java的排序算法
⑴ java排序算法哪些
排序算法有很多,从简单的开始说吧,
如冒泡:
for (int i = 0; i < nums1.length-1; i++) {
for (int j = 0; j < nums1.length-i-1; j++) {
if(nums1[j] > nums1[j+1]){
int temp = nums1[j];
nums1[j] = nums1[j + 1];
nums1[j + 1] = temp;
}
}
}
选择:
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int min= nums[i];
int minIndex = i;//记录要交换元素的下标
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {//内循环找最小值
if(min > nums[j]){
min = nums[j];
minIndex = j;
}
}
int temp = nums[i];
nums[i] = nums[minIndex];
nums[minIndex] = temp;
}
快速排序等等。
java中如果数组排序,可以直接用Arrays.sort();
⑵ 求一个排序的算法java的
ArrayList<DenseUrabnMatlabData>array=newArrayList<DenseUrabnMatlabData>();
array.add(newDenseUrabnMatlabData(2,4,6));
array.add(newDenseUrabnMatlabData(1,2,9));
array.add(newDenseUrabnMatlabData(4,1,3));
for(inti=0;i<array.size();i++){
for(intj=i+1;j<array.size();j++){
if(array.get(i).getB()>array.get(j).getB()){
DenseUrabnMatlabDatadata=array.get(i);
array.set(i,array.get(j));
array.set(j,data);
}
}
}
⑶ 用JAVA实现快速排序算法
本人特地给你编的代码
亲测
public class QuickSort {
public static int Partition(int a[],int p,int r){
x=a[r-1];
int i=p-1;
int temp;
for(int j=p;j<=r-1;j++){
if(a[j-1]<=x){
// swap(a[j-1],a[i-1]);
i++;
temp=a[j-1];
a[j-1]=a[i-1];
a[i-1]=temp;
}
}
//swap(a[r-1,a[i+1-1]);
temp=a[r-1];
a[r-1]=a[i+1-1];
a[i+1-1]=temp;
return i+1;
}
public static void QuickSort(int a[],int p,int r){
if(p<r){
int q=Partition(a,p,r);
QuickSort(a,p,q-1);
QuickSort(a,q+1,r);
}
}
public static void main(String[] stra){
int a[]={23,53,77,36,84,76,93,13,45,23};
QuickSort(a,1,10);
for (int i=1;i<=10;i++)
System.out.println(a[i-1]);
}
}
⑷ java选择排序法
//选择排序
//原理:每次都找到当次最大的数,按大小顺序依次放入数组相应位置
//比如:第一次先找到最大的数并记下其位置,如果其不在数组第一位,
//则将其与第一位交换,使最大数置于第一位
//第二次再循环查找第二大的数并记下其位置,如果其不在数组第二位,
//则将其与第二位交换,使最大数置于第二位
//依次类推.........................................
//第i次再循环查找第i大的数并记下其位置,如果其不在数组第 i位,
//则将其与第 i位交换,使最大数置于第 i位
public class SelectSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a = {25,15,42,16,12,36};
int max = 0;
int tmp = 0;
for(int i=0;i<a.length;i++){
max = i;//
/**查找第 i大的数,直到记下第 i大数的位置***/
for(int j=i+1;j<a.length;j++){
if(a[max]<a[j])
max = j;//记下较大数位置,再次比较,直到最大
}
/***如果第 i大数的位置不在 i,则交换****/
if(i!=max){
tmp = a[i];
a[i] = a[max];
a[max] = tmp;
}
}
for(int i=0;i<a.length;i++)
System.out.print(a[i]+" ");
}
}
不好意思哦,上次发错了,幸好楼主及时提醒,
现在再发过一次,希望您满意。
⑸ java的排序算法怎么写所有的
public static void buildHeap(int [] a,int beg,int end){
int size = end-beg+1;
int temp;
for(int i = size/2;i>0;i--){
if((2*i+1<=end)&&a[i]<a[2*i+1]){
temp=a[i];
a[i]=a[2*i+1];
a[2*i+1]=temp;
}
if((2*i<=end)&&a[i]<a[2*i]){
temp=a[i];
a[i]=a[2*i];
a[2*i]=temp;
}
}
}
public static void heapSort(int [] a,int beg,int end){
int size = end-beg+1;
int temp;
for(int i =size;i>0;i--){
buildHeap(a, 1, i);
temp=a[1];
a[1]=a[i];
a[i]=temp;
}
}
public static void shellSort(int[] a,int wid){
int temp;int j;
for(int i=0;i<a.length;i++){
for(int k=i+wid;k<a.length;k+=wid){
j=k-wid;
temp=a[k];
while((j>=0)&&(temp<a[j])){
a[j+wid]=a[j];
j-=wid;
}
a[j+wid]=temp;
}
}
}
public static int partition(int[] a,int beg,int end){
int temp = a[beg];
while(beg<end){
while(beg<end&&a[end]>=temp){
end--;
}
a[beg]=a[end];
while((beg<end)&&(a[beg]<=temp))
{
beg++;
}
a[end]=a[beg];
}
a[beg]=temp;
return beg;
}
public static void quickSort(int[] a,int beg,int end){
if(beg<end){
int q = partition(a, beg, end);
quickSort(a, beg, q-1);
quickSort(a, q+1, end);
}
}
public static void insertSort(int[] a){
int temp;
int j;
for(int i=1;i<a.length;i++){
j=i-1;
temp=a[i];
while((j>=0)&&(temp<a[j])){
a[j+1]=a[j];
j--;
}
a[j+1]=temp;
}
}
⑹ java中排序算法代码
package temp;
import sun.misc.Sort;
/**
* @author zengjl
* @version 1.0
* @since 2007-08-22
* @Des java几种基本排序方法
*/
/**
* SortUtil:排序方法
* 关于对排序方法的选择:这告诉我们,什么时候用什么排序最好。当人们渴望先知道排在前面的是谁时,
* 我们用选择排序;当我们不断拿到新的数并想保持已有的数始终有序时,我们用插入排序;当给出的数
* 列已经比较有序,只需要小幅度的调整一下时,我们用冒泡排序。
*/
public class SortUtil extends Sort {
/**
* 插入排序法
* @param data
* @Des 插入排序(Insertion Sort)是,每次从数列中取一个还没有取出过的数,并按照大小关系插入到已经取出的数中使得已经取出的数仍然有序。
*/
public int[] insertSort(int[] data) {
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int temp;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (data[j] < data[j - 1]); j--) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
return data;
}
/**
* 冒泡排序法
* @param data
* @return
* @Des 冒泡排序(Bubble Sort)分为若干趟进行,每一趟排序从前往后比较每两个相邻的元素的大小(因此一趟排序要比较n-1对位置相邻的数)并在
* 每次发现前面的那个数比紧接它后的数大时交换位置;进行足够多趟直到某一趟跑完后发现这一趟没有进行任何交换操作(最坏情况下要跑n-1趟,
* 这种情况在最小的数位于给定数列的最后面时发生)。事实上,在第一趟冒泡结束后,最后面那个数肯定是最大的了,于是第二次只需要对前面n-1
* 个数排序,这又将把这n-1个数中最小的数放到整个数列的倒数第二个位置。这样下去,冒泡排序第i趟结束后后面i个数都已经到位了,第i+1趟实
* 际上只考虑前n-i个数(需要的比较次数比前面所说的n-1要小)。这相当于用数学归纳法证明了冒泡排序的正确性
⑺ java排序算法有多少种
算法和语言无关吧,语言只是把具体的算法实现出来而已。据我了解的排序算法11-13种。排序算法嘛 主要就是个思想而已。不同的算法时间复杂度不一样,空间复杂度也不一样,当然执行的效率也不一样。当然采用哪种算法还取决于你要实现什么样的功能。就好比说:要同时尽快的找出最大最小,或者尽快的找出最值的位置等等。冒泡排序(bubble sort) — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 (insertion sort)— O(n2)
桶排序 (bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 (merge sort)— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 (Binary tree sort) — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 (radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体不稳定
选择排序 (selection sort)— O(n2)
希尔排序 (shell sort)— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 (heapsort)— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 (quicksort)— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对於大的、乱数串列一般相信是最快的已知排序
等。
⑻ 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;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-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;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;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;i<n;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;incr<0;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;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[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;z<high-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+1>kj,则令j=j+1,否则j不变;
(5)比较temp和kj,若kj>temp,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;i>1;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;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.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 (count<G.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)。
⑼ Java的几种常见排序
快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法
1.快速排序:
import java.util.Arrays;
public class Test2{
public static void main(String[] args){
int[] a={5,4,2,4,9,1};
Arrays.sort(a); //进行排序
for(int i: a){
System.out.print(i);
}
}
}
2.冒泡排序
public static int[] bubbleSort(int[] args){//冒泡排序算法
for(int i=0;i<args.length-1;i++){
for(int j=i+1;j<args.length;j++){
if (args[i]>args[j]){
int temp=args[i];
args[i]=args[j];
args[j]=temp;
}
}
}
return args;
}
3.选择排序
public static int[] selectSort(int[] args){//选择排序算法
for (int i=0;i<args.length-1 ;i++ ){
int min=i;
for (int j=i+1;j<args.length ;j++ ){
if (args[min]>args[j]){
min=j;
}
}
if (min!=i){
int temp=args[i];
args[i]=args[min];
args[min]=temp;
}
}
return args;
}
4.插入排序
public static int[] insertSort(int[] args){//插入排序算法
for(int i=1;i<args.length;i++){
for(int j=i;j>0;j--){
if (args[j]<args[j-1]){
int temp=args[j-1];
args[j-1]=args[j];
args[j]=temp;
}else break;
}
}
return args;
}