基础排序总结(冒泡排序、选择排序)
常用算法解析及其应用场景

常用算法解析及其应用场景算法是计算机科学中最基础的概念之一。
在日常生活中,我们无时无刻不在接触着各种算法,从谷歌搜索到智能手机里各种APP的推荐算法,都离不开算法的支持和应用。
在这篇文章中,我将为大家介绍常用的算法和它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是程序中最常用的一种算法,其目的是将数据按一定方式进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。
1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,它的思路是从头到尾扫描一遍需要排序的数据,每一次将相邻两个元素进行比较并交换位置。
这个过程类似于水泡在水中上浮,一遍扫描结束后,最大的元素就会像水泡一样浮到最上面。
冒泡排序的时间复杂度为O(n²),如果需要排序的数据量很大,那么执行起来会比较慢。
不过它的优点在于代码简单易懂,并且实现起来很容易。
2、选择排序选择排序的思路是每次从数据中选择一个最小(或最大)的元素,并将其放置在序列的起始位置。
按照这样的方式,每次只需要找到一个元素,就可以将数据序列排列好。
选择排序的时间复杂度也为O(n²),但它比冒泡排序要稍微快一点。
3、插入排序插入排序的思路是将数据分为已排序区间和未排序区间两部分。
不断地将未排序区间的元素逐一与已排序区间的元素相比较,找到合适的位置插入。
重复执行这个过程,最终就能将整个数据序列排列好。
插入排序的时间复杂度也为O(n²),但它的执行速度相对于冒泡排序和选择排序要慢一些。
不过它的优点在于它在处理小数据量时非常高效,并且在排序过程中需要的额外内存很少。
4、归并排序归并排序的思路是将数据分成两个子序列,分别进行排序,最后将排序好的子序列进行合并。
在合并的过程中,需要使用到一个额外的数组来存储数据。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn),执行效率相对较高。
尤其是在处理大数据量时,它表现得十分出色。
5、快速排序快速排序的思路不同于以上几种排序算法,它是一种分治法的排序算法。
比较冒泡算法,选择算法,希尔排序算法

一、算法简介冒泡排序算法、选择排序算法和希尔排序算法是三种常用的排序算法。
这三种算法的共同点是都属于比较排序算法,即通过比较元素之间的大小,进行排序。
下面将分别对这三种算法进行介绍。
二、冒泡排序算法冒泡排序算法的基本思想是对相邻的元素进行比较,如果逆序则交换它们的位置,直到整个序列有序为止。
具体实现过程如下:1. 设置循环次数为 n-1,n 为待排序序列长度。
2. 对于每一次循环,从第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素,如果逆序则交换它们的位置。
3. 每一次循环结束后,待排序序列中最大的元素就会被排到末尾。
4. 重复执行上述步骤,直到整个序列有序。
冒泡排序算法的时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度为 O(1),稳定性较好,适用于数据量较小的情况。
三、选择排序算法选择排序算法的基本思想是从待排序序列中选择最小的元素,放到已排序序列的末尾,直到整个序列有序为止。
具体实现过程如下:1. 设置循环次数为 n-1,n 为待排序序列长度。
2. 对于每一次循环,从第一个元素开始,找到待排序序列中最小的元素,并将其放到已排序序列的末尾。
3. 重复执行上述步骤,直到整个序列有序。
选择排序算法的时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度为 O(1),稳定性较差,适用于数据量较小的情况。
四、希尔排序算法希尔排序算法也称为缩小增量排序算法,是插入排序算法的一种改进。
希尔排序算法的基本思想是将待排序序列分成若干个子序列,对每个子序列进行插入排序,然后再对整个序列进行一次插入排序,直到整个序列有序为止。
具体实现过程如下:1. 设置一个增量值 gap,将待排序序列分成若干个子序列,每个子序列包含的元素个数为 gap。
2. 对于每个子序列,进行插入排序。
3. 减小增量值 gap,重复执行上述步骤,直到 gap=1。
4. 对整个序列进行一次插入排序,使得序列有序。
希尔排序算法的时间复杂度为 O(n^2),空间复杂度为 O(1),稳定性较差,适用于数据量较大的情况。
各种排序方法总结

常用排序算法有哪些? 冒择路希快归堆(口诀):冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序,归并排序,堆排序; 冒泡排序冒泡排序(Bubble Sort ),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。
它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名。
JAVA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 publicclassBubbleSort{publicvoidsort(int[]a){inttemp=0;for(inti=a.length-1;i>0;--i){for(intj=0;j<i;++j){if(a[j+1]<a[j]){temp=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=temp;}}}}}JavaScript1 2 3 4 functionbubbleSort(arr){vari=arr.length,j;vartempExchangVal;while(i>0)5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 {for(j=0;j<i-1;j++){if(arr[j]>arr[j+1]){tempExchangVal=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=tempExchangVal;}}i--;}returnarr;}vararr=[3,2,4,9,1,5,7,6,8];vararrSorted=bubbleSort(arr);console.log(arrSorted);alert(arrSorted);控制台将输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]快速排序算法快速排序(Quicksort )是对冒泡排序的一种改进。
简单排序的操作方法

简单排序的操作方法简单排序是一种基于比较的排序方法,也是最常见的排序算法之一。
它的思想很简单,就是通过不断地比较和交换数据元素来将一个无序序列排列成有序序列。
在简单排序中,数据元素之间的比较是按照指定的排序规则进行的,比较的结果可以分为大于、小于或等于三种情况。
根据比较结果,可以交换两个数据元素的位置,也可以保持不变。
简单排序的操作方法可以分为两种:冒泡排序和选择排序。
1. 冒泡排序:冒泡排序是一种基本的交换排序方法,它的原理是从头到尾依次比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置,直到最后一个元素。
这样一趟比较下来,最大的元素就会被交换到最后的位置。
接着,对剩下的n-1 个元素进行相同的操作,直到所有的元素都排好序。
具体的操作步骤如下:1) 比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置;2) 从头到尾对所有的元素进行一次以上的比较和交换,直到最后一个元素;3) 对剩下的n-1 个元素重复进行上述操作,直到所有的元素都排好序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),其中n 是待排序序列的长度。
2. 选择排序:选择排序是一种简单直观的排序方法,它的原理是从待排序序列中选择最小(或最大)的元素,并将其与序列中的第一个元素进行交换。
接着,在剩下的n-1 个元素中选择出最小(或最大)的元素,并将其与序列中的第二个元素进行交换。
以此类推,直到所有的元素都排好序。
具体的操作步骤如下:1) 在待排序序列中找到最小(或最大)的元素,并将其与序列中的第一个元素进行交换;2) 在剩下的n-1 个元素中找到最小(或最大)的元素,并将其与序列中的第二个元素进行交换;3) 重复上述操作,直到所有的元素都排好序。
选择排序的时间复杂度为O(n^2),其中n 是待排序序列的长度。
简单排序的优缺点:简单排序的优点是实现简单、容易理解,适用于小规模的数据排序。
它的缺点是排序效率较低,在大规模数据排序时耗时较长。
C语言算法全总结

C语言算法全总结C语言是一种广泛应用于计算机科学领域的编程语言,具有高效、可移植和灵活的特点。
在程序设计中,算法是解决问题的一系列有序步骤,可以通过C语言来实现。
本文将为您总结C语言中常用的算法,包括排序算法、查找算法和图算法。
一、排序算法排序算法是将一组元素按照特定的顺序重新排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
这些算法的核心思想是通过比较和交换元素的位置来进行排序。
1.冒泡排序冒泡排序通过多次比较和交换相邻元素的位置来实现排序。
它的基本思想是将最大的元素不断地往后移动,直到整个序列有序。
2.选择排序选择排序通过每次选择最小的元素来实现排序。
它的基本思想是通过比较找到最小元素的位置,然后将其与第一个元素交换,接着在剩下的元素中继续找到最小元素并进行交换,如此重复直到整个序列有序。
3.插入排序插入排序通过构建有序序列,对未排序序列逐个元素进行插入,从而实现排序。
它的基本思想是将当前元素插入到前面已经排好序的序列中的适当位置。
4.快速排序快速排序是一种分治算法,通过选择一个基准元素,将其他元素划分为小于基准元素和大于基准元素的两部分,然后递归地对这两部分进行排序,最终实现整个序列有序。
5.归并排序归并排序也是一种分治算法,将序列分成两个子序列,分别对这两个子序列进行排序,然后将排序后的子序列合并成一个有序序列,从而达到整个序列有序的目的。
二、查找算法查找算法是在一个数据集合中寻找特定元素的算法。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找和散列查找。
这些算法的核心思想是通过比较元素的值来确定待查找元素的位置。
1.线性查找线性查找是从数据集合的开头开始,依次比较每个元素的值,直到找到目标元素为止。
它的时间复杂度为O(n),其中n为数据集合的大小。
2.二分查找二分查找是针对有序序列进行查找的算法,它的基本思想是通过不断缩小查找范围,将目标元素与中间元素进行比较,从而确定待查找元素的位置。
数据的排序与分组

数据的排序与分组排序与分组是数据分析和处理中常用的方法。
通过对数据进行排序,可以使数据更加有序,方便分析和比较。
而分组则能够将数据按照某些特定的标准进行分类,以便进行更深入的分析和研究。
本文将介绍常见的数据排序和分组的方法,并探讨它们在数据处理中的应用。
一、数据的排序数据的排序是指将一组数据按照某些规则进行排列的过程,常见的排序方法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序方法,它通过重复比较相邻的两个元素,并按照大小交换它们的位置,从而将最大或最小的元素逐渐“冒泡”到数组的一端。
2. 选择排序选择排序是一种简单但低效的排序方法,它通过重复选择剩余元素中的最小值,并将其放置在已排序部分的末尾,直到所有元素都被排序。
3. 插入排序插入排序是一种简单且高效的排序方法,它通过依次将每个元素插入到已排序部分的合适位置,从而逐步构建有序的结果。
4. 快速排序快速排序是一种常用的高效排序方法,它通过选择一个基准元素,将大于基准的元素放置到右侧,将小于基准的元素放置到左侧,然后对左右两个子序列分别进行递归排序。
二、数据的分组数据的分组是将一组数据按照某些特定的标准进行分类的过程,常见的分组方法包括等值分组、区间分组、按某一属性分组等。
1. 等值分组等值分组是将一组数据按照其数值相等进行分组的方法,适用于离散型变量的分组。
例如,将学生按照考试成绩的等级进行分组,可以得到优秀、良好、及格、不及格等分组结果。
2. 区间分组区间分组是将一组数据按照一定的数值范围进行分组的方法,适用于连续型变量的分组。
例如,将人口按照年龄进行分组,可以得到0-18岁、19-30岁、31-45岁等分组结果。
3. 按某一属性分组按某一属性分组是将一组数据按照其具体属性进行分组的方法,适用于具有特定标识的数据的分组。
例如,将学生按照所属班级进行分组,可以得到不同班级的学生分组结果。
三、排序与分组的应用排序和分组是数据处理中常用的方法,它们可以在各个领域中得到广泛的应用。
排序

冒泡:好实现,速度不慢,使用于轻量级的数据排序。
插入排序:也使用于小数据的排序,但是我从他的思想中学到怎么插入一个数据。呵呵,这样就知道在排好的数据里面,不用再排序了,而是直接调用一下插入就可以了。
5.冒泡排序,n*n的时间复杂度,稳定排序,原地排序。冒泡排序的思想很不错,一个一个比较,把小的上移,依次确定当前最小元素。因为他简单,稳定排序,而且好实现,所以用处也是比较多的。还有一点就是加上哨兵之后他可以提前退出。
6.选择排序,n*n的时间复杂度, 稳定排序,原地排序。选择排序就是冒泡的基本思想,从小的定位,一个一个选择,直到选择结束。他和插入排序是一个相反的过程,插入是确定一个元素的位置,而选择是确定这个位置的元素。他的好处就是每次只选择确定的元素,不会对很多数据进行交换。所以在数据交换量上应该比冒泡小。
计数排序,基数排序,桶排序:特殊情况特殊处理。
附上我学习这里排序的连接
快速排序学习1 快速排序学习2(随机化版本)
快速排序学习3(最初版) 快速排序学习4(最初版加随机版)
插入排序 冒泡排序 选择排序
希尔排序 合并排序 堆排序 用堆实现优先队列
14.桶排序:n的时间复杂度,稳定排序,非原地排序。主要思路和基数排序一样,也是假设都在一个范围例如概率都在0-1,而且分布还挺均匀,那么我们也是和基数排序一样对一个数把他划分在他指定的区域。然后在连接这些区域就可以了。书上对每个区域使用链表的存储,我认为在寸小区域的时候也会有时间在里面。所以只是理论上的n时间复杂度。这种思路是不错的。呵呵。
简单排序算法

简单排序算法排序算法是计算机科学中最基本、最常用的算法之一。
通过对原始数据集合进行排序,可以更方便地进行搜索、统计、查找等操作。
常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序等。
本文将介绍这些简单排序算法的具体实现及其优缺点。
一、冒泡排序(Bubble Sort)冒泡排序是一种基础的交换排序算法。
它通过不断地交换相邻的元素,从而将数据集合逐渐排序。
具体实现步骤如下:1.比较相邻的元素。
如果第一个比第二个大,就交换它们两个;2.对每一对相邻元素做同样的工作,从第一对到最后一对,这样一轮排序后,就可以确保最后一个元素是最大的元素;3.针对所有元素重复以上的步骤,除了最后一个;4.重复步骤1~3,直到排序完成。
冒泡排序的优点是实现简单、容易理解。
缺点是排序效率较低,尤其是对于较大的数据集合,时间复杂度为O(n²)。
二、选择排序(Selection Sort)选择排序是一种基础的选择排序算法。
它通过在数据集合中选择最小的元素,并将其放置到最前面的位置,然后再从剩余元素中选出最小的元素,放置到已排序部分的末尾。
具体实现步骤如下:1.在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置;2.再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,放到排序序列末尾;3.重复步骤1~2,直到排序完成。
选择排序的优点是实现简单、固定时间复杂度O(n²)。
缺点是排序效率仍然较低,尤其是对于大数据集合,因为每次只能交换一个元素,所以相对于冒泡排序,它的移动次数固定。
三、插入排序(Insertion Sort)插入排序是一种基础的插入排序算法。
它将未排序的元素一个一个插入到已排序部分的正确位置。
具体实现步骤如下:1.从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;2.取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后往前扫描;3.如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;4.重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置;5.将新元素插入到该位置后;6.重复步骤2~5,直到排序完成。
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1、冒泡排序
1.1、简介与原理
冒泡排序算法运行起来非常慢,但在概念上它是排序算法中最简单的,因此冒泡排序算法在刚开始研究排序技术时是一个非常好的算法。
冒泡排序原理即:从数组下标为0的位置开始,比较下标位置为0和1的数据,如果0号位置的大,则交换位置,如果1号位置大,则什么也不做,然后右移一个位置,比较1号和2号的数据,和刚才的一样,如果1号的大,则交换位置,以此类推直至最后一个位置结束,到此数组中最大的元素就被排到了最后,之后再根据之前的步骤开始排前面的数据,直至全部数据都排序完成。
1.2、代码实现
public class ArraySort {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1, 7, 3, 9, 8, 5, 4, 6};
array = sort(array);
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
System.out.println(array[i]);
}
}
public static int[] sort(int[] array) {
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
for (int j = 0; j < array.length-i; j++) {
if (array[j] > array[j+1]) {
int temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
}
}
}
return array;
}
}
1.3、效率
一般来说,数组中有N 个数据项,则第一趟排序中有N-1 次比较,第二趟中有N-2 次,以此类推。
这种序列的求和公式如下:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+…+1=N*(N-1)/2
当N 为10 时,N*(N-1)/2等于45(10*9/2)。
这样,算法作了约N2/2次比较(忽略减1,不会有很大差别,特别是当N 很大时)。
因为两两数据只有在需要时才交换,所以交换的次数少于比较的次数。
如果数据是随机的,那么大概有一半数据需要交换,则交换的次数为N2/4。
交换和比较操作次数都和N2成正比。
由于常数不算在大O 表示法,可以忽略 2 和4,并且认为冒泡排序运行需要O(N2)时间级别。
运行大数量级别的数组可以证实这种排序算法的速度是很慢的。
无论何时,只要看到一个循环嵌套在另外一个循环里,例如在冒泡排序中,就可以怀疑这个算法的运行时间为O(N2)级。
外层循环执行N 次,内部循环对于每一次外层循环都执行N 次(或者几分之N 次)。
这就意味着将大约需要执行N*N 或者N2次某个基本操作。
2、选择排序
2.1、简介与原理
选择排序改进了冒泡排序,将必要的交换次数从O(N2)减少到O(N)次。
不幸的是比较次数仍然保持为O(N2)。
然而,选择排序仍然为大记录量的排序提出了一个非常重要的改进,因为这些大量的记录需要在内存中移动,这就使交换的时间和比较的时间相比起来,交换的时间更为重要。
(一般来说,在Java 语言中不是这种情况,Java 中只是改变了引用位置,而实际对象的位置并没有发生改变。
)
选择排序原理即:在选择排序中,不再只比较两个相邻的数据。
因此需要记录下某一个数据的下标,进行选择排序就是把所有的数据扫描一遍,从中挑出(按从小到大排序)最小的一个数据,这个最小的数据和最左端下标为0的数据交换位置。
之后再次扫描数据,从下标为1开始,还是挑出最小的然后和1号位置进行交换,这个过程一直持续到所有的数据都排定。
而程序中需要有一个标识变量来标识每次挑出最小数据的下标。
2.2、代码实现
public class ArraySort {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1, 7, 3, 9, 8, 5, 4, 6};
array = sort(array);
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
System.out.println(array[i]);
}
}
public static int[] sort(int[] array) {
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
int temp = i;
for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
if (array[temp] > array[j]) {
temp = j;
}
}
int t = array[temp];
array[temp] = array[i];
array[i] = t;
}
return array;
}
}
2.3、效率
选择排序和冒泡排序执行了相同次数的比较:N*(N-1)/2。
对于10 个数据项,需要45 次比较。
然而,10 个数据项只需要少于10次交换。
对于100 个数据项,需要4950 次比较,但只进行了不到100 次的交换。
N 值很大时,比较的次数是主要的,所以结论是选择排序和冒泡排序一样运行了O(N2)时间。
但是,选择排序无疑更快,因为它进行的交换少得多。
当N 值较小时,特别是如果交换的时间级比比较的时间级大得多时,选择排序实际上是相当快的。