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冒泡排序是比较经典的排序算法。代码如下:
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for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交换位置
}
拓展资料:
原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端。
思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。重复第一趟步骤,直至全部排序完成。
第一趟比较完成后,最后一个数一定是数组中最大的一个数,所以第二趟比较的时候最后一个数不参与比较;
第二趟比较完成后,倒数第二个数也一定是数组中第二大的数,所以第三趟比较的时候最后两个数不参与比较;
依次类推,每一趟比较次数-1;
??
举例说明:要排序数组:int[] arr={6,3,8,2,9,1};
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交换位置
}
参考资料:冒泡排序原理
可以实现比较器Comparator来定制排序方案,同时使用Colletions.sort的方式进行排序,代码如下:
public void sortDesc(ListLong s){
Collections.sort(s, new ComparatorLong() {
public int compare(Long o1, Long o2) {
Long result = o2 - o1;
return result.intValue();
}
});
s.forEach(item-{
System.out.print(item +" ");
});
}
同时常用的比较排序算法主要有:冒泡排序,选择排序,插入排序,归并排序,堆排序,快速排序等。
java的冒泡排序实现如下:
public static void bubbleSort(int []arr) { for(int i =0;iarr.length-1;i++) { for(int j=0;jarr.length-i-1;j++) {//-1为了防止溢出 if(arr[j]arr[j+1]) { int temp = arr[j]; arr[j]=arr[j+1]; arr[j+1]=temp; } } } }
还有非比较排序,时间复杂度可以达到O(n),主要有:计数排序,基数排序,桶排序等。
.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法:
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴,因为一听到这个名字你就知道它存在的意义,就是快,而且效率高!它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?),但是人家就是优秀,在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好,可是这是为什么呢,我也不知道。好在我的强迫症又犯了,查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案:
快速排序的最坏运行情况是 O(n?),比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn),且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小,比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以,对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言,快速排序总是优于归并排序。
1. 算法步骤
从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot);
重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;
2. 动图演示
代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {
var len = arr. length ,
partitionIndex ,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;
if ( left
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