冒泡排序是比較經典的排序算法。代碼如下:
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for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交換位置
} ? ?
拓展資料:
原理:比較兩個相鄰的元素,將值大的元素交換至右端。
思路:依次比較相鄰的兩個數,將小數放在前面,大數放在后面。即在第一趟:首先比較第1個和第2個數,將小數放前,大數放后。然后比較第2個數和第3個數,將小數放前,大數放后,如此繼續,直至比較最后兩個數,將小數放前,大數放后。重復第一趟步驟,直至全部排序完成。
第一趟比較完成后,最后一個數一定是數組中最大的一個數,所以第二趟比較的時候最后一個數不參與比較;
第二趟比較完成后,倒數第二個數也一定是數組中第二大的數,所以第三趟比較的時候最后兩個數不參與比較;
依次類推,每一趟比較次數-1;
??
舉例說明:要排序數組:int[]?arr={6,3,8,2,9,1};?
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交換位置
} ? ?
參考資料:冒泡排序原理
本人特地給你編的代碼\x0d\x0a親測\x0d\x0a\x0d\x0apublicclassQuickSort{\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticintPartition(inta[],intp,intr){\x0d\x0aintx=a[r-1];\x0d\x0ainti=p-1;\x0d\x0ainttemp;\x0d\x0afor(intj=p;jif(a[j-1]//swap(a[j-1],a[i-1]);\x0d\x0ai++;\x0d\x0atemp=a[j-1];\x0d\x0aa[j-1]=a[i-1];\x0d\x0aa[i-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a//swap(a[r-1,a[i+1-1]);\x0d\x0atemp=a[r-1];\x0d\x0aa[r-1]=a[i+1-1];\x0d\x0aa[i+1-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0areturni+1;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticvoidQuickSort(inta[],intp,intr){\x0d\x0a\x0d\x0aif(p
.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《數據結構與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內部排序和外部排序,內部排序是數據記錄在內存中進行排序,而外部排序是因排序的數據很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。常見的內部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數排序等。以下是快速排序算法:
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因為它的內部循環(inner loop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個串行(list)分為兩個子串行(sub-lists)。
快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應用。本質上來看,快速排序應該算是在冒泡排序基礎上的遞歸分治法。
快速排序的名字起的是簡單粗暴,因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義,就是快,而且效率高!它是處理大數據最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時間復雜度達到了 O(n?),但是人家就是優秀,在大多數情況下都比平均時間復雜度為 O(n logn) 的排序算法表現要更好,可是這是為什么呢,我也不知道。好在我的強迫癥又犯了,查了 N 多資料終于在《算法藝術與信息學競賽》上找到了滿意的答案:
快速排序的最壞運行情況是 O(n?),比如說順序數列的快排。但它的平攤期望時間是 O(nlogn),且 O(nlogn) 記號中隱含的常數因子很小,比復雜度穩定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以,對絕大多數順序性較弱的隨機數列而言,快速排序總是優于歸并排序。
1. 算法步驟
從數列中挑出一個元素,稱為 "基準"(pivot);
重新排序數列,所有元素比基準值小的擺放在基準前面,所有元素比基準值大的擺在基準的后面(相同的數可以到任一邊)。在這個分區退出之后,該基準就處于數列的中間位置。這個稱為分區(partition)操作;
遞歸地(recursive)把小于基準值元素的子數列和大于基準值元素的子數列排序;
2. 動圖演示
代碼實現 JavaScript 實例 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
本文標題:排序算法的java代碼 排序 java
文章轉載:http://vcdvsql.cn/article38/ddseesp.html
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