交换排序
交换排序
源自济南黑马程序员教程
1. 冒泡排序
1-1. 排序原理:
- 比较相邻的元素。如果前一个元素比后一个元素大,就交换这两个元素的位置。
- 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对元素到结尾的最后一对元素。最终最后位置的元素就是最大值。
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1-2. 代码
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{4,5,6,3,2,1};
int temp;
for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]){
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
for (int k = 0; k < arr.length; k++) {
System.out.print(arr[k]);
}
System.out.println();
}
}
}
2. 快速排序
2-1. 排序原理:
1.首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分;
2.将大于或等于分界值的数据放到到数组右边,小于分界值的数据放到数组的左边。此时左边部分中各元素都小于或等于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值;
3.然后,左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据,又可以取一个分界值,将该部分数据分成左右两部分,同样在左边放置较小值,右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。
4.重复上述过程,可以看出,这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后,再递归排好右侧部分的顺序。当左侧和右侧两个部分的数据排完序后,整个数组的排序也就完成了。

2-2. 切分原理:
把一个数组切分成两个子数组的基本思想:
1.找一个基准值,用两个指针分别指向数组的头部和尾部;
2.先从尾部向头部开始搜索一个比基准值小的元素,搜索到即停止,并记录指针的位置;
3.再从头部向尾部开始搜索一个比基准值大的元素,搜索到即停止,并记录指针的位置;
4.交换当前左边指针位置和右边指针位置的元素;
5.重复2,3,4步骤,直到左边指针的值大于右边指针的值停止。


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package cn.itcast.algorithm.sort;
public class Quick {
/*
比较v元素是否小于w元素
*/
private static boolean less(Comparable v, Comparable w) {
return v.compareTo(w) < 0;
}
/*
数组元素i和j交换位置
*/
private static void exch(Comparable[] a, int i, int j) {
Comparable t = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = t;
}
//对数组内的元素进行排序
public static void sort(Comparable[] a) {
int lo = 0;
int hi = a.length-1;
sort(a,lo,hi);
}
//对数组a中从索引lo到索引hi之间的元素进行排序
private static void sort(Comparable[] a, int lo, int hi) {
//安全性校验
if (hi<=lo){
return;
}
//需要对数组中lo索引到hi索引处的元素进行分组(左子组和右子组);
int partition = partition(a, lo, hi);//返回的是分组的分界值所在的索引,分界值位置变换后的索引
//让左子组有序
sort(a,lo,partition-1);
//让右子组有序
sort(a,partition+1,hi);
}
//对数组a中,从索引 lo到索引 hi之间的元素进行分组,并返回分组界限对应的索引
public static int partition(Comparable[] a, int lo, int hi) {
//确定分界值
Comparable key = a[lo];
//定义两个指针,分别指向待切分元素的最小索引处和最大索引处的下一个位置
int left=lo;
int right=hi+1;
//切分
while(true){
//先从右往左扫描,移动right指针,找到一个比分界值小的元素,停止
while(less(key,a[--right])){
if (right==lo){
break;
}
}
//再从左往右扫描,移动left指针,找到一个比分界值大的元素,停止
while(less(a[++left],key)){
if (left==hi){
break;
}
}
//判断 left>=right,如果是,则证明元素扫描完毕,结束循环,如果不是,则交换元素即可
if (left>=right){
break;
}else{
exch(a,left,right);
}
}
//交换分界值
exch(a,lo,right);
return right;
}
}
3. 时间空间复杂度分析
- 快速排序和归并排序的区别:
快速排序是另外一种分治的排序算法,它将一个数组分成两个子数组,将两部分独立的排序。快速排序和归并排序是互补的:归并排序将数组分成两个子数组分别排序,并将有序的子数组归并从而将整个数组排序,而快速排序的方式则是当两个数组都有序时,整个数组自然就有序了。在归并排序中,一个数组被等分为两半,归并调用发生在处理整个数组之前,在快速排序中,切分数组的位置取决于数组的内容,递归调用发生在处理整个数组之后。 - 快速排序时间复杂度分析:
快速排序的一次切分从两头开始交替搜索,直到left和right重合,因此,一次切分算法的时间复杂度为O(n),但整个快速排序的时间复杂度和切分的次数相关。
最优情况:每一次切分选择的基准数字刚好将当前序列等分。


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