JAVA排序汇总
2014-12-16 20:43
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* 关于排序方法的选择:
* (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;
* (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。
*
public class SortTest {
* 初始化测试数组的方法
* @return 一个初始化好的数组
public int[] createArray() {
Random
random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
array[i]
= random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减,保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
* 打印数组中的元素到控制台
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
* 交换数组中指定的两元素的位置
private void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x]
= data[y];
data[y] = temp;
}
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法:相邻两元素进行比较,如有需要则进行交换,每完成一次循环就将最大元素排在最后(如从小到大排序),下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/2;交换次数O(n^2),n^2/4
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j <
data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[j + 1])
{
//交换相邻两个数
swap(data,
j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j <
data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1])
{
//交换相邻两个数
swap(data,
j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
}
* 直接选择排序法----选择排序的一种
* 方法:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素, 顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/2
* 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了,由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多,所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时,比较所需的CPU时间占主要地位,所以这时的性能和冒泡排序差不太多,但毫无疑问肯定要快些。
*
public void selectSort(int[] data,
String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
int index;
for (int i = 1; i
< data.length; i++) {
index
= 0;
for (int j = 1; j
<= data.length - i; j++) {
if (data[j]
> data[index])
{
index
= j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
int index;
for (int i = 1; i
< data.length; i++) {
index
= 0;
for (int j = 1; j
<= data.length - i; j++) {
if (data[j]
< data[index])
{
index
= j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
}
* 插入排序
* 方法:将一个记录插入到已排好序的有序表(有可能是空表)中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4
* 比较次数是前两者的一般,而复制所需的CPU时间较交换少,所以性能上比冒泡排序提高一倍多,而比选择排序也要快。
public void insertSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (data[j] > data[i])
{
//交换在位置j和i两个数
swap(data,
i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (data[j] < data[i])
{
//交换在位置j和i两个数
swap(data,
i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
printArray(data);//输出插入排序后的数组值
}
* 反转数组的方法
* @param data 源数组
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;//临时变量
for (int i = 0; i < length / 2;
i++) {
temp = data[i];
data[i]
= data[length - 1 - i];
data[length
- 1 - i] = temp;
}
printArray(data);//输出到转后数组的值
}
* 快速排序
* 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists)。
* 步骤为:
* 1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
* 2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。
* 3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
* 递回的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
qsort_asc(data,
0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
qsort_desc(data,
0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
}
* 快速排序的具体实现,排正序
private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high)
{ //这个条件用来结束递归
i
= low;
j
= high;
x
= data[i];
while (i < j) {
while (i < j
&& data[j] > x)
{
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i]
= data[j];
i++;
}
while (i < j
&& data[i] < x)
{
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j]
= data[i];
j--;
}
}
data[i]
= x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data,
i + 1, high);
}
}
* 快速排序的具体实现,排倒序
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high)
{ //这个条件用来结束递归
i
= low;
j
= high;
x
= data[i];
while (i < j) {
while (i < j
&& data[j] < x)
{
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i]
= data[j];
i++;
}
while (i < j
&& data[i] > x)
{
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j]
= data[i];
j--;
}
}
data[i]
= x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data,
i + 1, high);
}
}
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)
*查找线性表必须是有序列表
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex)
>>>
1; //相当于mid = (low + high) / 2,但是效率会高些
if (data <
dataset[beginIndex] || data >
dataset[endIndex]
||
beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex])
{
return binarySearch(dataset, data, beginIndex,
midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex])
{
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1,
endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@returnindex
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data <
dataset[beginIndex] || data >
dataset[endIndex]
||
beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex)
{
midIndex
= (beginIndex + endIndex)
>>>
1; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) /
2,但是效率会高些
if (data < dataset[midIndex])
{
endIndex
= midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex])
{
beginIndex
= midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
转载地址:http://blog.csdn.net/lenotang/archive/2008/11/29/3411346.aspx
* (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;
* (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。
*
public class SortTest {
* 初始化测试数组的方法
* @return 一个初始化好的数组
public int[] createArray() {
Random
random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
array[i]
= random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减,保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
* 打印数组中的元素到控制台
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
* 交换数组中指定的两元素的位置
private void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x]
= data[y];
data[y] = temp;
}
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法:相邻两元素进行比较,如有需要则进行交换,每完成一次循环就将最大元素排在最后(如从小到大排序),下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/2;交换次数O(n^2),n^2/4
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j <
data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[j + 1])
{
//交换相邻两个数
swap(data,
j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j <
data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1])
{
//交换相邻两个数
swap(data,
j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
}
* 直接选择排序法----选择排序的一种
* 方法:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素, 顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/2
* 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了,由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多,所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时,比较所需的CPU时间占主要地位,所以这时的性能和冒泡排序差不太多,但毫无疑问肯定要快些。
*
public void selectSort(int[] data,
String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
int index;
for (int i = 1; i
< data.length; i++) {
index
= 0;
for (int j = 1; j
<= data.length - i; j++) {
if (data[j]
> data[index])
{
index
= j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
int index;
for (int i = 1; i
< data.length; i++) {
index
= 0;
for (int j = 1; j
<= data.length - i; j++) {
if (data[j]
< data[index])
{
index
= j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
}
* 插入排序
* 方法:将一个记录插入到已排好序的有序表(有可能是空表)中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4
* 比较次数是前两者的一般,而复制所需的CPU时间较交换少,所以性能上比冒泡排序提高一倍多,而比选择排序也要快。
public void insertSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (data[j] > data[i])
{
//交换在位置j和i两个数
swap(data,
i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i <
data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++)
{
if (data[j] < data[i])
{
//交换在位置j和i两个数
swap(data,
i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
printArray(data);//输出插入排序后的数组值
}
* 反转数组的方法
* @param data 源数组
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;//临时变量
for (int i = 0; i < length / 2;
i++) {
temp = data[i];
data[i]
= data[length - 1 - i];
data[length
- 1 - i] = temp;
}
printArray(data);//输出到转后数组的值
}
* 快速排序
* 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists)。
* 步骤为:
* 1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
* 2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。
* 3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
* 递回的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
qsort_asc(data,
0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
qsort_desc(data,
0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误!");
}
}
* 快速排序的具体实现,排正序
private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high)
{ //这个条件用来结束递归
i
= low;
j
= high;
x
= data[i];
while (i < j) {
while (i < j
&& data[j] > x)
{
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i]
= data[j];
i++;
}
while (i < j
&& data[i] < x)
{
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j]
= data[i];
j--;
}
}
data[i]
= x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data,
i + 1, high);
}
}
* 快速排序的具体实现,排倒序
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high)
{ //这个条件用来结束递归
i
= low;
j
= high;
x
= data[i];
while (i < j) {
while (i < j
&& data[j] < x)
{
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i]
= data[j];
i++;
}
while (i < j
&& data[i] > x)
{
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j]
= data[i];
j--;
}
}
data[i]
= x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data,
i + 1, high);
}
}
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)
*查找线性表必须是有序列表
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex)
>>>
1; //相当于mid = (low + high) / 2,但是效率会高些
if (data <
dataset[beginIndex] || data >
dataset[endIndex]
||
beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex])
{
return binarySearch(dataset, data, beginIndex,
midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex])
{
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1,
endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@returnindex
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data <
dataset[beginIndex] || data >
dataset[endIndex]
||
beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex)
{
midIndex
= (beginIndex + endIndex)
>>>
1; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) /
2,但是效率会高些
if (data < dataset[midIndex])
{
endIndex
= midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex])
{
beginIndex
= midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
转载地址:http://blog.csdn.net/lenotang/archive/2008/11/29/3411346.aspx