前言 快速排序是最常见,也是面试中最容易考的排序方法,这里做一下总结 算法说明 其实这里说的很清楚了:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558 不过我还是打算按自己的逻辑再描述一下,如果看不懂,再去看这位大神的贴子啦. 快速排序其实用的也是分而治之的思路,流程是: 1.假如做的是降序排序:先拿数组的第一个数字作为基数,从右至左找出比基数大于等于的数字,放到基数的左侧.再从左至右找到比基数小的数字,放到基数的右侧. 2.然后以…

算法说明 个人感觉是没有意义的算法,只是用来作为学术研究.或者说开拓一下思维. 从wikipedia copy来的一句解释的话:Stooge排序是一种低效的递归排序算法,甚至慢于冒泡排序.在<算法导论>第二版第7章(快速排序)的思考题中被提到,是由Howard.Fine等教授提出的所谓“漂亮的”排序算法. 实现逻辑: 同样也是从wikipedia copy来的 1.如果最后一个值小于第一个值,则交换这两个数2.如果当前集合元素数量大于等于3:3.使用臭皮匠排序前2/3的元素4.使用臭皮匠排序后…

算法说明 若领图排序是分布排序的一种. 个人理解,若领图排序算是桶排序+计数排序的变异版,桶排序计数排序理解了,那么若领图排序理解起来就会比较容易.区别其实就是存储中间值的方式做了调整…… 话说,这个代码我写的很烂很吃力,而且写好几个小时才写好,再次证明我的资质真的很差哟... 好了,结合代码大概说一下流程,其实主要是希望将来我自己再看到后能很快的回忆出思路... 1.找出待排数组的最大值(20-25行代码). 2.根据最大值,建立计数数组,并对待排数组每个值进行计数(28-31行代码)(这个计…

---恢复内容开始--- 算法说明 珠排序是分布排序的一种. 说实在的,这个排序看起来特别的巧妙,同时也特别好理解,不过不太容易写成代码,哈哈. 这里其实分析的特别好了,我就不画蛇添足啦.  大家看一下这个分析,特别特别简单的. 然后我对于下面的代码做一下描述: 1.找到数组的最大值(20-23行代码) 2.创建珠排序的容器,并且进行初始化(28-34行代码) 3.进行排序(39-44行代码),这里是珠排序的核心,也不太好解释,所以还是举例子啦. 例如排序的数组是int[] arr = { 2,…

算法说明 鸽巢排序是分布排序的一种,我理解其实鸽巢就是计数排序的简化版,不同之处就是鸽巢是不稳定的,计数排序是稳定的. 逻辑很简单,就是先找出待排数组的最大值maxNum,然后实例一个maxNum+1长度的数组. 例如待排数组int[] arrayData = { 22, 33, 57, 55, 58, 77, 44, 65, 58, 42 }; 最大值是77.然后实例一个int[] arrayTemp = new int[77]的数组. 然后呢,循环arrayData.然后第一个数字是22,…

算法说明 锦标赛排序是选择排序的一种. 实际上堆排序是锦标赛排序的优化版本,它们时间复杂度都是O(nlog2n),不同之处是堆排序的空间复杂度(O(1))远远低于锦标赛的空间复杂度(O(2n-1)) 堆排序是基于二叉树的, 所以锦标赛排序也是基于二叉树的,并且是完美二叉树. 我尝试用最通俗的方法来做一下解释,如果我说的不大清楚,建议大家直接看下边的代码啦. 1.例如我们要对int[] arrayData = { 5, 9, 6, 7, 4, 1, 2, 3, 8 };进行升序排序 2.我们根据锦…

算法说明 圈排序是选择排序的一种.其实感觉和快排有一点点像,但根本不同之处就是丫的移动的是当前数字,而不像快排一样移动的是其它数字.根据比较移动到不需要移动时,就代表一圈结束.最终要进行n-1圈的比较.   这个比较说起来比较抽象,所以举例子是最好的方法,这里例子使用的是这里的,望见谅: 待排数组[ 6 2 4 1 5 9 ] 第一步,将6取出来,计算出有4个数字比6小,将6放入索引4,同时原索引4位置的数字5出列 排序之前[ 0 2 4 1 5 9 ] 6 排序之后[ 0 2 4 1 6 9…

算法说明梳排序是交换排序的一种,它其实也是改自冒泡排序,不同之处是冒泡排序的比较步长恒定为1,而梳排序的比较步长是变化的. 步长需要循环以数组长度除以1.3,到最后大于等于1即可. 光说可能比较抽象,所以实例举个例子可能会好些,这里使用的例子从这里转载过来的 假设待数组[8 4 3 7 6 5 2 1] 待排数组长度为8,而8÷1.3=6,则比较8和2,4和1,并做交换 [8 4 3 7 6 5 2 1] [8 4 3 7 6 5 2 1] 交换后的结果为 [2 1 3 7 6 5 8 4] 第…

算法说明 地精排序是交换排序的一种,它是冒泡排序的一种改良,我感觉和鸡尾酒排序挺像的. 不同之处是鸡尾酒排序是从小到大,然后再从大到小切换着排序的.而地精排序是上来先从小到大排序,碰到交换到再从大到小,接着再从小到大进行排序. 举个例子: 对8,6,4,5,1进行升序排序 1.8与6交换,结果是 {6,8,4,5,1} 2.8与4交换,结果是 {6,4,8,5,1} 3.4与6交换,结果是 {4,6,8,5,1} 4.5与8交换,结果是 {4,6,5,8,1} 5.6与5交换,结果是 {4,5,…

算法说明 Bogo排序是交换排序的一种,它是一种随机排序,也是一种没有使用意义的排序,同样也是一种我觉得很好玩的排序. 举个形象的例子,你手头有一副乱序的扑克牌,然后往天上不停的扔,那么有一定机率会变成有序的. 哈哈,就是这样. 看一下代码大家就知道了. 代码 使用的是java package hark.sort.exchangesort; import java.util.Random; /* * Bogo排序 */ public class BogoSort { public static…

算法说明 奇偶排序又叫奇偶换位排序,砖排序.它是一种交换排序,也是冒泡的一个变种 顾名思义,奇偶排序,其实就是先循环奇数位,然后将奇数位与偶数位比较计算. 然后再循环偶数位,再和奇数位比较运算.看一下代码大家就明白了. 据wiki所述,这种算法是一种并行算法,个人对这块现在不太理解,没明白这块所谓的并行是什么意思,现在只是完成了一个单机版,将来如果明白了再过来进行补充啦. 代码 使用的是java package hark.sort.exchangesort; /* * 奇偶排序 */ publi…

算法说明 鸡尾酒排序又叫定向冒泡排序,鸡尾酒搅拌排序,搅拌排序,涟漪排序,回来排序,快乐小时排序. 鸡尾酒排序是交换排序的一种,它是冒泡排序的一个轻微的变种.冒泡是从低向高比较排序,鸡尾酒从低向高,从高向低交换着进行排序.大家看一下代码就知道了. 某些特殊有序数组情况下,鸡尾酒排序是效率略好于冒泡排序,例如: int[] arrayData = { 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1 }; 鸡尾酒排序只排序一次就能出结果,而冒泡排序就需要8次才能出结果. 代码 使用的是java…

算法说明 假设煎锅里边有N个煎饼摞在了一起,它们大小不一并且顺序不一致,我们需要通过拿铲子将它们不停的翻个,进行排序,最终得到一个底下是大的煎饼,上边是小的煎饼的序列.这个排序的过程就是煎饼排序. 这个算法有两种解,一种是普通解,一种是最优解. 普通论证: 例如你的初始煎饼顺序是[2,4,3,1] 然后2与4交换位置,然后4与1交换位置,得出[1,3,2,4]. 然后3与1交换位置,接着3与2交换位置,得出[2,1,3,4]. 最后2与1交换位置,得出结果[1,2,3,4] 通过普通解的过程,我…

算法说明 图书馆排序是插入排序的变种,典型的以空间换时间的一种方法.我个人感觉这种思路可以学习借鉴,但直接使用的场景应该不大. 我们知道,真正的插入排序通常往前边插入元素后,我们要把后边所有的元素后移.而图书馆排序的思路就是将每个元素后边都预留N个空间(例如预留10个元素空间),这样往某个元素前插入时,在预留空间足够的前题下,只会移动少少几个的元素. 代码 因为4月要考试,所以代码暂不写,以后有时间时补上 参考 http://www.cnblogs.com/kkun/archive/2011/1…

算法说明 耐心排序是插入排序的一种,至少wikipedia是这么分的. 话说我明白这个算法的实现思路了,但是不明白这么做的意义何在? 如果明白的朋友帮忙留个言说一下,以后如果我明白的话,我会来修改这个博文记录清楚的. 其实这个算法很简单,先是自动分桶(哈哈,有别于桶排序,耐心排序的分桶是根据实际待排数组的元素动态分桶的),然后再把桶合并再执行插入函数,大概流程如下: 流程转自这里,人家写的很好了,所以我就直接copy过来了: 举个例子,待排数组[6 4 5 1 8 7 2 3] 第一步,取数字6…

算法说明 多路归并排序也叫k路归并排序,实际上是归并排序的扩展版,同样也是归并排序的一种,通常的应用场景的针对大数据量的排序. 实现过程: 1.从字面可以看出,多路归并就是将待排的大数据量分成K路,然后将K路的每个子数据集进行排序:然后将排序的结果存储至磁盘中,这也就是所谓的外排序. 2.子数据集中的排序我们可以同样使用归并,也可以使用快排,这个看实际情况了. 3.当K路的子数据集排序成功后,我们首先将K路每个子数据集的第一个元素拿出,创建一个小顶堆.  顶点就是最小值. 4.这个小顶堆是一种胜…

算法说明 桶排序的逻辑其实特别好理解,它是一种纯粹的分而治之的排序方法. 举个例子简单说一下大家就知道精髓了. 假如对11,4,2,13,22,24,20 进行排序. 那么,我们将4和2放在一起,将11,13放在一起,将22,24,20放在一起.  然后将这三部分分别排序(可以根据实现情况任意选择排序方式,我的代码中使用的是快排),将子数组排序后,再顺序输出就是最终排序结果了(大概应该明白了,我们是根据数字大小进行分组的,故而顺序输出即可) 怎么样,很简单吧. 具体实现大家看代码就行,我实现的其…

算法说明 基数排序是基于计数排序的,所以看这个之前要先看一下计数排序对于理解基数排序是很有帮助的(发现计数和基数的音节几乎一致啊).这个我有写,请点击. OK,现在你肯定已经熟悉了计数排序,那么我就来说一下基数排序. 所谓基数排序,其实就是分别对数字的个位,十位,百位,百位....分别进行计数排序. 当然可以从个位往上进行计数排序,也可以从高位往个数计数排序,这里我们使用个位往上计数排序的方法. 话说,我想了好半天,不知道从哪里入手说基排(鸡排,哈哈)的思路……好蛋疼 这样,先从与计数排序的区别…

算法说明 计数排序属于线性排序,它的时间复杂度远远大于常用的比较排序.(计数是O(n),而比较排序不会超过O(nlog2nJ)). 其实计数排序大部分很好理解的,唯一理解起来很蛋疼的是为了保证算法稳定性而做的数据累加,大家听我说说就知道了: 1.首先,先取出要排序数组的最大值,假如我们的数组是int[] arrayData = { 2, 4, 1, 5, 6, 7, 4, 65, 42 };,那么最大值就是65.(代码17-21行就是在查找最大值) 2.然后创建一个计数数组,计数数组的长度就是我…

算法说明 希尔排序是插入排序的优化版. 插入排序的最坏时间复杂度是O(n2),但如果要排序的数组是一个几乎有序的数列,那么会降低有效的减低时间复杂度. 希尔排序的目的就是通过一个increment(增量)来对数列分组进行交换排序,最终使数列几乎有序,最后再执行插入排序,统计出结果. 通过increment=n/2, 也就是如果9个数的话,增量为4,2,1.   如果是20个数的话,增量就是10,5,2,1.  当increment为1时,其实对几乎有序的数列进行插入排序啦啦. 时间复杂度 O(n…

前言 堆排序我是看了好半天别人的博客才有了理解,然后又费了九牛二虎之力才把代码写出来,我发现我的基础真的很差劲啊……不过自己选的路一定要坚持走下去.我试着把我的理解描述出来,如有不妥之处希望大家可以指点出来 算法说明 堆排序,是基于堆的排序. 堆也就是二叉树的一种(完全二叉树),首先要确定堆的定义,才可以学会堆算法的逻辑: OK,我们知道堆的定义前得先确定啥是完全二叉树. 二叉树就是树状结构是这样的,如图: 通常二叉树都会存放在数组中,那么将上图的完全二叉树放在数组中就是int[] arrayD…

算法说明: 归并排序的思路就是分而治之,将数组中的数字递归折半进行排序. 递归到最底层就只剩下有两个数字进行比较,再从底层往下进行排序合并.最终得出结果. 同样,语言描述可能对于不知道这个算法的人来说,理解的比较吃力,所以还是举个例子来简单说明一下. 首先,测试数据是int[] arrayData = { 5, 9, 6, 7, 4, 1, 2, 3, 8 }; 一共是9个元素. 然后拿visio画图,来对于归并排序的分而治之进行一下简单的剖析. 整体排序流程大概就是如上图了. 首先先是递归拆分…

算法说明: 先是拿语言进行一下描述: 假如是做降序排序,那么从头开始扫描每个数字,使每个数字与它前面的若干数字进行比较,直接找到小于当前数字a(当前数字以a代替)的数字b(小于a的数字以b代替). 然后将数字a插入到数学b的位置.将数字b到数字a前一位的数字向后移动一位. 至此,排序结束. 语言表述其实懂这个算法的人能会懂,不懂这个算法的人不太容易看懂,所以还是以例子做一下说明: 例如有一个数组int[] arrayData = { 5, 9, 6, 7, 4, 1, 2, 3 ,8},一共9个…

算法说明: 冒泡排序实际上是使用的最多的排序,逻辑是循环然后对相邻的数字进行比较,并交换数据. 例如有一个数组int[] arrayData = { 2, 3, 1, 5, 6, 7, 4, 65, 42 },一共9个元素. 假设我们要做降序排序,那么首先全部9个元素从第1个元素开始进行两两比较,把小的元素放到后边:元素1小于元素2,那么元素1与元素2进行交换,然后元素2与元素3进行比较,元素2大于元素3,那么不进行交换,再进行元素3与元素4的比较…………以此类推最后比较到元素9. 这时元素9已…

/* * 简单选择排序 */ public class SimpleSort { public static void main(String[] args) { int[] arrayData = { 5, 9, 6, 7, 4, 1, 2, 3, 8 }; SimpleSortMethod(arrayData); for (int integer : arrayData) { System.out.print(integer); System.out.print(" "); } }…

javascript数据结构与算法--高级排序算法(快速排序法,希尔排序法) 一.快速排序算法 /* * 这个函数首先检查数组的长度是否为0.如果是,那么这个数组就不需要任何排序,函数直接返回. * 否则,创建两个数组,一个用来存放比基准值小的元素,另一个用来存放比基准值大的元素. * 这里的基准值取自数组的第一个元素. * 接下来,这个函数对原始数组的元素进行遍历,根据它们与基准值的关系将它们放到合适的数组中. * 然后对于较小的数组和较大的数组分别递归调用这个函数. * 当递归结束时,再将较…

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的快速排序. 更多:数据结构与算法合集 基本概念 基本思想:在每轮排序中,选取一个基准元素,其他元素中比基准元素小的排到数列的一边,大的排到数列的另一边:之后对两边的数列继续进行这种排序,最终达到整体有序. 图片来自公众号:程序员小灰 实现代码 根据上述基本思想,可以先写出快速排序最核心的代码:对于数组a中从下标为low至下标为high的元素,选取一个基准元素(记为pivotKey),根据与基准比较的大小,将这些元素排到基准元素的两端. 注意点:1…

高级排序比简单排序要快的多,简单排序的时间复杂度是O(N^2),希尔(shell)排序大约是O(N*(logN)^2),而快速排序是O(N*logN). 说明:下面以int数组的从小到大排序为例. 希尔(shell)排序 希尔排序是基于插入排序的,首先回顾一下插入排序,假设插入是从左向右执行的,待插入元素的左边是有序的,且假如待插入元素比左边的都小,就需要挪动左边的所有元素,如下图所示: ==> 图1和图2:插入右边的temp柱需要outer标记位左边的五个柱子都向右挪动 如图3所示,相比插入排…

在前面复习了三个简单排序Java数据结构和算法(三)--三大排序--冒泡.选择.插入排序,属于算法的基础,但是效率是偏低的,所以现在 学习高级排序 插入排序存在的问题: 插入排序在逻辑把数据分为两部分,左边:数据是有序的,右边:数据是无序的 上图中的元素2,是最小的数据,但是在最右边,我们需要和之前的元素进行比较,然后每个元素都要后移,直到找到应该插入的位置,这里 对于元素2来说,所有的元素都要后移一位 这个过程将近存在N次复制,移位的次数平均N/2,所以执行效率是O(N^2) 所以如果能以某种…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把归并排序.快速排序.希尔排序.堆排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(nlogn). 请大家带着问题:快排和归并用的都是分治思想,递推公式和递归代码也非常相似,那它们的区别在哪里呢 ? 来阅读下文. 2. 归并排序(Merge Sort) 思想 排序一个数…