「java排序算法图」java十种排序算法

admin 2023-03-20 14:11:07 350

本篇文章给大家谈谈java排序算法图，以及java十种排序算法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、JAVA归并排序算法，有两行代码看不懂
2、java实现几种常见排序算法
3、数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些
4、JAVA中有哪几种常用的排序方法
5、如何用JAVA实现快速排序算法？

JAVA归并排序算法，有两行代码看不懂

以var a = [4,2,6,3,1,9,5,7,8,0];为例子。

1.希尔排序。希尔排序是在插入排序上面做的升级。是先跟距离较远的进行比较的一些方法。

过程输出：

[4, 9] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [2, 5] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [6, 7] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [3, 8] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [1, 0] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] [4, 6, 0, 5, 8] "gap:2" [0, 2, 4, 3, 5, 9, 6, 7, 8, 1] [2, 3, 9, 7, 1] "gap:2" [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] "gap:1" [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

由输出可以看到。第一轮间隔为5。依次对这些间隔的数组插入排序。

间隔为5：

间隔为2：

[4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] 4 6 0 5 8 2 3 9 7 1

排序后：

[0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9]

间隔为1：

排序后：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。

2.快速排序。把一个数组以数组中的某个值为标记。比这个值小的放到数组的左边，比这个值得大的放到数组的右边。然后再递归对左边和右边的数组进行同样的操作。直到排序完成。通常以数组的第一个值为标记。

代码:

3.归并排序。把一系列排好序的子序列合并成一个大的完整有序序列。从最小的单位开始合并。然后再逐步合并合并好的有序数组。最终实现归并排序。

合并两个有序数组的方法：

归并排序：

排序[4,2,6,3,1,9,5,7,8,0]输出：

left:4 right:2 left:6 right:3 left:1 right:9 left:5 right:7 left:8 right:0 left:2,4 right:3,6 left:1,9 right:5,7 left:0,8 right: left:2,3,4,6 right:1,5,7,9 left:0,8 right: left:1,2,3,4,5,6,7,9 right:0,8

看出来从最小的单位入手。

第一轮先依次合并相邻元素：4,2; 6,3; 1,9; 5,7; 8,0

合并完成之后变成： [2,4,3,6,1,9,5,7,0,8]

第二轮以2个元素为一个单位进行合并：[2,4],[3,6]; [1,9],[5,7]; [0,8],[];

合并完成之后变成：[2,3,4,6,1,5,7,9,0,8]

第三轮以4个元素为一个单位进行合并：[2,3,4,6],[1,5,7,9]; [0,8],[]

合并完成之后变成： [1,2,3,4,5,6,7,9,0,8];

第四轮以8个元素为一个单位进行合并： [1,2,3,4,5,6,7,9],[0,8];

合并完成。 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9];

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。

数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些

排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：

（1）执行时间

（2）存储空间

（3）编程工作

对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。

主要排序法有：

一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换

二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置

三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中

四、壳（Shell）排序——缩小增量

五、归并排序

六、快速排序

七、堆排序

八、拓扑排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------

void BubbleSortArray()

{

for(int i=1;in;i++)

{

for(int j=0;in-i;j++)

{

if(a[j]a[j+1])//比较交换相邻元素

{

int temp;

temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;

}

-------------------------------------------------Code------------------------------------------------

效率 O（n²）,适用于排序小列表。

二、选择排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数--------------------------------

void SelectSortArray()

{

int min_index;

for(int i=0;in-1;i++)

{

min_index=i;

for(int j=i+1;jn;j++)//每次扫描选择最小项

if(arr[j]arr[min_index]) min_index=j;

if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置

{

int temp;

temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;

}

-------------------------------------------------Code-----------------------------------------

效率O（n²），适用于排序小的列表。

三、插入排序

--------------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------

void InsertSortArray()

{

for(int i=1;in;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分

{

int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素

int j=i-1;

while (j=0 arr[j]temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/

{

arr[j+1]=arr[j];

j--;

}

arr[j+1]=temp;

}

------------------------------Code--------------------------------------------------------------

最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表

若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。

四、壳（Shell）排序——缩小增量排序

-------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------

void ShellSortArray()

{

for(int incr=3;incr0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例

{

for(int L=0;L(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表

{

for(int i=L+incr;in;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序

{

int temp=arr[i];

int j=i-incr;

while(j=0arr[j]temp)

{

arr[j+incr]=arr[j];

j-=incr;

}

arr[j+incr]=temp;

}

--------------------------------------Code-------------------------------------------

适用于排序小列表。

效率估计O（nlog2^n）~O（n^1.5），取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值，因为如果增量值是2的幂，则在下一个通道中会再次比较相同的元素。

壳（Shell）排序改进了插入排序，减少了比较的次数。是不稳定的排序，因为排序过程中元素可能会前后跳跃。

五、归并排序

----------------------------------------------Code 从小到大排序---------------------------------------

void MergeSort(int low,int high)

{

if(low=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止

else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/

MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分

MergeSort(mid+1,high);

int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素

for(int i=low,j=mid+1,k=low;i=mid j=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/

{

if (arr[i]=arr[j];)

{

B[k]=arr[i];

I++;

}

else

{ B[k]=arr[j]; j++; }

}

for( ;j=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表

B[k]=arr[j];

for( ;i=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中

B[k]=arr[i];

for(int z=0;zhigh-low+1;z++)//将排序的数组B的所有元素复制到原始数组arr中

arr[z]=B[z];

}

-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------

效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。

适用于排序大列表，基于分治法。

六、快速排序

------------------------------------Code--------------------------------------------

/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}

int Partition(int [] arr,int low,int high)

{

int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素

while (low high)

{

//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素

while (low high arr[high] = pivot)

{

--high;

}

//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分

swap(arr[low], arr[high]);

//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素

while (low high arr [low ]=pivot )

{

++low ;

}

swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分

}

return low ;//返回枢纽元素所在的位置

}

void QuickSort(int [] a,int low,int high)

{

if (low high )

{

int n=Partition (a ,low ,high );

QuickSort (a ,low ,n );

QuickSort (a ,n +1,high );

}

----------------------------------------Code-------------------------------------

平均效率O（nlogn），适用于排序大列表。

此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。

基于分治法。

七、堆排序

最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。

思想：

(1)令i=l,并令temp＝ kl ;

(2)计算i的左孩子j=2i+1;

(3)若j＝n－1，则转(4),否则转(6);

(4)比较kj和kj+1,若kj+1kj,则令j＝j＋1，否则j不变；

(5)比较temp和kj，若kjtemp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6)

(6)令ki等于temp，结束。

-----------------------------------------Code---------------------------

void HeapSort(SeqIAst R)

{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。

堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)，它是不稳定的排序方法。

堆排序与直接插入排序的区别:

直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。

堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

八、拓扑排序

例：学生选修课排课先后顺序

拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。

方法：

在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出

从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧

重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。

---------------------------------------Code--------------------------------------

void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/

{

int indegree[M];

int i,k,j;

char n;

int count=0;

Stack thestack;

FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]

InitStack(thestack);//初始化栈

for(i=0;iG.num;i++)

Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);

for(i=0;iG.num;i++)

{

if(indegree[i]==0)

Push(thestack.vertices[i]);

}

Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");

while(thestack.Peek()!=null)

{

Pop(thestack.Peek());

j=locatevex(G,n);

if (j==-2)

{

Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");

exit();

}

Console.Write(G.vertices[j].data);

count++;

for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)

{

k=p.adjvex;

if (!(--indegree[k]))

Push(G.vertices[k]);

}

if (countG.num)

Cosole.WriteLine("该图有环，出现错误，无法排序。");

else

Console.WriteLine("排序成功。");

}

----------------------------------------Code--------------------------------------

算法的时间复杂度O（n+e）。

JAVA中有哪几种常用的排序方法

1、冒泡排序

冒泡排序是一个比较简单的排序方法。在待排序的数列基本有序的情况下排序速度较快。若要排序的数有n个，则需要n-1轮排序，第j轮排序中，从第一个数开始，相邻两数比较，若不符合所要求的顺序，则交换两者的位置；直到第n+1-j个数为止，第一个数与第二个数比较，第二个数与第三个数比较，......，第n-j个与第n+1-j个比较，共比较n-1次。此时第n+1-j个位置上的数已经按要求排好，所以不参加以后的比较和交换操作。例如：第一轮排序：第一个数与第二个数进行比较，若不符合要求的顺序，则交换两者的位置，否则继续进行二个数与第三个数比较......。直到完成第n-1个数与第n个数的比较。此时第n个位置上的数已经按要求排好，它不参与以后的比较和交换操作；第二轮排序：第一个数与第二个数进行比较，......直到完成第n-2个数与第n-1个数的比较；......第n-1轮排序：第一个数与第二个数进行比较，若符合所要求的顺序，则结束冒泡法排序；若不符合要求的顺序，则交换两者的位置，然后结束冒泡法排序。

共n-1轮排序处理，第j轮进行n-j次比较和至多n-j次交换。

从以上排序过程可以看出，较大的数像气泡一样向上冒，而较小的数往下沉，故称冒泡法。

2、选择排序

选择法的原理是先将第一个数与后面的每一个数依次比较,不断将将小的赋给第一个数,从而找出最小的,然后第二个数与后面的每一个数依次比较,从而找出第二小的,然后第三个数与后面的

3、插入排序

插入排序的原理是对数组中的第i个元素，认为它前面的i-1个已经排序好，然后将它插入到前面的i-1个元素中。插入排序对少量元素的排序较为有效.

4、快速排序

快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一次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，然后再按次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，以此大道整个数据变成有序序列。

如何用JAVA实现快速排序算法？

本人特地给你编的代码\x0d\x0a亲测\x0d\x0a\x0d\x0apublicclassQuickSort{\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticintPartition(inta[],intp,intr){\x0d\x0aintx=a[r-1];\x0d\x0ainti=p-1;\x0d\x0ainttemp;\x0d\x0afor(intj=p;jif(a[j-1]//swap(a[j-1],a[i-1]);\x0d\x0ai++;\x0d\x0atemp=a[j-1];\x0d\x0aa[j-1]=a[i-1];\x0d\x0aa[i-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a//swap(a[r-1,a[i+1-1]);\x0d\x0atemp=a[r-1];\x0d\x0aa[r-1]=a[i+1-1];\x0d\x0aa[i+1-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0areturni+1;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticvoidQuickSort(inta[],intp,intr){\x0d\x0a\x0d\x0aif(p

java排序算法图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java十种排序算法、java排序算法图的信息别忘了在本站进行查找喔。

标签：java排序算法图