NSStringCompareOptions comparisonOptions = NSCaseInsensitiveSearch | NSNumericSearch | NSWidthInsensitiveSearch | NSForcedOrderingSearch;
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NSComparator temSortFirst = ^(NSString *obj1, NSString *obj2){
//#warning 這里是處理比較邏輯。下面的把字符串分開。處理結(jié)果是：按分開后的結(jié)果比較。把分開前的字符串按比較結(jié)果排序
obj1 = [obj1 componentsSeparatedByString:@"/"].lastObject;
obj2 = [obj2 componentsSeparatedByString:@"/"].lastObject;
NSRange range = NSMakeRange(0, obj1.length);
// obj1在前，升序；obj2在前，降序
return [obj2 compare:obj1 options:comparisonOptions range:range];
};
NSArray *resultArrayFirst = [mutableArray sortedArrayUsingComparator:temSortFirst];
// NSLog(@"%@", resultArrayFirst);
#warning 再排序
NSComparator temSortSecond = ^(NSString *obj1, NSString *obj2) {
NSRange range = NSMakeRange(0, obj1.length);
obj1 = [obj1 componentsSeparatedByString:@"/"].lastObject;
obj2 = [obj2 componentsSeparatedByString:@"/"].lastObject;
obj1 = [[obj1 componentsSeparatedByString:@"."].firstObject componentsSeparatedByString:@"_"].firstObject;
obj2 = [[obj2 componentsSeparatedByString:@"."].firstObject componentsSeparatedByString:@"_"].firstObject;
if (obj1 == obj2) {
return [obj1 compare:obj2 options:comparisonOptions range:range];
} else {
return [obj2 compare:obj1 options:comparisonOptions range:range];
}
};
_resultArraySecond = (NSMutableArray *)[resultArrayFirst sortedArrayUsingComparator:temSortSecond];
// NSLog(@"%@", resultArraySecond);
/*
////測試合并成一處??結(jié)果無效。
// NSStringCompareOptions comparisonOptions = NSCaseInsensitiveSearch | NSNumericSearch | NSWidthInsensitiveSearch | NSForcedOrderingSearch;
// NSComparator temSort = ^(NSString *obj1, NSString *obj2) {
// NSRange range = NSMakeRange(0, obj1.length);
// obj1 = [obj1 componentsSeparatedByString:@"/"].lastObject;
// obj2 = [obj2 componentsSeparatedByString:@"/"].lastObject;
// obj1 = [[obj1 componentsSeparatedByString:@"."].firstObject componentsSeparatedByString:@"_"].firstObject;
// obj2 = [[obj2 componentsSeparatedByString:@"."].firstObject componentsSeparatedByString:@"_"].firstObject;;
//
// if (obj1 == obj2) {
// return [obj1 compare:obj2 options:comparisonOptions range:range];
// }
//// else if (obj3 obj4) {
//// return [obj2 compare:obj1 options:comparisonOptions range:range];
//// }
// else {
//
// return [obj2 compare:obj1 options:comparisonOptions range:range];
// }
// };
// NSArray *resultArray = [temDataArr sortedArrayUsingComparator:temSort];
// NSLog(@"%@", resultArray);
*/
時間復雜度： O(n2)
穩(wěn)定性：不穩(wěn)定
假設序列有 n個元素 ， n1 ，根據(jù)算法步驟，第1輪需在n個元素中遍歷n次查找到最小的元素，第2輪需在剩余的(n-1)個元素中遍歷(n-1)次找到最小的元素，… 第n-1輪需在剩余的2個元素中找到最小的元素，第n輪剩余1個元素放在已排序元素的末尾。
函數(shù)表達式為：
f(n) = n+(n-1)+…+2+1
f(n) = (n+1)*n/2
f(n) = (n2+n)/2
用大O表示法，忽略常量、低階和常數(shù)系數(shù)。
時間復雜度為： O(n2)
終端打印結(jié)果：
網(wǎng)上搜了一下，很多都說得云里霧里的，下面舉個栗子????說明：
假設某學校積分入學剩余2個學位，A、B、C三位學生先后報名，積分分別為 [A(90), B(90), C(100)] ，積分從高到低排序，前兩名獲得入學資格，如果使用選擇排序：
第一輪排序會將 A 和 C 交換，變成 [C(100), B(90), A(90)] ，此時排序已完成；
A、B同積分，但原來A比B優(yōu)先報名的，本應優(yōu)先取得入學資格，排序后卻變成了B在A的前面，現(xiàn)實中必然是不公平的。
因此可以看出， 選擇排序 是 不穩(wěn)定 的。
RUNOOB.COM-1.2 選擇排序
數(shù)據(jù)排序方法
好的排序方法可以有效提高排序速度，提高排序效果。
在計算機領域主要使用數(shù)據(jù)排序方法根據(jù)占用內(nèi)存的方式不同分為2大類：內(nèi)部排序方法與外部排序方法。
內(nèi)部排序方法
若整個排序過程不需要訪問外存便能完成，則稱此類排序問題為內(nèi)部排序。
內(nèi)排序的方法有許多種，按所用策略不同，可歸納為五類：插入排序、選擇排序、交換排序、歸并排序和基數(shù)排序。
其中，插入排序主要包括直接插入排序和希爾排序兩種；選擇排序主要包括直接選擇排序和堆排序；交換排序主要包括氣（冒）泡排序和快速排序。
外部排序方法
外部排序基本上由兩個相互獨立的階段組成。首先，按可用內(nèi)存大小，將外存上含n個記錄的文件分成若干長度為k的子文件或段(segment)，依次讀入內(nèi)存并利用有效的內(nèi)部排序方法對它們進行排序，并將排序后得到的有序子文件重新寫入外存。通常稱這些有序子文件為歸并段或順串；然后，對這些歸并段進行逐趟歸并，使歸并段(有序子文件)逐漸由小到大，直至得到整個有序文件為止。
IOS幾種簡單有效的數(shù)組排序方法
//第一種，利用數(shù)組的sortedArrayUsingComparator調(diào)用 NSComparator ，obj1和obj2指的數(shù)組中的對象
NSComparator cmptr = ^(id obj1, id obj2){
if ([obj1 integerValue] [obj2 integerValue]) {
return (NSComparisonResult)NSOrderedDescending;
}
if ([obj1 integerValue] [obj2 integerValue]) {
return (NSComparisonResult)NSOrderedAscending;
}
return (NSComparisonResult)NSOrderedSame;
};
NSArray *sortArray = [[NSArray alloc] initWithObjects:@"1",@"3",@"4",@"7",@"8",@"2",@"6",@"5",@"13",@"15",@"12",@"20",@"28",@"",nil];
//排序前
NSMutableString *outputBefore = [[NSMutableString alloc] init];
for(NSString *str in sortArray){
[outputBefore appendFormat:@"];
}
NSLog(@"排序前:%@",outputBefore);
[outputBefore release];
//第一種排序
NSArray *array = [sortArray sortedArrayUsingComparator:cmptr];
NSMutableString *outputAfter = [[NSMutableString alloc] init];
for(NSString *str in array){
[outputAfter appendFormat:@"];
}
NSLog(@"排序后:%@",outputAfter);
[outputAfter release];
第二種 排序方法 利用sortedArrayUsingFunction 調(diào)用 對應方法customSort，這個方法中的obj1和obj2分別是指數(shù)組中的對象。
NSInteger customSort(id obj1, id obj2,void* context){
if ([obj1 integerValue] [obj2 integerValue]) {
return (NSComparisonResult)NSOrderedDescending;
}
if ([obj1 integerValue] [obj2 integerValue]) {
return (NSComparisonResult)NSOrderedAscending;
}
return (NSComparisonResult)NSOrderedSame;
}
NSArray *sortArray = [[NSArray alloc] initWithObjects:@"1",@"3",@"4",@"7",@"8",@"2",@"6",@"5",@"13",@"15",@"12",@"20",@"28",@"",nil];
//排序前
NSMutableString *outputBefore = [[NSMutableString alloc] init];
for(NSString *str in sortArray){
[outputBefore appendFormat:@"];
}
NSLog(@"排序前:%@",outputBefore);
[outputBefore release];
NSArray *array = [sortArray sortedArrayUsingFunction:customSort context:nil];
NSMutableString *outputAfter = [[NSMutableString alloc] init];
for(NSString *str in array){
[outputAfter appendFormat:@"];
}
NSLog(@"排序后:%@",outputAfter);
[outputAfter release];
第三種 利用sortUsingDescriptors調(diào)用NSSortDescriptor
NSSortDescriptor *sortDescriptor = [[NSSortDescriptor alloc] initWithKey:@"price" ascending:NO];//其中，price為數(shù)組中的對象的屬性，這個針對數(shù)組中存放對象比較更簡潔方便
NSArray *sortDescriptors = [[NSArray alloc] initWithObjects:sortDescriptor count:1];
[_totalInfoArray sortUsingDescriptors:sortDescriptors];
[_airListView refreshTable:_totalInfoArray];
[sortDescriptor release];
[sortDescriptors release];
希爾排序(Shell Sort)，一聽這名字就知道是一個叫希爾的外國人發(fā)明的排序。沒錯，他就是唐納德 希爾（Donald Shell），一位美國的計算機科學家，他于1959年發(fā)明的希爾排序算法。
對于希爾排序，比較正式的官方的解釋是這樣：
希爾排序也是插入排序的一種。既然是其中的一種，那么他們的區(qū)別是什么呢？插入排序在最壞的情況下，即整個數(shù)組是倒序的，此時時間復雜度達到了O(n 2 )。希爾排序在插入排序的基礎上增加一個叫 增量 的概念。那什么增量？插入排序只能與相鄰的元素進行比較，而希爾排序則是進行跳躍比較，而增量就是步長。比如增量為3時，下標為0的元素與下標為3的元素比較，3再與6比較，1與4比較，4再與7比較……想必你肯定做過一群人站成一排，按一二報數(shù)，喊一的一隊，喊二的一隊，此時的增量就是2。所以你也可以理解為是按增量進行了分組，再對每一組進行插入排序。當使用一個增量對所有的分組排好序后，再去減少增量，重復之前步驟，直到增量為1，此時只有一個分組了，再對這一個分組進行插入排序，整個希爾排序就結(jié)束了（所以希爾排序也叫 縮小增量排序 ，但顯然沒有希爾排序好聽和高大上 斜眼笑）。
從增量的初始值選取，到逐漸變?yōu)?，將所有用過的增量組成一個序列，就是 增量序列 。而希爾排序的增量序列選擇直接影響它的時間復雜度（不要問我為什么，我也不知道）。最簡單的增量就是希爾鼓勵使用的希爾增量。增量初始值選擇為N/2（N為數(shù)組長度），然后每次將增量除以2，得到下一個增量。所以它的增量序列為{N/2, (N / 2)/2, ..., 1}。除了希爾增量還有 Hibbard 增量 、 Knuth增量 等等都是很復雜的數(shù)學公式，我怕你看了暈，就放在后面介紹吧?。ㄕf的好像自己看了不暈一樣）
那下面我們就以最簡單的希爾增量來進行希爾排序。
然后對比之前文章所寫的選擇排序和插入排序。
三個同樣的數(shù)組，分別使用選擇、插入、希爾進行排序比較時間。
數(shù)組長度1萬時打印結(jié)果為：
數(shù)組長度為兩萬時打印結(jié)果為：
差距是很明顯的。
希爾排序為 不穩(wěn)定性排序 。因為相同的元素可能在各自的插入排序中移動，所以它的穩(wěn)定性就被打破了?？赡苡腥讼雴?，穩(wěn)定性是干嘛的??？穩(wěn)定的意思是指 相同的元素在排序后的相對位置不變 。比如有兩個5 ，作為區(qū)分前面的叫5 1 ，后面的叫5 2 ，排序完成后5 1 還在5 2 的前面。那你可能會問，反正是一樣的，換了就換唄。但是在實際應用中被排序的對象會擁有不同的屬性，舉個栗子，公司在招聘時，想要年齡小的，所以對所有人進行了按年齡的排序。之后還想看成績分數(shù)高的。所以在按成績進行排序時就有可能出現(xiàn)成績一樣的，但他們的年齡不一樣，而你不能把成績相同但年齡大的排在小的前面。此時算法的穩(wěn)定性就有了意義。
使用希爾增量，在最壞的情況下時間復雜度仍為O(n 2 ),而使用hibbard增量在最壞的情況下卻為O(n 3/2 )。
如果覺得作者對哪里的理解有偏差或者其他的優(yōu)化，希望不吝賜教，留言指正。謝謝支持~
冒泡排序是相鄰數(shù)據(jù)進行兩兩比較，假設升序排序，則一趟排序下來，就會有一個最大數(shù)產(chǎn)生在數(shù)組最末端。因為有 n 個數(shù)據(jù)需要進行比較，而每一趟排序需要遍歷n個數(shù)據(jù)，所以時間復雜度為O(n^2)
快速排序是定下一個基準數(shù)（一般默認定義最左側(cè)數(shù)據(jù)為基準數(shù)，可以理解為參照數(shù)），每一趟排序都需要從左（角標 i）右（角標 j）兩側(cè)開始像中間進行排序，因為基準數(shù)定義在左側(cè)，一般先從右側(cè)開始向左側(cè)移動，j--；遇到小于基準數(shù)的暫停，左側(cè)開始向右移動，i++；遇到大于基準數(shù)的暫停；然后交換i 和 j 所對應的數(shù)據(jù)。當i和j相遇的時候，則將相遇值與基準數(shù)進行交換，一趟排序結(jié)束。時間復雜度是O(log2 n)
重慶分公司
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