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java直接排序算法代码 java排序算法代码实现

java冒泡排序法代码

冒泡排序是比较经典的排序算法。代码如下:

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for(int i=1;iarr.length;i++){

for(int j=1;jarr.length-i;j++){

//交换位置

}    

拓展资料:

原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端。

思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。重复第一趟步骤,直至全部排序完成。

第一趟比较完成后,最后一个数一定是数组中最大的一个数,所以第二趟比较的时候最后一个数不参与比较;

第二趟比较完成后,倒数第二个数也一定是数组中第二大的数,所以第三趟比较的时候最后两个数不参与比较;

依次类推,每一趟比较次数-1;

??

举例说明:要排序数组:int[] arr={6,3,8,2,9,1}; 

for(int i=1;iarr.length;i++){

for(int j=1;jarr.length-i;j++){

//交换位置

}    

参考资料:冒泡排序原理

java中排序算法代码

package temp;

import sun.misc.Sort;

/**

* @author zengjl

* @version 1.0

* @since 2007-08-22

* @Des java几种基本排序方法

*/

/**

* SortUtil:排序方法

* 关于对排序方法的选择:这告诉我们,什么时候用什么排序最好。当人们渴望先知道排在前面的是谁时,

* 我们用选择排序;当我们不断拿到新的数并想保持已有的数始终有序时,我们用插入排序;当给出的数

* 列已经比较有序,只需要小幅度的调整一下时,我们用冒泡排序。

*/

public class SortUtil extends Sort {

/**

* 插入排序法

* @param data

* @Des 插入排序(Insertion Sort)是,每次从数列中取一个还没有取出过的数,并按照大小关系插入到已经取出的数中使得已经取出的数仍然有序。

*/

public int[] insertSort(int[] data) {

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int temp;

for (int i = 1; i data.length; i++) {

for (int j = i; (j 0) (data[j] data[j - 1]); j--) {

swap(data, j, j - 1);

}

}

return data;

}

/**

* 冒泡排序法

* @param data

* @return

* @Des 冒泡排序(Bubble Sort)分为若干趟进行,每一趟排序从前往后比较每两个相邻的元素的大小(因此一趟排序要比较n-1对位置相邻的数)并在

* 每次发现前面的那个数比紧接它后的数大时交换位置;进行足够多趟直到某一趟跑完后发现这一趟没有进行任何交换操作(最坏情况下要跑n-1趟,

* 这种情况在最小的数位于给定数列的最后面时发生)。事实上,在第一趟冒泡结束后,最后面那个数肯定是最大的了,于是第二次只需要对前面n-1

* 个数排序,这又将把这n-1个数中最小的数放到整个数列的倒数第二个位置。这样下去,冒泡排序第i趟结束后后面i个数都已经到位了,第i+1趟实

* 际上只考虑前n-i个数(需要的比较次数比前面所说的n-1要小)。这相当于用数学归纳法证明了冒泡排序的正确性

java快速排序简单代码

.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《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法:

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(nlogn) 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(nlogn) 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)。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴,因为一听到这个名字你就知道它存在的意义,就是快,而且效率高!它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?),但是人家就是优秀,在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好,可是这是为什么呢,我也不知道。好在我的强迫症又犯了,查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案:

快速排序的最坏运行情况是 O(n?),比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn),且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小,比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以,对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言,快速排序总是优于归并排序。

1. 算法步骤

从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot);

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;

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;

2. 动图演示

代码实现 JavaScript 实例 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

如何用JAVA实现快速排序算法?

本人特地给你编的代码\x0d\x0a亲测\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


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