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import
java.util.Random;
/**
* 排序测试类
*
* 排序算法的分类如下:
* 1.插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希尔排序);
* 2.交换排序(冒泡泡排序、快速排序);
* 3.选择排序(直接选择排序、堆排序);
* 4.归并排序;
* 5.基数排序。
*
* 关于排序方法的选择:
* (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;
* (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。
*
*/
/**
* @description JAVA排序汇总
*/
public
class
SortTest {
// //////==============================产生随机数==============================///////////////////
/**
* @description 生成随机数
* @date Nov 19, 2009
* @author HDS
* @return int[]
*/
public
static
int
[] createArray() {
Random random =
new
Random();
int
[] array =
new
int
[
10
];
for
(
int
i =
0
; i <
10
; i++) {
array[i] = random.nextInt(
100
) - random.nextInt(
100
);
// 生成两个随机数相减,保证生成的数中有负数
}
System.out.println(
"==========原始序列=========="
);
printArray(array);
return
array;
}
/**
* @description 打印出随机数
* @date Nov 19, 2009
* @author HDS
* @param data
*/
public
static
void
printArray(
int
[] data) {
for
(
int
i : data) {
System.out.print(i +
" "
);
}
System.out.println();
}
/**
* @description 交换相邻两个数
* @date Nov 19, 2009
* @author HDS
* @param data
* @param x
* @param y
*/
public
static
void
swap(
int
[] data,
int
x,
int
y) {
int
temp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
/**
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法:相邻两元素进行比较,如有需要则进行交换,每完成一次循环就将最大元素排在最后(如从小到大排序),
* 下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/2;交换次数O(n^2),n^2/4
*
* @param data
* 要排序的数组
* @param sortType
* 排序类型
* @return
*/
public
void
bubbleSort(
int
[] data, String sortType) {
if
(sortType.equals(
"asc"
)) {
// 正排序,从小排到大
// 比较的轮数
for
(
int
i =
1
; i < data.length; i++) {
// 数组有多长,轮数就有多长
// 将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
for
(
int
j =
0
; j < data.length - i; j++) {
// 每一轮下来会将比较的次数减少
if
(data[j] > data[j +
1
]) {
// 交换相邻两个数
swap(data, j, j +
1
);
}
}
}
}
else
if
(sortType.equals(
"desc"
)) {
// 倒排序,从大排到小
// 比较的轮数
for
(
int
i =
1
; i < data.length; i++) {
// 将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
for
(
int
j =
0
; j < data.length - i; j++) {
if
(data[j] < data[j +
1
]) {
// 交换相邻两个数
swap(data, j, j +
1
);
}
}
}
}
else
{
System.out.println(
"您输入的排序类型错误!"
);
}
printArray(data);
// 输出冒泡排序后的数组值
}
/**
* 直接选择排序法----选择排序的一种 方法:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,
* 顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。 性能:比较次数O(n^2),n^2/2 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了,由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多,所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时,比较所需的CPU时间占主要地位,所以这时的性能和冒泡排序差不太多,但毫无疑问肯定要快些。
*
* @param data
* 要排序的数组
* @param sortType
* 排序类型
* @return
*/
public
void
selectSort(
int
[] data, String sortType) {
if
(sortType.endsWith(
"asc"
)) {
// 正排序,从小排到大
int
index;
for
(
int
i =
1
; i < data.length; i++) {
index =
0
;
for
(
int
j =
1
; j <= data.length - i; j++) {
if
(data[j] > data[index]) {
index = j;
}
}
// 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
}
else
if
(sortType.equals(
"desc"
)) {
// 倒排序,从大排到小
int
index;
for
(
int
i =
1
; i < data.length; i++) {
index =
0
;
for
(
int
j =
1
; j <= data.length - i; j++) {
if
(data[j] < data[index]) {
index = j;
}
}
// 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
}
else
{
System.out.println(
"您输入的排序类型错误!"
);
}
printArray(data);
// 输出直接选择排序后的数组值
}
/**
* 插入排序 方法:将一个记录插入到已排好序的有序表(有可能是空表)中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
* 性能:比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4 比较次数是前两者的一般,而复制所需的CPU时间较交换少,
* 所以性能上比冒泡排序提高一倍多,而比选择排序也要快。
*
* @param data
* 要排序的数组
* @param sortType
* 排序类型
*/
public
void
insertSort(
int
[] data, String sortType) {
if
(sortType.equals(
"asc"
)) {
// 正排序,从小排到大
// 比较的轮数
for
(
int
i =
1
; i < data.length; i++) {
// 保证前i+1个数排好序
for
(
int
j =
0
; j < i; j++) {
if
(data[j] > data[i]) {
// 交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
}
else
if
(sortType.equals(
"desc"
)) {
// 倒排序,从大排到小
// 比较的轮数
for
(
int
i =
1
; i < data.length; i++) {
// 保证前i+1个数排好序
for
(
int
j =
0
; j < i; j++) {
if
(data[j] < data[i]) {
// 交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
}
else
{
System.out.println(
"您输入的排序类型错误!"
);
}
printArray(data);
// 输出插入排序后的数组值
}
/**
* 反转数组的方法
*
* @param data
* 源数组
*/
public
void
reverse(
int
[] data) {
int
length = data.length;
int
temp =
0
;
// 临时变量
for
(
int
i =
0
; i < length /
2
; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length -
1
- i];
data[length -
1
- i] = temp;
}
printArray(data);
// 输出到转后数组的值
}
/**
* 快速排序 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists)。
* 步骤为:
* 1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
*
2.
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)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。
* 3. 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。
* 递回的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
*
* @param data
* 待排序的数组
* @param low
* @param high
* @see SortTest#qsort(int[], int, int)
* @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
*/
public
void
quickSort(
int
[] data, String sortType) {
if
(sortType.equals(
"asc"
)) {
// 正排序,从小排到大
qsort_asc(data,
0
, data.length -
1
);
}
else
if
(sortType.equals(
"desc"
)) {
// 倒排序,从大排到小
qsort_desc(data,
0
, data.length -
1
);
}
else
{
System.out.println(
"您输入的排序类型错误!"
);
}
}
/**
* 快速排序的具体实现,排正序
*
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private
void
qsort_asc(
int
data[],
int
low,
int
high) {
int
i, j, x;
if
(low < high) {
// 这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while
(i < j) {
while
(i < j && data[j] > x) {
j--;
// 从右向左找第一个小于x的数
}
if
(i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while
(i < j && data[i] < x) {
i++;
// 从左向右找第一个大于x的数
}
if
(i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_asc(data, low, i -
1
);
qsort_asc(data, i +
1
, high);
}
}
/**
* 快速排序的具体实现,排倒序
*
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private
void
qsort_desc(
int
data[],
int
low,
int
high) {
int
i, j, x;
if
(low < high) {
// 这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while
(i < j) {
while
(i < j && data[j] < x) {
j--;
// 从右向左找第一个小于x的数
}
if
(i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while
(i < j && data[i] > x) {
i++;
// 从左向右找第一个大于x的数
}
if
(i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i -
1
);
qsort_desc(data, i +
1
, high);
}
}
/**
* 二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归) 查找线性表必须是有序列表
*
* @paramdataset
* @paramdata
* @parambeginIndex
* @paramendIndex
* @returnindex
*/
public
int
binarySearch(
int
[] dataset,
int
data,
int
beginIndex,
int
endIndex) {
int
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>>
1
;
// 相当于mid = (low + high)
// / 2,但是效率会高些
if
(data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return
-
1
;
if
(data < dataset[midIndex]) {
return
binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex -
1
);
}
else
if
(data > dataset[midIndex]) {
return
binarySearch(dataset, data, midIndex +
1
, endIndex);
}
else
{
return
midIndex;
}
}
/**
* 二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归) 查找线性表必须是有序列表
*
* @paramdataset
* @paramdata
* @returnindex
*/
public
int
binarySearch(
int
[] dataset,
int
data) {
int
beginIndex =
0
;
int
endIndex = dataset.length -
1
;
int
midIndex = -
1
;
if
(data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return
-
1
;
while
(beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>>
1
;
// 相当于midIndex =
// (beginIndex +
// endIndex) / 2,但是效率会高些
if
(data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex -
1
;
}
else
if
(data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex +
1
;
}
else
{
return
midIndex;
}
}
return
-
1
;
}
// /////////////////////===================================测试====================//////////////////
public
static
void
main(String[] args) {
SortTest ST =
new
SortTest();
int
[] array = ST.createArray();
System.out.println(
"==========冒泡排序后(正序)=========="
);
ST.bubbleSort(array,
"asc"
);
System.out.println(
"==========冒泡排序后(倒序)=========="
);
ST.bubbleSort(array,
"desc"
);
array = ST.createArray();
System.out.println(
"==========选择排序后(正序)=========="
);
ST.selectSort(array,
"asc"
);
System.out.println(
"==========选择排序后(倒序)=========="
);
ST.selectSort(array,
"desc"
);
array = ST.createArray();
System.out.println(
"==========插入排序后(正序)=========="
);
ST.insertSort(array,
"asc"
);
System.out.println(
"==========插入排序后(倒序)=========="
);
ST.insertSort(array,
"desc"
);
array = ST.createArray();
System.out.println(
"==========快速排序后(正序)=========="
);
ST.quickSort(array,
"asc"
);
ST.printArray(array);
System.out.println(
"==========快速排序后(倒序)=========="
);
ST.quickSort(array,
"desc"
);
ST.printArray(array);
System.out.println(
"==========数组二分查找=========="
);
System.out.println(
"您要找的数在第"
+ ST.binarySearch(array,
74
)+
"个位子。(下标从0计算)"
);
}
}
标签:
原文地址:http://www.cnblogs.com/lanmaoluliu/p/4813938.html