兩個(gè)元素,如果它們的順序不正確,則交換它們的位置。
- 繼續(xù)比較相鄰的元素,直到達(dá)到列表的末尾。
- 重復(fù)以上步驟,直到列表排序完成。
冒泡排序的詳解過(guò)程:
冒泡排序的過(guò)程可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的示意圖來(lái)說(shuō)明,假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)包含5個(gè)元素的列表進(jìn)行冒泡排序:
初始狀態(tài): [5, 3, 8, 2, 1]
第一輪冒泡:比較相鄰的元素并交換它們的位置,直到最大的元素被“冒泡”到列表的末尾。[3, 5, 2, 1, 8] ,[x, x, x, x, 8]所在的位置就是最終的位置,因此不需要再進(jìn)行交換了。
第二輪冒泡:同樣比較相鄰的元素并交換它們的位置,直到最大的元素被“冒泡”到列表的末尾。[3, 2, 1, 5, 8] , [x, x, x, 5, 8]所在的位置就是最終的位置,因此不需要再進(jìn)行交換了。
第三輪冒泡:同理,[2, 1, 3, 5, 8] , [x, x, 3, 5, 8] 所在的位置就是最終的位置,因此不需要再進(jìn)行交換了。
第四輪冒泡:[1, 2, 3, 5, 8] 完成排序了,一共需要進(jìn)行(數(shù)組長(zhǎng)度 - 1 )輪冒泡。
數(shù)組的順序?yàn)?[8,7,6,5,4,3,2,1] 來(lái)進(jìn)行冒泡排序的動(dòng)態(tài)演示過(guò)程:
代碼如下:
import java.util.Arrays; public class BubbleSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,10,7,4,8,3,2,6,9,5}; bubble(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } //冒泡排序 public static void bubble(int[] arr) { for (int i = 0;i < arr.length-1; i++) { for (int j = 0 ;j < arr.length-1-i;j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = temp; } } } } }
實(shí)現(xiàn)選擇排序
選擇排序(Selection Sort)是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法。選擇排序的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n^2) ,因?yàn)樵诿恳惠喼行枰M(jìn)行n次比較,找到最小元素。(默認(rèn)從小到大排序)
基本思想:每次從待排序的數(shù)據(jù)元素中選出最?。ɑ蜃畲螅┑囊粋€(gè)元素,然后放到已排序序列的末尾。內(nèi)層循環(huán)代表的是:當(dāng)前這次循環(huán)中,需要找到剩余數(shù)組中最小的元素;外層循壞代表的是:需要進(jìn)行多少次內(nèi)層循環(huán),才能將數(shù)組中的元素按從小到大排序完成。
舉例詳解選擇過(guò)程:
初識(shí)狀態(tài):[3, 44, 5, 27, 2, 50, 48]
第一輪選擇過(guò)程:記錄未排好序的元素 3 ,然后從元素 3 的后一個(gè)元素 44 出發(fā),尋找比 3 小的元素,如果找到了,則需要進(jìn)行交換;如果沒(méi)有找到,這說(shuō)明元素 3 就是當(dāng)前循環(huán)過(guò)程中最小的元素。當(dāng)前找到了比元素 3 小的元素 2 ,那么需要進(jìn)行交換。
第二輪選擇過(guò)程:因?yàn)樵?2 已經(jīng)排好序了,那么需要記錄從排好序元素的后一個(gè)元素 44 ,尋找的范圍是當(dāng)前記錄的元素的后一個(gè)元素開(kāi)始出發(fā)直到數(shù)組最后一個(gè)元素。同樣,重復(fù)以上操作,如果找到了比 44 要小的元素,需要進(jìn)行記錄 minIndex = i ,內(nèi)層循環(huán)結(jié)束后,最小的元素下標(biāo)為 minIndex,交換 44 與下標(biāo)為 minIndex 的元素。
第三輪選擇過(guò)程也是一樣流程,這里就不多贅述了......
選擇過(guò)程的動(dòng)態(tài)圖演示過(guò)程:
代碼如下:
import java.util.Arrays; public class SelectSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,10,7,4,8,3,2,6,9,5}; select1(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void select1(int[] arr) { for (int i = 0;i < arr.length - 1;i++) { int minIndex = i; for (int j = i + 1;j < arr.length;j++) { if (arr[j] < arr[minIndex]) { minIndex = j; } } if (i != minIndex) { swap(arr,i,minIndex); } } } public static void swap(int[] arr,int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }
選擇排序的改良升級(jí)
在選擇過(guò)程中,內(nèi)層循環(huán)每一次都是尋找最小的元素,這次改進(jìn)是在尋找最小元素的同時(shí),又找最大的元素,定義兩個(gè) letf ,right 指針,一開(kāi)始分別指向數(shù)組的左右兩邊。此時(shí)外層的循環(huán)條件:left < right 。一次內(nèi)層循環(huán)中找到了最小、最大元素,接著就分別于 left、right 下標(biāo)元素進(jìn)行交換,交換完之后,left++ ,right-- 。
一開(kāi)始 minIndex、maxIndex 都是從 left 開(kāi)始,從左到右進(jìn)行查找元素的。重點(diǎn)需要需要注意的是:假如最大的元素就是當(dāng)前的 left 下標(biāo)時(shí),且minIndex 與 left 進(jìn)行交換后,會(huì)導(dǎo)致 maxIndex 找的元素下標(biāo)就會(huì)發(fā)生變化,所以在下標(biāo) minIndex 與 left 交換完之后,需要判斷 maxInde == left 是否發(fā)生,如果發(fā)生了,那么 maxIndex 需要重新賦值為 maxIndex = minIndex 。
代碼如下:
import java.util.Arrays; public class SelectSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,10,7,4,8,3,2,6,9,5}; select2(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void swap(int[] arr,int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } public static void select2(int[] arr) { int left = 0; int right = arr.length-1; while (left < right) { int minIndex = left; int maxIndex = left; for (int i = left+1;i <= right; i++) { if (arr[i] < arr[minIndex]) { minIndex = i; } if (arr[i] > arr[maxIndex]) { maxIndex = i; } } swap(arr,minIndex,left); if (maxIndex == left) { maxIndex = minIndex; } swap(arr,maxIndex,right); left++; right--; } } }
實(shí)現(xiàn)堆排序
堆排序(Heap Sort)是一種高效的排序算法,它利用了堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)排序。堆是一種特殊的完全二叉樹(shù),分為最大堆和最小堆兩種類(lèi)型。在堆排序中,通常使用最大堆。堆排序的時(shí)間復(fù)雜度為 O(nlogn) ,并且是原地排序算法,不需要額外的存儲(chǔ)空間。
堆排序的基本思想:首先將待排序的數(shù)據(jù)構(gòu)建成一個(gè)最大堆,然后將堆頂元素(最大元素)與堆的最后一個(gè)元素交換,然后對(duì)剩余的元素重新調(diào)整為最大堆,重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到整個(gè)序列有序。
兩個(gè)動(dòng)作:首先是將數(shù)組中的元素構(gòu)建成一個(gè)大頂堆的形式,接著從堆的最后一個(gè)元素與堆頂元素進(jìn)行交換,再對(duì)當(dāng)前的堆頂元素進(jìn)行下潛處理,循環(huán)該過(guò)程即可。
堆排序的動(dòng)態(tài)演示過(guò)程:(該過(guò)程演示的是降序的排序過(guò)程,那么相反,建立一個(gè)小頂堆)
代碼如下:
建立大頂堆的代碼:下潛、交換元素
class Heap { int[] arr; int size = 0; public Heap(int[] arr) { this.arr = arr; this.size = arr.length; buildBigHeap(arr,size); heapSort(arr); } public void buildBigHeap(int[] arr,int size) { for (int i = size / 2 - 1; i >= 0 ; i--) { down(i,size); } } private void down(int i,int size) { int left = i * 2 + 1; int right = left + 1; int max = i; if (left < size && arr[max] < arr[left]) { max = left; } if (right < size && arr[max] < arr[right]) { max = right; } if (max != i) { swap(arr,max,i); down(max,size); } } private void swap(int[] arr,int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }
堆排序的完整代碼:
import java.util.Arrays; public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,10,7,4,8,3,2,6,9,5}; Heap heap = new Heap(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } } class Heap { int[] arr; int size = 0; public Heap(int[] arr) { this.arr = arr; this.size = arr.length; buildBigHeap(arr,size); heapSort(arr); } public void buildBigHeap(int[] arr,int size) { for (int i = size / 2 - 1; i >= 0 ; i--) { down(i,size); } } private void down(int i,int size) { int left = i * 2 + 1; int right = left + 1; int max = i; if (left < size && arr[max] < arr[left]) { max = left; } if (right < size && arr[max] < arr[right]) { max = right; } if (max != i) { swap(arr,max,i); down(max,size); } } private void swap(int[] arr,int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } public void heapSort(int[] arr) { for (int i = arr.length - 1; i > 0 ; i--) { swap(arr,i,0); down(0,i); } } }
實(shí)現(xiàn)插入排序
插入排序是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法,它的工作原理是通過(guò)構(gòu)建有序序列,對(duì)未排序的數(shù)據(jù)逐個(gè)進(jìn)行插入,從而達(dá)到排序的目的。插入排序的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n^2) ,在最壞情況下(逆序排列的數(shù)組),需要進(jìn)行 n*(n-1)/2 次比較和交換操作。插入排序適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)或部分有序的數(shù)據(jù)。是一個(gè)穩(wěn)定排序。
具體來(lái)說(shuō),插入排序的算法步驟如下:
1.從第一個(gè)元素開(kāi)始,該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序。
2.取出下一個(gè)元素,在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描。
3.如果該元素(已排序)大于新元素,將該元素移到下一位置。
4.重復(fù)步驟3,直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置。
5.將新元素插入到該位置后。
6.重復(fù)步驟2~5。
插入排序動(dòng)態(tài)圖演示過(guò)程:
代碼如下:
import java.util.Arrays; public class InsertSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,10,7,4,8,3,2,6,9,5}; insert(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void insert(int[] arr) { for (int i = 1; i < arr.length; i++) { int key = arr[i]; int j = i - 1; while(j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j+1] = arr[j]; j--; } arr[j+1] = key; } } }
實(shí)現(xiàn)希爾排序
希爾排序(Shell Sort)是一種改進(jìn)的插入排序算法,也被稱為“縮小增量排序”。它通過(guò)將數(shù)組分割成若干個(gè)子序列,對(duì)每個(gè)子序列進(jìn)行插入排序,最終進(jìn)行一次完整的插入排序得到有序序列。希爾排序的工作原理是通過(guò)逐步減小增量的方式,最終達(dá)到增量為1的插入排序。希爾排序的時(shí)間復(fù)雜度取決于增量序列的選擇,通常為 O(n logn) 。
希爾排序的算法步驟如下:
1. 選擇一個(gè)增量序列,通常為 n/2、n/4、n/8……直到增量為 1 。
2. 對(duì)每個(gè)增量進(jìn)行插入排序,即將數(shù)組分割成若干個(gè)子序列,對(duì)每個(gè)子序列進(jìn)行插入排序。
3. 逐步縮小增量,重復(fù)步驟 2 ,直到增量為 1 。
4. 最后進(jìn)行一次增量為 1 的插入排序,完成排序過(guò)程。
希爾排序的動(dòng)態(tài)演示過(guò)程:
代碼如下:
import java.util.Arrays; public class ShellSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {8,9,1,7,2,3,5,4,6,0}; shell(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void shell(int[] arr) { int size = arr.length; for (int gap = size >> 1;gap >= 1; gap >>= 1) { for (int i = gap; i < size;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; } } } }
實(shí)現(xiàn)歸并排序
歸并排序(Merge Sort)是一種經(jīng)典的分治算法,它的基本思想是將待排序的數(shù)組遞歸地分成兩個(gè)子數(shù)組,分別對(duì)兩個(gè)子數(shù)組進(jìn)行排序,然后將兩個(gè)已排序的子數(shù)組合并成一個(gè)有序的數(shù)組。歸并排序的過(guò)程可以描述為“分而治之”。
歸并排序是一種穩(wěn)定的排序算法,它的時(shí)間復(fù)雜度始終為 O(n log n) ,這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的性能。然而,歸并排序的空間復(fù)雜度較高,因?yàn)樗枰~外的空間來(lái)存儲(chǔ)臨時(shí)數(shù)組。
遞歸實(shí)現(xiàn)歸并排序
歸并排序的算法步驟如下:
1. 分:將待排序的數(shù)組分成兩個(gè)子數(shù)組,直到子數(shù)組的長(zhǎng)度為1。
2. 治:對(duì)每個(gè)子數(shù)組進(jìn)行遞歸排序,直到子數(shù)組有序。
3. 合:將兩個(gè)有序的子數(shù)組合并成一個(gè)有序的數(shù)組。
使用遞歸實(shí)現(xiàn)歸并的動(dòng)態(tài)演示過(guò)程:
代碼如下:
import javax.print.DocFlavor; import java.lang.reflect.Array; import java.util.Arrays; import java.util.IllegalFormatCodePointException; public class mergeSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,10,7,4,8,3,2,6,9,5}; int[] a = new int[arr.length]; //spilt(arr,0, arr.length - 1,a); //merge(arr); spiltInsert(arr,0,arr.length,a); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } //使用遞歸實(shí)現(xiàn)歸并排序 public static void spilt(int[] arr,int left,int right, int[] a) { if (left == right) { return; } //分 int mid = (left + right) >>> 1; spilt(arr,left,mid,a); spilt(arr,mid+1,right,a); //合 mergeArr(arr,left,mid,mid + 1,right,a); System.arraycopy(a,left,arr,left,right - left + 1); } //非遞歸實(shí)現(xiàn)兩個(gè)有序數(shù)組合并 public static void mergeArr(int[] arr,int i,int iEnd,int j,int jEnd,int[] a) { int k = i; while(i <= iEnd && j <= jEnd) { if (arr[i] < arr[j]) { a[k] = arr[i]; i++; }else { a[k] = arr[j]; j++; } k++; } if (i > iEnd) { System.arraycopy(arr,j,a,k,jEnd - j + 1); } if (j > jEnd) { System.arraycopy(arr,i,a,k,iEnd - i + 1); } } }
使用非遞歸實(shí)現(xiàn)歸并排序
非遞歸歸并排序的關(guān)鍵是正確地計(jì)算子數(shù)組的大小并進(jìn)行合并操作,直到整個(gè)數(shù)組都被合并為一個(gè)有序序列。
以下是非遞歸歸并排序的主要步驟:
1. 從數(shù)組中的每個(gè)元素開(kāi)始,將其視為一個(gè)大小為1的有序序列。
2. 通過(guò)迭代,將相鄰的有序序列合并為更大的有序序列,直到整個(gè)數(shù)組變?yōu)橐粋€(gè)有序序列。
3. 在每次迭代中,合并的子數(shù)組大小以指數(shù)級(jí)增加,直到整個(gè)數(shù)組都被合并為一個(gè)有序序列。
代碼如下:
//使用非遞歸實(shí)現(xiàn)歸并排序 public static void merge(int[] arr) { int n = arr.length;; int[] a = new int[n]; for (int width = 1;width < n ;width *= 2) { //[left,right] 分別代表帶合并區(qū)間的左右邊界 for (int left = 0;left < n; left = left + 2 * width) { int right = Math.min(left + 2 * width - 1,n - 1); int m = Math.min(left + width - 1,n - 1); mergeArr(arr,left,m,m+1,right,a); } System.arraycopy(a,0,arr,0,n); } } //非遞歸實(shí)現(xiàn)兩個(gè)有序數(shù)組合并 public static void mergeArr(int[] arr,int i,int iEnd,int j,int jEnd,int[] a) { int k = i; while(i <= iEnd && j <= jEnd) { if (arr[i] < arr[j]) { a[k] = arr[i]; i++; }else { a[k] = arr[j]; j++; } k++; } if (i > iEnd) { System.arraycopy(arr,j,a,k,jEnd - j + 1); } if (j > jEnd) { System.arraycopy(arr,i,a,k,iEnd - i + 1); } }
遞歸歸并排序與插入排序
即集合了遞歸排序的優(yōu)點(diǎn)與插入排序的優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)更加高效排序。
代碼如下:
//遞歸歸并 + 插入排序 public static void spiltInsert(int[] arr,int left,int right,int[] a) { if (right - left <= 32) { insert(arr,left,right); return; } int m = (left + right) >>> 1; spiltInsert(arr,left,m,a); spiltInsert(arr,m+1,right,a); mergeArr(arr,left,m,m+1,right,a); System.arraycopy(a,left,arr,left,right-left+1); } //插入排序 public static void insert(int[] arr,int left, int right) { for (int i = left + 1; i < right; i++) { int key = arr[i]; int j = i - 1; while (j >= left && arr[j] > key) { arr[j+1] = arr[j]; j--; } arr[j+1] = key; } }
快速排序
快速排序是一種常用的排序算法,它基于分治的思想。快速排序的基本思想是選擇一個(gè)基準(zhǔn)值,然后將數(shù)組分割成兩部分,使得左邊的元素都小于基準(zhǔn)值,右邊的元素都大于基準(zhǔn)值。然后對(duì)左右兩部分分別進(jìn)行遞歸排序,直到整個(gè)數(shù)組有序。
以下是快速排序的主要步驟:
1.選擇一個(gè)基準(zhǔn)值(通常是數(shù)組中的第一個(gè)元素)。
2.將數(shù)組分割成兩部分,使得左邊的元素都小于基準(zhǔn)值,右邊的元素都大于基準(zhǔn)值。這一步稱為分區(qū)操作。
3. 遞歸地對(duì)左右兩部分進(jìn)行快速排序。
4. 當(dāng)左右兩部分都有序時(shí),整個(gè)數(shù)組也就有序了。
單邊循環(huán)快排
單邊循環(huán)快排的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n logn),空間復(fù)雜度為 O(logn)。單邊循環(huán)快排(也稱為荷蘭國(guó)旗問(wèn)題解法)是快速排序算法的一種實(shí)現(xiàn)方式,它通過(guò)使用單個(gè)指針在數(shù)組中進(jìn)行循環(huán)遍歷,實(shí)現(xiàn)數(shù)組的分區(qū)和排序。
代碼如下:
//單邊循環(huán)快排要點(diǎn): //選擇最右側(cè)元素作為基準(zhǔn)點(diǎn) //j 找比基準(zhǔn)點(diǎn)小的,i 找基準(zhǔn)點(diǎn)大的,一旦找到,二者進(jìn)行交換: // 交換時(shí)機(jī): j 找到小的,且與 i 不相等 // i 找到 >= 基準(zhǔn)點(diǎn)元素后,不應(yīng)自增 // 最后基準(zhǔn)點(diǎn)與 i 交換, i 即為基準(zhǔn)點(diǎn)最終索引 public static void quickSort(int[] arr) { recursion(arr,0,arr.length-1); } private static void recursion(int[] arr,int left,int right) { if (left >= right) { return; } //先找到基準(zhǔn)點(diǎn) int m = benchmark(arr,left,right); //切分基準(zhǔn)點(diǎn)兩側(cè) recursion(arr, left, m - 1); recursion(arr, m + 1, right); } private static int benchmark(int[] arr,int left,int right) { int temp = arr[right]; //i 找最大值、 j 找最小值,一旦 j 找到最小值且 j != i 就可以交換了 int i = left; int j = left; while (j < right) { if (arr[j] < temp) { if (i != j) { //交換 swap(arr,i,j); } i++; } j++; } swap(arr,i,right); return i; } private static void swap(int[] arr,int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; }
雙邊循環(huán)快排
雙邊循環(huán)快排是一種快速排序算法的實(shí)現(xiàn)方式,它通過(guò)不斷地將數(shù)組分割成兩部分并對(duì)每一部分進(jìn)行遞歸排序來(lái)實(shí)現(xiàn)排序。與單邊循環(huán)快排相比,雙邊循環(huán)快排在分割數(shù)組時(shí)使用兩個(gè)指針?lè)謩e從數(shù)組的兩端向中間移動(dòng),以實(shí)現(xiàn)更高效的分割操作。
雙邊循環(huán)快排的時(shí)間復(fù)雜度為 O(nlogn),空間復(fù)雜度為 O(logn)。它是一種高效的排序算法,在大多數(shù)情況下都能夠快速地對(duì)數(shù)組進(jìn)行排序。
具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:
1. 選擇數(shù)組中的一個(gè)元素作為基準(zhǔn)值(通常選擇第一個(gè)元素)。
2. 設(shè)置兩個(gè)指針,一個(gè)指向數(shù)組的起始位置,另一個(gè)指向數(shù)組的末尾位置。
3. 從起始位置開(kāi)始,找到第一個(gè)大于基準(zhǔn)值的元素,并將其位置記錄下來(lái)。
4. 從末尾位置開(kāi)始,找到第一個(gè)小于基準(zhǔn)值的元素,并將其位置記錄下來(lái)。
5. 交換這兩個(gè)元素的位置,然后繼續(xù)尋找下一個(gè)需要交換的元素,直到兩個(gè)指針相遇。
6. 將基準(zhǔn)值與指針相遇的位置的元素交換位置,這樣基準(zhǔn)值左邊的元素都小于基準(zhǔn)值,右邊的元素都大于基準(zhǔn)值。
7. 對(duì)基準(zhǔn)值左右兩個(gè)子數(shù)組分別進(jìn)行遞歸排序。
代碼如下:
//雙邊循環(huán)快排要點(diǎn): //選擇最左側(cè)元素作為基準(zhǔn)點(diǎn) //j 找比基準(zhǔn)點(diǎn)小的, i 找比基準(zhǔn)點(diǎn)大的,一旦找到,二者進(jìn)行交換 // i 從左向右 // j 從右先左 // 最后基準(zhǔn)點(diǎn)與 i 交換, i 即為基準(zhǔn)點(diǎn)最終索引 public static void quickSort1(int[] arr) { recursion1(arr,0,arr.length-1); } private static void recursion1(int[] arr,int left,int right) { if (left >= right) { return; } int m = benchmark1(arr,left,right); recursion1(arr,left,m - 1); recursion1(arr,m + 1,right); } private static int benchmark1(int[] arr,int left,int right) { int temp = arr[left]; int i = left; int j = right; while (i < j) { while (i < j && temp < arr[j]) { j--; } while (i < j && temp >= arr[i]) { i++; } swap(arr,i,j); } swap(arr,left,i); return i; } private static void swap(int[] arr,int i,int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; }
快速排序的改良升級(jí)
考慮快排時(shí),遇到的重復(fù)元素過(guò)多而進(jìn)行改良。
代碼如下:
public static void quickSort1(int[] arr) { recursion1(arr,0,arr.length-1); } private static void recursion1(int[] arr,int left,int right) { if (left >= right) { return; } int m = benchmark2(arr,left,right); recursion1(arr,left,m - 1); recursion1(arr,m + 1,right); } //考慮快排時(shí),遇到的重復(fù)元素過(guò)多而進(jìn)行改良 private static int benchmark2(int[] arr,int left,int right) { int temp = arr[left]; int i = left + 1; int j = right; while(i <= j) { while(i <= j && arr[i] < temp) { i++; } while (i <= j && arr[j] > temp ) { j--; } if (i <= j) { swap(arr,i,j); i++; j--; } } swap(arr,left,j); return j; }
到此這篇關(guān)于Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中七種排序算法實(shí)現(xiàn)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java排序算法內(nèi)容請(qǐng)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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