/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。...* （2）接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据，将其和第2个位置的数据交换。 * （3）然后不断重复上述过程，直到最后两个数据完成交换。至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 常见几种java排序算法 1.插入排序 2.分治排序法,快速排序法 3.冒泡排序 low版 4.冒泡排序 bigger版 5.选择排序 6....层层细分 接下来，我们通过示图来展示上述分区算法思路的过程： public class QuickSort { public static void sort(int[] arr...选择排序也是一种简单直观的排序算法，实现原理比较直观易懂： 首先在未排序数列中找到最小元素，然后将其与数列的首部元素进行交换，然后，在剩余未排序元素中继续找出最小元素，将其与已排序数列的末尾位置元素交换...这也容易理解为什么选择排序为啥比插入排序慢了. 插入排序是摸一张牌, 然后直接插入到手中已经排好序的牌,再摸下一张牌. 选择排序相当于在一堆牌中, 不断的找到最小的牌往前面放....O(logn), 但是又因为它需要遍历一次挨个整理找到剩下数据中的最大值, 所以它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn) 踩坑 大家可以直奔v3.0版本 v1.0 巨慢不能用 这里说下踩坑
/** * 排序算法-冒泡排序 * 冒泡排序（Bubble Sort）算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。 * 冒泡排序算法的思路就是交换排序，通过相邻数据的交换来达到排序的目的。...* 冒泡排序的思路： * （1）对数组中的各数据，依次比较相邻的两个元素的大小。 * （2）如果前面的数据大于后面的数据，就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后，便可将最小的数据排好。...* 冒泡排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行（i = n-1）次的外层循环。...* 每次内部的排序随着步骤的递增，需要排序的数据逐步减少，所以需要 （n - i）次的内层循环，注意：i从1开始 */ import java.util.*; public class BubbleSort...：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("最终排序后的数组：" + Arrays.toString(ints)
/** * 排序算法-希尔排序 * 冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法，虽然思路比较直观，但是排序的效率比较低。 * 对于大量的数据需要排序时，往往需要寻求其他更为高效的排序算法。...Shell排序算法便是其中一种 * Shell排序算法严格来说基于插入排序的思想，其又称为希尔排序或者缩小增量排序，思路如下： * （1）将有n个元素的数组分成n/2个数字序列，第1个数据和第n/2...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组...ints[j+r] = temp; } x++; System.out.println("第" + x + "步排序的结果...：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("排序后的数组：" + Arrays.toString(ints))
/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序（Quick Sort）算法和冒泡排序算法类似，都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进，从而具有更高的执行效率。...* 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，过程如下： * （1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。...* （3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样将左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。...通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。...：" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
(由小到大) 返回：指向链表表头的指针 ========================== */ /* 选择排序的基本思想就是反复从还未排好序的那些节点中， 选出键值（就是用它排序的字段...=========== */ /* 直接插入排序的基本思想就是假设链表的前面n-1个节点是已经按键值 （就是用它排序的字段，我们取学号num为键值）排好序的，对于节点n在 这个序列中找插入位置...在排序中，实质只增加了一个用于指向剩下需要排序节点的头指针first罢了。 这一点请读者务必搞清楚，要不然就可能认为它和上面的选择排序法一样了。...即：每当两相邻的节点比较后发现它们的排序与排序要求相反时， 就将它们互换。...,排序后图16中p1->next->next要指的是p2->next,所以p1->next->next=p2->next; 3、在图15中p2->next原是q发出来的指向，排序后图16中q的指向要变为指向
/** * 排序算法-插入排序 * 插入排序（Insertion Sort）算法通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序工作。 * 插入排序算法的思路比较简单，应用比较多。...* 插入排序算法通过比较和插入来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先对数组的前两个数据进行从小到大的排序。 * （2）接着将第3个数据与排好序的两个数据比较，将第3个数据插入合适的位置。...* （3）然后，将第4个数据插入已排好序的前3个数据中 * （4）不断重复上述过程，直到把最后一个数据插入合适的位置。最后，便完成了对原始数组从小到大的排序。...* * 插入排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路简单直观，在数据已有一定顺序的情况下，排序效率较好。...但如果数据无规则，则需要移动大量的数据，其排序效率也不高。
，则进行交换，第二步完成的数组是arr={35,99,12,18,76}，以此类推，接着比较剩下来的数，最后最小的数12将来到数组的最后一位，第一次冒泡排序完的数组是arr={35,99,18,76,12...12已经在数组的最后一位了，那么第二次冒泡则不需要比较数组最后一位数，第二次冒泡完成 第三次冒泡：排序后结果：arr={99,76,35,18,12} 第四次冒泡：排序后结果：arr={99,76,35,18,12...： 原理：每一次循环从未排序的数中找出最小的数，然后与已经排好序的数的下一个数进行交换，直到全部记录排序完毕 基本思想：给定数组：int[] arr={里面n个数据}，第一次排序从arr[0]~arr[...n-1]中找出最小的数据，然后将这个最小的数与arr[0]交换；第二次排序从arr[1]~arr[n-1]找出最小的数，然后将这个最小的数与arr[1]交换，以此类推，第i次排序在arr[i-1]~arr...[n-1]中找出最小的数与arr[i-1]交换，直到全部排序完毕。
它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。...这样，长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分，使得整个排序算法的时间复杂度为O(n2)。 如果需要优化，那么我们希望每次区分的时候都取到中间数。...最好的情况下，即快速排序的每一趟排序都将元素序列均匀地分割成长度相近的两个子表，所需栈的最大深度为log(n+1);但最坏的情况下，栈的最大深度为n。这样，快速排序的空间复杂度为O(log2n))。...JavaScript实现五种排序算法 关于快速排序的不稳定性说明 JavaScript实现十大排序算法（附有更好理解的GIF动态图） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
堆与一维数组 建立堆与一维数组的联系 堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序，而是通过建立索引之间的关系，对一维数组排序。...这一关系是由“堆是一个完全二叉树”决定的。 堆排序的思路就是，在堆的根节点与左右孩子之间排序，然后递归地分别对左右孩子对应的子树实行相同的排序。...如果我们对红框内的子树排序完成之后，再对紫框进行排序，那么根节点4的左右孩子都将比根节点要大，我们还需要回头对红框进行一次排序。那么第一趟对红框的排序就显得很多余。...需要注意的是，堆排序仍然是对线性序列的排序，我们称这一算法为堆排序，是因为这一过程中，元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。...总结概括 堆排序是对线性序列的排序，而不是真的对一个完全二叉树进行排序，用完全二叉树的形式解释堆排序的过程是出于直观的需要。
前面说的那些排序算法，都是要通过比较来实现的。排序还能不通过比较来实现？是的，计数排序就是这么神奇。 一、排序思想 创建一个计数数组，利用数组下标来表示该元素，用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。...案例： 假如待排序列arr如下： 5 7 4 8 3 5 最大元素是8，所以创建一个最大下标为8的数组： int[] count = new int[9]; 遍历待排序列，第一个是...也就是说，当值相同的情况下，无法保证排序后相同元素出现的顺序和排序前一致，这也就是我们说的不稳定排序。如何优化呢？...这样一来，就将计数排序变成稳定的了。 3....计数排序的缺点： 从上面的分析可以知道，计数排序适合分布比较集中的数据，即最大值和最小值相差不多，如果相差特别多，就会很耗费空间。
一、排序思想 之前说到插入排序，希尔排序就对其进行了一个优化，优化的思路是： 对待排序列进行分组，组数为gap = arr.length / 2； 对每一组进行插入排序，然后再进行分组，gap = gap.../ 2； 再对每一组进行插入排序，直到最后组数为1，再进行最后一次插入排序即可； ---- 欢迎大家关注我的公众号 javawebkf，目前正在慢慢地将简书文章搬到公众号，以后简书和公众号文章将同步更新...刚才说了，希尔排序的主要思想就是分组，对每一组分别进行插入排序，那代码就简单了，就是这分组里面将之前插入排序的代码拷过来稍微改改就行了。...，以前插入排序的代码是这样的： for(int i=1; i<arr.length; i++) { // 默认第一个是有序表，从第二个元素开始进行插入排序 int insertVal = arr...聪明的你肯定发现了，以前只有一组，每次比较的时候，步长是1，现在步长是gap，所以，只要将以前插入排序循环中的1都改成gap就行了，完整代码如下： public static void mySort(int
排序算法-选择排序 <?php /** * 选择排序....* * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function select_sort(&$value = []) { $length
希尔排序( 缩小增量排序 ) 希尔排序是一种经典的排序算法，它通过多次插入排序的方式，以及逐步缩小增量的策略，实现对数据的高效排序，希尔排序法又称缩小增量法。...分组思想 希尔排序的核心思想在于将待排序的数据分成若干组，对每一组数据进行插入排序。这样做的好处是，一方面可以减少数据的比较次数和移动次数，另一方面可以利用已经部分有序的性质，加速排序的过程。...随着排序的进行，增量逐步减小，直到增量为1，完成最后一次排序。这样的设计可以使得排序过程更加高效，因为随着增量的减小，每次排序所需要的数据交换次数会逐渐减少。...排序步骤 希尔排序的排序步骤可以分为以下几个阶段： 分组排序：初始时，根据设定的增量将数据分成若干组，对每组数据进行插入排序，使得每组数据都部分有序。...总结 希尔排序法的基本思想： 先选定一个整数，把待排序文件中所有记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，取，重复上述分组和排序的工作。
从《基于比较的排序结构总结 》中我们知道：全依赖“比较”操作的排序算法时间复杂度的一个下界O(N*logN)。但确实存在更快的算法。...尽量减少桶内数据的数量是提高效率的唯一办法(因为基于比较排序的最好平均时间复杂度只能达到O(N*logN)了)。...桶排序的最好效率能够达到O(N)。 总结： 桶排序的平均时间复杂度为线性的O(N+C)，其中C=N*(logN-logM)。...此外，桶排序是稳定的。 其实我个人还有一个感受：在查找算法中，基于比较的查找算法最好的时间复杂度也是O(logN)。比如折半查找、平衡二叉树、红黑树等。...，我们使用了基于单链表的直接插入排序算法。
堆排序介绍： 堆排序是利用“堆”这种数据结构设计的，也是一种选择排序，时间复杂度为O(nlogn)，属于不稳定排序。 堆，其实就是具有某些特征的完全二叉树。...特点就是：每个节点的值都大于其左右孩子节点的值，这样的叫大顶堆；反之叫小顶堆。 ?...在用堆排序的时候，如果要升序，那就使用大顶堆，如果要降序，那就使用小顶堆。·· 2. 排序思想： 将待排序列构造成一个最大堆。...不需要真正地构建二叉树，之前说了二叉树的顺序存储，这里就派上用场了； 此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点； 将堆顶元素与末尾元素进行交换，此时末尾元素就是最大值； 将剩余的(n - 1)个元素，重新构造成一个堆...，这才完成了父节点与子节点值的交换 arr[index] = temp; } 然后就可以写排序方法了，首先调用一次调整大顶堆的方法，然后将堆顶元素放到最后，此时最后那个元素就是最大的了，然后再进行调整
排序算法-冒泡排序 <?...php /** * 冒泡排序 * * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function bubble($value = [])...$value[$i] = $tmp; } } } return $value; } /** * 优化冒泡排序...= true; // 标示 排序未完成 $length = count($value)-1; // 数组长度 $index = $length; // 最后一次交换的索引位置 初始值为最后一位...= $i; // 记录最后一次发生交换的索引位置 $tmp = $value[$i]; $value[$i] = $value[$
public class QuickSort { public static void quickSort(int[] arr, int l, int...
桶排序很适用于有 0~100 个数, 然后打乱顺序, 重新分配. 不过如果给定的数据范围差距很大, 桶排序的算法效率变低....步骤 申请 n 个桶,根据需求 遍历一个给定的数组,找到最大值和最小值 遍历数组,假设遍历的值为num,按照公式floor((num - min) / n)即可得知放入哪个桶 如果桶中已存在元素,拉出一个链表...,并且按照从小到大的顺序 重复 3,4 直至把所有元素装入桶中 遍历所有桶中的链表, 直接把每一个元素载入数组,排序即可完成 package main import ( "fmt" "...bucketChunk := (max - min + 1) / buckets bucketLinks := make([]*LinkList, buckets) // 把所有数字放入桶中并且排序...} if b.head.data > num { b.head = &Node{num, b.head} return } // 排序插入
排序是我们学习算法过程中重要且基础的一环，例如对下面的排序问题，我们应该怎么做呢？...选择排序思想和实现思路 提到排序问题，很容易想到的思路就是找出来所有数据中最大（或最小）的元素，放在一个新列表的第一位，然后再在剩下的元素中找出最大（或最小）的元素，放在新列表的第二位，以此类推......这就是选择排序（selection sort）的算法思想。 上图就是选择排序算法思想，但一个算法的实现往往不能通过一个简单的思想就搞定（这就是思想与现实的距离，哈哈~）。...选择算法的实现并不会新建一个空白列表（因为这样太奢侈了），而是直接在原列表上进行操作：首先先从列表中找出最大（或者最小）的元素，将其与列表中的第一个元素互换位置，然后再从剩余元素中挑选出最大（或者最小）...具体的实施步骤如下： 算法实现 接下来我们看一下其具体的算法实现： #include #include using namespace std; struct
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