【排序算法】教程文章相关的互联网学习教程文章

排序算法之挖坑填数法【代码】

挖坑填数法+分治思想 import java.util.Arrays;class Solution {public static void main(String[] args) {int[] arr={5,37,8,7,2};quickSort_2(arr,0,4);System.out.println(Arrays.toString(arr));}public static void quickSort_2(int[] data, int start, int end) {if (data == null || start >= end) return;int i = start, j = end;int pivotKey = data[start];while (i < j) {while (i < j && data[j] >= pivotKey) j--;if ...

数据结构基础-排序算法【代码】

数据结构基础 一、数据结构 1.数据结构是计算机存储,组织数据的方式,是指相互之间存在一种或者多种特定关系的数据元素的集合 2.通过静心选择的数据结构可以带来更高的运行或存储效率 二、数据结构的两个层次及不同结构的划分方法(逻辑结构&物理结构) 比如:你在排队的时候,你在一队人之间,那个叫逻辑结构,而你在地球上的位置是物理位置 1、逻辑结构 数据元素抽象化的相互关系,与数据的存储无关,独立于计算机,它是从具体问题...

算法-排序算法-冒泡排序【代码】

/*** 排序算法-冒泡排序* 冒泡排序(Bubble Sort)算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。* 冒泡排序算法的思路就是交换排序,通过相邻数据的交换来达到排序的目的。* 冒泡排序的思路:* (1)对数组中的各数据,依次比较相邻的两个元素的大小。* (2)如果前面的数据大于后面的数据,就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后,便可将最小的数据排好。* (3)再用同样的方法把剩下的数据逐个进行比较,最后便可按照从小...

Java 选择排序算法【代码】【图】

选择排序的算法 整个数列分成两部分:前面是有序数列,后面是无序数列初始状态下,整个数列都是无序的,有序数列是空一共n个数,需要n-1趟循环(一趟都不能少)每比较完一趟,有序数列数量+1,无序数列数量-1每趟先假设无序数列的第1个元素(整个数列的第i个元素)是最小的,让当前的最小数,从第i+1个元素开始比较,一直比较到最后一个元素。如果发现更小的数,就假设当前数是最小数。一趟比较完后,将发现最小数和无序数列的第一...

【排序算法】快速排序 Java实现【代码】

public static void QuickSort(int[] arr, int l, int r) {if (r <= l) return;int pivot = partition(arr, l, r);QuickSort(arr, l, pivot - 1);QuickSort(arr, pivot + 1, r);}static int partition(int[] arr, int l, int r) {// pivot表示当前标杆,counter用于计数比arr[pivot]小的值int pivot = r, counter = l;// 比arr[pivot]小的值都放在最左边for (int i = l; i < r; ++i) {if (arr[i] < arr[pivot]) {int tmp = arr[i];...

JavaScript的排序算法--冒泡、选择、直接插入【代码】【图】

1、冒泡排序这个名词的由来很好理解,一般河水中的冒泡,水底刚冒出来的时候是比较小的,随着慢慢向水面浮起会逐渐增大,这物理规律我不作过多解释,大家只需要了解即可。冒泡算法的运作规律如下:①、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。②、对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数(也就是第一波冒泡完成)。③、针对所有的元素重复以上的步骤,除...

排序算法——快速排序【代码】【图】

快速排序(Quicksort)是对冒泡排序算法的一种改进。 ?基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。 1 算法步骤 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);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...

排序算法Java实现【代码】

目录 排序算法Java实现1.冒泡排序2.快速排序 算法的考察:求数值型数组中元素的最大值最小值平均数总和算法的考察:数组的复制,反转,查找(二分查找,线性查找) 排序算法Java实现 1.冒泡排序 冒泡排序 特点: 一共五个元素,进行四轮排序,可以看成外层循环 每一轮 排序可以确定一个数字的位置,第一轮排序可以确定 最大数的位置 每轮的比较在减小public class BubbleSort(){public static main(String[] args){//定义一个数组,...

快速排序算法【图】

高快省的排序算法 有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢?那就是“快速排序”啦!光听这个名字是不是就觉得很高端呢。 假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。首先在这个序列中随便找一个数作为基准数(不要被这个名词吓到了,就是一个用来参照的数,待会你就知道它用来做啥的了)。为了方便,就让第一个数6作为基准数吧。接下来,需要将这个序列中所有比基准数大的数放在6的右边,比基准数小的数放在...

排序算法之希尔排序【代码】

这里是传送门?总结:关于排序算法平均时间复杂度 最优时间复杂度 最差时间复杂度 空间复杂度 稳定性希尔排序 *O(n1.3) *O(n) *O(n2) O(1) 不稳定希尔排序是直接插入排序的改进版本。直接插入排序每次只能让数据移动一位,而希尔排序是通过比较相距一定间隔的元素来进行,各趟比较所用的距离随着算法的进行而减小,所以希尔排序又称“缩小增量排序”算法描述把待排序列按照一定“增量”分组,对每一组都采用直接插入排序 移动位数可...

Python语言的排序算法有哪些?Python学习班!

排序是每个软件开发工程师都需要掌握的技能,包含Python工程师也是如此,那么Python排序算法有哪些?常见的排序算法分为插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、快速排序等,接下来跟着小编深入了解一下吧。冒泡排序是一种简单直观的排序算法,重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成,这个算法名字由来是因...

Java垃圾回收机制、系统设计、Android异步、排序算法【图】

01谈谈Java的垃圾回收机制以及触发时机内存回收机制:就是释放掉在内存中已经没有用的对象,要判断怎样的对象是没用的,有两种方法:(1)采用标记数的方法,在给内存中的对象打上标记,对象被引用一次,计数加一,引用被释放,计数就减一,当这个计数为零时,这个对象就可以被回收,但是,此种方法,对于循环引用的对象是无法识别出来并加以回收的,(2)采用根搜索的方法,从一个根出发,搜索所有的可达对象,则剩下的对象就是可...

快速排序算法【图】

快速排序是由东尼霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。   快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 从数列中挑出一个元素,称...

排序算法小记【代码】【图】

排序算法小记记录一下常用的排序算法 该部分内容主要参考的是 黑马程序员 中对于数据结构的视频冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 归并排序 快速排序 桶排序 计数排序评判排序算法好坏的标准 时间复杂度 时间复杂度其实就代表了一个算法执行的效率,我们在分析排序算法的时间复杂度时要分别给出最好情况、最坏情况、平均情况下的时间复杂度。为什么要区分这三种时间复杂度呢?第一,有些排序算法会区分,为了好对比,所以我们最...

排序算法【代码】

#include <iostream> using namespace std; // void InsertSort(int arr[]) {};// 直接插入排序 void InsertSort(int arr[], int n) {int i, j, key;for (i = 1; i < n; i++) {key = arr[i];for (j = i - 1; j >= 0; j--) {if (key < arr[j]) {arr[j+1] = arr[j];} else {break;}}arr[j+1] = key;} } // 希尔排序:分组后的插入排序 void ShellSort(int arr[], int n) {for (int dk = n/2; dk > 0; dk = dk/2) {int i, j, key;for ...