初级排序算法

  • 选择排序:首先找到数组中最小的那个元素,其次将它和数组第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。再次,在剩下的元素中找到最小的元素,将它与数组的第二个元素交换。

  • 插入排序:遍历数组(原址排序),将每一个数插入到之前排序好了的部分数组中的适当的位置,并将从 要插入的位置的右边 到 当前遍历到的位置 之间的数右移一位(参考以下例子)(具体实现是将遍历到的数 与 左边(左边部分数组已经是有序的)的数进行比较 如果不符合顺序就交换,如果符合就到达了适当的位置)

    • 具体例子:图表演示


      图片.png
  • 希尔排序(改进的插入排序算法, 将移动间隔增加为一个比较大的数, 用1,4,13,40.... 3n + 1, 中较大的一个数, 然后递减为递增数组中较小的一个数,直至为1)

    • 例子(暂无)
  • 归并排序

    • 自顶向下排序
      (加粗表示当前操作的部分)
      图片.png
    • 自下向上排序
      加粗表示当前操作部分
      图片.png
    • 归并排序的一些改进建议:
      • 对于已经足够小的数组, 用别的排序方法(例如选择排序), 有助于提高算法性能
      • 测试数组是否有序, 即测试要归并的两个数组的 前一个数组的最后一个小于后一个数组的最前一个.
    • 不将元素复制到辅助数组, 而是通过归并排序到一个新的数组,然后再归并排序回来原来的数组(如此来回切换), 来使得复制数组的花销变小.
  • 快速排序

    • 基本思想:
      • 先使数组大致有序, 然后对小数组继续递归使用 大致排序 ,直到最后剩下一个元素
    • 第一种实现: 从数组往右遍历,如果遇到比要对比的数小或者等于的数, 较小数组index_1+1,遍历数组的index_0暂时不变,然后交换 arr[index_1]、arr[index_0] 。index_0再+1。如果遇到比要对比的数大的数,index_0 + 1, index_1 不变。直到遍历完数组,最后交换arr[0]、arr[index_1]
    • 第二种实现:从数组往右遍历,直到遇到比要对比的数大的数停止,当前下标 index_0,然后从右往左遍历数组,直到遇到比要对比的数小的数停止,当前下标index_1,交换arr[index_0]、arr[index_1]。直到index_0>=index_1,最后交换arr[index_1]、arr[0]
    • 快速排序的几个注意点
    • 原地切分
    • 别越界(如果要切分的元素是数组中最大的或者最小的,别让下标跑到数组外面)
    • 保存随机性
    • 终止循环的确定性
    • 处理重复值情况
    • 终止递归
    • 提高性能的一些常用建议
    • 对于小规模数组,使用其他排序方法
    • 对于重复元素特别多情况,可以采用三切法,将元素分为小于、等于、大于三部分
  • 优先队列--基于堆数据结构

    • 堆数据结构的特点
      * 使用数组实现即可,不使用第一个位置 arr[0], 基于完全二叉树
    • 维护堆的特性:
      • 上升:一个堆底的元素,上升,直到遇到一个比他大的父元素
      • 下沉:一个堆顶的元素,下沉(和较大的子节点交换),直到遇到两个比他小的子节点
    • 实现优先队列的两个关键操作
      • 插入一个元素: 将新元素放置堆的末尾, 然后使用上升将该元素放置适合的位置
      • 删除一个元素: 将堆顶的元素删除,然后将堆末尾的元素放置堆顶, 然后使用下沉, 将该元素放置适合的位置
    • 使用堆进行排序--堆排序
  • 排序的思考

    • 将各种数据排序(通过引用)
    • 如何选择排序算法
  • 几个注意的地方:

    • 多叉堆
    • 适当加入调整数组大小的逻辑, 以防止出现下标溢出
    • 元素不可变性: 保证元素放入堆后, 无法改变其值
    • 通过使用索引(比如Integer类型), 快速对元素进行操作(虽然会花费额外的空间).但是只对索引进行操作,不管插入. 删除. 交换. 等速度会快很多
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