一,直接选择排序
介绍:直接选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。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,然后,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。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于非常好的一种。
复杂度分析:
数据结构 | 数组 |
---|---|
最差时间复杂度 | О(n2) |
最优时间复杂度 | О(n2) |
平均时间复杂度 | О(n2) |
最差空间复杂度 | О(n) total, O(1)auxiliary |
java code:
private void select(int[] a) { for(int i=0;i<a.length-1;i++){ int k=i; for (int j = i + 1; j < a.length; j++) { if (a[j] < a[k]) k = j; } if (k != i) { int temp = a[i]; a[i] = a[k]; a[k] = temp; } } }
二,堆排序
介绍:(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
堆的操作:通常堆是通过一维数组来实现的。在堆的数据结构中,堆中的最大值总是位于根节点。堆中定义以下几种操作:最大堆调整(Max_Heapify):将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点;创建最大堆(Build_Max_Heap):将堆所有数据重新排序;堆排序(HeapSort):移除位在第一个数据的根节点,并做最大堆调整的递归运算。
堆排序的过程是:
1,创建一个堆H[0..n-1]
2,把堆首(最大值)和堆尾互换
3,把堆的尺寸缩小1,把新的数组顶端数据调整到相应位置
4,重复步骤2,直到堆的尺寸为1
复杂度分析:
数据结构 | 数组 |
---|---|
最差时间复杂度 | |
最优时间复杂度 | |
平均时间复杂度 | |
最差空间复杂度 | total, auxiliary |
import java.util.Arrays; public class HeapSortDemo { // 堆排序是不稳定的排序方法 private void heapSort(int[] a) { for (int i = (a.length - 1) / 2; i >= 0; i--) { siftDown(a, i, a.length - 1);//建堆 } for (int i = a.length - 1; i >= 0; i--) { swap(a, 0, i);//交换堆顶元素到相应位置 siftDown(a, 0, i - 1); } } //调整堆 private void siftDown(int[] a, int left, int right) { int origin = a[left]; int i = left, j = 2 * i + 1; while (j <= right) { if (j < right && a[j] < a[j + 1]) j++; if (origin >= a[j]) break; else { a[i] = a[j]; i = j; j = 2 * j + 1; } } a[i] = origin; } private void swap(int[] a, int i, int j) { int temp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp; } 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 }; HeapSortDemo hsd = new HeapSortDemo(); hsd.heapSort(a); System.out.println(Arrays.toString(a)); } }
1:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A0%86%E6%8E%92%E5%BA%8F
2:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S019667748371031X
原文地址:http://blog.csdn.net/louxuez/article/details/25244009