插入排序:
package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class InsertSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int temp; for(int i=1;i<data.length;i++){ for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){ SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } }
冒泡排序:
package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int temp; for(int i=0;i<data.length;i++){ for(int j=data.length-1;j>i;j--){ if(data[j]<data[j-1]){ SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } }
快速排序:
package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class QuickSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { quickSort(data,0,data.length-1); } private void quickSort(int[] data,int i,int j){ int pivotIndex=(i+j)/2; //swap SortUtil.swap(data,pivotIndex,j); int k=partition(data,i-1,j,data[j]); SortUtil.swap(data,k,j); if((k-i)>1) quickSort(data,i,k-1); if((j-k)>1) quickSort(data,k+1,j); } /** * @param data * @param i * @param j * @return */ private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) { do{ while(data[++l]<pivot); while((r!=0)&&data[--r]>pivot); SortUtil.swap(data,l,r); } while(l<r); SortUtil.swap(data,l,r); return l; } }
改进后的快速排序:
package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort { private static int MAX_STACK_SIZE=4096; private static int THRESHOLD=10; /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE]; int top=-1; int pivot; int pivotIndex,l,r; stack[++top]=0; stack[++top]=data.length-1; while(top>0){ int j=stack[top--]; int i=stack[top--]; pivotIndex=(i+j)/2; pivot=data[pivotIndex]; SortUtil.swap(data,pivotIndex,j); //partition l=i-1; r=j; do{ while(data[++l]<pivot); while((r!=0)&&(data[--r]>pivot)); SortUtil.swap(data,l,r); } while(l<r); SortUtil.swap(data,l,r); SortUtil.swap(data,l,j); if((l-i)>THRESHOLD){ stack[++top]=i; stack[++top]=l-1; } if((j-l)>THRESHOLD){ stack[++top]=l+1; stack[++top]=j; } } //new InsertSort().sort(data); insertSort(data); } /** * @param data */ private void insertSort(int[] data) { int temp; for(int i=1;i<data.length;i++){ for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){ SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } }
归并排序:
package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class MergeSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int[] temp=new int[data.length]; mergeSort(data,temp,0,data.length-1); } private void mergeSort(int[] data,int[] temp,int l,int r){ int mid=(l+r)/2; if(l==r) return ; mergeSort(data,temp,l,mid); mergeSort(data,temp,mid+1,r); for(int i=l;i<=r;i++){ temp[i]=data[i]; } int i1=l; int i2=mid+1; for(int cur=l;cur<=r;cur++){ if(i1==mid+1) data[cur]=temp[i2++]; else if(i2>r) data[cur]=temp[i1++]; else if(temp[i1]<temp[i2]) data[cur]=temp[i1++]; else data[cur]=temp[i2++]; } } } 改进后的归并排序: package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort { private static final int THRESHOLD = 10; /* * (non-Javadoc) * * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int[] temp=new int[data.length]; mergeSort(data,temp,0,data.length-1); } private void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) { int i, j, k; int mid = (l + r) / 2; if (l == r) return; if ((mid - l) >= THRESHOLD) mergeSort(data, temp, l, mid); else insertSort(data, l, mid - l + 1); if ((r - mid) > THRESHOLD) mergeSort(data, temp, mid + 1, r); else insertSort(data, mid + 1, r - mid); for (i = l; i <= mid; i++) { temp[i] = data[i]; } for (j = 1; j <= r - mid; j++) { temp[r - j + 1] = data[j + mid]; } int a = temp[l]; int b = temp[r]; for (i = l, j = r, k = l; k <= r; k++) { if (a < b) { data[k] = temp[i++]; a = temp[i]; } else { data[k] = temp[j--]; b = temp[j]; } } } /** * @param data * @param l * @param i */ private void insertSort(int[] data, int start, int len) { for(int i=start+1;i<start+len;i++){ for(int j=i;(j>start) && data[j]<data[j-1];j--){ SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } }
堆排序:
package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class HeapSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { MaxHeap h=new MaxHeap(); h.init(data); for(int i=0;i<data.length;i++) h.remove(); System.arraycopy(h.queue,1,data,0,data.length); } private static class MaxHeap{ void init(int[] data){ this.queue=new int[data.length+1]; for(int i=0;i<data.length;i++){ queue[++size]=data[i]; fixUp(size); } } private int size=0; private int[] queue; public int get() { return queue[1]; } public void remove() { SortUtil.swap(queue,1,size--); fixDown(1); } //fixdown private void fixDown(int k) { int j; while ((j = k << 1) <= size) { if (j < size && queue[j]<queue[j+1]) j++; if (queue[k]>queue[j]) //不用交换 break; SortUtil.swap(queue,j,k); k = j; } } private void fixUp(int k) { while (k > 1) { int j = k >> 1; if (queue[j]>queue[k]) break; SortUtil.swap(queue,j,k); k = j; } } } } SortUtil: package org.rut.util.algorithm; import org.rut.util.algorithm.support.BubbleSort; import org.rut.util.algorithm.support.HeapSort; import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedMergeSort; import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedQuickSort; import org.rut.util.algorithm.support.InsertSort; import org.rut.util.algorithm.support.MergeSort; import org.rut.util.algorithm.support.QuickSort; import org.rut.util.algorithm.support.SelectionSort; import org.rut.util.algorithm.support.ShellSort; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class SortUtil { public final static int INSERT = 1; public final static int BUBBLE = 2; public final static int SELECTION = 3; public final static int SHELL = 4; public final static int QUICK = 5; public final static int IMPROVED_QUICK = 6; public final static int MERGE = 7; public final static int IMPROVED_MERGE = 8; public final static int HEAP = 9; public static void sort(int[] data) { sort(data, IMPROVED_QUICK); } private static String[] name={ "insert", "bubble", "selection", "shell", "quick", "improved_quick", "merge", "improved_merge", "heap" }; private static Sort[] impl=new Sort[]{ new InsertSort(), new BubbleSort(), new SelectionSort(), new ShellSort(), new QuickSort(), new ImprovedQuickSort(), new MergeSort(), new ImprovedMergeSort(), new HeapSort() }; public static String toString(int algorithm){ return name[algorithm-1]; } public static void sort(int[] data, int algorithm) { impl[algorithm-1].sort(data); } public static interface Sort { public void sort(int[] data); } public static void swap(int[] data, int i, int j) { int temp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = temp; } }
相关推荐
在Java编程语言中,排序是数据处理和算法分析的一个核心概念。本文将深入探讨几种常见的排序算法,并提供相应的源码实现。这些算法包括插入排序、选择排序、希尔排序、冒泡排序以及最佳排序(通常指的是快速排序或...
本文将详细介绍如何在 Java 中对包含中文姓氏的对象列表或字符串列表进行排序。 #### 二、基本概念 1. **Collator 类**:这是 Java 中用于文本排序和检索的标准类。`Collator` 类提供了与语言环境相关的字符串排序...
在Java编程语言中,对包含中文、数字和字母的数据进行排序是一项常见的任务。这个场景下,我们关注的是如何实现一个自定义的排序规则,按照数字、字母和汉字的顺序进行排列。以下是对这一主题的详细解释。 首先,...
本文将深入探讨Java中各种排序算法,包括内置库函数和自定义实现,以帮助开发者更好地理解和运用这些技术。 一、内置排序方法 1. `Arrays.sort()`: 这是Java标准库提供的一个强大工具,适用于基本类型的数组(如...
本文将全面解析Java中的各种排序算法,帮助你理解并掌握它们的核心概念、实现方式以及适用场景。 1. 冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是最简单的排序算法之一,通过不断交换相邻的逆序元素来逐步排序。其时间...
本文将深入探讨Java中实现的各种排序算法,包括它们的工作原理、优缺点以及如何在实际应用中选择合适的排序方法。 1. 冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是最基础的排序算法之一,通过不断交换相邻的错误顺序元素来...
Java ip 地址排序Java ip 地址排序Java ip 地址排序Java ip 地址排序
在编程领域,排序算法是数据结构与算法学习中的基础部分,尤其在Java中,了解和掌握各种排序算法对于提升程序性能至关重要。以下是对标题和描述中提到的Java各种排序算法的详细解释,以及它们的实现代码概述。 1)*...
这个名为"Java各种排序算法代码.zip"的压缩包包含了一系列实现不同排序算法的Java源代码。排序算法是计算机科学中的基本概念,用于对一组数据进行排列。下面将详细讨论这些算法及其在Java中的实现。 1. 冒泡排序...
在Java编程语言中,处理中文和英文混合的排序问题是一个常见的需求,特别是在处理用户输入、数据库数据或文件名等场景。这个"关于中文英文混合排序javaDemo"的示例主要展示了如何实现这样的功能。让我们深入探讨一下...
在上面的代码实现中,我们可以看到,归并排序的时间复杂度为 O(nlog2^n),这是因为我们需要将原始数组分割成小组,并对每个小组进行排序,然后将排序好的小组合并成一个有序数组。空间复杂度为 O(N),这是因为我们...
在Java中,可以使用`java.util.Comparator`接口自定义比较规则,根据笔画数对`List<String>`类型的汉字列表进行排序。此外,`java.text.Normalizer`类可以帮助处理Unicode编码,确保笔画计算的准确性。 总的来说,...
Java 中 List 排序 Java 中 List 排序是指在数据库中查出来的列表中对不同的字段重新排序。一般的做法都是使用排序的字段,重新到数据库中查询。如果不到数据库查询,直接在第一次查出来的 List 中排序,无疑会提高...
本文将介绍两种常见的排序算法:直接插入排序和希尔排序,并通过Java代码实现来帮助理解。 1. 直接插入排序(直接插入排序) 直接插入排序是一种简单的排序方法,它的工作原理类似于我们平时手动整理扑克牌。在排序...
Java 八大排序是 Java 语言中八种常用的排序算法,分别是直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序和 Radix 排序。下面是对每种排序算法的详细介绍: 1. 直接插入排序 基本...
java中数组的自定义排序,种类繁多,简单实现,可自由操控。
本文将深入探讨Java中的各种排序算法,帮助你巩固理解并提升编程技能。 首先,我们从最基本的内部排序算法开始,如冒泡排序(Bubble Sort)。冒泡排序通过不断交换相邻的错误顺序元素来实现排序,它的复杂度在最坏...
在Java中,这些排序算法的实现通常涉及数组操作和递归。`Algorithm.java`文件可能包含了这些排序算法的Java实现代码,而`常见排序算法的实现与性能比较.doc`文档则可能详细比较了这些算法的性能和适用场景。`readme....
Java经典算法 ,各种排序算法 老掉牙 河內塔 費式數列 巴斯卡三角形 三色棋 老鼠走迷官(一) 老鼠走迷官(二) 騎士走棋盤 八個皇后 八枚銀幣 生命遊戲 字串核對 雙色、三色河內塔 背包問題(Knapsack...