java中的各种排序案例
java中List按照date排序的实现

排序我们要用到java里面的Collections类和Comparator<T>接口,具体用法查看API:
Collections.sort(resultList, new Comparator<Leavecalendar>() {
@Override public int compare(Leavecalendar o1, Leavecalendar o2) { int flag = o1.getDate().compareTo(o2.getDate()); return flag; } });
里面比较日期用了compareTo,对于日期来说还有before和after,应该可以做到升序和降序排列日期,写完后感觉这可以写一 个工具类来满足各种比较。
感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
这篇文章主要介绍了intellijidea201911formac下载和注册码激活教程本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值需要的朋友可以参考下
java中 List按照 date排序的实现
java 中List按照date排序的实现
今天开发需要对一个list进行排序码。
Leavecalendar这个bean类里面有属性date;
private Date Date; //有get/set方法;
public Date getDate() { return Date;
}
public void setDate(Date lcDate) { this.Date = lcDate;
java8streamsort自定义复杂排序案例

java8streamsort⾃定义复杂排序案例java 8 ⾃定义排序需求今天在项⽬中遇到个需求,按照对象中的三个属性进⾏排序。
具体要求:前提:对象 Obj [a=a,b=b,c=c]1、优先级为a > b > c2、 a属性为中⽂,固定排序规则为:政府,合作,基⾦ … …3、 b的为BigDecimal类型,固定的排序规则为:降序排序4、 c为java.util.Date类型,规则为:降序排序其实看这个需求,第3点和第4点不是什么问题,但是第1点,会考虑下怎么实现好。
直接上⽅案吧!⽅案⼀新建⼀张排序表,⾄少要有字段【名称—中⽂名称(政府、合作、基⾦等)】【排序编号—(1、2、3)】,在Obj表中的a字段存排序表的id。
此时可以直接⽤sql语句 ORDER BY 排序即可。
优点:可动态配置。
⽅案⼆完全⽤java代码操作,和sql⽆关,上代码:Obj.java 和 Sort.javapackage TestSort;import java.math.BigDecimal;public class Obj {private String name;private BigDecimal price;public Obj(String name, BigDecimal price){ = name;this.price = price;}public Obj(){}public String getName() {return name;}public void setName(String name) { = name;}public BigDecimal getPrice() {return price;}public void setPrice(BigDecimal price) {this.price = price;}@Overridepublic String toString() {return "Obj [name=" + name + ", price=" + price + "]";}}package TestSort;import java.math.BigDecimal;import java.util.Arrays;import parator;import java.util.List;import java.util.stream.Collectors;public class Sort {public static void main(String[] args) {List<Obj> list = Arrays.asList(new Obj("政府", null),new Obj("政府", new BigDecimal("1216.23")),new Obj("商业", new BigDecimal("123.23")),new Obj("PPD", new BigDecimal("123.23")),new Obj("合作", new BigDecimal("127.23")),new Obj("合作", new BigDecimal("125.23")),new Obj("咨询", null),new Obj(null, null));/*Comparator<Obj> byName = paring(Obj::getName).reversed();Comparator<Obj> finalByPrice= byName.thenComparing(Obj::getPrice,Comparator.nullsFirst(BigDecimal::compareTo)).reversed();List<Obj> result = list.stream().filter(new Predicate<Obj>() {@Overridepublic boolean test(Obj obj) {if(obj.getName() == null && obj.getPrice() ==null){return false;}return true;}}).sorted(finalByPrice).collect(Collectors.toList());*/List<Obj> result = list.stream().sorted(//先按照name排序(模拟需求的a属性排序)paring(Obj::getName,(x,y)->{if(x == null && y != null){return 1;}else if(x !=null && y == null){return -1;}else if(x == null && y == null){return -1;}else if("PPD".equals(x) || "PPD".equals(y)){if(x.equals(y)){return 0;}else if("PPD".equals(x)){return -1;}else{return 1;}}elseif("合作".equals(x) || "合作".equals(y)){if(x.equals(y)){return 0;}else if("合作".equals(x)){return -1;}else{return 1;}}elseif("政府".equals(x) || "政府".equals(y)){if(x.equals(y)){return 0;}else if("政府".equals(x)){return -1;}else{return 1;}}return 0; })//再按照其他字段排序,要考虑null(模拟需求b和c字段排序).thenComparing(paring(Obj::getPrice,Comparator.nullsFirst(BigDecimal::compareTo)).reversed())).collect(Collectors.toList());System.out.println(result);System.out.println(result.size());}}⽅案⼆的缺点就是硬编码,⽤户改排序就得改源码。
java的几种排序方式

java的几种排序方式用Java语言实现的各种排序,包括插入排序、冒泡排序、选择排序、Shell排序、快速排序、归并排序、堆排序、SortUtil等。
插入排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class InsertSort implements SortUtil.Sort{/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {int temp;for(int i=1;i for(int j=i;(j>0)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}冒泡排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {int temp;for(int i=0;i for(int j=data.length-1;j>i;j--){if(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}}选择排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class SelectionSort implements SortUtil.Sort { /** (non-Javadoc)** @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */public void sort(int[] data) {int temp;for (int i = 0; i < data.length; i++) {int lowIndex = i;for (int j = data.length - 1; j >i; j--) {if (data[j] < data[lowIndex]) {lowIndex = j;}}SortUtil.swap(data,i,lowIndex);}}}Shell排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class ShellSort implements SortUtil.Sort{/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */public void sort(int[] data) {for(int i=data.length/2;i>2;i/=2){for(int j=0;j insertSort(data,j,i);}}insertSort(data,0,1);/*** @param data* @param j* @param i*/private void insertSort(int[] data, int start, int inc) {int temp;for(int i=start+inc;i for(int j=i;(j>=inc)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-inc); }}}}快速排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class QuickSort implements SortUtil.Sort{/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {quickSort(data,0,data.length-1);}private void quickSort(int[] data,int i,int j){int pivotIndex=(i+j)/2;//swapSortUtil.swap(data,pivotIndex,j);int k=partition(data,i-1,j,data[j]);SortUtil.swap(data,k,j);if((k-i)>1) quickSort(data,i,k-1);if((j-k)>1) quickSort(data,k+1,j);}/*** @param data* @param i* @param j* @return*/private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {while(data[++l] while((r!=0)&&data[--r]>pivot);SortUtil.swap(data,l,r);}while(l SortUtil.swap(data,l,r);return l;}}改进后的快速排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort { private static int MAX_STACK_SIZE=4096;private static int THRESHOLD=10;/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */public void sort(int[] data) {int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE];int top=-1;int pivot;int pivotIndex,l,r;stack[++top]=0;stack[++top]=data.length-1;while(top>0){int j=stack[top--];int i=stack[top--];pivotIndex=(i+j)/2;pivot=data[pivotIndex];SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);//partitionl=i-1;r=j;do{while(data[++l] while((r!=0)&&(data[--r]>pivot)); SortUtil.swap(data,l,r);}while(l SortUtil.swap(data,l,r);SortUtil.swap(data,l,j);if((l-i)>THRESHOLD){stack[++top]=i;stack[++top]=l-1;}if((j-l)>THRESHOLD){stack[++top]=l+1;stack[++top]=j;}}//new InsertSort().sort(data);insertSort(data);}/*** @param data*/private void insertSort(int[] data) {int temp;for(int i=1;i for(int j=i;(j>0)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); }}}}归并排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class MergeSort implements SortUtil.Sort{/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {int[] temp=new int[data.length];mergeSort(data,temp,0,data.length-1);}private void mergeSort(int[] data,int[] temp,int l,int r){int mid=(l+r)/2;if(l==r) return ;mergeSort(data,temp,l,mid);mergeSort(data,temp,mid+1,r);for(int i=l;i<=r;i++){temp=data;}int i1=l;int i2=mid+1;for(int cur=l;cur<=r;cur++){if(i1==mid+1)data[cur]=temp[i2++];else if(i2>r)data[cur]=temp[i1++];else if(temp[i1] data[cur]=temp[i1++];elsedata[cur]=temp[i2++];}}}改进后的归并排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort { private static final int THRESHOLD = 10;/** (non-Javadoc)** @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {int[] temp=new int[data.length];mergeSort(data,temp,0,data.length-1);}private void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) { int i, j, k;int mid = (l + r) / 2;if (l == r)return;if ((mid - l) >= THRESHOLD)mergeSort(data, temp, l, mid);elseinsertSort(data, l, mid - l + 1);if ((r - mid) >THRESHOLD)mergeSort(data, temp, mid + 1, r);elseinsertSort(data, mid + 1, r - mid);for (i = l; i <= mid; i++) {temp = data;}for (j = 1; j <= r - mid; j++) {temp[r - j + 1] = data[j + mid];}int a = temp[l];int b = temp[r];for (i = l, j = r, k = l; k <= r; k++) {if (a < b) {data[k] = temp;a = temp;} else {data[k] = temp[j--];b = temp[j];}}}/*** @param data* @param l* @param i*/private void insertSort(int[] data, int start, int len) {for(int i=start+1;i for(int j=i;(j>start) && data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); }}}}堆排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class HeapSort implements SortUtil.Sort{/* (non-Javadoc)* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])public void sort(int[] data) {MaxHeap h=new MaxHeap();h.init(data);for(int i=0;i h.remove();System.arraycopy(h.queue,1,data,0,data.length); }private static class MaxHeap{void init(int[] data){this.queue=new int[data.length+1];for(int i=0;i queue[++size]=data;fixUp(size);}}private int size=0;private int[] queue;public int get() {return queue[1];}public void remove() {SortUtil.swap(queue,1,size--);fixDown(1);}//fixdownprivate void fixDown(int k) {int j;while ((j = k << 1) <= size) {if (j < size && queue[j] j++;if (queue[k]>queue[j]) //不用交换break;SortUtil.swap(queue,j,k);k = j;}}private void fixUp(int k) {while (k >1) {int j = k >>1;if (queue[j]>queue[k])break;SortUtil.swap(queue,j,k);k = j;}}}SortUtil:package org.rut.util.algorithm;import org.rut.util.algorithm.support.BubbleSort;import org.rut.util.algorithm.support.HeapSort;import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedMergeSort;import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedQuickSort;import org.rut.util.algorithm.support.InsertSort;import org.rut.util.algorithm.support.MergeSort;import org.rut.util.algorithm.support.QuickSort;import org.rut.util.algorithm.support.SelectionSort;import org.rut.util.algorithm.support.ShellSort;/*** @author treeroot* @since 2006-2-2* @version 1.0*/public class SortUtil {public final static int INSERT = 1;public final static int BUBBLE = 2;public final static int SELECTION = 3;public final static int SHELL = 4;public final static int QUICK = 5;public final static int IMPROVED_QUICK = 6;public final static int MERGE = 7;public final static int IMPROVED_MERGE = 8;public final static int HEAP = 9;public static void sort(int[] data) {sort(data, IMPROVED_QUICK);}private static String[] name={"insert", "bubble", "selection", "shell", "quick", "improved_quick", "merge", "improved_merge", "heap"};private static Sort[] impl=new Sort[]{new InsertSort(),new BubbleSort(),new SelectionSort(),new ShellSort(),new QuickSort(),new ImprovedQuickSort(),new MergeSort(),new ImprovedMergeSort(),new HeapSort()public static String toString(int algorithm){return name[algorithm-1];}public static void sort(int[] data, int algorithm) { impl[algorithm-1].sort(data);}public static interface Sort {public void sort(int[] data);}public static void swap(int[] data, int i, int j) { int temp = data;data = data[j];data[j] = temp;}}。
java业务的常用算法,应用场景

java业务的常用算法,应用场景Java业务的常用算法及应用场景算法是计算机科学的基础,它可以解决各种计算问题。
在Java编程中,算法的应用非常广泛。
本文将介绍Java业务中常用的算法以及它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是最基本、最常用的算法之一。
在Java业务中,需要对数据进行排序的场景非常多。
例如,对数组或集合中的元素按照某个属性进行排序,对数据库中的记录按照某个字段进行排序等等。
常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法各有特点,可以根据排序需求的不同选择合适的算法。
二、查找算法查找算法用于在一组数据中查找目标元素。
在Java业务中,查找算法的应用场景也很多。
例如,根据关键字从数据库中查询记录,查找集合中满足条件的元素等等。
常用的查找算法有线性查找、二分查找等。
线性查找适用于无序数据,而二分查找适用于有序数据。
三、图算法图算法用于解决图结构相关的问题。
在Java业务中,图算法可以应用于各种场景。
例如,社交网络中的好友关系图分析,行程规划中的路径搜索等等。
常用的图算法有广度优先搜索、深度优先搜索、最短路径算法等。
这些算法可以帮助我们理解和分析复杂的图结构,解决实际问题。
四、贪心算法贪心算法是一种通过局部最优选择来达到全局最优的算法。
在Java业务中,贪心算法可以用于解决各种优化问题。
例如,资源分配中的任务调度,机票价格计算中的最优组合等等。
贪心算法的核心思想是不断做出局部最优选择,并且希望这些选择最终能够达到全局最优。
虽然贪心算法不一定能够得到最优解,但在许多实际问题中,它的效果是非常好的。
五、动态规划算法动态规划算法是一种将复杂问题分解成简单子问题的思想。
在Java业务中,动态规划算法可以用于解决各种优化问题。
例如,最短路径问题、背包问题、字符串匹配问题等等。
动态规划算法的基本思路是通过保存已计算过的结果,避免重复计算,从而大大提高算法效率。
它常常用于求解具有最优子结构的问题。
Java中List排序的三种实现方法实例

Java中List排序的三种实现⽅法实例⽬录前⾔1.使⽤ Comparable 排序2.使⽤ Comparator 排序2.1 新建 Comparator ⽐较器2.2 匿名类⽐较器3.使⽤ Stream 流排序总结前⾔在某些特殊的场景下,我们需要在 Java 程序中对 List 集合进⾏排序操作。
⽐如从第三⽅接⼝中获取所有⽤户的列表,但列表默认是以⽤户编号从⼩到⼤进⾏排序的,⽽我们的系统需要按照⽤户的年龄从⼤到⼩进⾏排序,这个时候,我们就需要对 List 集合进⾏⾃定义排序操作了。
L ist 排序的常见⽅法有以下 3 种:1. 使⽤ Comparable 进⾏排序;2. 使⽤ Comparator 进⾏排序;3. 如果是 JDK 8 以上的环境,也可以使⽤ Stream 流进⾏排序。
下⾯我们分别来看各种排序⽅法的具体实现。
1.使⽤ Comparable 排序按照本⽂设计的场景,我们需要创建⼀个包含了⽤户列表的 List 集合,并按⽤户的年龄从⼤到⼩进⾏排序,具体实现代码如下:public class ListSortExample {public static void main(String[] args) {// 创建并初始化 ListList<Person> list = new ArrayList<Person>() {{add(new Person(1, 30, "北京"));add(new Person(2, 20, "西安"));add(new Person(3, 40, "上海"));}};// 使⽤ Comparable ⾃定的规则进⾏排序Collections.sort(list);// 打印 list 集合list.forEach(p -> {System.out.println(p);});}}// 以下 set/get/toString 使⽤的是 lombok 的注解@Getter@Setter@ToStringclass Person implements Comparable<Person> {private int id;private int age;private String name;public Person(int id, int age, String name) {this.id = id;this.age = age; = name;}@Overridepublic int compareTo(Person p) {return p.getAge() - this.getAge();}}以上代码的执⾏结果,如下图所⽰:本⽅法的核⼼代码如下:2.使⽤ Comparator 排序Comparable 是类内部的⽐较⽅法,⽽ Comparator 是排序类外部的⽐较器。
20个java案例

20个java案例以下是20个Java案例,涵盖了不同的主题和功能。
每个案例都有一个简要的描述和示例代码。
1. 计算两个数的和。
描述,编写一个程序,计算两个整数的和并输出结果。
示例代码:java.int num1 = 10;int num2 = 5;int sum = num1 + num2;System.out.println("两个数的和为," + sum);2. 判断一个数是否为偶数。
描述,编写一个程序,判断一个整数是否为偶数,并输出结果。
示例代码:java.int num = 6;if (num % 2 == 0) {。
System.out.println(num + "是偶数。
");} else {。
System.out.println(num + "不是偶数。
");}。
3. 求一个数的阶乘。
描述,编写一个程序,计算一个正整数的阶乘,并输出结果。
示例代码:java.int num = 5;int factorial = 1;for (int i = 1; i <= num; i++) {。
factorial = i;}。
System.out.println(num + "的阶乘为," + factorial);4. 判断一个字符串是否为回文字符串。
描述,编写一个程序,判断一个字符串是否为回文字符串,并输出结果。
示例代码:java.String str = "level";boolean isPalindrome = true;for (int i = 0; i < str.length() / 2; i++) {。
if (str.charAt(i) != str.charAt(str.length() 1 i)) {。
isPalindrome = false;break;}。
计算机软件技巧的实用案例

计算机软件技巧的实用案例引言计算机软件技巧在现代社会中扮演着重要的角色,它们可帮助我们更高效地处理各种任务,提高工作和学习效率。
本文将介绍一些实用的计算机软件技巧案例,以帮助读者更好地利用计算机软件进行各种任务。
第一章:办公软件技巧1.1 Microsoft Office中的数据排序数据排序是办公软件中常用的功能之一。
在Microsoft Excel中,我们可以使用“排序”功能对数据进行升序或降序排列。
此外,我们还可以按照多个列的条件排序数据,从而更好地组织和分析数据。
1.2 Adobe Acrobat中的PDF编辑Adobe Acrobat是一款常用的PDF编辑软件。
在编辑PDF文件时,我们可以使用文本编辑工具添加、删除和修改文本内容。
此外,我们还可使用图像编辑工具对PDF文件中的图片进行编辑,例如裁剪、旋转或调整亮度等。
第二章:图形设计软件技巧2.1 Photoshop中的内容感知填充在Photoshop中,内容感知填充工具可帮助我们删除照片中的不需要的对象,保持画面的完整性。
通过选中不需要的对象并使用内容感知填充工具,软件将自动根据周围的图案和颜色填充被删除的区域。
2.2 Illustrator中的形状构建技巧Illustrator是一款广泛用于矢量图形设计的软件。
使用形状构建工具,我们可以创建和编辑各种形状,如圆形、方形和自定义曲线等。
此外,我们还可通过使用描边和填充选项设置形状的颜色和样式。
第三章:编程技巧3.1 Python中的数据分析Python是一种非常流行的编程语言,广泛应用于数据分析领域。
通过使用Python的数据分析库和函数,我们可以对大量数据进行处理和分析,如数据清洗、统计分析、绘制数据可视化图表等。
3.2 Java中的多线程编程Java是一种重要的编程语言,具有强大的多线程支持。
通过使用Java的多线程技术,我们可以同时执行多个任务,提高程序的性能和响应速度。
同时,还需要注意多线程编程中的同步和竞争条件问题,确保线程安全性。
jpasort.sort()用法

《深入探究jpasort.sort()用法》一、jpasort.sort()的基本概念在Java编程中,jpasort.sort()是一个用于对集合进行排序的方法。
它可以帮助程序员对数据库中的数据进行排序,使得数据在查询的时候以指定的顺序呈现出来。
在实际应用中,对数据进行排序是非常常见且重要的操作,因此掌握jpasort.sort()的用法对于Java开发人员来说是至关重要的。
二、jpasort.sort()的使用方法1. jpasort.sort()的基本语法在使用jpasort.sort()方法进行排序时,首先需要创建一个Sort对象,并且在其构造函数中指定排序的字段和排序的方式。
具体的语法格式如下:Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.ASC, "字段名");在这里,Sort.Direction.ASC表示升序排序,"字段名"代表要排序的字段名。
通过这种方式,就可以创建一个用于排序的Sort对象。
2. jpasort.sort()的实际应用假设我们有一个名为Student的实体类,其中包含了id、name和age等字段。
如果我们想要按照学生的芳龄进行升序排序,那么可以这样使用jpasort.sort()方法:Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.ASC, "age");通过这样的操作,就可以实现对Student实体类中的芳龄字段进行升序排序。
三、jpasort.sort()的深入理解1. jpasort.sort()方法的内部实现原理jpasort.sort()方法的内部实现原理是通过构建一个排序对象,然后利用该对象来对数据进行排序。
在实际应用中,排序的字段和排序的方式都是可以动态指定的,因此可以实现灵活的排序操作。
通过深入理解jpasort.sort()方法的内部实现原理,可以帮助我们更加灵活地应用这个方法。
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一、插入排序1、基本思想插入排序(以升序为例)的基本操作是将一个数插入到一个已经排好序的数据序列中,插入后的数据序列是有序的并且元素个数加一。
插入排序的主要思想是:假设要排序的数组为A[]元素个数为n,将这个数组分为两个部分前n-1个元素和最后一个元素,将最后一个元素插入到已经排好序的n-1个元素中的合适的位置。
InsertSort(A[n]) //对A[n]进行插入排序{for i=1 to ndivide(A[i-1],a[i]) //将A[i]分为两部分,前i-1个元素和最后一个元素Insert(a[i],A[i-1])//将最后一个元素插入到排好序的前i-1个元素中}2、算法复杂度分析插入排序存在着最好情况和最坏情况,最好的情况是已经是排好序的了,这时只需比较n-1次即可;最坏的情况是序列是降序的需要排成升序的,那么此时就需要比较n(n-1)/2。
插入排序的赋值操作是比较操作的次数加上n-1次。
平均来说插入排序的算法复杂度为O(n2)。
3、编程实现public static void InsertSort(int[] A){for(int i=1;i<A.length;i++){int temp=A[i];//存储要插入的元素int j=i;//将temp与A[j-1]中的数进行比较,插入到合适的位置while(j>0&&A[j-1]>=temp){A[j]=A[j-1];j--;}A[j]=temp;}}二、冒泡排序1、基本思想冒泡排序(以升序为例)的基本思想是:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面,第一轮比较后,最大的数便被放到了最后;第二轮操作前n-1个数据(假设有n个数据),依然是依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面,倒数第二个数便是第二大的数;同理第i轮操作前n-i+1的数据(假设i取值是从1开始的),则n-i+i位置上的数据为第i大的数据。
一共有n-1轮,第i轮比较中共比较n-i次比较。
BubbleSort(A[n]){for(i=1;i<n;i++)for(j=0;j<n-i;j++)if(A[j]>A[j+1]) A[j]?A[j+1];//交换次序}2、算法复杂度分析一共有次比较,最好情况下没有赋值运算,而最坏的情况下有3次赋值运算,因此该算法复杂度为O(n2)。
3、编程实现排序后的结果为升序public static void BubbleSort(int[] A){int temp=0;for (int i = 1; i < A.length ; i++) {for (int j = 0; j < A.length - i ; j++){//将大数往后放if (A[j]>A[j + 1]){temp=A[j];A[j]=A[j + 1];A[j + 1]=temp;}}}}4、改进的冒泡排序算法若冒泡排序在某轮循环中已经排好了序,此时就不需要进行下一轮的循环。
因此改进的方法是对在比较中是否发生数据交换进行标识。
如设置一个布尔量flag,进行比较前将其值设置为true,若发生了数据交换则将flag设置为false,一轮比较完成后,判断flag的值为true 则结束排序,否则进行下一轮的比较。
改进后的冒泡排序时间复杂度为O(n2)。
public static void BubbleSort(int[] A){int temp=0;for (int i = 1; i < A.length &&flag=false; i++) {boolean flag=true;for (int j = 0; j < A.length - i +1; j++){//将大数往后放if (A[j]>A[j + 1]){temp=A[j];A[j]=A[j + 1];A[j + 1]=temp;flag=false;}}}}三、堆排序1、基本思想堆排序的基本思想是:首先将待排序的记录序列构造成一个堆,这时堆的头结点既是最大元素,将其和最后一个记录交换;然后将除了最后一个记录的记录序列再调整成堆,这样就找出了次大的元素,以此类推,直到堆中只有一个记录为止。
调整堆的思想是将待调整的结点的左右孩子进行比较选出较大的一个和待调整结点进行比较,若待调整结点小则交换,否则调整结束。
创建堆得思想是从第n个结点的父结点开始到第1个结点逐个扫描,每一次扫描将以当前结点为根的子树转换成堆。
HeapSort(A){MakeHeap(A)//构造出一个堆for j←n down to 2 doSwap(A[1],A[j])//交换头结点和最后一个记录Siftdown(A[1,……,int((j-1)/2)] ,1)//调整堆end for}Siftdown(H,i){if 2i>n then exit //若下到了叶子结点则退出repeat i←2i//寻找待下移结点的左右孩子中较大的一个if i+1<=n and H[i+1]>H[i] theni←i+1end if//若待下移结点比左右孩子中较大的一个小则交换if H[int(i/2)]<H[i] thenSwap(H[int(i/2)],H[i])else break //若待下移结点比左右孩子大则调整结束end if}MakeHeap(A){ i←n //总共有n个元素m←int(i/2)for j←m down to 1 //从第n个元素的父结点开始到第1个元素do Sift-down(A[m,m+1,……,n],i) //即父结点小于孩子结点则进行交换end for}2、算法复杂度分析堆排序的时间复杂度主要有构造堆和调整堆这两部分的时间复杂度构成,构造堆的时间复杂度在最坏的情况下是O(n),调整堆的时间复杂度为O(log2n)。
因此堆排序的大致时间复杂度可以写成O(n)+(n-1)(1+O(log2n)),即时间复杂度为O(nlog2n)。
3、编程实现public static void HeapSort(int[] A){//MakeHeap(A)将数组A构建成堆for(int i=A.length/2;i>0;i--)Siftdown(A,i,A.length);//数组A,要下移的元素为A[i]for(int i = A.length ; i >1 ; i--){//交换头结点和最后一个元素int temp=A[1];A[1]=A[i];A[i]=temp;Shiftdown(A, 1,i-1);//调整堆}}private static void shiftDown(int[] A, int i,int n){while(2*i<n){j=2*i;//找出最大的孩子if((j+1<n)&&A[j+1]>A[j])j=j+1;//待下移结点和最大的孩子进行比较,若小则下移否则调整结束if(A[i]<A[j]){int temp=H[i];H[i]=H[j];H[j]=temp;}else break;}}四、合并排序1、基本思想合并排序的基本操作是:首先将待排序序列划分为两个长度相等的子序列;然后分别对两个子序列进行归并排序,得到两个有序的子序列;最后将两个有序的子序列合并成一个有序数列。
MergeSort(A[2*n]){divide A[2*n] into A[1,……,n],A[n-1,……,2*n];//划分MergeSort(A[1,……,n]);//归并排序前半个子序列MergeSort(A[[n-1,……,2*n]);//归并排序后半个子序列Merge;//合并}2、算法复杂度分析合并步的时间复杂度为O(n)。
合并排序算法的时间复杂度为O(nlog2n)。
3、编程实现public int[] MergeSort(int[] A, int[] tempA, int s, int t){//如果序列中有一个以上的元素,即s<t则进行排序if(s < t){int center = (s + t) / 2;MergeSort(A, tempA, s, center);//归并排序前半个子序列MergeSort(A, tempA, center + 1, t);//归并排序后半个子序列Merge(A,tempA, s, center, t);//合并}return tempA;}public int[] Merge(int[] A, int[] tempA, int s, int m, int t){int n = t- s + 1;//n为数据总个数int i=s;j=m+1;k=swhile(i <= m&& j <= t){//取A[i]和A[j]中较小者放入tempA[k]if(A[i]<=A[j]){tempA[k++] = A[i++];}else{tempA[k++] = A[j++];}}if(i<=m)while(i<=m)tempA[k++]=A[i++];//处理前一个子序列else while(j<=t)tempA[k++]=A[j++];//处理后一个子序列return tempA;}五、快速排序1、基本思想快速排序的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
QuickSort(A,first,end){if first<end thenm=Partition(A,first,end)//将数据分割成独立的两部分QuickSort(A,first,m-1)//递归的对左侧子序列进行快速排序QuickSort(A,m+1t,end)//递归的对右侧子序列进行快速排序end if}其中通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分的基本操作步骤如下:1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=fist,j=end;取第一个数组元素作为基准元素。
2)将基准元素和j指向的元素进行比较,如果j指向的元素大则j--;重复直到j指向的元素小并i<j,则将基准元素和j所指向的元素进行交换。
3)将基准元素和i指向的元素进行比较,如果i指向的元素小则i--;重复直到i指向的元素大并i<j,则将基准元素和i所指向的元素进行交换。