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1.1冒泡排序
1. 算法步骤 3.什么时候最快
4. 什么时候最慢
5.代码实现
1.2选择排序
1. 算法步骤 2. 动图演示
3.代码实现 1.3 插入排序
1. 算法步骤
2. 动图演示
3. 算法实现
1.4 希尔排序
1. 算法步骤
2. 动图演示 3.代码实现
1.5 归并排序
1. 算法步骤 2…目录
1.1冒泡排序
1. 算法步骤 3.什么时候最快
4. 什么时候最慢
5.代码实现
1.2选择排序
1. 算法步骤 2. 动图演示
3.代码实现 1.3 插入排序
1. 算法步骤
2. 动图演示
3. 算法实现
1.4 希尔排序
1. 算法步骤
2. 动图演示 3.代码实现
1.5 归并排序
1. 算法步骤 2. 动图演示 3.代码实现 1.1冒泡排序 冒泡排序Bubble Sort也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列一次比较两个元素如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换也就是说该数列已经排序完成。
1. 算法步骤
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样的工作从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后最后的元素会是最大的数。针对所有的元素重复以上的步骤除了最后一个。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤直到没有任何一对数字需要比较。3.什么时候最快
当输入的数据已经是正序时。
4. 什么时候最慢
当输入的数据是反序时
5.代码实现 public class BubbleSort implements IArraySort {Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝不改变参数内容int[] arr Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);for (int i 1; i arr.length; i) {// 设定一个标记若为true则表示此次循环没有进行交换也就是待排序列已经有序排序已经完成。boolean flag true;for (int j 0; j arr.length - i; j) {if (arr[j] arr[j 1]) {int tmp arr[j];arr[j] arr[j 1];arr[j 1] tmp;flag false;}}if (flag) {break;}}return arr;}
}
1.2选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。
1. 算法步骤
首先在未排序序列中找到最小大元素存放到排序序列的起始位置。再从剩余未排序元素中继续寻找最小大元素然后放到已排序序列的末尾。重复第二步直到所有元素均排序完毕。2. 动图演示 3.代码实现
public class SelectionSort implements IArraySort {Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {int[] arr Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);// 总共要经过 N-1 轮比较for (int i 0; i arr.length - 1; i) {int min i;// 每轮需要比较的次数 N-ifor (int j i 1; j arr.length; j) {if (arr[j] arr[min]) {// 记录目前能找到的最小值元素的下标min j;}}// 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换if (i ! min) {int tmp arr[i];arr[i] arr[min];arr[min] tmp;}}return arr;}
} 1.3 插入排序
插入排序是一种最简单直观的排序算法它的工作原理是通过构建有序序列对于未排序数据在已排序序列中从后向前扫描找到相应位置并插入。
插入排序和冒泡排序一样也有一种优化算法叫做拆半插入。
1. 算法步骤
将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。从头到尾依次扫描未排序序列将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等则将待插入元素插入到相等元素的后面。
2. 动图演示 3. 算法实现
public class InsertSort implements IArraySort {Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝不改变参数内容int[] arr Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);// 从下标为1的元素开始选择合适的位置插入因为下标为0的只有一个元素默认是有序的for (int i 1; i arr.length; i) {// 记录要插入的数据int tmp arr[i];// 从已经排序的序列最右边的开始比较找到比其小的数int j i;while (j 0 tmp arr[j - 1]) {arr[j] arr[j - 1];j--;}// 存在比其小的数插入if (j ! i) {arr[j] tmp;}}return arr;}
}
1.4 希尔排序
希尔排序也称递减增量排序算法是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的
插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时效率高即可以达到线性排序的效率但插入排序一般来说是低效的因为插入排序每次只能将数据移动一位
希尔排序的基本思想是先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序待整个序列中的记录基本有序时再对全体记录进行依次直接插入排序。
1. 算法步骤
选择一个增量序列 t1t2……tk其中 ti tj, tk 1按增量序列个数 k对序列进行 k 趟排序每趟排序根据对应的增量 ti将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时整个序列作为一个表来处理表长度即为整个序列的长度。
2. 动图演示 3.代码实现
public static void shellSort(int[] arr) {int length arr.length;int temp;for (int step length / 2; step 1; step / 2) {for (int i step; i length; i) {temp arr[i];int j i - step;while (j 0 arr[j] temp) {arr[j step] arr[j];j - step;}arr[j step] temp;}}
}
1.5 归并排序
归并排序Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法Divide and Conquer的一个非常典型的应用。
作为一种典型的分而治之思想的算法应用归并排序的实现由两种方法
自上而下的递归所有递归的方法都可以用迭代重写所以就有了第 2 种方法自下而上的迭代
1. 算法步骤
申请空间使其大小为两个已经排序序列之和该空间用来存放合并后的序列设定两个指针最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置比较两个指针所指向的元素选择相对小的元素放入到合并空间并移动指针到下一位置重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。2. 动图演示 3.代码实现
public class MergeSort implements IArraySort {Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝不改变参数内容int[] arr Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);if (arr.length 2) {return arr;}int middle (int) Math.floor(arr.length / 2);int[] left Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle);int[] right Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length);return merge(sort(left), sort(right));}protected int[] merge(int[] left, int[] right) {int[] result new int[left.length right.length];int i 0;while (left.length 0 right.length 0) {if (left[0] right[0]) {result[i] left[0];left Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);} else {result[i] right[0];right Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);}}while (left.length 0) {result[i] left[0];left Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);}while (right.length 0) {result[i] right[0];right Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);}return result;}}
