冒泡排序,插入排序,快速排序java实现和效率比较
排序算法比较
排序算法比较
排序算法的效率主要取决于算法的时间复杂度。
以下是常见的几种排序算法的时间复杂度和优缺点的对比：
1. 冒泡排序
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。
优点是它的实现简单易懂，缺点是排序速度很慢，对大规模数据排序不太适用。
2. 插入排序
插入排序的时间复杂度也为 O(n^2)。
它的优点是适用于小数
据量的排序，缺点是对于大规模数据排序仍然效率不高。
3. 选择排序
选择排序的时间复杂度也为 O(n^2)。
它的优点是对于小数据
量的排序速度较快，但是因为其算法结构固定，所以其效率在大规模数据排序中表现不佳。
4. 快速排序
快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)。
它是一种非常常用的排序算法，适用于大规模数据排序。
快速排序的优点在于分治的思想，可以充分发挥多线程并行计算的优势，缺点是在极端情况下（如输入的数据已经有序或者逆序）排序速度会较慢。
5. 堆排序
堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)。
它的优点在于实现简单、稳定，可以用于实时系统中的排序。
缺点是在排序过程中需要使用一个堆结构来维护排序序列，需要额外的内存开销。
同时，由于堆的性质，堆排序不能发挥多线程并行计算的优势。
6. 归并排序
归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)。
它的优点在于稳定、可靠，效率在大规模数据排序中表现良好。
归并排序在实现过程中需要使用递归调用，需要额外的内存开销。
同时，归并排序不适用于链式存储结构。
冒泡排序java
冒泡排序java排序就是将输入的数字按照从小到大的顺序进行排列。
由于排序是一个比较基础的问题，所以排序算法的种类也比较多。
最近学习了几种常见的排序算法，下面介绍如何使用java代码实现对数组进行从下到大排序。
一、冒泡排序1、概念冒泡排序通过序列左边开始比较相邻位置数字的大小，左边数字大于右边了交换位置，只到最大的到最右边，然后再从左边开始比较相邻位置的数字，左边大于右边交换位置，只到最大的到右边第二个位置，循环操作，在这个过程中，数字会像泡泡一样，慢慢从左往右“浮”到序列的右端，所以这个算法才被称为“冒泡排序”。
看图解理解此概念很容易。
2、图解3、代码实现1public class BubbleSortTest {23public static void main(String[] args) {4int[] arr = new int[]{11, 2, 3, 5, 7, 4, 10, 8, 9};5 BubbleSort(arr);6 System.out.println(Arrays.toString(arr));7 }89private static void BubbleSort(int[] arr) {10//从右边开始循环遍历数组11for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {12//遍历未排序的数组13for (int j = 0; j < i; j++) {14//相邻位置左边值大于右边，交换位置，将最大值最后换到待排序列最右边15if (arr[j] > arr[j + 1]) {16int temp = arr[j];17 arr[j] = arr[j + 1];18 arr[j + 1] = temp;19 }20 }21 }22 }23}二、选择排序1、概念选择排序就是从左边第一个开始，遍历右边序列找到最小的值与左边第一个数据交换位置，这样左边第一个数字就是整个序列最小的，然后从左边第二个开始，遍历右边的序列找到最小的值与左边第二个交换位置，依次类推，只到右边待排序的数据个数为0，结束循环，此时数组排序成功，因为每次循环后，左边的序列都是有序的。
常用排序算法分析比较
常用排序算法分析比较排序算法是计算机科学中的基本概念之一，它主要用于对一组元素进行排序，使得这些元素按照某种规则有序排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等等，这些算法都有自己的特点和适用场景，下面针对这些排序算法进行分析比较。
1.冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它的主要思想是依次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不对就交换它们的位置，可以保证每次循环后最后一个元素是已经排序好的。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
2.插入排序插入排序是一种稳定的排序算法，它的基本思想是将待排序的数据分为两个区间，已排序区间和未排序区间，在未排序区间内遍历，将每个元素插入到已排序区间的合适位置。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
3.选择排序选择排序是一种比较简单的排序算法，它的主要思想是通过不断选择未排序区间内的最小值，然后和未排序区间的第一个元素交换位置，以此类推，直到排序完毕。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
4.快速排序快速排序是一种经典的排序算法，它的思想是采用分治的思想，将序列分为左右两个子序列，通过递归的方式对左右两个子序列进行快速排序，最后合并两个排好序的子序列。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。
5.归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，它的基本思想是采用分治的思想，将序列分为左右两个子序列，通过递归的方式对左右两个子序列进行排序，最后将两个排好序的子序列合并成一个有序序列。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。
通过比较以上五种排序算法，可以发现每种算法都有自己的特点和适用场景，对于元素数量较少的情况下，可以选择冒泡排序、插入排序或选择排序，这些算法思路简单易懂，实现也比较容易；对于大规模数据排序，可以选择归并排序或快速排序，因为它们的时间复杂度比较优秀。
java 排序方法
java 排序方法在Java编程中，排序是一项非常常见的操作。
它可以帮助我们将一组数据按照特定的顺序进行排列，使得数据更易于查找和分析。
在Java中，有多种排序方法可以使用，每种方法都有其特点和适用场景。
接下来，我们将介绍几种常见的Java排序方法，帮助您更好地理解和使用它们。
首先，我们来介绍最常见的排序方法之一，冒泡排序。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
通过多次的遍历和比较，最终实现整个数列的排序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在数据量较小的情况下是一个不错的选择。
其次，我们要介绍的是插入排序。
插入排序的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。
插入排序的时间复杂度也是O(n^2)，但是在实际应用中，当数据规模较小时，插入排序通常比冒泡排序更快。
另外，我们还有快速排序这一高效的排序方法。
快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列，然后递归地对子序列进行排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，在大多数情况下都比冒泡排序和插入排序更快速。
除了上述几种排序方法外，Java中还有很多其他的排序算法，比如选择排序、归并排序、堆排序等。
每种排序方法都有其适用的场景和特点，我们需要根据实际情况选择合适的排序算法来提高程序的效率。
在实际编程中，我们可以使用Java提供的Arrays.sort()方法来进行排序操作。
这个方法底层使用了快速排序和归并排序等高效的排序算法，能够满足大部分排序需求。
另外，我们也可以实现Comparator接口来自定义排序规则，以应对一些特殊的排序需求。
总的来说，排序是Java编程中一个非常重要的部分，掌握不同的排序方法对于提高程序的效率和性能至关重要。
通过本文介绍的几种常见的排序方法，相信大家对Java中的排序有了更深入的了解，希望能够在实际编程中加以运用，提高程序的质量和效率。
各种内排序算法的实验心得
各种内排序算法的实验心得
1. 冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法，但它的时间复杂度为O(n^2)，在处理大量数据时效率很低。
在实验过程中，我发现当数据量较小时，冒泡排序的效率其实还是不错的，但一旦数据量增加，它的效率就明显下降了。
2. 插入排序
插入排序的时间复杂度也是O(n^2)，类似于冒泡排序。
但是插入排序比冒泡排序更快，因为它每次只需要比较一个元素。
在实验中，我发现当数据量比较小且有序时，插入排序的效率非常高，但如果数据量较大且随机分布，效率就会明显下降。
3. 选择排序
选择排序同样是时间复杂度为O(n^2)的算法，但是它比冒泡排序和插入排序都要快。
在实验中，我发现当数据量很大时，选择排序的效率比较稳定，但是当数据量比较小时，它的效率反而不如插入排序。
4. 快速排序
快速排序是一种常用的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，比冒泡、插入和选择排序都要快。
在实验中，我发现当数据量比较大时，快速排序的效率非常高，但是当数据量比较小时，它的效率反而不如插入排序和选择排序。
5. 归并排序
归并排序与快速排序的时间复杂度相同，都是O(nlogn)。
但是归并排序比快速排序更稳定，因为它的最坏时间复杂度是O(nlogn)。
在实验中，我发现当数据量比较大时，归并排序的效率非常高，而且在处理大量数据时表现优异。
6. 基数排序
基数排序是一种特殊的排序算法，它适用于数据量较大且每个元素长度相同的情况。
在实验中，我发现基数排序的效率非常高，尤其是对于大量数据的排序。
但需要注意的是，基数排序无法处理字符串等非数字类型的数据。
用java解析冒泡排序,选择排序,快速排序方法
int baseValue = array[start];
int j = end;
int i = start;
while (i < j) {
while (array[j] > baseValue && j > i)
arr[arr.length-1-i]=temp;
}
}
return arr; } 源自(3)快速排序(Quick
* Sort)：设要排序的数组是array[0…n-1]，首先任意选取一个数据（通常选用array[0]）作为基准数据，然后开始遍历数组
* ……
* 第arr.length-1轮，最大值放到第二位。
* 通过冒泡排序的实现：1.确定外循环的次数，经过演示发现，外循环的次数等于数组长度-1；
* 2.确定内循环，比较索引从0开始，到arr.length-外循环轮数
//使用冒泡排序对指定数组进行排序
/**
* 冒泡排序的思想：第一轮排序：索引从0开始到最后，前一个元素和后一个元素进行比较，如果符合条件就进行换位处理
* 那么最大值就会被排到数组的最后。
* 第二轮排序：最后一个元素 没有必要比较了，索引从0开始，到arr.leng-1.如果符合条件就进行换位处理，那么，最大值被排到倒数第二位。
if(arr[j]>arr[j+1]){
int temp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=temp;
}
}
}
return arr;
数据结构之各种排序的实现与效率分析
各种排序的实现与效率分析一、排序原理（1）直接插入排序基本原理：这是最简单的一种排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的、记录增1的有序表。
效率分析：该排序算法简洁，易于实现。
从空间来看，他只需要一个记录的辅助空间，即空间复杂度为O（1）.从时间来看，排序的基本操作为：比较两个关键字的大小和移动记录。
当待排序列中记录按关键字非递减有序排列（即正序）时，所需进行关键字间的比较次数达最小值n-1，记录不需移动；反之，当待排序列中记录按关键字非递增有序排列（即逆序）时，总的比较次数达最大值（n+2）(n-1)/2，记录移动也达到最大值（n+4）(n-2)/2.由于待排记录是随机的，可取最大值与最小值的平均值，约为n²/4.则直接插入排序的时间复杂度为O（n²）.由此可知，直接插入排序的元素个数n越小越好，源序列排序度越高越好（正序时时间复杂度可提高至O（n））。
插入排序算法对于大数组，这种算法非常慢。
但是对于小数组，它比其他算法快。
其他算法因为待的数组元素很少，反而使得效率降低。
插入排序还有一个优点就是排序稳定。
（2）折半插入排序基本原理：折半插入是在直接插入排序的基础上实现的，不同的是折半插入排序在将数据插入一个有序表时，采用效率更高的“折半查找”来确定插入位置。
效率分析：由上可知该排序所需存储空间和直接插入排序相同。
从时间上比较，折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数，为O(nlogn)。
而记录的移动次数不变。
因此，折半查找排序的时间复杂度为O(nlogn)+O（n²）= O（n²）。
排序稳定。
（3）希尔排序基本原理：希尔排序也一种插入排序类的方法，由于直接插入排序序列越短越好，源序列的排序度越好效率越高。
Shell 根据这两点分析结果进行了改进，将待排记录序列以一定的增量间隔dk 分割成多个子序列，对每个子序列分别进行一趟直接插入排序, 然后逐步减小分组的步长dk，对于每一个步长dk 下的各个子序列进行同样方法的排序,直到步长为1 时再进行一次整体排序。
各种排序方法的综合比较
各种排序方法的综合比较在计算机科学中，排序是一种常见的算法操作，它将一组数据按照特定的顺序重新排列。
不同的排序方法具有不同的适用场景和性能特点。
本文将综合比较几种常见的排序方法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
一、冒泡排序冒泡排序是一种简单但效率较低的排序方法。
它通过多次遍历数组，每次比较相邻的两个元素，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n为待排序元素的数量。
二、选择排序选择排序是一种简单且性能较优的排序方法。
它通过多次遍历数组，在每次遍历中选择最小的元素，并将其与当前位置交换。
选择排序的时间复杂度同样为O(n^2)。
三、插入排序插入排序是一种简单且适用于小规模数据的排序方法。
它通过将待排序元素逐个插入已排序的部分，最终得到完全有序的数组。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但在实际应用中，它通常比冒泡排序和选择排序更快。
四、快速排序快速排序是一种高效的排序方法，它通过分治法将数组划分为两个子数组，其中一个子数组的所有元素都小于另一个子数组。
然后递归地对两个子数组进行排序，最终将整个数组排序完成。
快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，但最坏情况下可能达到O(n^2)。
五、归并排序归并排序是一种稳定且高效的排序方法。
它通过将数组分成两个子数组，递归地对两个子数组进行排序，然后合并两个有序的子数组，得到最终排序结果。
归并排序的时间复杂度始终为O(nlogn)，但它需要额外的空间来存储临时数组。
综合比较上述几种排序方法，可以得出以下结论：1. 冒泡排序、选择排序和插入排序都属于简单排序方法，适用于小规模数据的排序。
它们的时间复杂度都为O(n^2)，但插入排序在实际应用中通常更快。
2. 快速排序和归并排序都属于高效排序方法，适用于大规模数据的排序。
它们的时间复杂度都为O(nlogn)，但快速排序的最坏情况下性能较差，而归并排序需要额外的空间。
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冒泡排序，插入排序，快速排序java实现和效率比较从测试结果看，冒泡算法明显不是一般的慢，10万数组的时候冒泡要4秒多，所以就百万就没用冒泡继续测试。
插入排序在结果中看来是最优的，为了方便比较，插入排序分别用了数组和list综合结果：list插入排序> 数组插入排序> 快速排序> > 冒泡排序输出结果：******万级测试******快速排序耗时：5list插入排序耗时：1数组插入排序耗时：1冒泡排序耗时：372******百万测试******快速排序耗时：118list插入排序耗时：1数组插入排序耗时：12[java] view plaincopyprint?1. import java.util.ArrayList;2. import java.util.List;3. import java.util.Random;4.5.6. public class SortPractice {7.8. public static void main(String[] args){9. System.out.println("******正确性测试******");10. Random random = new Random();11. SortPractice sp = new SortPractice ();12. int[] nums = new int[10];13. //生成随机整数数组14. for(int i = 0;i<nums.length;i++){15. nums[i] = random.nextInt();16. }17. //输出未排序的数组19. //输出排序后的数组20. sp.println(sp.sort(nums));21. sp.println(sp.insertSort(nums));22. sp.println(sp.insertSort(sp.toList(nums)));23. sp.println(sp.quickSort(sp.toList(nums)));24.25. System.out.println("******万级测试******");26. //万级排序时间测试27. nums = new int[10000];28. //生成随机整数数组29. for(int i = 0;i<nums.length;i++){30. nums[i] = random.nextInt();31. }32.33. List<Integer> list = sp.toList(nums);34. long begin = System.currentTimeMillis();35. sp.quickSort(list);36. System.out.println("快速排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));37.38. list = sp.toList(nums);39. begin = System.currentTimeMillis();41. System.out.println("list插入排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));42.43. begin = System.currentTimeMillis();44. sp.insertSort(nums);45. System.out.println("数组插入排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));46.47. begin = System.currentTimeMillis();48. sp.sort(nums);49. System.out.println("冒泡排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));50.51. System.out.println("******百万测试******");52. //百万级，排序时间测试53. nums = new int[1000000];54. //生成随机整数数组55. for(int i = 0;i<nums.length;i++){56. nums[i] = random.nextInt();57. }58.59. list = sp.toList(nums);60. begin = System.currentTimeMillis();61. sp.quickSort(list);62. System.out.println("快速排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));63.64. list = sp.toList(nums);65. begin = System.currentTimeMillis();66. sp.insertSort(list);67. System.out.println("list插入排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));68.69. begin = System.currentTimeMillis();70. sp.insertSort(nums);71. System.out.println("数组插入排序耗时：\r\n"+(System.currentTimeMillis()-begin));72. }73.74. /**75. * 冒泡排序76. * @param nums77. * @return78. */79. public int[] sort(int[] nums){80. int temp = 0;81. for(int i = 0; i < nums.length-1; i++){82. for(int j = i+1 ;j < nums.length; j++){83. if(nums[j]>nums[i]){85. nums[i] = nums[j];86. nums[j] = temp;87. }88. }89. }90. return nums;91. }92.93. /**94. * 插入排序95. * @param nums96. * @return97. */98. public int[] insertSort(int[] nums){99. int temp ;100. for(int i = 1;i<nums.length;i++){ 101. int j = i-1;102. temp = nums[i];103. while(j>=0&&temp>nums[j]){ 104. temp = nums[j];105. nums[j] = nums[i];107. j--;108. }109. }110.111. return nums;112. }113. /**114. * list插入排序115. * @param nums116. * @return117. */118. public List<Integer> insertSort(List<Integer> list){ 119. int temp ;120. for(int i = 1;i <list.size();i++){121. int j = i-1;122. temp = list.get(i);123. while(j >= 0 && temp > list.get(j)){124. temp = list.get(j);125. list.set(j,list.get(i));126. list.set(i,list.get(j));127. j--;128. }129. if(i>=1000) break;130. }131.132. return list;133. }134.135. /**136. * 快速排序法137. * @param nums138. * @return139. */140. public List<Integer> quickSort(List<Integer> list){ 141. Integer mid = list.get(new Random().nextInt(list.size())); 142. mid = list.get(5);143. List<Integer> small = new ArrayList<Integer>(); 144. List<Integer> big = new ArrayList<Integer>();145.146. for(int i = 0; i < list.size(); i++){147. if(list.get(i)<=mid){148. small.add(list.get(i));149. }else{150. big.add(list.get(i));151. }152. }153. list.clear();154. if(list.size()>2){155. list.addAll(quickSort(big));156. list.addAll(quickSort(small));157. }else{158. list.addAll(big);159. list.addAll(small);160. }161. return list;162. }163.164. /**165. * 数组转list166. * @param nums167. * @return168. */169. public List<Integer> toList(int[] nums){ 170. List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); 171. for(int i = 0; i < nums.length; i++){172. list.add(nums[i]);173. }174. return list;175. }176. /**177. * 打印数组178. * @param nums179. */180. public void println(int[] nums){ 181. System.out.println("-----");182. for(int i = 0;i<nums.length;i++){ 183. System.out.println(nums[i]);184. }185. }186.187.188. /**189. * 打印list190. * @param list191. */192. private void println(List<Integer> list) { 193. System.out.println("---------"); 194. for(Integer obj:list){195. System.out.println(obj);196. }197. }198.199. }。