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时间总让我有后知后觉的挫感,或许是因为我从不愿记录过往。
对数组A做i次扫描(0<=i<=n-2),每次从最后n-i个元素中寻找最小元素,然后将它与Ai交换。
/** * 选择排序(升序) * @param array 排序的数组 * */ public static void selectSort(int[] array){ for(int i=0;i<array.length-1;i++){ int min=i; for(int j=i+1;j<array.length;j++){ if(array[min]>array[j]){ min=j; } } if(min!=i){ int temp=array[i]; array[i]=array[min]; array[min]=temp; } } }
因此,对于任何输入来说,选择排序都是一个θ(n2)的算法。
比较相邻元素Aj和Aj+1,若Aj>Aj+1,交换它们的位置,依次这样,最终,最大元素“沉到”最后一个位置。重复n-1遍以后,就排好序了。
/** * 冒泡排序(升序) * @param array 排序的数组 * */ public static void bubbleSort(int[] array){ for(int i=0;i<array.length-1;i++){ for(int j=0;j<array.length-1-i;j++){ if(array[j]>array[j+1]){ int temp=array[j]; array[j]=array[j+1]; array[j+1]=temp; } } } }
算法分析
最坏情况和平均情况下都是属于θ(n2)。实际上,可以针对上面的代码进行一定的改良,当对数组迭代比较一遍之后没有进行元素的交换,那么表示该数组已排好序了。代码演示如下:
代码实现
/** * 冒泡排序(升序) * @param array 排序的数组 * */ public static void bubbleSort(int[] array){ for(int i=0;i<array.length-1;i++){ int count=0; for(int j=0;j<array.length-1-i;j++){ if(array[j]>array[j+1]){ int temp=array[j]; array[j]=array[j+1]; array[j+1]=temp; count++; } } System.out.println("第"+(i+1)+"次迭代:"); print(array);//输出数组 if(count==0){ break; } } }
原本输出的结果:
排序前: 11,41,48,3,73,12,40,48,70,37 第1次迭代: 11,41,3,48,12,40,48,70,37,73 第2次迭代: 11,3,41,12,40,48,48,37,70,73 第3次迭代: 3,11,12,40,41,48,37,48,70,73 第4次迭代: 3,11,12,40,41,37,48,48,70,73 第5次迭代: 3,11,12,40,37,41,48,48,70,73 第6次迭代: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73 第7次迭代: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73 第8次迭代: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73 第9次迭代: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73 排序后: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73
改良后输出的结果:
排序前: 11,41,48,3,73,12,40,48,70,37 第1次迭代: 11,41,3,48,12,40,48,70,37,73 第2次迭代: 11,3,41,12,40,48,48,37,70,73 第3次迭代: 3,11,12,40,41,48,37,48,70,73 第4次迭代: 3,11,12,40,41,37,48,48,70,73 第5次迭代: 3,11,12,40,37,41,48,48,70,73 第6次迭代: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73 第7次迭代: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73 排序后: 3,11,12,37,40,41,48,48,70,73
可见,对上面的数组排序时,的确少了两次迭代。但事实上,即使在初等排序方法当中,冒泡排序也不是一个很好的选择,而且,如果不是因为它有一个好记的名字,我们很可能不会对它有任何的了解(这句话说得是不是很残忍,书的作者说的)。
4. a.设计一个蛮力算法,对于给定的x0,计算下面多项式的值:
p(x)=anxn+an-1xn-1+…+a1x+a0
并确定该算法的最差效率类型。
b.如果你设计的算法属于θ(n2),请为该问题设计一个线性的算法。
c.对于该问题来说,能不能设计出一个比线性效率还要好的算法呢?
解:
a.代码实现:
/** * 习题4.a 计算多项式p(x) * @param array 多项式的常数项 * @param x 变量 * @return 返回计算的结果 * */ public static int polynomialEvaluation(int[] array,int x){ int result=0; for(int i=0;i<array.length;i++){ int temp=array[i]; for(int j=0;j<i;j++){ temp*=x; } result+=temp; } return result; }
效率分析:
所以该算法属于θ(n2)。
b.代码实现:
/** * 习题4.b 计算多项式p(x) * @param array 多项式的常数项 * @param x 变量 * @return 返回计算的结果 * */ public static int polynomialEvaluation(int[] array,int x){ int result=0; int temp=1; for(int i=0;i<array.length;i++){ result+=array[i]*temp; temp*=x; } return result; }
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原文地址:http://www.cnblogs.com/fei-er-blog/p/4811694.html