七大排序算法之堆排、选择

2024-03-23 02:58

本文主要是介绍七大排序算法之堆排、选择,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

选择排序

思想:循环一次找到一个最小值(最大值),缩小排序一个长度

时间复杂度:

平均:O(N^2)

最好:O(N^2)

最坏:O(N^2)

空间复杂度:O(1)

稳定性:不稳定排序

实现代码:

public static void selectSort(int[] arr) {// 每次找出一个最小值for (int i = 0; i < arr.length; ++i) {// [0, i)是有序的// 每循环一次,在[i, length)找出一个最小的置于i位置上for (int j = i; j < arr.length; ++j) {if (arr[j] < arr[i]) {swap(arr, i, j);}}}
}// 优化版:每循环一次找到最大值和最小值
public static void selectSortPerfect(int[] arr) {int n = arr.length;int max, min = 0;for (int i = 0; i < n / 2; ++i) {max = i;min = i;for (int j = i + 1; j < n - i; ++j) {if (arr[j] < arr[min]) {min = j;}if (arr[j] > arr[max]) {max = j;}// 在[0, i)是有序的swap(arr, i, min);// 在(n-i-1, n)是有序的swap(arr, max, n - i - 1);}}
}private static void swap(int[] array, int num1, int num2) {int tmp = array[num1];array[num1] = array[num2];array[num2] = tmp;
}

堆排序

思路:

1、建堆(在原有数组上建堆),从小到大排序建大堆

2、每次选择堆顶元素方法数组最后,堆数量-1,调整堆(向下调整)

时间复杂度:

平均:O(NlgN)

最好:O(NlgN)

最坏:O(NlgN)

空间复杂度:O(1)

稳定性:不稳定排序

代码实现:

public static void heapSort(int[] array) {int size = array.length;if (size <= 1) {return;}// 1、建堆(大堆)createHeap(array, size);// 2、删除堆顶元素,放置数组最后一个for (int i = 0; i < size; ++i) {heapPop(array, size - i);}}private static void createHeap(int[] array, int size) {// 下沉式调整, 需要从后往前遍历,// 从最后一个非叶子节点开始遍历// size - 1表示最后一个元素的下标// 拿着这个下标 - 1 / 2 就得到了当前元素的父节点for (int i = (size - 2) / 2; i >= 0; --i) {adjustDown(array, size, i);}
}// 向下调整
private static void adjustDown(int[] array, int size, int parent) {int leftChild = 2 * parent + 1;// 左子树int rightChild = 2 * parent + 2;int maxChild;if (leftChild >= size) {return;}maxChild = leftChild;if (rightChild < size && array[rightChild] > array[leftChild]) {maxChild = rightChild;// 找出左右孩子的最大值}if (array[parent] > array[maxChild]) {// 满足堆条件return;}swap(array, parent, maxChild);adjustDown(array, size, maxChild);
}private static void heapPop(int[] array, int size) {swap(array, 0, size - 1);adjustDown(array, size - 1, 0);
}private static void swap(int[] array, int num1, int num2) {int tmp = array[num1];array[num1] = array[num2];array[num2] = tmp;
}

 

这篇关于七大排序算法之堆排、选择的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/836910

相关文章

Java List排序实例代码详解

《JavaList排序实例代码详解》:本文主要介绍JavaList排序的相关资料,Java排序方法包括自然排序、自定义排序、Lambda简化及多条件排序,实现灵活且代码简洁,文中通过代码介绍的... 目录一、自然排序二、自定义排序规则三、使用 Lambda 表达式简化 Comparator四、多条件排序五、

JAVA数组中五种常见排序方法整理汇总

《JAVA数组中五种常见排序方法整理汇总》本文给大家分享五种常用的Java数组排序方法整理,每种方法结合示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录前言:法一:Arrays.sort()法二:冒泡排序法三:选择排序法四:反转排序法五:直接插入排序前言:几种常用的Java数组排序

使用雪花算法产生id导致前端精度缺失问题解决方案

《使用雪花算法产生id导致前端精度缺失问题解决方案》雪花算法由Twitter提出,设计目的是生成唯一的、递增的ID,下面:本文主要介绍使用雪花算法产生id导致前端精度缺失问题的解决方案,文中通过代... 目录一、问题根源二、解决方案1. 全局配置Jackson序列化规则2. 实体类必须使用Long封装类3.

Springboot实现推荐系统的协同过滤算法

《Springboot实现推荐系统的协同过滤算法》协同过滤算法是一种在推荐系统中广泛使用的算法,用于预测用户对物品(如商品、电影、音乐等)的偏好,从而实现个性化推荐,下面给大家介绍Springboot... 目录前言基本原理 算法分类 计算方法应用场景 代码实现 前言协同过滤算法(Collaborativ

exfat和ntfs哪个好? U盘格式化选择NTFS与exFAT的详细区别对比

《exfat和ntfs哪个好?U盘格式化选择NTFS与exFAT的详细区别对比》exFAT和NTFS是两种常见的文件系统,它们各自具有独特的优势和适用场景,以下是关于exFAT和NTFS的详细对比... 无论你是刚入手了内置 SSD 还是便携式移动硬盘或 U 盘,都需要先将它格式化成电脑或设备能够识别的「文

openCV中KNN算法的实现

《openCV中KNN算法的实现》KNN算法是一种简单且常用的分类算法,本文主要介绍了openCV中KNN算法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录KNN算法流程使用OpenCV实现KNNOpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库,它提供了各

springboot+dubbo实现时间轮算法

《springboot+dubbo实现时间轮算法》时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的算法,本文主要介绍了springboot+dubbo实现时间轮算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家... 目录前言一、参数说明二、具体实现1、HashedwheelTimer2、createWheel3、n

Mybatis 传参与排序模糊查询功能实现

《Mybatis传参与排序模糊查询功能实现》:本文主要介绍Mybatis传参与排序模糊查询功能实现,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录一、#{ }和${ }传参的区别二、排序三、like查询四、数据库连接池五、mysql 开发企业规范一、#{ }和${ }传参的

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时