`
1028826685
  • 浏览: 939048 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 重庆
社区版块
存档分类

简单选择排序、堆排序

 
阅读更多

转载:http://blog.csdn.net/pzhtpf/article/details/7559943

 

1)基本思想:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;

然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

2)实例:

 

3)用java实现

[plain] view plain copy
 
  1. publicclass selectSort {  
  2.   
  3.     public selectSort(){  
  4.   
  5.        int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};  
  6.   
  7.        int position=0;  
  8.   
  9.        for(int i=0;i<a.length;i++){  
  10.   
  11.              
  12.   
  13.            int j=i+1;  
  14.   
  15.            position=i;  
  16.   
  17.            int temp=a[i];  
  18.   
  19.            for(;j<a.length;j++){  
  20.   
  21.            if(a[j]<temp){  
  22.   
  23.               temp=a[j];  
  24.   
  25.               position=j;  
  26.   
  27.            }  
  28.   
  29.            }  
  30.   
  31.            a[position]=a[i];  
  32.   
  33.            a[i]=temp;  
  34.   
  35.        }  
  36.   
  37.        for(int i=0;i<a.length;i++)  
  38.   
  39.            System.out.println(a[i]);  
  40.   
  41.     }  
  42.   
  43. }  


 

 

4,堆排序

(1)基本思想:堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。

堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

(2)实例:

初始序列:46,79,56,38,40,84

建堆:

交换,从堆中踢出最大数

 

剩余结点再建堆,再交换踢出最大数

 

依次类推:最后堆中剩余的最后两个结点交换,踢出一个,排序完成。

(3)用java实现

 

[plain] view plain copy
 
  1. import java.util.Arrays;  
  2.   
  3.    
  4.   
  5. publicclass HeapSort {  
  6.   
  7.      inta[]={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};  
  8.   
  9.     public  HeapSort(){  
  10.   
  11.        heapSort(a);  
  12.   
  13.     }  
  14.   
  15.     public  void heapSort(int[] a){  
  16.   
  17.         System.out.println("开始排序");  
  18.   
  19.         int arrayLength=a.length;  
  20.   
  21.         //循环建堆  
  22.   
  23.         for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){  
  24.   
  25.             //建堆  
  26.   
  27.             buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);  
  28.   
  29.             //交换堆顶和最后一个元素  
  30.   
  31.             swap(a,0,arrayLength-1-i);  
  32.   
  33.             System.out.println(Arrays.toString(a));  
  34.   
  35.         }  
  36.   
  37.     }  
  38.   
  39.    
  40.   
  41.     private  void swap(int[] data, int i, int j) {  
  42.   
  43.         // TODO Auto-generated method stub  
  44.   
  45.         int tmp=data[i];  
  46.   
  47.         data[i]=data[j];  
  48.   
  49.         data[j]=tmp;  
  50.   
  51.     }  
  52.   
  53.     //对data数组从0到lastIndex建大顶堆  
  54.   
  55.     privatevoid buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {  
  56.   
  57.         // TODO Auto-generated method stub  
  58.   
  59.         //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始  
  60.   
  61.         for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){  
  62.   
  63.             //k保存正在判断的节点  
  64.   
  65.             int k=i;  
  66.   
  67.             //如果当前k节点的子节点存在  
  68.   
  69.             while(k*2+1<=lastIndex){  
  70.   
  71.                 //k节点的左子节点的索引  
  72.   
  73.                 int biggerIndex=2*k+1;  
  74.   
  75.                 //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在  
  76.   
  77.                 if(biggerIndex<lastIndex){  
  78.   
  79.                     //若果右子节点的值较大  
  80.   
  81.                     if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){  
  82.   
  83.                         //biggerIndex总是记录较大子节点的索引  
  84.   
  85.                         biggerIndex++;  
  86.   
  87.                     }  
  88.   
  89.                 }  
  90.   
  91.                 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值  
  92.   
  93.                 if(data[k]<data[biggerIndex]){  
  94.   
  95.                     //交换他们  
  96.   
  97.                     swap(data,k,biggerIndex);  
  98.   
  99.                     //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值  
  100.   
  101.                     k=biggerIndex;  
  102.   
  103.                 }else{  
  104.   
  105.                     break;  
  106.   
  107.                 }  
  108.   
  109.             }  
  110.   
  111.         }  
  112.   
  113.     }  
  114.   
  115.    
  116.   
  117.    
  118.   
  119. }  
分享到:
评论

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics