摘要:直接插入排序的算法重點(diǎn)在于尋找插入位置。也稱縮小增量排序,是直接插入排序算法的一種更高效的改進(jìn)版本。希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。簡單選擇排序常用于取序列中最大最小的幾個(gè)數(shù)時(shí)。將新構(gòu)成的所有的數(shù)的十位數(shù)取出,按照十位數(shù)進(jìn)行排序,構(gòu)成一個(gè)序列。
1.直接插入排序
直接插入排序算法是排序算法中最簡單的,但在尋找插入位置時(shí)的效率不高?;舅枷刖褪菍⒁粋€(gè)待排序的數(shù)字在已經(jīng)排序的序列中尋找找到一個(gè)插入位置進(jìn)行插入。直接插入排序的算法重點(diǎn)在于尋找插入位置。
例:
原有序表:(9 15 23 28 37) 20
找插入位置 : (9 15 ^ 23 28 37) 20
新有序表: (9 15 20 23 28 37)
希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序,是直接插入排序算法的一種更高效的改進(jìn)版本。希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。
由于多次插入排序,我們知道一次插入排序是穩(wěn)定的,不會(huì)改變相同元素的相對(duì)順序,但在不同的插入排序過程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移動(dòng),最后其穩(wěn)定性就會(huì)被打亂,所以shell排序是不穩(wěn)定的。
常用于取序列中最大最小的幾個(gè)數(shù)時(shí)。
(如果每次比較都交換,那么就是交換排序;如果每次比較完一個(gè)循環(huán)再交換,就是簡單選擇排序。)
遍歷整個(gè)序列,將最小的數(shù)放在最前面。
遍歷剩下的序列,將最小的數(shù)放在最前面。
重復(fù)第二步,直到只剩下一個(gè)數(shù)。
對(duì)簡單選擇排序的優(yōu)化。
將序列構(gòu)建成大頂堆。
將根節(jié)點(diǎn)與最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)交換,然后斷開最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
重復(fù)第一、二步,直到所有節(jié)點(diǎn)斷開。
public void heapSort(int[] a) { System.out.println("開始排序"); int arrayLength = a.length; //循環(huán)建堆 for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { //建堆 buildMaxHeap(a, arrayLength - 1 - i); //交換堆頂和最后一個(gè)元素 swap(a, 0, arrayLength - 1 - i); System.out.println(Arrays.toString(a)); } } private void swap(int[] data, int i, int j) { // TODO Auto-generated method stub int tmp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = tmp; } //對(duì)data數(shù)組從0到lastIndex建大頂堆 private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) { // TODO Auto-generated method stub //從lastIndex處節(jié)點(diǎn)(最后一個(gè)節(jié)點(diǎn))的父節(jié)點(diǎn)開始 for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) { //k保存正在判斷的節(jié)點(diǎn) int k = i; //如果當(dāng)前k節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)存在 while (k * 2 + 1 <= lastIndex) { //k節(jié)點(diǎn)的左子節(jié)點(diǎn)的索引 int biggerIndex = 2 * k + 1; //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k節(jié)點(diǎn)的右子節(jié)點(diǎn)存在 if (biggerIndex < lastIndex) { //若果右子節(jié)點(diǎn)的值較大 if (data[biggerIndex] < data[biggerIndex + 1]) { //biggerIndex總是記錄較大子節(jié)點(diǎn)的索引 biggerIndex++; } } //如果k節(jié)點(diǎn)的值小于其較大的子節(jié)點(diǎn)的值 if (data[k] < data[biggerIndex]) { //交換他們 swap(data, k, biggerIndex); //將biggerIndex賦予k,開始while循環(huán)的下一次循環(huán),重新保證k節(jié)點(diǎn)的值大于其左右子節(jié)點(diǎn)的值 k = biggerIndex; } else { break; } } } }5.冒泡排序
一般不用。
將序列中所有元素兩兩比較,將最大的放在最后面。
將剩余序列中所有元素兩兩比較,將最大的放在最后面。
重復(fù)第二步,直到只剩下一個(gè)數(shù)。
要求時(shí)間最快時(shí)。
選擇第一個(gè)數(shù)為p,小于p的數(shù)放在左邊,大于p的數(shù)放在右邊。
遞歸的將p左邊和右邊的數(shù)都按照第一步進(jìn)行,直到不能遞歸。
速度僅次于快排,內(nèi)存少的時(shí)候使用,可以進(jìn)行并行計(jì)算的時(shí)候使用。
選擇相鄰兩個(gè)數(shù)組成一個(gè)有序序列。
選擇相鄰的兩個(gè)有序序列組成一個(gè)有序序列。
重復(fù)第二步,直到全部組成一個(gè)有序序列。
public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) { int t = 1;// 每組元素個(gè)數(shù) int size = right - left + 1; while (t < size) { int s = t;// 本次循環(huán)每組元素個(gè)數(shù) t = 2 * s; int i = left; while (i + (t - 1) < size) { merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1)); i += t; } if (i + (s - 1) < right) merge(numbers, i, i + (s - 1), right); } } private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) { int[] B = new int[data.length]; int s = p; int t = q + 1; int k = p; while (s <= q && t <= r) { if (data[s] <= data[t]) { B[k] = data[s]; s++; } else { B[k] = data[t]; t++; } k++; } if (s == q + 1) B[k++] = data[t++]; else B[k++] = data[s++]; System.arraycopy(B, p, data, p, r + 1 - p);8.基數(shù)排序
用于大量數(shù),很長的數(shù)進(jìn)行排序時(shí)。
將所有的數(shù)的個(gè)位數(shù)取出,按照個(gè)位數(shù)進(jìn)行排序,構(gòu)成一個(gè)序列。
將新構(gòu)成的所有的數(shù)的十位數(shù)取出,按照十位數(shù)進(jìn)行排序,構(gòu)成一個(gè)序列。
public void sort(int[] array) { //首先確定排序的趟數(shù); int max = array[0]; for (int i = 1; i < array.length; i++) { if (array[i] > max) { max = array[i]; } } int time = 0; //判斷位數(shù); while (max > 0) { max /= 10; time++; } //建立10個(gè)隊(duì)列; Listqueue = new ArrayList (); for (int i = 0; i < 10; i++) { ArrayList queue1 = new ArrayList (); queue.add(queue1); } //進(jìn)行time次分配和收集; for (int i = 0; i < time; i++) { //分配數(shù)組元素; for (int j = 0; j < array.length; j++) { //得到數(shù)字的第time+1位數(shù); int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i); ArrayList queue2 = queue.get(x); queue2.add(array[j]); queue.set(x, queue2); } int count = 0;//元素計(jì)數(shù)器; //收集隊(duì)列元素; for (int k = 0; k < 10; k++) { while (queue.get(k).size() > 0) { ArrayList queue3 = queue.get(k); array[count] = queue3.get(0); queue3.remove(0); count++; } } } }
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