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用JAVA把《Data Structure and Algoritm Analysis in C》里面的排序算法实现了。现在贴出来希望有人能帮我指正一下里面的错误。
整个结构我使用的是Strategy模式,这是一种很显然的选择。由Sort类扮演环境角色,SortStrategy 扮演抽象策略角色。具体策略角色有六个,分别是InsertSort、BubbleSort、ChooseSort、ShellSort、MergeSort、QuickSort。分别是插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、归并排序和快速排序。还有堆排序、双向冒泡排序等我还没有写,写好了再贴上来。
因为代码量比较大,所以我分为几次贴出,这次只贴出Sort和SortStrategy的代码。
SortStratey接口:
package Utils.Sort;
/**
*排序算法的接口
*/
interface SortStrategy
{
/**
*利用各种算法对实现了Comparable接口的数组进行升序排列
*/
public void sort(Comparable[] obj);
}
Sort类:
package Utils.Sort;
/**
*排序类,通过此类的sort()可以对实现了Comparable接口的数组进行升序排序
*/
public class Sort
{
private SortStrategy strategy;
/**
*构造方法,由type决定由什么算法进行排序,排序方法的单词守字母要大字,如对于快速排序应该是uickSort
*@param type 排序算法的类型
*/
public Sort(String type)
{
try
{
type = "Utils.Sort." + type.trim();
Class c = Class.forName(type);
strategy = (SortStrategy)c.newInstance();
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
/**
*排序方法,要求待排序的数组必须实现Comparable接口
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
strategy.sort(obj);
}
}
************************************************************************************************ package Utils.Sort;
/**
*插入排序,要求待排序的数组必须实现Comparable接口
*/
public class InsertSort implements SortStrategy
{
/**
*利用插入排序算法对obj进行排序
*/
public void sort(Comparable []obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The argument can not be null!");
}
/*
*对数组中的第i个元素,认为它前面的i - 1个已经排序好,然后将它插入到前面的i - 1个元素中
*/
int size = 1;
while (size < obj.length)
{
insert(obj, size++, obj[size - 1]);
}
}
/**
*在已经排序好的数组中插入一个元素,使插入后的数组仍然有序
*@param obj 已经排序好的数组
*@param size 已经排序好的数组的大小
*@param c 待插入的元素
*/
private void insert(Comparable []obj, int size, Comparable c)
{
for (int i = 0 ;i < size ;i++ )
{
if (https://www.wendangku.net/doc/eb4656266.html,pareTo(obj[i]) < 0)
{
System.out.println(obj[i]);
//如果待插入的元素小于当前元素,则把当前元素后面的元素依次后移一位
for (int j = size ;j > i ;j-- )
{
obj[j] = obj[j - 1];
}
obj[i] = c;
break;
}
}
}
}
*************************************************************************************** package Utils.Sort;
/**
*@author Linyco
*利用冒泡排序法对数组排序,数组中元素必须实现了Comparable接口。
*/
public class BubbleSort implements SortStrategy
{
/**
*对数组obj中的元素以冒泡排序算法进行排序
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The argument can not be null!");
}
Comparable tmp;
for (int i = 0 ;i < obj.length ;i++ )
{
//切记,每次都要从第一个开始比。最后的不用再比。
for (int j = 0 ;j < obj.length - i - 1 ;j++ )
{
//对邻接的元素进行比较,如果后面的小,就交换
if (obj[j].compareTo(obj[j + 1]) > 0)
{
tmp = obj[j];
obj[j] = obj[j + 1];
obj[j + 1] = tmp;
}
}
}
}
}
****************************************************************************************** package Utils.Sort;
/**
*@author Linyco
*利用选择排序法对数组排序,数组中元素必须实现了Comparable接口。
*/
public class ChooseSort implements SortStrategy
{
/**
*对数组obj中的元素以选择排序算法进行排序
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The argument can not be null!");
}
Comparable tmp = null;
int index = 0;
for (int i = 0 ;i < obj.length - 1 ;i++ )
{
index = i;
tmp = obj[i];
for (int j = i + 1 ;j < obj.length ;j++ )
{
//对邻接的元素进行比较,如果后面的小,就记下它的位置
if (https://www.wendangku.net/doc/eb4656266.html,pareTo(obj[j]) > 0)
{
tmp = obj[j]; //要每次比较都记录下当前小的这个值!
index = j;
}
}
//将最小的元素交换到前面
tmp = obj[i];
obj[i] = obj[index];
obj[index] = tmp;
}
}
}
************************************************************************************************ package Utils.Sort;
/**
*@author Linyco
*利用选择排序法对数组排序,数组中元素必须实现了Comparable接口。
*/
public class ChooseSort implements SortStrategy
{
/**
*对数组obj中的元素以选择排序算法进行排序
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The argument can not be null!");
}
Comparable tmp = null;
int index = 0;
for (int i = 0 ;i < obj.length - 1 ;i++ )
{
index = i;
tmp = obj[i];
for (int j = i + 1 ;j < obj.length ;j++ )
{
//对邻接的元素进行比较,如果后面的小,就记下它的位置
if (https://www.wendangku.net/doc/eb4656266.html,pareTo(obj[j]) > 0)
{
tmp = obj[j]; //要每次比较都记录下当前小的这个值!
index = j;
}
}
//将最小的元素交换到前面
tmp = obj[i];
obj[i] = obj[index];
obj[index] = tmp;
}
}
}
************************************************************************************************ package Utils.Sort;
/**
*归并排序,要求待排序的数组必须实现Comparable接口
*/
public class MergeSort implements SortStrategy
{
private Comparable[] bridge;
/**
*利用归并排序算法对数组obj进行排序
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The param can not be null!");
}
bridge = new Comparable[obj.length]; //初始化中间数组
mergeSort(obj, 0, obj.length - 1); //归并排序
bridge = null;
}
/**
*将下标从left到right的数组进行归并排序
*@param obj要排序的数组的句柄
*@param left 要排序的数组的第一个元素下标
*@param right 要排序的数组的最后一个元素的下标
*/
private void mergeSort(Comparable[] obj, int left, int right)
{
if (left < right)
{
int center = (left + right)/2;
mergeSort(obj, left, center);
mergeSort(obj, center + 1, right);
merge(obj, left, center, right);
}
}
/**
*将两个对象数组进行归并,并使归并后为升序。归并前两个数组分别有序*@param obj 对象数组的句柄
*@param left 左数组的第一个元素的下标
*@param center 左数组的最后一个元素的下标
*@param right 右数组的最后一个元素的下标
*/
private void merge(Comparable[] obj, int left, int center, int right)
{
int mid = center + 1;
int third = left;
int tmp = left;
while (left <= center && mid <= right)
{
//从两个数组中取出小的放入中间数组
if (obj[left].compareTo(obj[mid]) <= 0)
{
bridge[third++] = obj[left++];
}
else
bridge[third++] = obj[mid++];
}
//剩余部分依次置入中间数组
while (mid <= right)
{
bridge[third++] = obj[mid++];
}
while (left <= center)
{
bridge[third++] = obj[left++];
}
//将中间数组的内容拷贝回原数组
copy(obj, tmp, right);
}
/**
*将中间数组bridge中的内容拷贝到原数组中
*@param obj 原数组的句柄
*@param left 要拷贝的第一个元素的下标
*@param right 要拷贝的最后一个元素的下标
*/
private void copy(Comparable[] obj, int left, int right)
{
while (left <= right)
{
obj[left] = bridge[left];
left++;
}
}
}
*********************************************************************************************** package Utils.Sort;
/**
*希尔排序,要求待排序的数组必须实现Comparable接口
*/
public class ShellSort implements SortStrategy
{
private int[] increment;
/**
*利用希尔排序算法对数组obj进行排序
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The argument can not be null!");
}
//初始化步长
initGap(obj);
//步长依次变化(递减)
for (int i = increment.length - 1 ;i >= 0 ;i-- )
{
int step = increment[i];
//由步长位置开始
for (int j = step ;j < obj.length ;j++ )
{
Comparable tmp;
//如果后面的小于前面的(相隔step),则与前面的交换
for (int m = j ;m >= step ;m = m - step )
{
if (obj[m].compareTo(obj[m - step]) < 0)
{
tmp = obj[m - step];
obj[m - step] = obj[m];
obj[m] = tmp;
}
//因为之前的位置必定已经比较过,所以这里直接退出循环
else
{
break;
}
}
}
}
}
/**
*根据数组的长度确定求增量的公式的最大指数,公式为pow(4, i) - 3 * pow(2, i) + 1和9 * pow(4, i) - 9 * pow(2, i) + 1
*@return int[] 两个公式的最大指数
*@param length 数组的长度
*/
private int[] initExponent(int length)
{
int[] exp = new int[2];
exp[0] = 1;
exp[1] = -1;
int[] gap = new int[2];
gap[0] = gap[1] = 0;
//确定两个公式的最大指数
while (gap[0] < length)
{
exp[0]++;
gap[0] = (int)(Math.pow(4, exp[0]) - 3 * Math.pow(2, exp[0]) + 1);
}
exp[0]--;
while (gap[1] < length)
{
exp[1]++;
gap[1] = (int)(9 * Math.pow(4, exp[1]) - 9 * Math.pow(2, exp[1]) + 1); }
exp[1]--;
return exp;
}
private void initGap(Comparable[] obj)
{
//利用公式初始化增量序列
int exp[] = initExponent(obj.length);
int[] gap = new int[2];
increment = new int[exp[0] + exp[1]];
//将增量数组由大到小赋值
for (int i = exp[0] + exp[1] - 1 ;i >= 0 ;i-- )
{
gap[0] = (int)(Math.pow(4, exp[0]) - 3 * Math.pow(2, exp[0]) + 1); gap[1] = (int)(9 * Math.pow(4, exp[1]) - 9 * Math.pow(2, exp[1]) + 1);
//将大的增量先放入增量数组,这里实际上是一个归并排序
//不需要考虑gap[0] == gap[1]的情况,因为不可能出现相等。
if (gap[0] > gap[1])
{
increment[i] = gap[0];
exp[0]--;
}
else
{
increment[i] = gap[1];
exp[1]--;
}
}
}
}
************************************************************************************************ package Utils.Sort;
/**
*快速排序,要求待排序的数组必须实现Comparable接口
*/
public class QuickSort implements SortStrategy
{
private static final int CUTOFF = 3; //当元素数大于此值时采用快速排序
/**
*利用快速排序算法对数组obj进行排序,要求待排序的数组必须实现了
comparable接口
*/
public void sort(Comparable[] obj)
{
if (obj == null)
{
throw new NullPointerException("The argument can not be null!");
}
quickSort(obj, 0, obj.length - 1);
}
/**
*对数组obj快速排序
*@param obj待排序的数组
*@param left 数组的下界
*@param right 数组的上界
*/
private void quickSort(Comparable[] obj, int left, int right)
{
if (left + CUTOFF > right)
{
SortStrategy ss = new ChooseSort();
ss.sort(obj);
}
else
{
//找出枢轴点,并将它放在数组最后面的位置
pivot(obj, left, right);
int i = left, j = right - 1;
Comparable tmp = null;
{
//将i, j分别移到大于/小于枢纽值的位置
/*因为数组的第一个和倒数第二个元素分别小于和大于枢纽元,所以不会发生数组越界*/
while (obj[++i].compareTo(obj[right - 1]) < 0) {}
while (obj[--j].compareTo(obj[right - 1]) > 0) {}
//交换
if (i < j)
{
tmp = obj[i];
obj[i] = obj[j];
obj[j] = tmp;
}
else
break;
}
//将枢纽值与i指向的值交换
tmp = obj[i];
obj[i] = obj[right - 1];
obj[right - 1] = tmp;
//对枢纽值左侧和右侧数组继续进行快速排序
quickSort(obj, left, i - 1);
quickSort(obj, i + 1, right);
}
}
/**
*在数组obj中选取枢纽元,选取方法为取数组第一个、中间一个、最后一个元素中中间的一个。将枢纽元置于倒数第二个位置,三个中最大的放在数组最后一个位置,最小的放在第一个位置
*@param obj 要选择枢纽元的数组
*@param left 数组的下界
*@param right 数组的上界
*/
private void pivot(Comparable[] obj, int left, int right)
{
int center = (left + right) / 2;
Comparable tmp = null;
if (obj[left].compareTo(obj[center]) > 0)
{
obj[left] = obj[center];
obj[center] = tmp;
}
if (obj[left].compareTo(obj[right]) > 0)
{
tmp = obj[left];
obj[left] = obj[right];
obj[right] = tmp;
}
if (obj[center].compareTo(obj[right]) > 0)
{
tmp = obj[center];
obj[center] = obj[right];
obj[center] = tmp;
}
//将枢纽元置于数组的倒数第二个
tmp = obj[center];
obj[center] = obj[right - 1];
obj[right - 1] = tmp;
}
}
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各种排序算法的总结和比较 1 快速排序(QuickSort) 快速排序是一个就地排序,分而治之,大规模递归的算法。从本质上来说,它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 (1)如果不多于1个数据,直接返回。 (2)一般选择序列最左边的值作为支点数据。(3)将序列分成2部分,一部分都大于支点数据,另外一部分都小于支点数据。 (4)对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法,但是就通常情况而言,没有比它更快的了。快速排序是递归的,对于内存非常有限的机器来说,它不是一个好的选择。 2 归并排序(MergeSort)
归并排序先分解要排序的序列,从1分成2,2分成4,依次分解,当分解到只有1个一组的时候,就可以排序这些分组,然后依次合并回原来的序列中,这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点,但是需要比堆排序多一倍的内存空间,因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序(HeapSort) 堆排序适合于数据量非常大的场合(百万数据)。 堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录,因为快速排序,归并排序都使用递归来设计算法,在数据量非常大的时候,可能会发生堆栈溢出错误。 堆排序会将所有的数据建成一个堆,最大的数据在堆顶,然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆,交换数据,依次下去,就可以排序所有的数据。
Shell排序通过将数据分成不同的组,先对每一组进行排序,然后再对所有的元素进行一次插入排序,以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍,比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort,MergeSort,HeapSort慢很多。但是它相对比较简单,它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序(InsertSort) 插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中,直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序,或者重复排序超过200数据项的序列。
数据结构各种排序算法总结 2009-08-19 11:09 计算机排序与人进行排序的不同:计算机程序不能象人一样通览所有的数据,只能根据计算机的"比较"原理,在同一时间内对两个队员进行比较,这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序 BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in swap(out, min); // swap them } // end for(out) } // end selectionSort() 效率:O(N2) 3. 插入排序 insertSort 在插入排序中,一组数据在某个时刻实局部有序的,为在冒泡和选择排序中实完全有序的。 public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out java程序员必学的十种程序算法 算法1:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为“基准”(pivot), 2 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。 3 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。 算法2:堆排序算法 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。 算法步骤: 创建一个堆H[0..n-1] 把堆首(最大值)和堆尾互换 3. 把堆的尺寸缩小1,并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置 4. 重复步骤2,直到堆的尺寸为1 算法3:归并排序 归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 算法步骤: 数据结构-各类排序算法总结 原文转自: https://www.wendangku.net/doc/eb4656266.html,/zjf280441589/article/details/38387103各类排序算法总结 一. 排序的基本概念 排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作,其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素 某个项值有序的序列。 有n 个记录的序列{R1,R2,…,Rn},其相应关键字的序列是{K1,K2,…,Kn},相应的下标序列为1,2,…,n。通过排序,要求找出当前下标序列1,2,…,n 的一种排列p1,p2,…,pn,使得相应关键字满足如下的非递减(或非递增)关系,即:Kp1≤Kp2≤…≤Kpn,这样就得到一个按关键字有序的记录序列{Rp1,Rp2,…,Rpn}。 作为排序依据的数据项称为“排序码”,也即数据元素的关键码。若关键码是主关键码,则对于任意待排序序列,经排序后得到的结果是唯一的;若关键码是次关键码,排序结果可 能不唯一。实现排序的基本操作有两个: (1)“比较”序列中两个关键字的大小; (2)“移动”记录。 若对任意的数据元素序列,使用某个排序方法,对它按关键码进行排序:若相同关键码元素间的位置关系,排序前与排序后保持一致,称此排序方法是稳定的;而不能保持一致的排序方法则称为不稳定的。 二.插入类排序 1.直接插入排序直接插入排序是最简单的插入类排序。仅有一个记录的表总是有序的,因此,对n 个记录的表,可从第二个记录开始直到第n 个记录,逐个向有序表中进行插入操作,从而得到n个记录按关键码有序的表。它是利用顺序查找实现“在R[1..i-1]中查找R[i]的插入位置”的插入排序。 冒泡排序法 1.public class SortArray_01 { 2. public static void main(String args[]) { 3. int[] array = { 14, 5, 86, 4, 12, 3, 21, 13, 11, 2, 55 }; // 创建一个初始化的一维数组array 4. System.out.println("未排序的数组:"); 5. for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 遍历array数组中的元素 6. System.out.print(" " + array[i]); // 输出数组元素 7. if ((i + 1) % 5 == 0) // 每5个元素一行 8. System.out.println(); 9. } 10. int mid; // 定义一个中间变量, 起到临时存储数据的作用 11. for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 执行冒 泡排序法 12. for (int j = i; j < array.length; j++) { 13. if (array[j] < array[i]) { 14. mid = array[i]; 15. array[i] = array[j]; 16. array[j] = mid; 17. } 18. } 19. } 20. System.out.println("\n使用冒泡法排序后的数组:"); 21. for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 遍历排好序的array数组中的元素 22. System.out.print(" " + array[i]); // 输出数组元素 23. if ((i + 1) % 5 == 0) 24. System.out.println(); // 每5 个元素一行 25. } 26. } 27.} 数组递增排序 JAVA中在运用数组进行排序功能时,一般有四种方法:快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法。 快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort()实现。 冒泡法是运用遍历数组进行比较,通过不断的比较将最小值或者最大值一个一个的遍历出来。 选择排序法是将数组的第一个数据作为最大或者最小的值,然后通过比较循环,输出有序的数组。 插入排序是选择一个数组中的数据,通过不断的插入比较最后进行排序。下面我就将他们的实现方法一一详解供大家参考。 <1>利用Arrays带有的排序方法快速排序 import java.util.Arrays; publicclass Test2{ publicstaticvoid main(String[] args){ int[] a={5,4,2,4,9,1}; Arrays.sort(a); //进行排序 for(int i: a){ System.out.print(i); } } } <2>冒泡排序算法 publicstaticint[] bubbleSort(int[] args){//冒泡排序算法 for(int i=0;i //1. 希尔排序, 时间复杂度:O(nlogn)~ O(n^2) // 另称:缩小增量排序(Diminishing Increment Sort) void ShellSort(int v[],int n) { int gap, i, j, temp; for(gap=n/2; gap>0; gap /= 2) /* 设置排序的步长,步长gap每次减半,直到减到1 */ { for(i=gap; i } else /* 如果中间元素比当前元素小,但前元素要插入到中间元素的右侧 */ { low = mid+1; } } /* 找到当前元素的位置,在low和high之间 */ for (j=i-1; j>high; j--)/* 元素后移 */ { a[j+1] = a[j]; } a[high+1] = temp; /* 插入 */ } } //3. 插入排序 //3.1 直接插入排序, 时间复杂度:O(n^2) void StraightInsertionSort(int input[],int len) { int i, j, temp; for (i=1; i Java程序员必知的8大排序本文主要详解了Java语言的8大排序的基本思想以及实例解读,详细请看下文8种排序之间的关系: 1,直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数 也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。 (2)实例java程序员必知的十种程序算法
数据结构-各类排序算法总结
JAVA数组的排序方法实例
JAVA中运用数组的四种排序方法
各大常用排序方法
java中8大排序方法