「java算法度」Java算法基础

今天给各位分享java算法度的知识，其中也会对Java算法基础进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、java实现几种常见排序算法
• 2、java最常用的几种加密算法
• 3、java中的算法，一共有多少种，哪几种，怎么分类。
• 4、java排序算法时间复杂度问题~
• 5、JAVA中算法的时间复杂程度是什么
• 6、java 算法

java实现几种常见排序算法

下面给你介绍四种常用排序算法：

1、冒泡排序

特点：效率低，实现简单

思想（从小到大排）：每一趟将待排序序列中最大元素移到最后，剩下的为新的待排序序列，重复上述步骤直到排完所有元素。这只是冒泡排序的一种，当然也可以从后往前排。

2、选择排序

特点：效率低，容易实现。

思想：每一趟从待排序序列选择一个最小的元素放到已排好序序列的末尾，剩下的位待排序序列，重复上述步骤直到完成排序。

3、插入排序

特点：效率低，容易实现。

思想：将数组分为两部分，将后部分元素逐一与前部分元素比较，如果当前元素array[i]小，就替换。找到合理位置插入array[i]

4、快速排序

特点：高效，时间复杂度为nlogn。

采用分治法的思想：首先设置一个轴值pivot，然后以这个轴值为划分基准将待排序序列分成比pivot大和比pivot小的两部分，接下来对划分完的子序列进行快排直到子序列为一个元素为止。

java最常用的几种加密算法

简单的Java加密算法有：

第一种. BASE

Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查看RFC～RFC，上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如，在Java Persistence系统Hibernate中，就采用了Base来将一个较长的唯一标识符（一般为-bit的UUID）编码为一个字符串，用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中，也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL（包括隐藏表单域）中的形式。此时，采用Base编码具有不可读性，即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。

第二种. MD

MD即Message-Digest Algorithm （信息-摘要算法），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD的前身有MD、MD和MD。

MD算法具有以下特点：

压缩性：任意长度的数据，算出的MD值长度都是固定的。

容易计算：从原数据计算出MD值很容易。

抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改个字节，所得到的MD值都有很大区别。

弱抗碰撞：已知原数据和其MD值，想找到一个具有相同MD值的数据（即伪造数据）是非常困难的。

强抗碰撞：想找到两个不同的数据，使它们具有相同的MD值，是非常困难的。

MD的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串）。除了MD以外，其中比较有名的还有sha-、RIPEMD以及Haval等。

第三种.SHA

安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准（Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA）。对于长度小于^位的消息，SHA会产生一个位的消息摘要。该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善，并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文，然后以一种不可逆的方式将它转换成一段（通常更小）密文，也可以简单的理解为取一串输入码（称为预映射或信息），并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值（也称为信息摘要或信息认证代码）的过程。散列函数值可以说是对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。

SHA-与MD的比较

因为二者均由MD导出，SHA-和MD彼此很相似。相应的，他们的强度和其他特性也是相似，但还有以下几点不同：

对强行攻击的安全性：最显著和最重要的区别是SHA-摘要比MD摘要长 位。使用强行技术，产生任何一个报文使其摘要等于给定报摘要的难度对MD是^数量级的操作，而对SHA-则是^数量级的操作。这样，SHA-对强行攻击有更大的强度。

对密码分析的安全性：由于MD的设计，易受密码分析的攻击，SHA-显得不易受这样的攻击。

速度：在相同的硬件上，SHA-的运行速度比MD慢。

第四种.HMAC

HMAC(Hash Message Authentication Code，散列消息鉴别码，基于密钥的Hash算法的认证协议。消息鉴别码实现鉴别的原理是，用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识，用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块，即MAC，并将其加入到消息中，然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。

java中的算法，一共有多少种，哪几种，怎么分类。

就好比问，汉语中常用写作方法有多少种，怎么分类。

算法按用途分,体现设计目的、有什么特点

算法按实现方式分，有递归、迭代、平行、序列、过程、确定、不确定等等

算法按设计范型分，有分治、动态、贪心、线性、图论、简化等等

作为图灵完备的语言，理论上”Java语言“可以实现所有算法。

“Java的标准库'中用了一些常用数据结构和相关算法.

像apache common这样的java库中又提供了一些通用的算法

java排序算法时间复杂度问题~

我刚回答完一遍，你还未看到？

选择排序（selection sort）

每次选出第 i 小的数，把它按顺序放在前面。

时间复杂度：O(n^2)

BTW：另一个也是你问的。

JAVA中算法的时间复杂程度是什么

JAVA中算法的时间复杂程度 简而言之就是运算时候的执行次数的统计

1.时间频度

一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

2.计算方法

1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n）） 分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））

例：算法：

for（i=1;i=n;++i） 　

{

for(j=1;j=n;++j)

{

c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的平方 次

for(k=1;k=n;++k)

c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的三次方 次

}

} 则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级

则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c

则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）

3.分类

按数量级递增排列，常见的时间复杂度有： 常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk), 指数阶O(2n) 。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

java 算法

//我自己写的，核心算法放在里面，你在加一个主类调一下就行了

//兄弟，我亲自测了，绝对可以

import java.util.ArrayList;

import java.util.HashSet;

import java.util.Iterator;

//计算组合的算法

public class CombinationClass {

public CombinationClass()

{

}

//对于任意n选m个元素，如果m==0,则此次排法结束，如果m不为0,那么在n个元素中选择m个元素就是要首先在n个元素中选出一个元素，然后

//在其他n-1个元素中选择m-1个元素。因此，对于每一个n来讲，它的任务就是，将当前传入的集合中填充上自己的信息，然后比较是否有其他

//集合与自己所在集合相等如果这个集合长度为0,则重新建立一个集合，然后再把集合传入到其他的数据中。

public ArrayListHashSet computeCombine(int cardinalNum, int ordinalNum,int[] numList, HashSet resultSet,ArrayListHashSet resultList)

{

//拷贝副本，而不能引用原来的HashSet

HashSet resultSetEnter = (HashSet)resultSet.clone();

//如果m==0则此次排法结束

if(ordinalNum == 0)

{ //完毕一种排法，把它添加到序列中

resultList.add(resultSetEnter);

return resultList;

}

if(numList.length != cardinalNum)

return null;

int newList[] = new int[numList.length - 1];

for(int i = 0; i numList.length; i ++)

{

//每次随便在cardinalNum中取出一个数，打印出来，然后在在其余的cardinalNum-1个数中取ordinal-1次

//如果集合长度为0,则新建一个集合

HashSet resultSetCopy =(HashSet)resultSet.clone();

if(resultSetCopy.size() == 0)

resultSetCopy = new HashSet();

resultSetCopy.add(numList[i]);

//如果有其他集合与本集合相等，则返回

boolean result = false;

for(int k = 0; k resultList.size(); k ++)

{

HashSet hashSet = resultList.get(k);

result = HashSetEqual(hashSet,resultSetCopy);

//如果有集合和该集合相等，则跳出循环

if(result == true)

break;

}

//如果有集合和该集合相等，则进行下一次循环

if(result == true)

continue;

//在该集合中添加入该元素

//删掉numList[i]

for(int j = 0;ji;j++)

{

newList[j] = numList[j];

}

for(int j = i + 1; j = numList.length - 1; j ++)

{

newList[j - 1] = numList[j];

}

computeCombine(cardinalNum - 1,ordinalNum - 1, newList,resultSetCopy, resultList);

}

return null;

}

public static boolean HashSetEqual(HashSet hashSet, HashSet resultSetCopy)

{ int equal = 1;

Iterator it = hashSet.iterator();

if(resultSetCopy.size() == hashSet.size()){

while(it.hasNext())

{

if(equal == 0)

break;

if(equal == 1){

equal = 0;

int num = ((Integer)it.next()).intValue();

Iterator it2 = resultSetCopy.iterator();

while(it2.hasNext())

{

int num2 = ((Integer)it2.next()).intValue();

if(num == num2){

equal = 1;

break;

}

}

}

}

if(equal == 1)

return true;

else

return false;

}

return false;

}

}

关于java算法度和Java算法基础的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。