一些简单的算法

**1. 入门算法冒泡排序时间复杂度o(n²)，空间复杂度o(1)，最差的排序。

2. 快速排序，快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进，排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想—-分治法也确实实用，方法的基本思想是：**

1．先从数列中取出一个数作为基准数。

2．分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。

3．再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

public class QuikSort {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int s[]={2,1,4,61,7,5,1};
quick_sort(s, 0, s.length-1);
for(int i :s){
System.out.print(i+",");
}
}

/**
* 快速排序
* @param 待排序数组
* @param l 左边界索引
* @param r 右边界索引
*/
public static void quick_sort(int s[], int l, int r)
{
if (l < r)  //由此判断停止递归调用，递归后最终r会小于l
{
int i=l,j=r,pos=s[l];
while(i<j){
while(i<j&&s[j]>=pos){
j--;
}
if(i<j){
s[i++]=s[j];//将右边比pos大的数赋给左边
}
while(i<j&&s[i]<=pos){
i++;
}
if(i<j){
s[j--]=s[i];//将左边比pos小的数赋给上面得出的右边比pos大的数
}
}//直到i==j,得出pos最终的位置，左边的数都比pos小，右边的都大
s[i]=pos;//将pos放回位置上。
quick_sort(s,l,i-1);//递归当前pos位置的左边
quick_sort(s,i+1,r);//递归当前pos位置的右边
}
}
}

**3. 100万个数中找最大或最小，设临时变量赋值为数组中第一个元素值，遍历数组遇到大于变量的值，就替换变量的值，然后继续比较。循环一次搞定，时间复杂度为o（n-1）。

4. 100个人羽毛球比赛，挑出水平最高的人，最少比赛n-1场，两两比赛，决出水平高的，再两两比，最后决出胜负。这样他的时间复杂度就是o(n-1)，但是在两两比赛的时候，只要有足够的场地，比赛可以同时进行，总体时间就节省下来了，在计算机中就是“多线程技术”，对“问题3”的更优解。

5. 100万个数中 找最大的10个？最小堆的思维，取10个数，迭代数组，只与10个数中最小的数比较，当比最小数大时替换，维护10个数的排序，继续比较，最差的情况就是运算10*100万次。

6. 关于排序，实际场景很重要，杂乱无章的大数据，如果是一定范围类均匀分布，则可用堆排序，如200万个数据，分2000份甚至更多，【1-1000】，【1001-2000】。。。每个区间的数据范围是一小堆，小堆之间是有序的，，因此只要堆的内部有序，就是全局有序了，这个过程需要扫描200万数据一次，因为堆是有序的，采用二分法，可以快速定位自己的堆（每次匹配范围缩小一倍），每个堆自己排序，用多线程来降低计算时间。扩展出来，这就是分布式计算的原理了。

7. hash算法，hash算法有很多种，基本原理是先分班，hashcode定位班级，在班级里找人。**