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[導讀]交換排序:1)冒泡排序(最簡單最容易理解的排序算法)/** ? * 冒泡法排序 ? *比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。*對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結尾的最

交換排序:

1)冒泡排序(最簡單最容易理解的排序算法)


/** ?
 * 冒泡法排序
? *

比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。

*

對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結尾的最后一對。在這一點,最后的元素應該會是最大的數。

*

針對所有的元素重復以上的步驟,除了最后一個。

*

持續(xù)每次對越來越少的元素重復上面的步驟,直到沒有任何一對數字需要比較。

* ? * @param numbers ? * ? ? ? ? ? ?需要排序的整型數組 ? */ ? public static void bubbleSort(int[] numbers) { ? ? ?int temp; // 記錄臨時中間值 ? ? ?int size = numbers.length; // 數組大小 ? ? ?for (int i = 0; i < size - 1; i++) { ? ? ? ? ?for (int j = i + 1; j < size; j++) { ? ? ? ? ? ? ?if (numbers[i] < numbers[j]) { // 交換兩數的位置 ? ? ? ? ? ? ? ? ?temp = numbers[i]; ? ? ? ? ? ? ? ? ?numbers[i] = numbers[j]; ? ? ? ? ? ? ? ? ?numbers[j] = temp; ? ? ? ? ? ? ?} ? ? ? ? ?} ? ? ?} ? }

2)快速排序

算法思想:通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分,其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小,然后再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序,整個排序過程可以遞歸進行,以此達到整個數據變成有序序列。


/** ?
 * 快速排序
? *

*

從數列中挑出一個元素,稱為“基準”

*

重新排序數列,所有元素比基準值小的擺放在基準前面,所有元素比基準值大的擺在基準的后面(相同的數可以到任一邊)。在這個分割之后, ? * 該基準是它的最后位置。這個稱為分割(partition)操作。

*

遞歸地把小于基準值元素的子數列和大于基準值元素的子數列排序。

*

* ? * @param numbers ? * @param start ? * @param end ? */ ? public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) { ? ? ?if (start < end) { ? ? ? ? ?int base = numbers[start]; // 選定的基準值(第一個數值作為基準值) ? ? ? ? ?int temp; // 記錄臨時中間值 ? ? ? ? ?int i = start, j = end; ? ? ? ? ?do { ? ? ? ? ? ? ?while ((numbers[i] < base) && (i < end)) ? ? ? ? ? ? ? ? ?i++; ? ? ? ? ? ? ?while ((numbers[j] > base) && (j > start)) ? ? ? ? ? ? ? ? ?j--; ? ? ? ? ? ? ?if (i <= j) { ? ? ? ? ? ? ? ? ?temp = numbers[i]; ? ? ? ? ? ? ? ? ?numbers[i] = numbers[j]; ? ? ? ? ? ? ? ? ?numbers[j] = temp; ? ? ? ? ? ? ? ? ?i++; ? ? ? ? ? ? ? ? ?j--; ? ? ? ? ? ? ?} ? ? ? ? ?} while (i <= j); ? ? ? ? ?if (start < j) ? ? ? ? ? ? ?quickSort(numbers, start, j); ? ? ? ? ?if (end > i) ? ? ? ? ? ? ?quickSort(numbers, i, end); ? ? ?} ? }

選擇排序:

1)直接選擇排序(每次從序列中選取最小值然后放到序列末尾)

2)堆排序(用到的情況比較少此處不做介紹)


/** ?
 * 選擇排序
? *

在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置

*

再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小元素,然后放到排序序列末尾。

*

以此類推,直到所有元素均排序完畢。

* ? * @param numbers ? */ ? public static void selectSort(int[] numbers) { ? ? ?int size = numbers.length, temp; ? ? ?for (int i = 0; i < size; i++) { ? ? ? ? ?int k = i; ? ? ? ? ?for (int j = size - 1; j >i; j--) ?{ ? ? ? ? ? ? ?if (numbers[j] < numbers[k]) ?k = j; ? ? ? ? ?} ? ? ? ? ?temp = numbers[i]; ? ? ? ? ?numbers[i] = numbers[k]; ? ? ? ? ?numbers[k] = temp; ? ? ?} ? }

插入排序

1)直接插入排序(通過構建有序序列,對于未排序數據,在已排序序列中從后向前掃描,找到相應位置并插入)

2)希爾排序


/** ?
 * 插入排序
? *

*

從第一個元素開始,該元素可以認為已經被排序

*

取出下一個元素,在已經排序的元素序列中從后向前掃描

*

如果該元素(已排序)大于新元素,將該元素移到下一位置

*

重復步驟3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

*

將新元素插入到該位置中

*

重復步驟2

*

* ? * @param numbers ? */ ? public static void insertSort(int[] numbers) { ? ? ?int size = numbers.length, temp, j; ? ? ?for(int i=1; i

歸并排序(將兩個已經排序的序列排序為一個序列)


代碼

/** ?
 * 歸并排序
? *

*

申請空間,使其大小為兩個已經排序序列之和,該空間用來存放合并后的序列

*

設定兩個指針,最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置

*

比較兩個指針所指向的元素,選擇相對小的元素放入到合并空間,并移動指針到下一位置

*

重復步驟3直到某一指針達到序列尾

*

將另一序列剩下的所有元素直接復制到合并序列尾

*

* ? * @param numbers ? */ ? public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) { ? ? ?int t = 1;// 每組元素個數 ? ? ?int size = right - left + 1; ? ? ?while (t < size) { ? ? ? ? ?int s = t;// 本次循環(huán)每組元素個數 ? ? ? ? ?t = 2 * s; ? ? ? ? ?int i = left; ? ? ? ? ?while (i + (t - 1) < size) { ? ? ? ? ? ? ?merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1)); ? ? ? ? ? ? ?i += t; ? ? ? ? ?} ? ? ? ? ?if (i + (s - 1) < right) ? ? ? ? ? ? ?merge(numbers, i, i + (s - 1), right); ? ? ?} ? } ? /** ? * 歸并算法實現 ? * ? * @param data ? * @param p ? * @param q ? * @param r ? */ ? private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) { ? ? ?int[] B = new int[data.length]; ? ? ?int s = p; ? ? ?int t = q + 1; ? ? ?int k = p; ? ? ?while (s <= q && t <= r) { ? ? ? ? ?if (data[s] <= data[t]) { ? ? ? ? ? ? ?B[k] = data[s]; ? ? ? ? ? ? ?s++; ? ? ? ? ?} else { ? ? ? ? ? ? ?B[k] = data[t]; ? ? ? ? ? ? ?t++; ? ? ? ? ?} ? ? ? ? ?k++; ? ? ?} ? ? ?if (s == q + 1) ? ? ? ? ?B[k++] = data[t++]; ? ? ?else ? ? ? ? ?B[k++] = data[s++]; ? ? ?for (int i = p; i <= r; i++) ? ? ? ? ?data[i] = B[i]; ? }





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