ios Swift 算法

// Playground - noun: a place where people can play

import Cocoa

var nums = Int[]()

for _ in 1...50
{
    nums.append(random())
}

nums

////冒泡排序

/*
var count = 0;
for(var i = 0 ; i < nums.count-1; i++){
    for(var j = 0; j < nums.count-i-1;j++){
        count++;
        if(nums[j] > nums [j+1]){
            let temp = nums[j];
            nums[j] = nums[j+1];
            nums[j+1] = temp;
        }
    }
}
count
*/

////冒泡排序 优化版

/*
var count = 0;
var flag = true;
for (var i = 0; i < nums.count - 1 && flag ; i++) {//外层训话
    flag = false;
    for (var j = 0; j < nums.count - i - 1; j++) {//内层循环
        count++;
        if (nums[j] > nums[j + 1]) {//比较大小，大的放后面，小的放前面
            var temp = nums[j];
            nums[j] = nums[j + 1];
            nums[j + 1] = temp;
            flag = true;
        }
    }
}

count
*/

///

//选择排序

/*
for(var i = 0; i < nums.count; i++){//外层扫面控制
    var min = i;//用来记录值最小的下标，默认假设第数组第一个元素为最小。
    for(var j = i; j < nums.count ; j++){

        if(nums[j] < nums[min]){//找出min下标中元素还小的值的下标
            min = j;//保持min始终为最小元素的小标
        }
    }
    if i != min {
        //一趟扫描结束后判断是否找出了最小的值，如果有的话就交换，将这个最小值移动到此次扫描数据的最前端
        var temp = nums[i];
        nums[i] = nums[min];
        nums[min] = temp;
    }
}

nums
*/

//插入排序

/*for (var i = 1; i < nums.count; i++) {// 外层对无序列表的扫描
    if (nums[i] < nums[i - 1]) {
        var temp = nums[i];// 保存该点的值，等会要将该值插入适当位置
        var j = i - 1;
        for (; j >= 0 && temp < nums[j]; j--) {// 往后移 tips此处千万不要 是nums[i] < nums[j]来比较，
            //因为nums[i]这个值在一次移位后就被覆盖了，因此也为什么要用temp来保存这个值的原因
            nums[j + 1] = nums[j];// 数组往后移
        }
        nums[j + 1] = temp;
    }

}

nums
*/

//希尔排序
/*
var increment = nums.count;//增量
while(increment > 1){
    increment = increment/2 ;//增量计算
    //一下基本同插入排序,只是直接插入排序我们比较时是增量是1，shell排序设置了一个自己的增量
    for(var i = increment; i<nums.count;i++){
        if(nums[i] < nums[i-increment]){
            var temp = nums[i];
            var j = i - increment;
            for(;j >= 0 && temp < nums[j] ; j -= increment ){
                nums[j+increment] = nums[j];
            }
            nums[j+increment] = temp
        }
    }
}
nums
*/

/*
//堆排序
func  HeapAdjust(nums : Int[],node : Int,length : Int)
{
    if ((node*2+1) <= length-1) {// 保证该节点为非叶子节点，因为叶子节点就没意义了
        var child = node * 2 + 1;//字节点坐标，主要是交换完后需要以该child为节点判断以及调整大根堆
        if (child + 1 <= length-1) {//如果有有右子树
            if (nums[child + 1] > nums[child]) {
                child++;//判断后如果右子树大于左子树，child++，即等会要操作的是左子树节点
            }
        }

        if(nums[node] < nums[child]){//大的子树与node比较
            //交换
            var temp = nums[node];
            nums[node] = nums[child];
            nums[child] = temp;
            //再次重构
            HeapAdjust(nums, child, length);
        }

    }
}

var n = nums.count;

//step1：序列构建成大根堆
for(var i = (n-1)/2 ;i >= 0; i--){
    //即对每个节点和其子节点的大根堆构造
    HeapAdjust(nums, i, n);
}
nums

//step2：遍历最大元素移动到末端
for(var x = (n-1) ; x > 0 ; x--){
    var temp = nums[x];
    nums[x] = nums[0];
    nums[0] = temp;
    //step3：重构
    HeapAdjust(nums, 0, x);
}

nums
*/

//归并排序
/*
func Merging(nums : Int[] , head: Int , mid : Int , tail : Int ) {

    var mius = tail-head+1
    var temp : Int[] = Int[]() //   tail-head+1 // 申请额外空间
    for _ in 1...mius
    {
        temp.append(0)
    }
    var low = head;
    var lowTow = head;
    var lowTowFine = head;
    var high = tail;
    var j = mid + 1;
    var p = 0;
    mius
    //两个子序列都非空
    while (head <= mid && j <= tail) {
        if (nums[head] > nums[j]) {
            temp[p++] = nums[j++];
        } else {
            temp[p++] = nums[lowTow++];
        }
    }

    //第一个子序列非空，将其中剩余的元素复制到temp中
    while (head <= mid) {//
        temp[p++] = nums[lowTowFine++];
    }

    //第二个子序列非空，将其中剩余的元素复制到temp中
    while (j <= tail) {//
        temp[p++] = nums[j++];
    }
    //将缓存中的刷到归并序列中
    for(var q = 0 , t = low ; t <= high ; q++ , t++){
        nums[t]=temp[q];//归并完成后将结果复制回R[low..high]
    } //Merge
}

var length = nums.count;
for (var n = 1; n < nums.count; n *= 2) {// 做logn 趟归并
    var i:Int;
    for (i = 0; i + 2 * n - 1 <= length-1; i = i + 2 * n) {
        Merging(nums, i, i + n - 1, i + 2 * n - 1);// 归并长度为length的两个相邻子文件
    }
    if (i + n - 1 < nums.count-1) // 尚有两个子文件，其中后一个长度小于length
    {
        Merging(nums, i, i + n - 1, nums.count-1); // 归并最后两个子文件
    }

}

nums

*/

/*
//快速排序
func partition( nums : Int[] , lower : Int ,higher: Int ) -> Int {
    var key = nums[lower];
    var numsTwo : Int[] = nums
//    var temp : Int[];

    var high:Int = higher
    var low:Int = lower

    while low < high {

        while (low < high && numsTwo[high] >= key)
        {
            high--
        }

        if (low < high) {
            var temp = numsTwo[low];
            numsTwo[low] = numsTwo[high];
            numsTwo[high] = temp;
        }

        while (low < high && numsTwo[low] <= key) {
            low++;
        }
        if (low < high) {
            var  temp = numsTwo[low];
            numsTwo[low] = numsTwo[high];
            numsTwo[high] = temp;
        }

    }
    return low;
}

func quickSort(nums : Int[] , low: Int , high: Int ) {
    var mid:Int;
    if (low < high) {
        mid = partition(nums, low, high);
        quickSort(nums, low, mid - 1);
        quickSort(nums, mid + 1, high);
    }
}

quickSort(nums,0,0)
*/

基本集成通常基本算法：

大致集成：

冒泡排序 -> 选择排序->插入排序

希尔排序->堆排序->归并排序-> 快速排序

这其中每种排序都有优化排序法，需要多练习、琢磨

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