十大经典排序算法动画与解析（配代码完全版）

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。

排序算法可以分为内部排序和外部排序。

内部排序是数据记录在内存中进行排序。
而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。

常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

用一张图概括：
在这里插入图片描述
关于时间复杂度：

  1. 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。
  2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序；
  3. O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
  4. 线性阶 (O(n)) 排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性：

  1. 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
  2. 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

1. 冒泡排序

1.1 算法步骤

  • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
  • 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
  • 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
  • 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

1.2 动画演示

在这里插入图片描述

冒泡排序动画演示

1.3 参考代码

// Java 代码实现public class BubbleSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);for (int i = 1; i < arr.length; i++) {// 设定一个标记，若为true，则表示此次循环没有进行交换，也就是待排序列已经有序，排序已经完成。boolean flag = true;for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int tmp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = tmp;flag = false;}}if (flag) {break;}}return arr;}
}

2. 选择排序

2.1 算法步骤

  • 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置
  • 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
  • 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

2.2 动画演示

选择排序动画演示
在这里插入图片描述

2.3 参考代码

//Java 代码实现public class SelectionSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);// 总共要经过 N-1 轮比较for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {int min = i;// 每轮需要比较的次数 N-ifor (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {if (arr[j] < arr[min]) {// 记录目前能找到的最小值元素的下标min = j;}}// 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换if (i != min) {int tmp = arr[i];arr[i] = arr[min];arr[min] = tmp;}}return arr;}
}

3. 插入排序

3.1 算法步骤

  • 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
  • 从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）

3.2 动画演示

在这里插入图片描述

插入排序动画演示

3.3 参考代码

 //Java 代码实现public class InsertSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);// 从下标为1的元素开始选择合适的位置插入，因为下标为0的只有一个元素，默认是有序的for (int i = 1; i < arr.length; i++) {// 记录要插入的数据int tmp = arr[i];// 从已经排序的序列最右边的开始比较，找到比其小的数int j = i;while (j > 0 && tmp < arr[j - 1]) {arr[j] = arr[j - 1];j--;}// 存在比其小的数，插入if (j != i) {arr[j] = tmp;}}return arr;}
}

4. 希尔排序

4.1 算法步骤

  • 选择一个增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；
  • 按增量序列个数 k，对序列进行 k 趟排序；
  • 每趟排序，根据对应的增量 ti，将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1
    时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

4.2 动画演示

在这里插入图片描述

希尔排序动画演示

4.3 参考代码

//Java 代码实现
public class ShellSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int gap = 1;while (gap < arr.length) {gap = gap * 3 + 1;}while (gap > 0) {for (int i = gap; i < arr.length; i++) {int tmp = arr[i];int j = i - gap;while (j >= 0 && arr[j] > tmp) {arr[j + gap] = arr[j];j -= gap;}arr[j + gap] = tmp;}gap = (int) Math.floor(gap / 3);}return arr;}
}

5. 归并排序

5.1 算法步骤

  • 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
  • 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
  • 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
  • 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；
  • 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

5.2 动画演示

在这里插入图片描述

归并排序动画演示

5.3 参考代码

 //Java 代码实现public class MergeSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);if (arr.length < 2) {return arr;}int middle = (int) Math.floor(arr.length / 2);int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle);int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length);return merge(sort(left), sort(right));}protected int[] merge(int[] left, int[] right) {int[] result = new int[left.length + right.length];int i = 0;while (left.length > 0 && right.length > 0) {if (left[0] <= right[0]) {result[i++] = left[0];left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);} else {result[i++] = right[0];right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);}}while (left.length > 0) {result[i++] = left[0];left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);}while (right.length > 0) {result[i++] = right[0];right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);}return result;}}

6. 快速排序

6.1 算法步骤

  • 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）;
  • 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
  • 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

6.2 动画演示

在这里插入图片描述

快速排序动画演示

6.3 参考代码

//Java 代码实现
public class QuickSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);}private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {if (left < right) {int partitionIndex = partition(arr, left, right);quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);}return arr;}private int partition(int[] arr, int left, int right) {// 设定基准值（pivot）int pivot = left;int index = pivot + 1;for (int i = index; i <= right; i++) {if (arr[i] < arr[pivot]) {swap(arr, i, index);index++;}}swap(arr, pivot, index - 1);return index - 1;}private void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}

7. 堆排序

7.1 算法步骤

  • 创建一个堆 H[0……n-1]；
  • 把堆首（最大值）和堆尾互换；
  • 把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置；
  • 重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1。

7.2 动画演示

在这里插入图片描述
堆排序动画演示

7.3 参考代码

//Java 代码实现
public class HeapSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int len = arr.length;buildMaxHeap(arr, len);for (int i = len - 1; i > 0; i--) {swap(arr, 0, i);len--;heapify(arr, 0, len);}return arr;}private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) {heapify(arr, i, len);}}private void heapify(int[] arr, int i, int len) {int left = 2 * i + 1;int right = 2 * i + 2;int largest = i;if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {largest = left;}if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {largest = right;}if (largest != i) {swap(arr, i, largest);heapify(arr, largest, len);}}private void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}

8. 计数排序

8.1 算法步骤

  • 花O(n)的时间扫描一下整个序列 A，获取最小值 min 和最大值 max
  • 开辟一块新的空间创建新的数组 B，长度为 ( max - min + 1)
  • 数组 B 中 index 的元素记录的值是 A 中某元素出现的次数
  • 最后输出目标整数序列，具体的逻辑是遍历数组 B，输出相应元素以及对应的个数

8.2 动画演示

在这里插入图片描述

计数排序动画演示

8.3 参考代码

//Java 代码实现public class CountingSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int maxValue = getMaxValue(arr);return countingSort(arr, maxValue);}private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) {int bucketLen = maxValue + 1;int[] bucket = new int[bucketLen];for (int value : arr) {bucket[value]++;}int sortedIndex = 0;for (int j = 0; j < bucketLen; j++) {while (bucket[j] > 0) {arr[sortedIndex++] = j;bucket[j]--;}}return arr;}private int getMaxValue(int[] arr) {int maxValue = arr[0];for (int value : arr) {if (maxValue < value) {maxValue = value;}}return maxValue;}}

9. 桶排序

9.1 算法步骤

  • 设置固定数量的空桶。
  • 把数据放到对应的桶中。
  • 对每个不为空的桶中数据进行排序。
  • 拼接不为空的桶中数据，得到结果

9.2 动画演示

在这里插入图片描述
桶排序动画演示

9.3 参考代码

//Java 代码实现
public class BucketSort implements IArraySort {private static final InsertSort insertSort = new InsertSort();@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);return bucketSort(arr, 5);}private int[] bucketSort(int[] arr, int bucketSize) throws Exception {if (arr.length == 0) {return arr;}int minValue = arr[0];int maxValue = arr[0];for (int value : arr) {if (value < minValue) {minValue = value;} else if (value > maxValue) {maxValue = value;}}int bucketCount = (int) Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;int[][] buckets = new int[bucketCount][0];// 利用映射函数将数据分配到各个桶中for (int i = 0; i < arr.length; i++) {int index = (int) Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize);buckets[index] = arrAppend(buckets[index], arr[i]);}int arrIndex = 0;for (int[] bucket : buckets) {if (bucket.length <= 0) {continue;}// 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序bucket = insertSort.sort(bucket);for (int value : bucket) {arr[arrIndex++] = value;}}return arr;}/*** 自动扩容，并保存数据** @param arr* @param value*/private int[] arrAppend(int[] arr, int value) {arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);arr[arr.length - 1] = value;return arr;}}

10. 基数排序

10.1 算法步骤

  • 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零
  • 从最低位开始，依次进行一次排序
  • 从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列

10.2 动画演示

在这里插入图片描述
基数排序动画演示

10.3 参考代码

//Java 代码实现
public class RadixSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int maxDigit = getMaxDigit(arr);return radixSort(arr, maxDigit);}/*** 获取最高位数*/private int getMaxDigit(int[] arr) {int maxValue = getMaxValue(arr);return getNumLenght(maxValue);}private int getMaxValue(int[] arr) {int maxValue = arr[0];for (int value : arr) {if (maxValue < value) {maxValue = value;}}return maxValue;}protected int getNumLenght(long num) {if (num == 0) {return 1;}int lenght = 0;for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {lenght++;}return lenght;}private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {int mod = 10;int dev = 1;for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {// 考虑负数的情况，这里扩展一倍队列数，其中 [0-9]对应负数，[10-19]对应正数 (bucket + 10)int[][] counter = new int[mod * 2][0];for (int j = 0; j < arr.length; j++) {int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod;counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);}int pos = 0;for (int[] bucket : counter) {for (int value : bucket) {arr[pos++] = value;}}}return arr;}private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);arr[arr.length - 1] = value;return arr;}
}

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/557336.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

服务启动不了,显示 config 异常的问题排查

服务启动不了,显示 config 异常的问题排查

文章目录问题详情排查过程1.1 查看配置文件是否可以正常加载1.2 进入 config 服务正在运行的容器, 查看文件是否存在1.3 查看容器运行日志:最后发现是配置文件中多了一个 TAB 符,唉,说多了都是泪!问题详情 出现异常报错: Could not locate PropertySource and the fail fast p…
阅读更多...
java使用Socket类接收和发送数据

java使用Socket类接收和发送数据

java使用Socket类接收和发送数据 网络应用分为客户端和服务端两部分&#xff0c;而Socket类是负责处理客户端通信的Java类。通过这个类可以连接到指定IP或域名的服务器上&#xff0c;并且可以和服务器互相发送和接受数据。在本文及后面的数篇文章中将详细讨论Socket类的使用&a…
阅读更多...
Docker Swarm compose 文件 depends_on 属性

Docker Swarm compose 文件 depends_on 属性

Swarm 部署时候如果需要管理应用之间的启动先后顺序,则可以使用 services.depends_on 属性进行指定,例如 services:eureka-service:......depends_on:- config-service......
阅读更多...
Java 单例模式：懒加载（延迟加载）和即时加载

Java 单例模式：懒加载（延迟加载）和即时加载

Java 单例模式&#xff1a;懒加载&#xff08;延迟加载&#xff09;和即时加载 引言 在开发中&#xff0c;如果某个实例的创建需要消耗很多系统资源&#xff0c;那么我们通常会使用惰性加载机制&#xff08;或懒加载、延时加载&#xff09;&#xff0c;也就是说只有当使用到这…
阅读更多...
递推算法之滚动数组思维方式

递推算法之滚动数组思维方式

概述 在算法的最终结果只用到本层与上一层的结果时&#xff0c; 可以使用滚动数组思想。 简单的理解就是每次都使用固定的几个存储空间达到压缩节省存储空间的作用&#xff0c; 主要用在递推算法中。示例1&#xff1a; 爬楼梯问题 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶…
阅读更多...
Java创建并执行线程的四种方法

Java创建并执行线程的四种方法

Java创建并执行线程的四种方法 java里面创建线程有四种方式&#xff1a; 无返回&#xff1a; 实现Runnable接口&#xff0c;重写run();继承Thread类&#xff0c;重写run(); 有返回&#xff1a;实现Callable接口&#xff0c;重写call(),利用FutureTask包装Callable&#xff0c…
阅读更多...
idea中svn的更新、检出、提交操作

idea中svn的更新、检出、提交操作

一、首先集成svn到idea 点击号连接svn仓库地址 等待代码下载完毕后就可以对代码进行update,commit操作了 更新操作方法一:项目上右键 方法二:点击快捷图标 方法三: 代码提交 方法一 方法二: 方法三: 会跳出窗口: 然后点击Commit 如果检测代码有错误会询问你是否要处理,一般确定…
阅读更多...
判断链表是否相交并找出交点

判断链表是否相交并找出交点

问题概述 单链表定义如下&#xff1a; public class ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int x) {val x;next null;}}编写程序&#xff0c; 找出两个链表的交点。 如图所示&#xff0c;链表 A 和链表 B 在节点 8 处相交。 算法思路 首先确定一个事情&#xff1a; …
阅读更多...
socket和http区别有哪些

socket和http区别有哪些

socket和http区别有哪些 1、socket连接就是所谓的长连接&#xff0c;理论上客户端和服务器端一旦建立起连接将不会主动断掉&#xff1b; 2、http连接就是所谓的短连接&#xff0c;即客户端向服务器端发送一次请求&#xff0c;服务器端响应后连接即会断掉。 socket和http区别&…
阅读更多...
Spring Bean 的生命周期

Spring Bean 的生命周期

概述 Spring 启动&#xff0c;扫描指定的包路径&#xff0c;查找需要被 Spring 管理的 bean构造 BeanDefinition 对象实例化 bean&#xff0c;如果有多个构造方法&#xff0c;则需要推断构造方法&#xff0c;确定好构造方法后&#xff0c;进行实例化得到一个对象进行 bean 的属…
阅读更多...
兄弟3150cdn更换硒鼓_耗材知多点：一体式硒鼓及分离式硒鼓

兄弟3150cdn更换硒鼓_耗材知多点：一体式硒鼓及分离式硒鼓

相信第一次接触硒鼓的小伙伴们&#xff0c;会比较诧异为什么有些硒鼓可以直接装机使用&#xff0c;而有些硒鼓&#xff0c;却需要两个部件组合起来或分别装机才能正常使用。今天就带大家来了解一下什么是一体式硒鼓&#xff0c;什么又是分离式硒鼓。①一体式硒鼓&#xff1a;以…
阅读更多...
Java IO流之PrintStream分析

Java IO流之PrintStream分析

简介 PrintStream继承了FilterOutputStream.是"装饰类"的一种,所以属于字节流体系中(与PrintStream相似的流PrintWriter继承于Writer,属于字符流体系中),为其他的输出流添加功能.使它们能够方便打印各种数据值的表示形式.此外,值得注意的是: 与其他流不同的是,Prin…
阅读更多...
bs4爬取的时候有两个标签相同_10分钟用Python爬取最近很火的复联4影评

bs4爬取的时候有两个标签相同_10分钟用Python爬取最近很火的复联4影评

《复仇者联盟4&#xff1a;终局之战》已经上映快三个星期了&#xff0c;全球票房破24亿美元&#xff0c;国内票房破40亿人民币。虽然现在热度逐渐下降&#xff0c;但是我们还是恬不知耻地来蹭一蹭热度。上映伊始《复联4》的豆瓣评分曾破了9分。后来持续走低&#xff0c;现在《复…
阅读更多...
RabbitMQ 基本概念与高级特性

RabbitMQ 基本概念与高级特性

文章目录1. 什么是消息队列1.1 消息队列概述1.2 使用消息队列的优势1.3 使用消息队列的劣势1.4 常见的消息队列产品对比2. RabbitMQ 基本概念2.1 RabbitMQ 概述2.2 RabbitMQ 的概念模型2.2.1 Message2.2.2 Publisher2.2.3 Exchange2.2.4 Binding2.2.5 Queue2.2.6 Connection2.2…
阅读更多...
HTTP 和 SOCKET 的区别

HTTP 和 SOCKET 的区别

HTTP 和 SOCKET 的区别 要弄明白 http 和 socket 首先要熟悉网络七层&#xff1a;物 数 网 传 会 表 应&#xff0c;如图1 如图1 HTTP 协议:超文本传输协议&#xff0c;对应于应用层&#xff0c;用于如何封装数据. TCP/UDP 协议:传输控制协议&#xff0c;对应于传输层&…
阅读更多...
java 8进制串转中文_为什么不能用中文进行编程？而英文就可以

java 8进制串转中文_为什么不能用中文进行编程？而英文就可以

前些天大雄无意间听见几个线下班小伙伴说真的是无(te)意(di)的“我要补英文”“对&#xff0c;英文真的很重要”“如果编码用中文就好了”...听见这大雄就不淡定了中文代码小伙伴确定能够搞懂&#xff1f;&#xff1f;首先我们大概的看一下中文编码&#xff1a;你以为会写中文写…
阅读更多...
Java 父子类方法调用顺序

Java 父子类方法调用顺序

概述 在 Java 的多态中&#xff0c;有个结论可以直接引用: 对象类型看左边静态方法和成员变量看左边成员方法&#xff0c;编译看左边&#xff0c;运行看右边&#xff08;子类可能重写&#xff09;如果有多个匹配的方法可以调用&#xff0c;优先调用参数最匹配的一个 调用顺序…
阅读更多...
TCP/IP,HTTP,Socket的区别与联系

TCP/IP,HTTP,Socket的区别与联系

TCP/IP,HTTP,Socket的区别与联系 网络七层:物数网传会表应.分别为物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层,应用层.其中,底层三层:物理层,数据链路层,网络层是网络工程师研究的对象,而其它四层,是用户面向和关心的问题. http协议:超文本传输协议, 对应于应用层. tcp协议…
阅读更多...
MATLAB学习笔记（一）求解三阶微分方程

MATLAB学习笔记（一）求解三阶微分方程

一、求解三阶微分方程 对于多变量三阶微分方程求解问题&#xff0c;这里介绍一种求解方法。 例题如下&#xff1a; 对于以上方程&#xff0c;给定边界条件&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;。求解和的表达式。 二、解题步骤 &#xff08;1&…
阅读更多...
Docker exec 命令执行出错， 显示 the input device is not aTTY 的解决办法

Docker exec 命令执行出错， 显示 the input device is not aTTY 的解决办法

问题描述 在使用 docker exec 命令进入容器时&#xff0c;发现报错信息如下&#xff1a; the input device is not a TTY. If you are using mintty, try prefixing the command with winpty解决办法 这是因为命令行权限不足导致的&#xff0c;解决办法就是提升权限 Windo…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023