对List进行高效的排序和倒排序代码实战之Scala学习笔记-26

package com.leegh.dataset

/**
* @author Guohui Li
*/
object MergedSort {

def main(args: Array[String]): Unit = {
def mergedsort[T](less: (T, T) => Boolean)(input: List[T]): List[T] = {
def merge(xList: List[T], yList: List[T]): List[T] =
(xList, yList) match {
case (Nil, _) => yList
case (_, Nil) => xList
case (x :: xtail, y :: ytail) =>
if (less(x, y)) x :: merge(xtail, yList)
else y :: merge(xList, ytail)
}
val n = input.length / 2
if (n == 0) input
else {
val (x, y) = input splitAt n
merge(mergedsort(less)(x), mergedsort(less)(y))
}
}
println(mergedsort((x: Int, y: Int) => x < y)(List(3, 7, 9, 5)))
val reversed_mergedsort = mergedsort((x: Int, y: Int) => x > y)_
println(reversed_mergedsort(List(3, 7, 9, 5)))
}

}

附:

本博客说明:

1.整理思路,提高自己。

2.受教于王家林老师,?有所收获,故推荐。

3.博客注重实践,多余的文字就不多说了,都是做技术的。

4.信息来源于 DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark。?

DT大数据梦工厂的微信公众号是DT_Spark,每天都会有大数据实战视频发布,请您持续学习。

Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频、PPT、代码下载:

(DT大数据梦工厂1~89讲scala的所有视频、PPT和代码在百度云盘的链接:http://url.cn/fSFPjS)

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时间: 2024-10-05 02:07:03

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List的基本操作实战与基于模式匹配的List排序算法实现之Scala学习笔记-23

package com.leegh.dataset /** * @author Guohui Li */object HelloList { def main(args: Array[String]): Unit = { val bigData = List("Hadoop", "Spark") val data = List(1, 2, 3) val bigData_Core = "Hadoop" :: ("Spark" :

【排序】希尔排序算法

    特别说明: 对于算法,重在理解其思想.解决问题的方法,思路.因此,以下内容全都假定待排序序列的存储结构为:顺序存储结构.     希尔排序算法摘要: 希尔排序又称为“缩小增量排序”.直接插入排序算法在效率上虽说没办法突破 ,但其在少量数据或待排序列基本有序的情况下,效率却是非常高效的.因此,为进一步提高排序算法的效率,就需要适当地构造前述的那些条件.希尔排序就是第一批突破排序算法时间复杂度  的一个算法.因此,希尔排序算法算是一种属于插入排序类别的方法. 希尔排序算法思想: 算法总体描述

排序算法——希尔排序

希尔排序 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.希尔排序是非稳定排序算法. 该方法因DL.Shell于1959年提出而得名. 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. 代码实现 void shellsort(int a[],int n) { int gap=0,i=0,temp=0,j=0; for(

【排序】选择排序算法

特别说明 对于算法,重在理解其思想.解决问题的方法,思路.因此,以下内容全都假定待排序序列的存储结构为:顺序存储结构. 选择排序思想 选择排序又称为简单选择排序,主要思想描述如下: 01.假设待排序列表为 .选择排序将  划分为由已排序好序的  部分 以及 未排序的  部分: 注意:刚开始时  部分其实可认为只有一个元素,即: 元素 02.每次从  部分中选出最小(或最大)的那个元素,将其放在  的末尾位置: 03.重复02步骤,直到  部分为空为止: 编码参考 简单选择排序是非常简单的一种排序

Atitit.现实生活中最好使用的排序方法-----ati排序法总结

1. 现在的问题 1 2. 排序的类别::插入排序//交换排序//选择排序(每次最小/大排在相应的位置  )//归并排序//基数排序 1 3. 选择排序法  (垃圾...不好使用) 2 4. 堆排序-(雅十垃圾...不好用) 2 5. 希尔排序法 (雅十垃圾...不好用) 3 6. 冒泡排序法 (雅十垃圾...不好用) 3 7. 快速排序法 (雅十垃圾...不好用) 3 8. 归并排序法 (雅十垃圾...不好用) 3 9. 插入排序法 ( 勉强能使用,要是加个2分寻找走ok兰..) 3 10. 

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

ztree使用系列四(ztree实现同级拖拽排序并将排序结果保存数据库)

ztree这个系列的最后一篇,也是ztree功能强大的体现之一--排序功能.ztree可以实现所有节点之间随意的拖拽排序功能,我这里根据需要实现了只允许同级之间随意拖拽排序,其实原理都一样,只是范围缩小了一些,多了一些判断而已.下面是每一层的代码,还是采取只贴出功能代码,因为这个拖拽排序功能我感觉很不错,所以单独拿出一篇博客来展示,也方便理解. Jsp页面实现功能的js代码如下: //拖拽前执行 var dragId; function beforeDrag(treeId, treeNodes)

【Java学习笔记之十一】Java中常用的8大排序算法详解总结

分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序.   // 排序原始数据 private static final int[] NUMBERS = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 78, 34, 12, 64, 5, 4, 62, 99, 98,

数据结构学习笔记(十)-图的最小生成树与拓扑排序

一.最小生成树 首先应该理解最小生成树的定义: 包含图的所有顶点,V-1条边 没有回路 边的权重和最小 那么实际问题中用到最小生成树是什么时候呢?很多人都觉得学习算法没用,在实际生活工作中根本就用不上,其实并不是用不上,只是你根本没有想到要去用而已!使用了算法后你就会发现事情原来可以这么简单高效! 实际中如需要使用最少的电线给一栋房子安装电路.就可以用最小生成树解决. 1. Prim算法 该算法利用了贪心的思想,大体上与dijkstra算法类似,都需要对每一个顶点保存一个距离值dv和pv,以及一