一、插入类排序
1.直接插入排序
思想:将第i个插入到前i-1个中的适当位置
时间复杂度:T(n) = O(n²)。
空间复杂度:S(n) = O(1)。
稳定性:稳定排序。
如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。
所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是稳定
哨兵有两个作用:
① 进人查找(插入位置)循环之前,它保存了R[i]的副本,使不致于因记录后移而丢失R[i]的内容;
② 它的主要作用是:在查找循环中"监视"下标变量j是否越界。一旦越界(即j=0),因为R[0].可以和自己比较,循环判定条件不成立使得查找循环结束,从而避免了在该循环内的每一次均要检测j是否越界(即省略了循环判定条件"j>=1")
public void insertSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++)//第0位独自作为有序数列,从第1位开始向后遍历 { if(array[i]<array[i-1])//0~i-1位为有序,若第i位小于i-1位,继续寻位并插入,否则认为0~i位也是有序的,忽略此次循环,相当于continue { int temp=array[i];//保存第i位的值 int k = i - 1; for(int j=k;j>=0 && temp<array[j];j--)//从第i-1位向前遍历并移位,直至找到小于第i位值停止 { array[j+1]=array[j]; k--; } array[k+1]=temp;//插入第i位的值 } } }
2.折半插入排序
思想:将数据插入到已经排好序的序列中,通过不断与中间点比较大小来确定位置
时间复杂度:比较时的时间减为O(n㏒n),但是移动元素的时间耗费未变,所以总是得时间复杂度还是O(n²)。
空间复杂度:S(n) = O(1)。
稳定性:稳定排序。
3.希尔排序
思想:又称缩小增量排序法。把待排序序列分成若干较小的子序列,然后逐个使用直接插入排序法排序,最后再对一个较为有序的序列进行一次排序,主要是为了减少移动的次数,提高效率。原理应该就是从无序到渐渐有序,要比直接从无序到有序移动的次数会少一些。
时间复杂度:O(n的1.5次方)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定排序。{2,4,1,2},2和1一组4和2一组,进行希尔排序,第一个2和最后一个2会发生位置上的变化。
public static void main(String [] args) { int[]a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1}; System.out.println("排序之前:"); for(int i=0;i<a.length;i++) { System.out.print(a[i]+" "); } //希尔排序 int d=a.length; while(true) { d=d/2; for(int x=0;x<d;x++) { for(int i=x+d;i<a.length;i=i+d) { int temp=a[i]; int j; for(j=i-d;j>=0&&a[j]>temp;j=j-d) { a[j+d]=a[j]; } a[j+d]=temp; } } if(d==1) { break; } } System.out.println(); System.out.println("排序之后:"); for(int i=0;i<a.length;i++) { System.out.print(a[i]+" "); } } }
二、交换类排序
1.冒泡排序
时间复杂度:T(n) = O(n²)。
空间复杂度:S(n) = O(1)。
稳定性:稳定排序。
public class BubbleSort { public void sort(int[] a) { int temp = 0; for (int i = a.length - 1; i > 0; --i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (a[j + 1] < a[j]) { temp = a[j]; a[j] = a[j + 1]; a[j + 1] = temp; } } } } }
2.快速排序
思想:对冒泡排序的改进,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。
时间复杂度:平均T(n) = O(n㏒n),最坏O(n²)。
空间复杂度:S(n) = O(㏒n)。
稳定性:不稳定排序
首先把数组的第一个数拿出来做为一个key,在前后分别设置一个i,j做为标识,然后拿这个key对这个数组从后面往前遍历,及j--,直到找到第一个小于这个key的那个数,然后交换这两个值,交换完成后,我们拿着这个key要从i往后遍历了,及i++;一直循环到i=j结束,当这里结束后,我们会发现大于这个key的值都会跑到这个key的后面
三、选择类排序
1.简单选择排序
时间复杂度:T(n) = O(n²)。
空间复杂度:S(n) = O(1)。
稳定性:不稳定排序
思路:
1)从待排序的序列中,找到关键字最小的元素
2)如果最小的元素不在第一位,就和第一个元素互换位置
3)从余下的N-1个元素中,找到关键字最小的元素,重复 1)、2)步
public class SelectionSort { public void selectionSort(int[] list) { // 需要遍历获得最小值的次数 // 要注意一点,当要排序 N 个数,已经经过 N-1 次遍历后,已经是有序数列 for (int i = 0; i < list.length - 1; i++) { int temp = 0; int index = i; // 用来保存最小值得索引 // 寻找第i个小的数值 for (int j = i + 1; j < list.length; j++) { if (list[index] > list[j]) { index = j; } } // 将找到的第i个小的数值放在第i个位置上 temp = list[index]; list[index] = list[i]; list[i] = temp; System.out.format("第 %d 趟:\t", i + 1); printAll(list); } } // 打印完整序列 public void printAll(int[] list) { for (int value : list) { System.out.print(value + "\t"); } System.out.println(); } public static void main(String[] args) { // 初始化一个随机序列 final int MAX_SIZE = 10; int[] array = new int[MAX_SIZE]; Random random = new Random(); for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) { array[i] = random.nextInt(MAX_SIZE); } // 调用排序方法 SelectionSort selection = new SelectionSort(); System.out.print("排序前:\t"); selection.printAll(array); selection.selectionSort(array); System.out.print("排序后:\t"); selection.printAll(array); } }
2.树形选择排序
思想:为了减少比较次数,两两进行比较,得出的较小的值再两两比较,直至得出最小的输出,然后在原来位置上置为∞,再进行比较。直至所有都输出。
时间复杂度:T(n) = O(n㏒n)。
空间复杂度:较简单选择排序,增加了n-1个额外的存储空间存放中间比较结果,就是树形结构的所有根节点。S(n) = O(n)。
稳定性:稳定排序。
3.堆排序
【待】
四.、归并排序
归并排序:
思想:假设初始序列有n个记录,首先将这n个记录看成n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到n/2向上取整个长度为2(n为奇数时,最后一个序列的长度为1)的有序子序列
在此基础上,在对长度为2的有序子序列进行两两归并,得到若干个长度为4的有序子序列
如此重复,直至得到一个长度为n的有序序列为止。
时间复杂度:T(n) = O(n㏒n)
空间复杂度:S(n) = O(n)
稳定性:稳定排序
public class MergeSort { public static void merge(int[] a, int low, int mid, int high) { int[] temp = new int[high - low + 1]; int i = low;// 左指针 int j = mid + 1;// 右指针 int k = 0; // 把较小的数先移到新数组中 while (i <= mid && j <= high) { if (a[i] < a[j]) { temp[k++] = a[i++]; } else { temp[k++] = a[j++]; } } // 把左边剩余的数移入数组 while (i <= mid) { temp[k++] = a[i++]; } // 把右边边剩余的数移入数组 while (j <= high) { temp[k++] = a[j++]; } // 把新数组中的数覆盖nums数组 for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) { a[k2 + low] = temp[k2]; } } public static void mergeSort(int[] a, int low, int high) { int mid = (low + high) / 2; if (low < high) { // 左边 mergeSort(a, low, mid); // 右边 mergeSort(a, mid + 1, high); // 左右归并 merge(a, low, mid, high); System.out.println(Arrays.toString(a)); } } public static void main(String[] args) { int a[] = { 51, 46, 20, 18, 65, 97, 82, 30, 77, 50 }; mergeSort(a, 0, a.length - 1); System.out.println("排序结果:" + Arrays.toString(a)); } }
五、分配类排序
1.多关键字排序:
【待】
2.链式基数排序:
思想:先分配,再收集,就是先按照一个次关键字收集一下,然后进行收集(第一个排序),然后再换一个关键字把新序列分配一下,然后再收集起来,又完成一次排序,这样所有关键字分配收集完后,就完成了排序。
时间复杂度:T(n) = O( d ( n + rd ) )
空间复杂度:S(n) = O(rd)
稳定性:稳定排序
以上这篇详细总结各种排序算法(Java实现)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
本文向大家介绍js的各种排序算法实现(总结),包括了js的各种排序算法实现(总结)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如下所示: 以上这篇js的各种排序算法实现(总结)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持呐喊教程。
本文向大家介绍C++实现各种排序算法类汇总,包括了C++实现各种排序算法类汇总的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 C++可实现各种排序算法类,比如直接插入排序、折半插入排序、Shell排序、归并排序、简单选择排序、基数排序、对data数组中的元素进行希尔排序、冒泡排序、递归实现、堆排序、用数组实现的基数排序等。 具体代码如下:
本文向大家介绍Python实现各种排序算法的代码示例总结,包括了Python实现各种排序算法的代码示例总结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间,由于需要,我复习了一下排序算法,并用Python实现了各种
更多面试题总结请看:【面试题】技术面试题汇总 基数排序:$r$ 代表关键字的基数,比如对十进制数字的 $r == 10$;$d$ 代表位数,比如 [0~999] 范围内的数字的 $d == 3$。 桶排序:$m$ 代表桶的个数。 稳定的排序算法:冒泡排序、归并排序、基数排序、直接插入排序、桶排序。 不稳定的排序算法:快速排序、堆排序、直接选择排序、希尔排序。 O(nlogn) 的排序算法:快速排序
本文向大家介绍基于C++实现的各种内部排序算法汇总,包括了基于C++实现的各种内部排序算法汇总的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 提起排序算法相信大家都不陌生,或许很多人已经把它们记得滚瓜烂熟,甚至随时可以写出来。是的,这些都是最基本的算法。这里就把各种内部排序算法总结归纳了一下,包括插入排序(直接插入排序,折半插入排序,希尔排序)、交换排序(冒泡排序,快速排序)、选择排序(简单选择排序,堆
本文向大家介绍python 排序算法总结及实例详解,包括了python 排序算法总结及实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并。 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的