快排,冒泡排,选择排序,希尔排序

package cn.hncu.dataStruct;

public class SortMethods {

/*
算法好坏的评价指标(一般只在n值非常大的时候才会考虑,如n取10万):
* 1、时间复杂度: 通俗点,就是指程序运行的快慢(时间)---通常用计算机的运算(算术,赋值)次数来代替
* 2、空间复杂度: 占用内存空间的大小---通常用程序中使用了多少变量(栈内存、堆内存),这些变量总共占了多少内存
*/

public static void main(String[] args) {
int a[] = {1,7,0,10,8,23,-3,34,102, 21,25,49,25,16,8};
//int a[] = {21,25,49,25,16,8,-1,45,230,22};
//1 冒泡排序
//1.1普通冒泡
//bubbleSort(a);
//1.2带优化的冒泡
//bubbleSort2(a);

//2 选择排序
//2.1类似思想但性能不好--排手机
//selectSort0(a);

//2.2真正的选择排序
//selectSort(a);

//3 插入排序
//3.1 简单插入排序
//insertSort(a);

//3.2 加入二分查找的插入排序 //※※※注意:二分的前提是有序
//binaryInserSort(a);

//4 希尔排序
//shellSort(a); //

//5.1 普通快速排序
//quickSort(a,0,a.length-1);//把数组a中 0~a.length-1范围内的元素 进行排序

//5.1 优化后的快速排序
//quickSort2(a,0,a.length-1);//把数组a中 0~a.length-1范围内的元素 进行排序

//6 归并排序
mergeSort(a,0,a.length-1);

print(a);
}

//归并排普通序列
private static void mergeSort(int[] a, int left, int right) {
if (left<right) {//至少有2个元素,才会分解----如果没有这句,会出现栈溢出错误: StackOverflowError
//先分解
int mid = (left + right) / 2;//二分
mergeSort(a, left, mid);
mergeSort(a, mid + 1, right);
//再归并
int b[] = new int[a.length];
merge(a, b, left, mid, right);//把当前分解层次的两个子序列合并到数组b中的对应位置
copyArray(a, b, left, right);//把辅助序列b中的数据拷回到a中
}
}

private static void copyArray(int[] a, int[] b, int left, int right) {
for(int i=left;i<=right;i++){
a[i] = b[i];
}
}

//归并:把两个有序子序列合并成一个
private static void merge(int[] a, int[] b, int left, int mid, int right) {
//合并a[left:mid]和a[mid+1:right] 到 b[left:right]
int p=left;//遍历子序列a[left:mid]的游标
int r=mid+1;//遍历子序列a[mid+1:right]的游标
int k=left; //合并结果序列 b[left:right]的游标
while(p<=mid && r<=right){
if(a[p]<a[r]){
b[k++]=a[p++];
}else{
b[k++]=a[r++];
}
}
//经过上面的循环,其中一个序列的元素已经排完。那么,另一个子序列中剩下的元素直接照搬到b[]中就ok了
if(p>mid){//左序列排完,,照搬右序列
for(int i=r;i<=right;i++){
b[k++] = a[i];
}
}else{//右序列排完,,照搬左序列
for(int i=p;i<=mid;i++){
b[k++] = a[i];
}
}
}

//5.2 优化后的快速排序
private static void quickSort2(int[] a, int p, int r) {
if(p<r){
//思路:把数组a划分成两个子区间和一个元素:a[p:q-1], a[q], a[q+1:r]
int q = patition2(a,p,r);//经过该划分函数,数组就变成:a[p:q-1], a[q], a[q+1:r]----其中a[q]位置已经排好
quickSort2(a,p,q-1);//继续排左子区间
quickSort2(a,q+1,r);//继续排右子区间
}
}
private static int patition2(int[] a, int p, int r) {
//优化:采用随机选择策略确定枢轴
int rand =p+ (int)( Math.random()*(r-p));
swap(a,p,rand);//把rand位置的元素换到p位置,然后把p位置的元素当作枢轴

int i=p;
int j=r+1;
int x=a[p];//枢轴保存在变量x中
while(true){
while(a[++i]<x && i<r);//这个循环之后,a[i]就是左区中一个大于x的元素
while(a[--j]>x);//这个循环之后,a[j]就是右区中一个小于x的元素
if(i>=j){
break;
}
swap(a,i,j);//把a[i]和a[j]交换一下
}
//把枢轴(目前在第p的位置) 交换到 j 的位置
swap(a,p,j);

return j;
}

//////////////////////////////////////////////////////////
//5.1 普通快速排序
private static void quickSort(int[] a, int p, int r) {
if(p<r){
//思路:把数组a划分成两个子区间和一个元素:a[p:q-1], a[q], a[q+1:r]
int q = patition(a,p,r);//经过该划分函数,数组就变成:a[p:q-1], a[q], a[q+1:r]----其中a[q]位置已经排好
quickSort(a,p,q-1);//继续排左子区间
quickSort(a,q+1,r);//继续排右子区间
}
}
private static int patition(int[] a, int p, int r) {
int i=p;
int j=r+1;
int x=a[p];//枢轴保存在变量x中
while(true){
while(a[++i]<x && i<r);//这个循环之后,a[i]就是左区中一个大于x的元素
while(a[--j]>x);//这个循环之后,a[j]就是右区中一个小于x的元素
if(i>=j){
break;
}
swap(a,i,j);//把a[i]和a[j]交换一下
}
//把枢轴(目前在第p的位置) 交换到 j 的位置
swap(a,p,j);

return j;
}

//4 希尔排序 --为便于大家理解,组内排序算法用冒泡
private static void shellSort(int[] a) {
//分组
for(int gap=(a.length+1)/2; gap>0; ){
//组内排序---冒泡
for(int i=0;i<a.length-gap;i++){
for(int j=i;j<a.length-gap;j+=gap){
if(a[j]>a[j+gap]){
swap(a,j,j+gap);
}
}
}

//循环变量的修正
if(gap>1){
gap = (gap+1)/2;
}else{
break;
}
}
}

//3.2 加入二分查找的插入排序
private static void binaryInserSort(int[] a) {
for(int i=0;i<a.length-1; i++){//趟数,每一趟是插入第"i+1"个数
//待插入的数
int temp = a[i+1];

//用二分来决定待插入的位置
int low=0;
int high=i;
int mid;//中间位置
while(low<=high){
mid = (low+high)/2;
//用中间位置的元素和当前待插入的数(temp)比较
if(a[mid]>temp ){ //落在左半区
high = mid-1;
}else{//落在右半区
low = mid+1;
}
}
//上面这一段只是找到插入位置

//移位,把待插入位置腾出来
for(int j=i; j>high; j--){
a[j+1] = a[j];
}

//让temp坐在第high+1的位置
a[high+1] = temp;//a[low] = temp;
}
}

//3.1 简单插入排序
private static void insertSort(int[] a) {
//依次把每元素拿来插入到有序序列当中(从第2个开始,到最后就行)
for(int i=0;i<a.length-1;i++){//趟数
//待插入的数
int temp = a[i+1];

//下面这一段其实是决定temp坐的位置(j+1) 及 让其它比temp大的数挪动一个位置
int j=i;
while(a[j]>temp){//如果有序序列中"第j位置的数" 比 "待插入的数" 大,则把 a[j]往后挪一个位置
a[j+1] = a[j];//让a[j]挪到j+1的位置
j--;
if(j<0){
break;
}
}

//让temp坐在第j个数的后面即 j+1的位置
a[j+1] = temp;
}

}

//2.1类似思想但性能不好的选择排序 ---排手机
private static void selectSort0(int[] a) {
for(int i=0; i<a.length-1; i++){//趟数
for(int j=i+1; j<a.length; j++){
if(a[i]>a[j]){
swap(a,i,j);
}
}
}
}

//2.2 选择排序
private static void selectSort(int[] a) {
for(int i=0; i<a.length-1; i++){//趟数--n-1
int k = i;//*
for(int j=i+1; j<a.length; j++){
if(a[k]>a[j]){//* a[i]-->a[k]
k=j;//*
}
}

//* 经过上面的循环,第k个元素一定是当前(从第i个开始到最后这些元素中)最小的
if(i!=k){
swap(a,i,k);
}
}
}

//1.2 冒泡排序(优化)---只要发现有一趟走下来没有一次交换,那么就认为已经排好序,后续的趟数不需要走了
public static void bubbleSort2( int[] a){
for(int i=0;i<a.length-1;i++ ){
boolean isOk= true;
for( int j=0;j<a.length-i-1;j++){
if(a[j]>a[j+1]){
swap(a,j,j+1);
isOk = false;
}
}
if(isOk){
break;
}
}
}
//1.1 冒泡排序
public static void bubbleSort( int[] a){
for(int i=0;i<a.length-1;i++ ){//趟数:n-1
for( int j=0;j<a.length-i-1;j++){//让第j个和第j+1个数进行比较,违反需求则交换。j:0~n-i-1
if(a[j]>a[j+1]){
swap(a,j,j+1);
}
}
}
}

public static void print( int[] a){
for(int num: a){
System.out.print(num+"\t");
}
System.out.println();
}
public static void swap(int[]a,int i,int j){
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}

}

时间: 2024-10-27 09:31:18

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排序——希尔排序

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种.是针对直接插入排序算法的改进.该方法又称缩小增量排序,因DL.Shell于1959年提出而得名. 基本思想: 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分组.所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插入排序:然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<-<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止. 希尔排序的实现代码: #inclu

排序算法3--插入排序--希尔排序(缩小增量排序)

希尔排序(缩小增量排序) 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种.也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本. 该方法的基本思想是:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时,再对全体元素进行一次直接插入排序.因为直接插入排序在元素基本有序的情况下(接近最好情况),效率是很高的,因此希尔排序在时间效率上比前两种方法有较大提高. 以n=10的一个数组4

python排序-希尔排序

Shell 排序利用分组加速部分有序数组排序,分组定长跳跃冒泡 希尔排序的时间性能优于直接插入排序的原因: ①当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少. ②当n值较小时,n和 n^2 的差别也较小,即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0( )差别不大. ③在希尔排序开始时增量较大,分组较多,每组的记录数目少,故各组内直接插入较快,后来增量di逐渐缩小,分组数逐渐减少,而各组的记录数目逐渐增多,但由于已经按di-1作为距离排过序,使文件较接近于有序状态,所以新的

数据结构——排序——希尔排序算法

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.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 原始的算法实现在最坏的情况下需要进行O(n2)的比较和交换.V. Pratt的书对算法进行了少量修改,可以使得性能提升至O(nlog2n).这比最好的比较算法的O(nlogn)要差一些. 希尔排序通过将比较

排序——希尔排序算法实现

最近在和师兄探讨希尔排序的实现原理,得到了师兄的点拨. 进入正题,讲希尔排序首先就要将插入排序,插入排序的原理很简单:给定数组a的[ first,last)区间,经过 i-1次排序之后,a[first]...a[first+i-1]已排好序.第 i  遍处理就是将 a[first+i]插入到a[first]...a[first+i-1]中合适的位置.,是的啊a[first]...a[first+i]成为一个排好序的序列.     可以利用顺序比较的方法来实现. 由于插入排序很简单,所以就不BB了

数据结构(七)排序---希尔排序

图解排序算法(二)之希尔排序 定义 希尔排序是希尔(Donald Shell)于1959年提出的一种排序算法.希尔排序也是一种插入排序,它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本,也称为缩小增量排序,同时该算法是冲破O(n2)的第一批算法之一. 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止. 基本有序:小的关键字基本在前面,大的基本在后面,不大不小的基本在中间 基本思想 简单

Java数据结构之排序---希尔排序

希尔排序的基本介绍: 希尔排序同之前的插入排序一样,它也是一种插入排序,只不过它是简单插入排序之后的一个优化的排序算法,希尔排序也被称为缩小增量排序. 希尔排序的基本思想: 希尔排序是把数组中给定的元素按照下标的一定增量进行分组,在分组之后,对每组使用直接插入排序算法:随着增量的减少,每组包含的元素越来越多,当增量减少到1的时候,整个数组正好被分成一组,此时该算法终止.通常我们判断增量是通过:第一次的增量=数组的长度/2(取整),第二次的增量=第一次的增量/2(取整)...一直到增量为1结束.

数据结构排序-希尔排序

希尔排序也是插入排序的一种,但是它效率高于直接插入排序. 基本思想是: 首先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分组.所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插入排序: 然后,取第二个增量d2<的重复上述的分组和排序,直到所取的增量dt=1. 增量序列尤其关键,一般的初次取序列的一半为增量,以后每次减半,直到增量为1. 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 4 int n; 5 6 /*

js排序 希尔排序,快速排序

希尔排序: 定义一个间隔序列,例如是5,3,1.第一次处理,会处理所有间隔为5的,下一次会处理间隔为3的,最后一次处理间隔为1的元素.也就是相邻元素执行标准插入排序. 在开始最后一次处理时,大部分元素都将在正确的位置,算法就不必对很多元素进行交换,这是比插入元素高级的地方. 时间复杂度O(n*logn) 1 function shellSort(){ 2 var N=arr.length; 3 var h=1; 4 while(h<N/3){ 5 h=3*h+1;//设置间隔 6 } 7 whi