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jpsb:
多谢楼主,问题解决,主要就是svn版本不同导致的
Eclipse 导入本地svn项目的问题 -
yycdaizi:
lanmolsz 写道无法同意楼主的说法,楼主所谓的晚捕捉就是 ...
Java异常处理原则 -
lanmolsz:
无法同意楼主的说法,楼主所谓的晚捕捉就是典型的让异常控制程序的 ...
Java异常处理原则 -
cici_new_1987:
...
Java异常处理原则 -
雁行:
倒是怀疑这个功能来着
Eclipse 导入本地svn项目的问题
0.排序基类
/**
* 为了后面排序算法扩展的方便,引入一个基础类Sorter
*/
package com.javasort;
/**
* 任何排序算法都继承此公共抽象基类Sorter
* @author Daniel Cheng
*
*/
public abstract class Sorter<E extends Comparable<E>> {
/**
* 任何排序算法都重写此抽象方法
* @param array:欲排序的数组
* @param from:元素的起始下标
* @param len:数组的长度
*/
public abstract void sort(E[] array, int from, int len);
/**
* 测试排序用例时调用此方法
* @param array
*/
public final void sort(E[] array) {
sort(array, 0, array.length);
}
/**
* 需要交换元素顺序时调用此方法
* @param array
* @param from
* @param to
*/
protected final void swap(E[] array, int from, int to) {
E tmp = array[from];
array[from] = array[to];
array[to] = tmp;
}
/**
* 打印排序后数组元素时调用此方法
* @param array
*/
public final void printResult(E[] array){
for(int i=0;i<array.length;i++){
System.out.print(array[i]+",");
}
}
}
1.冒泡排序
package com.javasort.bubblesorter;
/**
* 冒泡排序:最简单的排序算法了,算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素,
* 把第i小的冒泡到数组的第i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。
* (当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素,把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。
* i从0一直到N-1从而完成排序。)
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class BubbleSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
private static boolean DOWN = true;
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if (DOWN) {
bubble_down(array, from, len);
} else {
bubble_up(array, from, len);
}
}
private final void bubble_down(E[] array, int from, int len) {
for(int i=from;i<from+len;i++){
for(int j=from+len-1;j>i;j--){
if(array[j].compareTo(array[j-1])<0){
swap(array, j-1, j);
}
}
}
}
private final void bubble_up(E[] array, int from, int len) {
for(int i=from+len-1;i>=from;i--){
for(int j=from;j<i;j++){
if(array[j].compareTo(array[j+1])>0){
swap(array, j, j+1);
}
}
}
}
static final void up() {
DOWN=false;
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.bubblesorter;
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class BubbleSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
Sorter bubbleSorter=new BubbleSorter();
//BubbleSorter.up();
bubbleSorter.sort(array);
bubbleSorter.printResult(array);
}
}
2.插入法排序
package com.javasort.insertsorter;
/**
* 插入法排序在数据规模小的时候十分高效,该算法每次插入第k+1个元素到
* 前k个有序数组中一个合适的的位置(k=0...N-1),从而完成排序。
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class InsertSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
E temp=null;
for(int i=from+1;i<from+len;i++){
temp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j--){
if(temp.compareTo(array[j-1])<0){
array[j]=array[j-1];
}
else
break;
}
array[j]=temp;
}
}
package com.javasort.insertsorter; import com.javasort.Sorter; public class InsertSorterTest { public static void main(String[] args) { Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0}; } 3.快速排序 /** /** @Override private final void q_sort(E[] array, int from, int to) { pivot = partion(array, from, to, pivot); q_sort(array, from, pivot - 1); } private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) { while (from != to) { } private int selectPivot(E[] array, int from, int to) { } /** import com.javasort.Sorter; /** public static void main(String[] args) { } 4.选择排序 public class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> { @Override } } } package com.javasort.selectsorter; import com.javasort.Sorter; public class SelectSorterTest { public static void main(String[] args) { }
}
Sorter insertSort=new InsertSorter();
insertSort.sort(array);
insertSort.printResult(array);
}
package com.javasort.quicksorter;
* 快速排序是目前使用可能最广泛的排序算法.一般分如下步骤:
* 1)选择一个枢纽元素(有很对选法,我的实现里采用去中间元素的简单方法)
* 2)使用该枢纽元素分割数组,使得比该元素小的元素在它的左边,比它大的在右边。并把枢纽元素放在合适的位置。
* 3)根据枢纽元素最后确定的位置,把数组分成三部分,左边的,右边的,枢纽元素自己,对左边的,右边的分别递归调用快速排序算法即可。
* 快速排序的核心在于分割算法,也可以说是最有技巧的部分。
*/
import com.javasort.Sorter;
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class QuickSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
public void sort(E[] array, int from, int len) {
q_sort(array, from, from + len - 1);
}
if (to - from < 1)
return;
int pivot = selectPivot(array, from, to);
q_sort(array, pivot + 1, to);
E tmp = array[pivot];
array[pivot] = array[to];// now to's position is available
while (from < to && array[from].compareTo(tmp) <= 0)
from++;
if (from < to) {
array[to] = array[from];// now from's position is available
to--;
}
while (from < to && array[to].compareTo(tmp) >= 0)
to--;
if (from < to) {
array[from] = array[to];// now to's position is available now
from++;
}
}
array[from] = tmp;
return from;
return (from + to) / 2;
}
*
*/
package com.javasort.quicksorter;
import com.javasort.insertsorter.InsertSorter;
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class QuickSorterTest {
Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0};
Sorter quickSorter=new QuickSorter();
quickSorter.sort(array);
quickSorter.printResult(array);
}
package com.javasort.selectsorter;
/**
* 选择排序:相对于冒泡来说,它不是每次发现逆序都交换,而是
* 在找到全局第i小的时候记下该元素位置,最后跟第i个元素交换,
* 从而保证数组最终的有序。
* 相对与插入排序来说,选择排序每次选出的都是全局第i小的,
* 不会调整前i个元素了。
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
*
* @author Daniel Cheng
*
*/
public void sort(E[] array, int from, int len) {
for (int i = 0; i < len; i++) {
int smallest = i;
int j = i + from;
for (; j < from + len; j++) {
if (array[j].compareTo(array[smallest]) < 0) {
smallest = j;
}
}
swap(array, i, smallest);
import com.javasort.bubblesorter.BubbleSorter;
Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
Sorter selectSorter=new SelectSorter();
selectSorter.sort(array);
selectSorter.printResult(array);
}
-
5.Shell排序
package com.javasort.shellsorter;/**
* Shell排序可以理解为插入排序的变种,它充分利用了插入排序的两个特点:
1)当数据规模小的时候非常高效
2)当给定数据已经有序时的时间代价为O(N)
所以,Shell排序每次把数据分成若个小块,来使用插入排序,而且之后在这若个小块排好序的情况下把它们合成大一点的小块,继续使用插入排序,不停的合并小块,知道最后成一个块,并使用插入排序。 这里每次分成若干小块是通过“增量” 来控制的,开始时增量交大,接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块,逐渐的减小“增量“最终到减小到1。 一直较好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,这样可使Shell排序时间复杂度达到O(N^1.5)
所以我在实现Shell排序的时候采用该增量序列 */
import com.javasort.Sorter;/**
*
* @author Daniel Cheng
*
* @param <E>
*/
public class ShellSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> { @Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
//1.calculate(计算) first delta value
int value=1;
while((value+1)*2<len){
value=(value+1)*2-1;
}
//2.小块是通过“增量” 来控制的,开始时增量较大,接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块,逐渐的减小“增量“最终到减小到1。
for(int delta=value;delta>=1;delta=(delta+1)/2-1){
for(int i=0;i<delta;i++){
modify_insert_sort(array,from+i,len-i,delta);
}
}
} private final void modify_insert_sort(E[] array, int from, int len, int delta) {
if(len<=1)
return;
E tmp=null;
for(int i=from+delta;i<from+len;i+=delta){
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j-=delta){
if(tmp.compareTo(array[j-delta])<0){
array[j]=array[j-delta];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}}package com.javasort.shellsorter;import com.javasort.Sorter;public class ShellSorterTest { public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
Sorter shellSorter=new ShellSorter();
shellSorter.sort(array);
shellSorter.printResult(array);
}}6.堆排序
package com.javasort.heapsorter;
/**
* 堆排序:堆是一种完全二叉树,一般使用数组来实现。
* 堆主要有两种核心操作,
* 1)从指定节点向上调整(shiftUp)
* 2)从指定节点向下调整(shiftDown)
* 建堆,以及删除堆定节点使用shiftDwon,而在插入节点时一般结合两种操作一起使用。
* 堆排序借助最大值堆来实现,第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置,
* 然后shiftDown到倒数第i+1个位置,一共执行N次调整,即完成排序。
* 显然,堆排序也是一种选择性的排序,每次选择第i大的元素。 */
import com.javasort.Sorter;/**
*
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class HeapSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> { @Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
build_heap(array,from,len);
for(int i=0;i<len;i++){
//第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置,
swap(array, from, from+len-1-i);
//一直shiftDown(从0开始)到倒数第i+1个位置,一共执行N次调整
shift_down(array, from, len-1-i, 0);
}
} private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
//我们从(len- 1)/ 2开始,因为分支节点+1=叶子节点,而所有的叶子节点已经是一个堆
int pos=(len-1)/2;
for(int i=pos;i>=0;i--){
shift_down(array,from,len,i);
} } private final void shift_down(E[] array, int from, int len, int pos) {
E tmp=array[from+pos];
int index=pos*2+1;//用左孩子结点
while(index<len)//直到没有孩子结点
{
if(index+1<len&&array[from+index].compareTo(array[from+index+1])<0)//右孩子结点是较大的
{
index+=1;//切换到右孩子结点
}
if(tmp.compareTo(array[from+index])<0){
array[from+pos]=array[from+index];
pos=index;
index=pos*2+1;
}
else{
break;
}
}
array[from+pos]=tmp;
}}/**
*
*/
package com.javasort.heapsorter;import com.javasort.Sorter;/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class HeapSorterTest { public static void main(String[] args) {
Comparable[] array = { 5, 1, 13, 2, 17, 9, 7, 4, 0 };
Sorter heapSorter=new HeapSorter();
heapSorter.sort(array);
heapSorter.printResult(array);
}}7.桶式排序
/**
* 桶式排序:
* 桶式排序不再是基于比较的了,它和基数排序同属于分配类的排序,
* 这类排序的特点是事先要知道待排 序列的一些特征。
* 桶式排序事先要知道待排 序列在一个范围内,而且这个范围应该不是很大的。
* 比如知道待排序列在[0,M)内,那么可以分配M个桶,第I个桶记录I的出现情况,
* 最后根据每个桶收到的位置信息把数据输出成有序的形式。
* 这里我们用两个临时性数组,一个用于记录位置信息,一个用于方便输出数据成有序方式,
* 另外我们假设数据落在0到MAX,如果所给数据不是从0开始,你可以把每个数减去最小的数。 *
*/
package com.javasort.bucketsorter;/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class BucketSorter {
public void sort(int[] keys,int from,int len,int max)
{
int[] temp=new int[len];
int[] count=new int[max];
for(int i=0;i<len;i++)
{
count[keys[from+i]]++;
}
//calculate position info
for(int i=1;i<max;i++)
{
count[i]=count[i]+count[i-1];//这意味着有多少数目小于或等于i,因此它也是position+ 1
}
System.arraycopy(keys, from, temp, 0, len);
for(int k=len-1;k>=0;k--)//从最末到开头保持稳定性
{
keys[--count[temp[k]]]=temp[k];// position +1 =count
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) { int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,13,14,15,11,12,17,16};
BucketSorter bucketSorter=new BucketSorter();
bucketSorter.sort(a,0,a.length,20);//actually is 18, but 20 will also work
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
} }
}8.基数排序
/**
* 基数排序:基数排序可以说是扩展了的桶式排序,
* 比如当待排序列在一个很大的范围内,比如0到999999内,那么用桶式排序是很浪费空间的。
* 而基数排序把每个排序码拆成由d个排序码,比如任何一个6位数(不满六位前面补0)拆成6个排序码,
* 分别是个位的,十位的,百位的。。。。
* 排序时,分6次完成,每次按第i个排序码来排。
* 一般有两种方式:
* 1) 高位优先(MSD): 从高位到低位依次对序列排序
* 2) 低位优先(LSD): 从低位到高位依次对序列排序
* 计算机一般采用低位优先法(人类一般使用高位优先),但是采用低位优先时要确保排序算法的稳定性。
* 基数排序借助桶式排序,每次按第N位排序时,采用桶式排序。
* 对于如何安排每次落入同一个桶中的数据有两种安排方法:
* 1)顺序存储:每次使用桶式排序,放入r个桶中,相同时增加计数。
* 2)链式存储:每个桶通过一个静态队列来跟踪。 */
package com.javasort.radixsorter;import java.util.Arrays;/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class RadixSorter {
public static boolean USE_LINK=true;
/**
*
* @param keys
* @param from
* @param len
* @param radix key's radix
* @param d how many sub keys should one key divide to
*/
public void sort(int[] keys,int from ,int len,int radix, int d)
{
if(USE_LINK)
{
link_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
else
{
array_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
}
private final void array_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix,
int d)
{
int[] temporary=new int[len];
int[] count=new int[radix];
int R=1;
for(int i=0;i<d;i++)
{
System.arraycopy(keys, from, temporary, 0, len);
Arrays.fill(count, 0);
for(int k=0;k<len;k++)
{
int subkey=(temporary[k]/R)%radix;
count[subkey]++;
}
for(int j=1;j<radix;j++)
{
count[j]=count[j]+count[j-1];
}
for(int m=len-1;m>=0;m--)
{
int subkey=(temporary[m]/R)%radix;
--count[subkey];
keys[from+count[subkey]]=temporary[m];
}
R*=radix;
}
}
private static class LinkQueue
{
int head=-1;
int tail=-1;
}
private final void link_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix, int d) {
int[] nexts=new int[len];
LinkQueue[] queues=new LinkQueue[radix];
for(int i=0;i<radix;i++)
{
queues[i]=new LinkQueue();
}
for(int i=0;i<len-1;i++)
{
nexts[i]=i+1;
}
nexts[len-1]=-1;
int first=0;
for(int i=0;i<d;i++)
{
link_radix_sort_distribute(keys,from,len,radix,i,nexts,queues,first);
first=link_radix_sort_collect(keys,from,len,radix,i,nexts,queues);
}
int[] tmps=new int[len];
int k=0;
while(first!=-1)
{
tmps[k++]=keys[from+first];
first=nexts[first];
}
System.arraycopy(tmps, 0, keys, from, len);
}
private final void link_radix_sort_distribute(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues,int first) {
for(int i=0;i<radix;i++)queues[i].head=queues[i].tail=-1;
while(first!=-1)
{
int val=keys[from+first];
for(int j=0;j<d;j++)val/=radix;
val=val%radix;
if(queues[val].head==-1)
{
queues[val].head=first;
}
else
{
nexts[queues[val].tail]=first;
}
queues[val].tail=first;
first=nexts[first];
}
}
private int link_radix_sort_collect(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues) {
int first=0;
int last=0;
int fromQueue=0;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
first=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
while(fromQueue<radix-1&&queues[fromQueue].head!=-1)
{
fromQueue+=1;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
nexts[last]=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
}
if(last!=-1)nexts[last]=-1;
return first;
}
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,135,14,15,11,33,999999999,222222222,1111111111,12,17,45,16};
USE_LINK=true;
RadixSorter sorter=new RadixSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,10,10);
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}
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在项目中,"Sortshow"可能是一个包含所有相关代码的类或包,其中包含了用于创建GUI界面、启动线程、更新界面显示以及具体实现三种排序算法的函数。使用Java多线程可以确保排序过程的动态展示不影响主程序的运行,...
本文将深入探讨在Java中实现的几种常见排序算法:冒泡排序、快速排序以及堆排序。 1. **冒泡排序(Bubble Sort)** 冒泡排序是最简单的排序算法之一,通过重复遍历数组,比较相邻元素并交换位置,直到没有任何一对...
这三种排序算法各有特点: - 快速排序:平均时间复杂度为O(n log n),但最坏情况下为O(n^2),适用于大多数情况。 - 堆排序:稳定的时间复杂度O(n log n),原地排序,但性能受数据分布影响。 - 归并排序:最稳定的O(n...
从给定的文件信息中,我们可以提炼出关于Java中几种主要排序算法的详细知识点,包括插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序以及交换排序。下面将深入探讨这些排序算法的特点、工作原理以及它们的稳定性与时间复杂度。...
本篇将详细探讨几种常见的排序算法及其在Java中的实现。 首先,让我们从最简单的排序算法——冒泡排序开始。冒泡排序是一种直观的排序方法,通过重复遍历数组,每次比较相邻两个元素并根据需要交换它们的位置,使得...
希尔排序是插入排序的一种优化,通过设置增量 gap 将待排序序列分隔成多个子序列,每个子序列进行插入排序。随着 gap 的逐渐减小,最终达到 gap=1,即所有元素都在同一个子序列中,此时进行最后一次插入排序。希尔...
本文将详细介绍几种常见的排序算法的实现方式及其性能分析,包括插入排序、折半插入排序、希尔排序、选择排序和堆排序。 1. **插入排序(Insertion Sort)**: 插入排序是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是...
根据提供的文件信息,我们可以总结出该文档主要涉及了五种基于...以上就是关于这五种排序算法的介绍及其基于Java的实现方式。这些排序算法各有优缺点,适用于不同的场景,了解并掌握它们能够帮助开发者更好地解决问题。