顺序查找:(线性查找)
它的过程为:从查找表的最后一个元素开始逐个与给定关键字比较,若某个记录的关键字和给定值比较相等,则查找成功,否则,若直至第一个记录,其关键字和给定值比较都不等,则表明表中没有所查记录查找不成功,它的缺点是效率低下。
二分查找: (折半查找)
对于有序表来说,它的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好。
二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与目标值x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止,如果x小于a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.代码实现如下:
public int binarySearch(Integer[] srcArray, int des) {
//定义初始最小、最大索引
int low = 0;
int high = srcArray.length - 1;
//确保不会出现重复查找,越界
while (low <= high) {
//计算出中间索引值
int middle = (high + low)>>>1 ;//防止溢出
if (des == srcArray[middle]) {
return middle;
//判断下限
} else if (des < srcArray[middle]) {
high = middle - 1;
//判断上限
} else {
low = middle + 1;
}
}
//若没有,则返回-1
return -1;
}
冒泡排序:
冒泡排序的基本思想是:设排序序列的记录个数为n,进行n-1次遍历,每次遍历从开始位置依次往后比较前后相邻元素,这样较大的元素往后移,n-1次遍历结束后,序列有序。
需要注意的是,如果在某次遍历中没有发生交换,那么就不必进行下次遍历,因为序列已经有序。代码实现如下:
public void bubbleSort(int[] array){
boolean flag=true;
for(int i=0;i<array.length-1&&flag;i++){
//如果在某次遍历中没有发生交换,那么就不必再进行下次遍历,因为序列已经有序
flag=false;
for(int j=0;j<array.length-1-i;j++){
if(array[j]>array[j+1]){
int temp=array[i];
array[j]=array[j+1];
array[j+1]=temp;
flag=true;
}
}
}
}
简单选择排序:
简单选择排序的思想是:设排序序列的记录个数为n,每一轮进行n-2-i次选择,每次在n-i-1(i = 1,2,…,n-1)个记录中选择关键字最小的记录作为有效序列中的第i个记录。代码实现如下:
public void selectionSort(int[] array){
for(int i=0;i<array.length-1;i++){
int mink=i;
//每次从未排序数组中找到最小值的坐标
for(int j=i+1;j<array.length;j++){
if(array[j]<array[mink]){
mink=j;
}
}
//将最小值放在最前面
if(mink!=i){
int temp=array[mink];
array[mink]=array[i];
array[i]=temp;
}
}
}
直接插入排序:
直接插入的思想是:是将一个记录插入到已排好序的有序表中,从而得到一个新的、记录数增1的有序表。
public void insertSort(int[] array){
int j;
for(int i=1;i<array.length;i++){
int temp=array[i];
j=i-1;
while(j>-1&&temp<array[j]){
array[j+1]=array[j];
j--;
}
array[j+1]=temp;
}
}
希尔排序:
希尔排序又称“缩小增量排序”,它是基于直接插入排序的以下两点性质而提出的一种改进:
(1) 直接插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排序的效率。
(2) 直接插入排序一般来说是低效的,因为插入排序每次只能将数据移动一位
快速排序
快速排序的主要思想是:在待排序的序列中选择一个称为主元的元素,将数组分为两部分,使得第一部分中的所有元素都小于或等于主元,而第二部分中的所有元素都大于主元,然后对两部分递归地应用快速排序算法。
public void quickSort(int[] s,int left,int right){
if(1<right){
int i=left,j=right,temp=s[left];
while(i<j){
while(i<j&&s[j]>=temp){//从右向左找第一个小于temp的数
j--;
}
if(i<j){
s[i++]=s[j];
}
while(i<j&&s[i]<temp){//从左向右找第一个大于等于temp的数
i++;
}
if(i<j){
s[j--]=s[i];
}
}
s[i]=temp;
quickSort(s,left,i-1);//递归调用(分治法)
quickSort(s,i+1,right);
}
}
堆排序
在介绍堆排序之前首先需要了解堆的定义,n个关键字序列K1,K2,…,Kn称为堆,当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质):(1) ki <= k(2i)且 ki <= k(2i+1) (1 ≤ i≤ n/2),当然,这是小根堆,大根堆则换成>=号。
如果将上面满足堆性质的序列看成是一个完全二叉树,则堆的含义表明,完全二叉树中所有的非终端节点的值均不大于(或不小于)其左右孩子节点的值。
堆排序的主要思想是:给定一个待排序序列,首先经过一次调整,将序列构建成一个大顶堆,此时第一个元素是最大的元素,将其和序列的最后一个元素交换,然后对前n-1个元素调整为大顶堆,再将其第一个元素和末尾元素交换,这样最后即可得到有序序列。
//参数:看作是完全二叉树,当前父节点位置,节点总数
public void heapify(int[] arrays,int currentRootNode,int size){
if(currentRootNode<size){
//左节点和右节点的位置
int left=2*currentRootNode+1;
int right=2*currentRootNode+2;
//把当前父节点看成是最大的
int max=currentRootNode;
if(left<size){
//如果比当前根元素要大,记录它的位置
if(arrays[max]<arrays[left]){
max=left;
}
}
if(right<size){
//如果比当前根元素要大,记录它的位置
if(arrays[max]<arrays[right]){
max=right;
}
}
//如果最大的不是根元素位置,那么就交换
if(max!=currentRootNode){
int temp=arrays[max];
arrays[max]=arrays[currentRootNode];
arrays[currentRootNode]=temp;
//继续比较,知道完成一次堆建
heapify(arrays,max,arrays.length);
}
}
}
//完成一次建堆,最大值在堆的顶部(根节点)
public void maxHeapify(int[] arrays,int size){
//从数组的尾部开始,直到第一个元素(角标为0)
for(int i=size-1;i>=0;i--){
heapify(arrays,i,size);
}
}
for(int i=0;i<arrays.length;i++){
//每次建堆就可以排除一个元素
maxHeapify(arrays,arrays.length-i);
//交换
int temp=arrays[0];
arrays[0]=arrays[arrays.length-1-i];
arrays[length-1-i]=temp;
}
归并排序
归并排序 (merge sort) 是一类与插入排序、交换排序、选择排序不同的另一种排序方法。归并的含义是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。它是一种稳定的排序,java.util.Arrays类中的sort方法就是使用归并排序的变体来实现的。
public void mergeSort(int[] arrays){
if(arrays.length>1){
sort(arrays,0,arrays.length);
}
}
//归并排序
//将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表 即把待排序
//序列分为若干子序列,每个子序列是有序的.然后把有序子序列合并为
//整体有序序列
//传入待排序数组,输出有序数组
public int[] sort(int[] nums,int low,int high){
int mid=(low+high)/2;
if(low<high){
//处理左边
sort(nums,low,mid);
//处理右边
sort(nums,mid+1,high);
//左右归并
merge(nums,low,mid,high);
}
return nums;
}
public void merge(int[] nums,int low,int mid,int high){
//定义一个辅助数组
int[] temp=new int[high-low+1];
int i=low;
int j=mid+1;
int k=0;
//找出较小值元素放入temp数组中
while(i<=mid&&j<=high){
if(nums[i]<nums[j]){
temp[k++]=nums[i++];
}else{
temp[k++]=nums[j++];
}
}
//处理较长部分
while(i<=mid){
temp[k++]=nums[i++];
}
while(j<=high){
temp[k++]=nums[j++];
}
//使用temp中的元素覆盖nums中的元素
for(int k2=0;k2<temp.length;K2++){
nums[k2+low]=temp[k2];
}
}