#include <stdio.h> void sort(int list[], int low, int high, int &k, int end) {int x = list[low];while (low < high){while (low < high){if (list[high] >= x)high--;else{list[low] = list[high];break;}}while (low < high){if (list[low] <= x)low++;else{list[high] = list[low];break;}}for (int i = 0; i <= end; i++){printf("%d ", list[i]);}printf("\n");}list[low] = x;k = low; }void quickSort(int list[], int...
和在VC++6.0里相比 在OC里面实现 不算困难 可是我用惯了C/C++呢 快速排序，冒泡排序，直接插入排序和折半插入排序，希尔排序，堆排序，直接选择排序 /*******************************快速排序 start**********************************///随即取 当前取第一个，首先找到第一个的位置，然后分成left和right两组子集 ，分别对left和right继续执行分割(同上操作)-(void)QuickSort:(NSMutableArray *)list StartIndex:(NSInteger)st...
1publicclass BubbleSort {2publicint[] bubbleSort(int[] arr, int n){3int temp = 0;4 5for (int i=0; i<n-1; i++){6for (int j=0; j<n-1; j++){7if (arr[j] > arr[j+1]){8 temp = arr[j];9 arr[j] = arr[j+1]; 10 arr[j+1] = temp; 11 } 12 } 13 } 14return arr; 15 } 1617publicstaticvoid main(String[] args){ 18int[] a...
以下程序均将数据封装于DataWrap数据包装类中，如下所示： 1//数据包装类 2class DataWrap implements Comparable<DataWrap>3 {4int data;5 String flag;6public DataWrap(int data,String flag)7 {8this.data = data;9this.flag = flag; 10 } 11//重写compareTo方法12publicint compareTo(DataWrap other) 13 { 14returnthis.data > other.data ? 1 : (this.data == other.data ? 0 : -1); 15 ...
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。 归并过程为：比较a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中，并令i和k分别加上1；否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中，并...
一.原理选择排序的原理非常简单，就是选出最小(大)的数放在第一位，在剩下的数中，选出最小(大)的数，放在第二位......重复上述步骤，直到最后一个数。二.过程原始数据第一次排序，选出最小的数1，交换1与25的位置第二次排序，选出剩下的数据中最小的数4，交换7与4的位置重复以上过程，最后三.代码#include <iostream> #include <vector>using namespace std;template <typename T> void SelectSort( vector<T> &nums ){int minInd...
冒泡排序思路：前后两两比较，如果前>后，则交换。每次从后向前扫描，所以每次扫描后最小的数就已经被交换到最前面了，需要扫描length次。时间复杂读O(n2)。稳定排序。稳定性，通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。publicclass BubbleSort implements SortUtil.Sort{publicvoid sort(int[] data){for (int i = 0; i < data.length; i++ ){//遍历待排序的位 for (int j...
我们关注的主要对象是重新排列数组元素的算法,其中每一个元素都有一个主键.排序算法的目标是将所有的主键按某种方式排列.排序后索引较大的元素大于等于索引较小的元素主键.在java中,元素通常是对象,对主键的抽象描述则是通过一种内置的机制来完成的.下面是排序算法类模版import edu.princeton.cs.algs4.In; import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;publicclass Example {//排序publicstaticvoid sort(Comparable[] a){}//比较v和w的...
class Sort{ public:void printIt(intconst * arr,intconst n){for (int i = 0; i < n; i++){cout<<arr[i]<<"";}}void swap(int * arr,int i,int j){int tmp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = tmp;}//1.插入排序12:23----12:29, 6minvoid insertionSort(int * arr,intconst n){for(int i=1;i<n;i++){int j=i-1;int tmp = arr[i];while(j>=0 && arr[j]>tmp)arr[j+1] = arr[j--];arr[j+1]=tmp;}}//2.堆排序12:32----12:53, 19min...
快速排序由于排序效率在同为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，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序，快速搞定。 快速...
一、常用排序算法简述 下面主要从排序算法的基本概念、原理出发,分别从算法的时间复杂度、空间复杂度、算法的稳定性和速度等方面进行分析比较。依据待排序的问题大小（记录数量 n）的不同，排序过程中需要的存储器空间也不同，由此将排序算法分为两大类：【内排序】、【外排序】。 内排序：指排序时数据元素全部存放在计算机的随机存储器RAM中。 外排序：待排序记录的数量很大，以致内存一次不能容纳全部记录，在排序过程...
快速排序最坏情况运行时间为O(n2)，但实际中通常都是用于排序的最佳的实用选择，因为其平均性能相当好：期望的运行时间为O(nlgn)，且O(nlgn)记号中隐含的常数因子很小。快速排序是一种就地排序。同时，是一种不稳定的排序。本文内容主要参照算法导论。 快速排序主要利用了分治的思想。一般分为三步进行：分解：数组A[p..r]被划分为两个子数组A[p..q-1]和A[q+1..r]，其中A[p..q-1]的元素都小于等于A[q]，A[q+1..r]都大于等于A[q]。解...
堆排序与快速排序，归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法。学习堆排序前，先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。二叉堆的定义二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。二叉堆满足二个特性：1．父结点的键值总是大于或等于（小于或等于）任何一个子节点的键值。2．每个结点的左子树和右子树都是一个二叉堆（都是最大堆或最小堆）。当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。当父结点的键值总...
今天好好的学习了下关于排序的算法，以下是一些总结，也算是一种巩固。首先排序算法没有什么优劣之分，在不同的场景中，不同的排序算法执行效率不同。1.选择排序(selection sort):一次排序，可以将某个区间的最小值排列到该区域的第一位例如：数组[5, 1, 3, 2, 4, 6]步骤一：选择该数组的最小值，一般设置为第一个值5，步骤二：将该值与下面的值比较，如果下面的值小，就互换值，否则不变，步骤三：循环下一个区域。 例如：[5, ...
JS快速排序算法 先找到一个基准值，与他比较，比他小的放左边，大的放右边，再递归比较，最后得出结果function fastSort(arr){if(arr<=1){return arr;}var index = parseInt(arr.length / 2);var item = arr.splice(index,1);var left = [];var right = [];for(var i = 0;i<arr.length;i++){if(arr[i]<item){left.push(arr[i]);}if(arr[i]>item){right.push(arr[i]);}}return fastSort(left).concat(item,fastSort(right));} 原文...