.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(jìn)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：
創(chuàng)新互聯(lián)是一家專注于成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、外貿(mào)營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè)與策劃設(shè)計(jì),東明網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)10多年,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:東明等地區(qū)。東明做網(wǎng)站價(jià)格咨詢:18982081108
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(gè)項(xiàng)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(shí)上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因?yàn)樗膬?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(shí)現(xiàn)出來。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個(gè)串行（list）分為兩個(gè)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(jiǎn)單粗暴，因?yàn)橐宦牭竭@個(gè)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(shí)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(shí)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(qiáng)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(jìng)賽》上找到了滿意的答案：
快速排序的最壞運(yùn)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(shí)間是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 記號(hào)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(duì)絕大多數(shù)順序性較弱的隨機(jī)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(gè)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(gè)分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)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(dòng)圖演示
代碼實(shí)現(xiàn) JavaScript 實(shí)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
java變成對(duì)數(shù)組進(jìn)行排序可以使用ArraySort方法，保存源數(shù)組下標(biāo)值可以存入map中，如下代碼：
import?java.util.ArrayList;
import?java.util.Arrays;
import?java.util.HashMap;
import?java.util.List;
public?class?ceshi?{
public?static?void?main(String[]?args)?{
int?n?=?5;
int[]?a?=?{?8,?5,?4,?6,?2,?1,?7,?9,?3?};
HashMap?map?=?new?HashMap();
for?(int?i?=?0;?i??a.length;?i++)?{
map.put(a[i],?i);?//?將值和下標(biāo)存入Map
}
//?排列
List?list?=?new?ArrayList();
Arrays.sort(a);?//?升序排列
for?(int?i?=?0;?i??a.length;?i++)?{
list.add(a[i]);
}
for?(Object?object?:?list)?{
System.out.print(object?+?",");
}
System.out.println();
//?查找原始下標(biāo)
for?(int?i?=?0;?i??n;?i++)?{
System.out.print(map.get(a[i])?+?",");
}
}
}
運(yùn)行結(jié)果如下：
給你介紹4種排序方法及源碼，供參考
1.冒泡排序
主要思路： 從前往后依次交換兩個(gè)相鄰的元素，大的交換到后面，這樣每次大的數(shù)據(jù)就到后面，每一次遍歷，最大的數(shù)據(jù)到達(dá)最后面，時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2)。
public?static?void?bubbleSort(int[]?arr){
for(int?i?=0;?i??arr.length?-?1;?i++){
for(int?j=0;?j??arr.length-1;?j++){
if(arr[j]??arr[j+1]){
arr[j]?=?arr[j]^arr[j+1];
arr[j+1]?=?arr[j]^arr[j+1];
arr[j]?=?arr[j]^arr[j+1];
}
}
}
}
2.選擇排序
主要思路：每次遍歷序列，從中選取最小的元素放到最前面，n次選擇后，前面就都是最小元素的排列了，時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2）。
public?static?void?selectSort(int[]?arr){
for(int?i?=?0;?i?arr.length?-1;?i++){
for(int?j?=?i+1;?j??arr.length;?j++){
if(arr[j]??arr[i]){
arr[j]?=?arr[j]^arr[i];
arr[i]?=?arr[j]^arr[i];
arr[j]?=?arr[j]^arr[i];
}
}
}
}
3.插入排序
主要思路：使用了兩層嵌套循環(huán)，逐個(gè)處理待排序的記錄。每個(gè)記錄與前面已經(jīng)排好序的記錄序列進(jìn)行比較，并將其插入到合適的位置，時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2）。
public?static?void?insertionSort(int[]?arr){
int?j;
for(int?p?=?1;?p??arr.length;?p++){
int?temp?=?arr[p];???//保存要插入的數(shù)據(jù)
//將無序中的數(shù)和前面有序的數(shù)據(jù)相比，將比它大的數(shù)，向后移動(dòng)
for(j=p;?j0??temp?arr[j-1];?j--){
arr[j]?=?arr[j-1];
}
//正確的位置設(shè)置成保存的數(shù)據(jù)
arr[j]?=?temp;
}
}
4.希爾排序
主要思路：用步長(zhǎng)分組，每個(gè)分組進(jìn)行插入排序，再慢慢減小步長(zhǎng)，當(dāng)步長(zhǎng)為1的時(shí)候完成一次插入排序，? 希爾排序的時(shí)間復(fù)雜度是：O（nlogn）～O（n2），平均時(shí)間復(fù)雜度大致是O(n^1.5)
public?static?void?shellSort(int[]?arr){
int?j?;
for(int?gap?=?arr.length/2;?gap??0?;?gap/=2){
for(int?i?=?gap;?i??arr.length;?i++){
int?temp?=?arr[i];
for(j?=?i;?j=gap??temparr[j-gap];?j-=gap){
arr[j]?=?arr[j-gap];
}
arr[j]?=?temp;
}
}
}
java編程實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)組的快速排序步驟如下：
1、打開Eclipse，新建一個(gè)Java工程，在此工程里新建一個(gè)Java類；
2、在新建的類中聲明一個(gè)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的Random變量，再聲明一個(gè)10個(gè)長(zhǎng)度的int型數(shù)組；
3、將產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)逐個(gè)放入到數(shù)組中；
4、利用排序算法對(duì)隨機(jī)數(shù)組進(jìn)行排序。
具體代碼如下：
import?java.util.Random;
public?class?Demo?{
public?static?void?main(String[]?args)?{
int?count?=?0;
Random?random?=?new?Random();
int?a[]?=?new?int[10];
while(count??10){
a[count]?=?random.nextInt(1000);//產(chǎn)生0-999的隨機(jī)數(shù)
count++;
}
for?(int?i?=?0;?i??a.length?-?1;?i++)?{
int?min?=?i;
for?(int?j?=?i?+?1;?j??a.length;?j++)?{
if?(a[j]??a[min])?{
min?=?j;
}
}
if?(min?!=?i)?{
int?b?=?a[min];
a[min]?=?a[i];
a[i]?=?b;
}
}
for?(int?c?=?0;?c??a.length;?c++)?{
System.out.print(a[c]?+?"?");
}
}
}
重慶分公司
重慶分公司
