六大排序算法:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序

embedded/2024/11/29 7:13:31/

本章讲述数据结构中的六大算法>排序算法
欢迎大佬们踊跃讨论,感谢大家支持!
我的博客主页链接
在这里插入图片描述

六大算法>排序算法

  • 一.插入排序
      • 1.1 直接插入排序
      • 1.2 希尔排序
  • 二.选择排序
      • 2.1 单向选择排序
      • 2.2双向选择排序
      • 2.3 堆排序
  • 三.交换排序
      • 3.1 冒泡排序
      • 3.2 快速排序
        • 3.2.1 Hoare排序
        • 3.2.2 挖坑法
        • 3.2.3 前后指针法
        • 3.4 非递归快速排序
  • 四.归并排序
    • 4.1 递归归并排序
    • 4.2非递归归并排序
  • 五.测试运行时间代码

一.插入排序

1.1 直接插入排序

1.已知第一个元素如果不包含其他元素,没有元素可以比较,为有序。
2.我们可以直接从第二个元素i开始,创建一个对象tmp来接下标元素,如果比前一个元素小,前一个元素往后移动,tmp插入i-1下标
3.当元素大于或者等于时,则tmp直接放在i位置即可。
在这里插入图片描述

java">  public static void insertSort(int[] array){for(int i=1;i<array.length;i++){//由数组1下标开始进行比较int tmp=array[i];int j=i-1;for(;j>=0;j--){if(tmp<array[j]){array[j+1]=array[j];//将j放入j+1位置}else{//进入else则为有序,break跳出嵌套循环break;}}//当嵌套的for循环一直在比较最小值tmp,知道为-1跳出循环,这里需要j+1//当大于时候,因为i-1赋值给j,break跳出后j需要+1下标值得到tmparray[j+1]=tmp;}}

时间复杂度:最坏情况时间复杂度为O(N*N)
最好情况时间复杂度为O(N)
空间复杂度O(1)
稳定排序

1.2 希尔排序

希尔排序又称缩小增量法。
希尔排序的思想,定义一个整数,将待排序数组元素长度分成多个组,每一个组进行插入排序,重复上述分组,此时为预排序。当到达1时,将所有记录好的元素在一组中进行排序。
每一次分组排序后都变为有序,每组数据由少变多,越来越有序。
在这里插入图片描述
划分为n/2组进行比较,根据n/2的距离来划分每一组的数量。
在这里插入图片描述

java">   public static void shellSort(int[] array){int gap=array.length;while(gap>1){gap/=2;//将数组/2,有多组变少组直到为1shell(array,gap);}}public static void shell(int[] arr,int gap){//从gap开始遍历for(int i=gap;i<arr.length;i++){//获取gap下标的值int tmp=arr[i];求i-gap个差距得到j值int j=i-gap;for(;j>=0;j-=gap){if(tmp<arr[j]){arr[j+gap]=arr[j];}else{break;}}arr[j+gap]=tmp;}}

时间复杂度O(N^1.25)
空间复杂度O(1)

二.选择排序

2.1 单向选择排序

单向选择排序通过定义minIndex值来获取最小的元素下标,然后与0下标进行交换
在这里插入图片描述

java">   public static void selectSort2(int[] array){for(int i=0;i<array.length;i++){int minIndex=i;for(int j=i+1;j<array.length;j++){if(array[j]<array[minIndex]){minIndex=j;}}swap(array,minIndex,i);}}

2.2双向选择排序

双向选择排序是我们通过定义起始位置和终点位置的下标作为条件,通过初始位置筛选最大值和最小值的下标,将最大值下标与尾部交换,最小值下标与初始位置交换,然后继续重复上述,知道筛选完成。
在这里插入图片描述
这里如果max的最大值为0下标的时候,max已经被 minIndex交换,maxIndex等于minIndex获取最大元素的下标值即可。

在这里插入图片描述

java"> public static void selectSort(int[] array){//起始位置和末尾的下标值int left=0;int right=array.length-1;while(left<right){//都从0下标开始比较int maxIndex=left;int minIndex=left;for(int i=left+1;i<=right;i++){if(array[i]<array[minIndex]) minIndex=i;if(array[i]>array[maxIndex]) maxIndex=i;}swap(array,left,minIndex);//如果0下标就是maxIndex的最大值,minIndex的位置就是maxIndex的最大值if(maxIndex==left)maxIndex=minIndex;swap(array,right,maxIndex);left++;right--;}}

时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)

2.3 堆排序

堆序详情堆排序

java"> //创建二叉堆public static void createHeap(int[] array){for(int parent=(array.length-1-1)/2;parent>=0;parent--){siftDown(array,parent,array.length);}}private static void siftDown(int[] array,int parent,int size) {int child=2*parent+1;while(child<size){if(child+1<size&&array[child]<array[child+1]){//child是左右孩子的最大值child=child+1;}if(array[child]>array[parent]){//交换孩子与父亲swap(array,child,parent);//调整父亲节点和孩子节点parent=child;child=(2*parent)+1;}else{break;}}}//根据创建好的大跟堆,通过最后一个下标与0下标交换后缩小堆的范围,直到称为有序数组public static void heapSort(int[] array){createHeap(array);int end=array.length-1;while(end>0){swap(array,0,end);siftDown(array,0,end);end--;}}

时间复杂度O(N*logN)
空间复杂度O(1)

三.交换排序

3.1 冒泡排序

冒泡排序是一种较为简单的算法>排序算法,它循环需要排序的元素,依次比较相邻的两个元素,如果顺序错误就进行交换,直至没有元素交换,完成排序,若对数组n个元素进行比较,则需要比较n-1次,最后一个元素已经被前n-1个元素排序好。
排序一次将len-1最大值放到最后,直到有序
本代码中的flag来记录是否有序,如果有序,则直接跳出循环。
在这里插入图片描述

java"> public static void bubbleSort(int[] array){for(int i=0;i<array.length-1;i++){boolean flag=false;//这里标记一下,每一趟中,给flag置为false,当每趟为有序后,则不进入if语句直接停止循环for(int j=0;j<array.length-1-i;j++){if(array[j]>array[j+1]){swap(array,j,j+1);flag=true;}}if(!flag){break;}}}

时间复杂度:最好情况下:O(n)
最坏情况下:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
稳定排序

3.2 快速排序

3.2.1 Hoare排序

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集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。此时,左边部分中各元素都小于分界值,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、右两个部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
这里定义一个left为左,right为右,将任意左右位置两边定义一个基准值,根据基准值的大小,直到left为大于基准值数,right为小于基准值数停下,若定义左边为基准值则右边先走,同理右边为基准值左边先走

java"> //快速排序public static void quickSort(int[] array){//记录左起始位置和右边的结束位置进行递归quick(array,0,array.length-1);}
public static void inSert(int[] array,int left,int right){for(int i=left+1;i<=right;i++){int tmp=array[i];int j=i-1;for(;j>=left;j--){if(array[j]>tmp){array[j+1]=array[j];}else {break;}}array[j+1]=tmp;}}private static void quick(int[] array, int left, int right) {if(left>=right)return ;//说明两个相遇或者走出范围//当长度少时直接插入排序if(right-left+1<=10){inSert(array,left,right);return ;}int index = middleNum(array,left,right);System.out.println("index下标值:"+index);//用来交换left和right范围内元素且最终将首位元素与相遇值交换swap(array,left,index);int pos=partitionPointer(array,left,right);//递归quick(array,left,pos-1);quick(array,pos+1,right);}private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) {int record=left;//记录left最后交换int tmp=array[left];//比较大小while(left<right){while(left<right&&array[right]>=tmp){//右边找到小于tmpright--;}while(left<right&&array[left]<=tmp){//左边找到大于tmpleft++;}swap(array,left,right);}//这里left与right相遇swap(array,record,left);return left;}

时间复杂度:最坏情况下N*(logN)
最好情况下:O(N^2) 有序或者逆序情况下
空间复杂度:最好情况下O(logN)
最坏情况下:O(N) 有序或者逆序情况下
数据多时因递归可能容易栈溢出

3.2.2 挖坑法

1.由左或者右选出第一个坑位记录元素值,放入key中,创建left和right对数组遍历,当选左坑右走,右坑左走,直到right和left相遇后将记录的坑位元素值放入即可。
在这里插入图片描述

java"> public static void quickSort(int[] array){//记录左起始位置和右边的结束位置进行递归quick(array,0,array.length-1);}public static void inSert(int[] array,int left,int right){for(int i=left+1;i<=right;i++){int tmp=array[i];int j=i-1;for(;j>=left;j--){if(array[j]>tmp){array[j+1]=array[j];}else {break;}}array[j+1]=tmp;}}private static void quick(int[] array, int left, int right) {if(left>=right)return ;//说明两个相遇或者走出范围if(right-left+1<=10){inSert(array,left,right);return ;}int index = middleNum(array,left,right);System.out.println("index下标值:"+index);//用来交换left和right范围内元素且最终将首位元素与相遇值交换swap(array,left,index);int pos=partitionPointer(array,left,right);//递归quick(array,left,pos-1);quick(array,pos+1,right);}private static int partitionPit(int[] array, int left, int right) {int record=array[left];//记录起始坑位while(left<right){while(left<right&&array[right]>=record){//右边找到小于tmpright--;}//说明找到小于tmp的值array[left]=array[right];while(left<right&&array[left]<=record){//左边找到大于tmpleft++;}//说明找到大于tmp的值array[right]=array[left];}//这里left与right相遇后将记录的首个坑填入array[left]=record;return left;}
3.2.3 前后指针法

cur指向起始位置+1,pre是cur的前一位
判断条件:如果cur找到基准值(最初位置key为5),前一项的条件满足后prev向后走不为cur(为cur则不交换),直到prev在前cur在后且cur<基准值
cur如果大于基准值,直到cur找到小于基准值的数或者走完,直到递归调整为升序。
在这里插入图片描述

java">   public static void quickSort(int[] array){//记录左起始位置和右边的结束位置进行递归quick(array,0,array.length-1);}public static void inSert(int[] array,int left,int right){for(int i=left+1;i<=right;i++){int tmp=array[i];int j=i-1;for(;j>=left;j--){if(array[j]>tmp){array[j+1]=array[j];}else {break;}}array[j+1]=tmp;}}private static void quick(int[] array, int left, int right) {if(left>=right)return ;//说明两个相遇或者走出范围if(right-left+1<=10){inSert(array,left,right);return ;}int index = middleNum(array,left,right);System.out.println("index下标值:"+index);//用来交换left和right范围内元素且最终将首位元素与相遇值交换swap(array,left,index);int pos=partitionPointer(array,left,right);//递归quick(array,left,pos-1);quick(array,pos+1,right);}private static int partitionPointer(int[] array, int left, int right) {//记录cur的前一项int Prev=left;int cur=left+1;while(cur<=right){//cur与起始位置比较只有小于才能进行交换且prev不为curif(array[cur]<array[left]&&array[++Prev]!=array[cur]){swap(array,cur,Prev);}cur++;}//交换最后记录的cur的值swap(array,left,Prev);return Prev;}
3.4 非递归快速排序

这里非递归排序的情况下,因为每次最左边的数我们需要申请一个栈来记录其区间值,出栈由区间值一步步缩小取值的范围并进行交换,重复上述即可。

java"> public static void quickNor(int[] array){quickSortNor(array,0,array.length-1);}private static void quickSortNor(int[] array, int left, int right) {Stack<Integer> stack=new Stack<>();int pivot=partitionHoare(array,left,right);if(pivot>left+1){stack.push(left);stack.push(pivot-1);}if(pivot+1<right){stack.push(pivot+1);stack.push(right);}while(!stack.isEmpty()){right = stack.pop();left = stack.pop();pivot=partitionHoare(array,left,right);if(pivot>left+1){stack.push(left);stack.push(pivot-1);}if(pivot+1<right){stack.push(pivot+1);stack.push(right);}}

四.归并排序

4.1 递归归并排序

定义一个分界线mid来获取其中间值,递归左边和右边,每次进入方法进行排序
将左起始到中间值与中间值到右侧比较,创建一个数组来记录,排序后放到数组中,最后让原数组接收。

java">    public static void mergeSort(int[] array){mergeSortM(array,0,array.length-1);}private static void mergeSortM(int[] array, int left, int right) {//知道left和right相遇返回if(left>=right)return ;int mid=(left+right)/2;//以中间值作为分区,递归左边和右边mergeSortM(array,left,mid);mergeSortM(array,mid+1,right);//每次递归传入后进行排序merge(array,left,mid,right);}private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmpArr=new int[right-left+1];//创建一个数组接收每一次递归的数组int k=0;//记录左边的起始位置与右边起始位置int s1=left;int s2=mid+1;while(s1<= mid &&s2<= right){if(array[s1]<=array[s2]){tmpArr[k++]=array[s1++];}else{tmpArr[k++]=array[s2++];}}while(s1<= mid){tmpArr[k++]=array[s1++];}while(s2<= right){tmpArr[k++]=array[s2++];}for(int i=0;i<tmpArr.length;i++){//这里的left跟随着mid改变,当递归右侧时,left为mid+1array[i+left]=tmpArr[i];}}
}

时间复杂度:O(N*logN)
空间复杂度:O(logN)
稳定排序

4.2非递归归并排序

java">  private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {int[] tmpArr=new int[right-left+1];//创建一个数组接收每一次递归的数组int k=0;//记录左边的起始位置与右边起始位置int s1=left;int s2=mid+1;while(s1<= mid &&s2<= right){if(array[s1]<=array[s2]){tmpArr[k++]=array[s1++];}else{tmpArr[k++]=array[s2++];}}while(s1<= mid){tmpArr[k++]=array[s1++];}while(s2<= right){tmpArr[k++]=array[s2++];}for(int i=0;i<tmpArr.length;i++){array[i+left]=tmpArr[i];}}public static void mergeNor(int[] array){int gap=1;//每组共有几个数据while(gap<array.length){for(int i=0;i<array.length;i=i+gap*2){int left=i;int mid=left+gap-1;int right=mid+gap;if(mid>=array.length)mid=array.length-1;if(right>=array.length){right=array.length-1;}merge(array,left,mid,right);}gap*=2;}}

五.测试运行时间代码

java">  // 有序public static void order(int[] arr){for(int i=0;i<arr.length;i++){arr[i]=i;}}//逆序public static void reverse(int[] arr){for(int i=0;i<arr.length;i++){arr[i]= arr.length-i;}}//无序public static void disorder(int[] arr){Random random=new Random();for(int i=0;i<arr.length;i++){arr[i]= random.nextInt(100);}}//测试public static void testSort1(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.shellSort(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("希尔排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort2(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.inSert(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("插入排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort3(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.selectSort2(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("双向选择排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort4(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.bubbleSort(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("冒泡排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort5(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.heapSort(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("堆排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort6(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.quickSort(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("Hoare快速排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort7(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.quickSort(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("挖坑法快速排序时间:"+(endTime-startTime));}public static void testSort8(int[] arr){int[] tmpArray= Arrays.copyOf(arr,arr.length);long startTime=System.currentTimeMillis();//开始结束记录Sort.quickSort(tmpArray);long endTime=System.currentTimeMillis();System.out.println("前后指针法快速排序时间:"+(endTime-startTime));}

http://www.ppmy.cn/embedded/141389.html

相关文章

Linux介绍与安装指南:从入门到精通

1. Linux简介 1.1 什么是Linux&#xff1f; Linux是一种基于Unix的操作系统&#xff0c;由Linus Torvalds于1991年首次发布。Linux的核心&#xff08;Kernel&#xff09;是开源的&#xff0c;允许任何人自由使用、修改和分发。Linux操作系统通常包括Linux内核、GNU工具集、图…

Transformer

1706.03762 目录 一、Abstract 改进&#xff1a; 二、相关工作 三、模型架构 1、编码器和解码器栈 2、Attention—注意力机制 2.1 Scaled DotProduct Attention 2.2 MultiHead Attention—多头注意力机制 2.3 Applications of Attention in our Model&#xff08;注意力…

Servlet的应用(用户注册界面)

表单提交到后台 Servlet&#xff1a;当用户填写完表单并点击注册按钮时&#xff0c;表单数据应该通过 POST 方式提交给后台。后台 Servlet 处理表单数据&#xff1a;Servlet 会处理从表单接收到的用户数据&#xff0c;进行验证和注册操作。正确显示中文用户名&#xff1a;在后台…

(长期更新)《零基础入门 ArcGIS(ArcMap) 》实验二----网络分析(超超超详细!!!)

相信实验一大家已经完成了&#xff0c;对Arcgis已进一步熟悉了&#xff0c;现在开启第二个实验 ArcMap实验--网络分析 目录 ArcMap实验--网络分析 1.1 网络分析介绍 1.2 实验内容及目的 1.2.1 实验内容 1.2.2 实验目的 2.2 实验方案 2.3 实验流程 2.3.1 实验准备 2.3.2 空间校正…

DAMODEL丹摩|部署FLUX.1+ComfyUI实战教程

本文仅做测评体验&#xff0c;非广告。 文章目录 1. FLUX.1简介2. 实战2. 1 创建资源2. 1 ComfyUI的部署操作2. 3 部署FLUX.1 3. 测试5. 释放资源4. 结语 1. FLUX.1简介 FLUX.1是由黑森林实验室&#xff08;Black Forest Labs&#xff09;开发的开源AI图像生成模型。它拥有12…

具身智能高校实训解决方案——从AI大模型+机器人到通用具身智能

一、 行业背景 在具身智能的发展历程中&#xff0c;AI 大模型的出现成为了关键的推动力量。这些大模型具有海量的参数和强大的语言理解、知识表示能力&#xff0c;能够为机器人的行为决策提供更丰富的信息和更智能的指导。然而&#xff0c;单纯的大模型在面对复杂多变的现实…

如何在Python中进行数学建模?

数学建模是数据科学中使用的强大工具&#xff0c;通过数学方程和算法来表示真实世界的系统和现象。Python拥有丰富的库生态系统&#xff0c;为开发和实现数学模型提供了一个很好的平台。本文将指导您完成Python中的数学建模过程&#xff0c;重点关注数据科学中的应用。 数学建…

mysql时间计算函数

时间计算函数用于处理日期和时间数据&#xff0c;进行各种时间计算和转换。 以下个人总结了一些常用的时间计算函数及其用法&#xff1a; 1. NOW() 返回当前的日期和时间。 SELECT NOW(); -- 返回当前的日期和时间2. CURDATE() 和 CURTIME() CURDATE() 返回当前的日期。C…