程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)
2023-09-11 14:13:55 时间
程序员必知的8大排序(一)-------直接插入排序,希尔排序(java实现)
程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)
程序员必知的8大排序(三)-------冒泡排序,快速排序(java实现)
程序员必知的8大排序(四)-------归并排序,基数排序(java实现)
程序员必知的8大排序(五)-------总结
3.简单选择排序
(1)基本思想:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;
然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
(2)选择排序的时间复杂度:简单选择排序的比较次数与序列的初始排序无关。 假设待排序的序列有 N 个元素,则比较次数永远都是N (N - 1) / 2(和冒泡一样)。而移动次数与序列的初始排序有关。当序列正序时,移动次数最少,为 0。当序列反序时,移动次数最多,为3N (N - 1) / 2。
所以,综上,简单排序的时间复杂度为 O(N2)。
(3)实例:
(3)用java实现
public class Sort { public static void main(String[] args) { // int[] arr={3,1,4,2}; selectSort(); // for(int i = 0; i<arr.length; i++){ // System.out.println(arr[i]); // } } public static void selectSort(){ int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45}; int position=0; for(int i=0;i<a.length;i++){ int j=i+1; position=i; int temp=a[i]; for(;j<a.length;j++){ if(a[j]<temp){ temp=a[j]; position=j; } } a[position]=a[i]; a[i]=temp; } for(int i=0;i<a.length;i++) System.out.println(a[i]); } }
4,堆排序
(1)基本思想:堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。
堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
(2)实例:
初始序列:46,79,56,38,40,84
建堆:
交换,从堆中踢出最大数
剩余结点再建堆,再交换踢出最大数
依次类推:最后堆中剩余的最后两个结点交换,踢出一个,排序完成。
(3)用java实现
import java.util.Arrays; public class Sort { public static void main(String[] args) { int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51}; heapSort(a); } public static void heapSort(int[] a){ System.out.println("开始排序"); int arrayLength=a.length; //循环建堆 for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){ //建堆 buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i); //交换堆顶和最后一个元素 swap(a,0,arrayLength-1-i); System.out.println(Arrays.toString(a)); } } private static void swap(int[] data, int i, int j) { // TODO Auto-generated method stub int tmp=data[i]; data[i]=data[j]; data[j]=tmp; } //对data数组从0到lastIndex建大顶堆 private static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) { // TODO Auto-generated method stub //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始 for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){ //k保存正在判断的节点 int k=i; //如果当前k节点的子节点存在 while(k*2+1<=lastIndex){ //k节点的左子节点的索引 int biggerIndex=2*k+1; //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在 if(biggerIndex<lastIndex){ //若果右子节点的值较大 if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){ //biggerIndex总是记录较大子节点的索引 biggerIndex++; } } //如果k节点的值小于其较大的子节点的值 if(data[k]<data[biggerIndex]){ //交换他们 swap(data,k,biggerIndex); //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值 k=biggerIndex; }else{ break; } } } } }
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