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};
Sorter insertSort=new InsertSorter();
insertSort.sort(array);
insertSort.printResult(array);
}
}
3.快速排序
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> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
q_sort(array, from, from + len - 1);
}
private final void q_sort(E[] array, int from, int to) {
if (to - from < 1)
return;
int pivot = selectPivot(array, from, to);
pivot = partion(array, from, to, pivot);
q_sort(array, from, pivot - 1);
q_sort(array, pivot + 1, to);
}
private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) {
E tmp = array[pivot];
array[pivot] = array[to];// now to's position is available
while (from != to) {
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;
}
private int selectPivot(E[] array, int from, int to) {
return (from + to) / 2;
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.quicksorter;
import com.javasort.Sorter;
import com.javasort.insertsorter.InsertSorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class QuickSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0};
Sorter quickSorter=new QuickSorter();
quickSorter.sort(array);
quickSorter.printResult(array);
}
}
4.选择排序
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 class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
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);
}
}
}
package com.javasort.selectsorter;
import com.javasort.Sorter;
import com.javasort.bubblesorter.BubbleSorter;
public class SelectSorterTest {
public static void main(String[] args) {
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]+",");
}
}
}
9.归并排序
package com.javasort.mergesorter;
/**
* 归并排序:思想是每次把待排的序列分成两部分,分别对这两部分递归地用归并排序,
* 完成后把这两个子部分合并成一个序列。归并排序借助一个全局性临时数组来方便
* 对子序列的归并,该算法核心在于归并。
*/
import java.lang.reflect.Array;
import com.javasort.Sorter;
/**
*
* @author Daniel Cheng
*
* @param <E>
*/
public class MergeSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if (len <= 1)
return;
E[] temporary = (E[]) Array.newInstance(array[0].getClass(), len);
merge_sort(array, from, from + len - 1, temporary);
}
private final void merge_sort(E[] array, int from, int to, E[] temporary) {
if (to <= from) {
return;
}
int middle = (from + to) / 2;
merge_sort(array, from, middle, temporary);
merge_sort(array, middle + 1, to, temporary);
merge(array, from, to, middle, temporary);
}
private final void merge(E[] array, int from, int to, int middle,
E[] temporary) {
int k = 0, leftIndex = 0, rightIndex = to - from;
System.arraycopy(array, from, temporary, 0, middle - from + 1);
for (int i = 0; i < to - middle; i++) {
temporary[to - from - i] = array[middle + i + 1];
}
while (k < to - from + 1) {
if (temporary[leftIndex].compareTo(temporary[rightIndex]) < 0) {
array[k + from] = temporary[leftIndex++];
} else {
array[k + from] = temporary[rightIndex--];
}
k++;
}
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.mergesorter;
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class MergeSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array = { 5, 1, 13, 2, 17, 9, 7, 4, 0 };
Sorter mergeSorter = new MergeSorter();
mergeSorter.sort(array);
mergeSorter.printResult(array);
}
}
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- **排序与查找算法**: 可能会使用到快速排序或哈希映射等数据结构来实现卡片的匹配逻辑。 **4. 事件驱动编程** - **事件监听器**: 玩家点击卡片时,程序需要响应这些事件,这通常通过添加事件监听器到卡片UI元素...
分类文档 基础原则 六大设计原则 创建模式 单例模式 简单工厂模式 工厂方法模式 抽象工厂模式 ...备忘录模式 ...结构与算法 ...排序与查找算法 二叉树与多叉树 应用场景 RSA算法签名验签流程 树结构业务应用
- **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,直至没有任何一对数字需要交换。 - **选择排序**:每次找出未排序部分的最大(或最小)元素,放到已排序部分的末尾。 - **...
2. **数据结构与算法**:在面试中,可能会涉及到数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构的理解和操作,以及排序算法(如冒泡、选择、插入、快速、归并排序)和查找算法(如二分查找)的实现与分析。 3. **集合...
这可能包括排序备忘(如按日期或字母顺序)、搜索备忘(通过关键字匹配)等功能。在J2ME中,由于资源有限,必须谨慎处理内存管理和性能优化。 6. **EclipseME开发环境**: EclipseME是一个强大的J2ME开发工具,它...
1. **排序算法**: - **冒泡排序**:通过不断交换相邻的逆序元素,逐步将最大或最小的元素推向正确位置。 - **选择排序**:每次从未排序部分找到最小(或最大)元素,放到已排序部分的末尾。 - **插入排序**:将...
常见的排序算法包括: 1. 插入排序:直接插入排序和希尔排序。 2. 交换排序:冒泡排序和快速排序。 3. 选择排序:直接选择排序和堆排序。 4. 归并排序。 5. 分配排序:箱排序和基数排序。 快速排序是一种高效的交换...