概述
排序分为内部排序和外部排序 , 内部排序是待排序的元素全部放在内存 , 并在内存中调整它们的顺序 。外部排序是部分元素放到内存中 , 在内外存间调整元素的顺序 。我们通常说的八大排序直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、堆排序、归并排序、基数排序都是内部排序 , 下面来具体介绍这八种排序的如何用JAVA实现 , 以及它们所需的时间复杂度和空间复杂度 。
直接插入排序基本思想:将一个待排序的元素插入到已经排好序的序列中 , 如果待排序的元素与有序序列的中的某个元素相等 , 则把待排序元素插到该元素后面 。
算法实现:
文章插图
时间复杂度:
直接插入排序是稳定的排序 , 其时间复杂度是O(n^2) 。
说明:稳定的排序是指相等的元素经过排序后 , 其相对位置没有发生改变 。
说明:如果待排序的元素是正序(从小到大排列) , 每插入一个元素只需比较一次 , 这样时间复杂度就是O(n) 。反之 , 如果待排序的元素是逆序(从大到小排列) , 当插入第i个元素时 , 需要比较i次 , 这样时间复杂度是O(n^2) 。
希尔排序基本思想:
希尔排序实质上是一种分组插入排序 , 其先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由距离为d的元素组成)分别进行直接插入排序 , 然后依次减少距离d再进行排序 , 当距离为1时 , 再对全体元素进行一次直接插入排序 。
算法实现:
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时间复杂度:
希尔排序中相同的元素可能在各自组的插入排序中移动 , 最后其稳定性会被打乱 , 所以希尔排序是不稳定的 , 其时间复杂度是O(nlogn) 。
简单选择排序基本思想:
在n个待排序的元素中找取最小的元素与第一个元素交换位置 , 然后在n-1个元素中找取最小的元素与第二元素交换位置 , 直到n=1为止 。
算法实现:
文章插图
时间复杂度:
简单选择排序是不稳定的排序 , 其时间复杂度是O(n^2) 。
不稳定说明:
假设待排元素序列是:6 , 4 , 6 , 7 , 2 , 9 , 第一次排序后 , 序列变成了2 , 4 , 6 , 7 , 6 , 9 , 我们可以发现 , 经过一次排序后 , 位置一的6调整到位置三的6的后面 , 所以简单选择排序是不稳定的排序 。
冒泡排序基本思想:
从待排序元素的倒数第一位开始向前遍历 , 如果当前元素比前面元素小 , 则交换位置 。这样一次遍历下来 , 最小的元素冒泡到第一个位置了 , 然后 , 从倒数第二位、第三位...开始向前遍历 , 重复上面的过程 , 直到元素有序 。
算法实现:
文章插图
时间复杂度:
冒泡排序是稳定的排序 , 时间复杂度是O(n^2)
快速排序基本思想:
选择一个基准元素(通常选择第一个元素或者最后一个元素) , 通过一次排序将待排序列分为两部分 , 一部分都比基准元素小 , 另一部分都比基准元素大 , 然后再按此方法对这两组数据分别进行快速排序 , 直到待排序列有序 。
算法实现:
文章插图
时间复杂度:
快速排序是不稳定排序 , 时间复杂度是O(nlogn)
堆排序基本思想:
堆的概念:
n个元素的序列{k1 , k2 , …,kn}当且仅当满足下列关系之一时 , 称之为堆 。
情形1:ki <= k2i 且ki <= k2i+1 (最小堆)
情形2:ki >= k2i 且ki >= k2i+1 (最大堆)
其中i=1,2,…,n/2向下取整;
堆排序:
把待排序的序列看作是一棵顺序存储的二叉树 , 调整它们的存储顺序 , 使之成为一个最大堆 , 这时堆的根节点数最大 。然后 , 将根节点与堆的最后一个节点交换 , 并对前面n-1个数重新调整使之成为堆 , 依此类推 , 最后得到有n个节点的有序序列 。
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