package temp;
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：國際域名空間、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、開江網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。
import sun.misc.Sort;
/**
* @author zengjl
* @version 1.0
* @since 2007-08-22
* @Des java幾種基本排序方法
*/
/**
* SortUtil:排序方法
* 關(guān)于對排序方法的選擇：這告訴我們，什么時候用什么排序最好。當(dāng)人們渴望先知道排在前面的是誰時，
* 我們用選擇排序；當(dāng)我們不斷拿到新的數(shù)并想保持已有的數(shù)始終有序時，我們用插入排序；當(dāng)給出的數(shù)
* 列已經(jīng)比較有序，只需要小幅度的調(diào)整一下時，我們用冒泡排序。
*/
public class SortUtil extends Sort {
/**
* 插入排序法
* @param data
* @Des 插入排序(Insertion Sort)是，每次從數(shù)列中取一個還沒有取出過的數(shù)，并按照大小關(guān)系插入到已經(jīng)取出的數(shù)中使得已經(jīng)取出的數(shù)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)分為若干趟進行，每一趟排序從前往后比較每兩個相鄰的元素的大?。ㄒ虼艘惶伺判蛞容^n-1對位置相鄰的數(shù)）并在
* 每次發(fā)現(xiàn)前面的那個數(shù)比緊接它后的數(shù)大時交換位置；進行足夠多趟直到某一趟跑完后發(fā)現(xiàn)這一趟沒有進行任何交換操作（最壞情況下要跑n-1趟，
* 這種情況在最小的數(shù)位于給定數(shù)列的最后面時發(fā)生）。事實上，在第一趟冒泡結(jié)束后，最后面那個數(shù)肯定是最大的了，于是第二次只需要對前面n-1
* 個數(shù)排序，這又將把這n-1個數(shù)中最小的數(shù)放到整個數(shù)列的倒數(shù)第二個位置。這樣下去，冒泡排序第i趟結(jié)束后后面i個數(shù)都已經(jīng)到位了，第i+1趟實
* 際上只考慮前n-i個數(shù)（需要的比較次數(shù)比前面所說的n-1要?。?。這相當(dāng)于用數(shù)學(xué)歸納法證明了冒泡排序的正確性
冒泡排序是比較經(jīng)典的排序算法。代碼如下：
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交換位置
} ? ?
拓展資料：
原理：比較兩個相鄰的元素，將值大的元素交換至右端。
思路：依次比較相鄰的兩個數(shù)，將小數(shù)放在前面，大數(shù)放在后面。即在第一趟：首先比較第1個和第2個數(shù)，將小數(shù)放前，大數(shù)放后。然后比較第2個數(shù)和第3個數(shù)，將小數(shù)放前，大數(shù)放后，如此繼續(xù)，直至比較最后兩個數(shù)，將小數(shù)放前，大數(shù)放后。重復(fù)第一趟步驟，直至全部排序完成。
第一趟比較完成后，最后一個數(shù)一定是數(shù)組中最大的一個數(shù)，所以第二趟比較的時候最后一個數(shù)不參與比較；
第二趟比較完成后，倒數(shù)第二個數(shù)也一定是數(shù)組中第二大的數(shù)，所以第三趟比較的時候最后兩個數(shù)不參與比較；
依次類推，每一趟比較次數(shù)-1；
??
舉例說明：要排序數(shù)組：int[]?arr={6,3,8,2,9,1};?
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交換位置
} ? ?
參考資料：冒泡排序原理
.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《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序，內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進行排序，而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內(nèi)部排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是快速排序算法：
快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因為它的內(nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)出來。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串行（list）分為兩個子串行（sub-lists）。
快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看，快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。
快速排序的名字起的是簡單粗暴，因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義，就是快，而且效率高！它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n?)，但是人家就是優(yōu)秀，在大多數(shù)情況下都比平均時間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好，可是這是為什么呢，我也不知道。好在我的強迫癥又犯了，查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競賽》上找到了滿意的答案：
快速排序的最壞運行情況是 O(n?)，比如說順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時間是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 記號中隱含的常數(shù)因子很小，比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以，對絕大多數(shù)順序性較弱的隨機數(shù)列而言，快速排序總是優(yōu)于歸并排序。
1. 算法步驟
從數(shù)列中挑出一個元素，稱為 "基準(zhǔn)"（pivot）;
重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)（partition）操作；
遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序；
2. 動圖演示
代碼實現(xiàn) JavaScript 實例 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
重慶分公司
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