caiwenhn2008
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package sort;
import java.util.Random;
/**
* 排序测试类
*
* 排序算法的分类如下： 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）； 2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）；
* 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）； 4.归并排序； 5.基数排序。
*
* 关于排序方法的选择： (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
* (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
*
*/
/**
* @corporation 北京环亚
* @author HDS
* @date Nov 19, 2009 10:43:44 AM
* @path sort
* @description JAVA排序汇总
*/
public class SortTest {
// //////==============================产生随机数==============================///////////////////
/**
* @description 生成随机数
* @date Nov 19, 2009
* @author HDS
* @return int[]
*/
public int[] createArray() {
Random random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);// 生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
/**
* @description 打印出随机数
* @date Nov 19, 2009
* @author HDS
* @param data
*/
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
/**
* @description 交换相邻两个数
* @date Nov 19, 2009
* @author HDS
* @param data
* @param x
* @param y
*/
public void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
/**
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法：相邻两元素进行比较，如有需要则进行交换，每完成一次循环就将最大元素排在最后（如从小到大排序），下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
*
* @param data
* 要排序的数组
* @param sortType
* 排序类型
* @return
*/
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
// 比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) { // 数组有多长,轮数就有多长
// 将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {// 每一轮下来会将比较的次数减少
if (data[j] > data[j + 1]) {
// 交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
// 比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
// 将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1]) {
// 交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);// 输出冒泡排序后的数组值
}
/**
* 直接选择排序法----选择排序的一种 方法：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，
* 顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 性能：比较次数O(n^2),n^2/2 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多，所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时，比较所需的CPU时间占主要地位，所以这时的性能和冒泡排序差不太多，但毫无疑问肯定要快些。
*
* @param data
* 要排序的数组
* @param sortType
* 排序类型
* @return
*/
public void selectSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.endsWith("asc")) {// 正排序，从小排到大
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[index]) {
index = j;
}
}
// 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[index]) {
index = j;
}
}
// 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);// 输出直接选择排序后的数组值
}
/**
* 插入排序 方法：将一个记录插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。 性能：比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4 比较次数是前两者的一般，而复制所需的CPU时间较交换少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比选择排序也要快。
*
* @param data
* 要排序的数组
* @param sortType
* 排序类型
*/
public void insertSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
// 比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
// 保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] > data[i]) {
// 交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
// 比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
// 保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] < data[i]) {
// 交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);// 输出插入排序后的数组值
}
/**
* 反转数组的方法
*
* @param data
* 源数组
*/
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;// 临时变量
for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length - 1 - i];
data[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(data);// 输出到转后数组的值
}
/**
* 快速排序 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。 步骤为：
* 1. 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）， 2.
* 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分割之后，该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。
* 3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
* 递回的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
*
* @param data
* 待排序的数组
* @param low
* @param high
* @see SortTest#qsort(int[], int, int)
* @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
*/
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
}
/**
* 快速排序的具体实现，排正序
*
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { // 这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] > x) {
j--; // 从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] < x) {
i++; // 从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data, i + 1, high);
}
}
/**
* 快速排序的具体实现，排倒序
*
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { // 这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] < x) {
j--; // 从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] > x) {
i++; // 从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data, i + 1, high);
}
}
/**
* 二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归) 查找线性表必须是有序列表
*
* @paramdataset
* @paramdata
* @parambeginIndex
* @paramendIndex
* @returnindex
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; // 相当于mid = (low + high)
// / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
/**
* 二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归) 查找线性表必须是有序列表
*
* @paramdataset
* @paramdata
* @returnindex
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; // 相当于midIndex =
// (beginIndex +
// endIndex) / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
// /////////////////////===================================测试====================//////////////////
public static void main(String[] args) {
SortTest ST = new SortTest();
int[] array = ST.createArray();
System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
ST.bubbleSort(array, "asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
ST.bubbleSort(array, "desc");
array = ST.createArray();
System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
ST.selectSort(array, "asc");
System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
ST.selectSort(array, "desc");
array = ST.createArray();
System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
ST.insertSort(array, "asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
ST.insertSort(array, "desc");
array = ST.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
ST.quickSort(array, "asc");
ST.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
ST.quickSort(array, "desc");
ST.printArray(array);
System.out.println("==========数组二分查找==========");
System.out.println("您要找的数在第" + ST.binarySearch(array, 74)+ "个位子。（下标从0计算）");
}
}
Reverse String
public class Reverse {
public static String reverse(String arg0) {
char[] reverse_c = new char[arg0.length()];
for (int i = 0; i < reverse_c.length; i++)
reverse_c[i] = arg0.charAt(reverse_c.length - i - 1);
return (new String(reverse_c));
}
public static void main(String args[]) {
if (args.length > 0)
System.out.println(reverse(args[0]));
}
}
/**
* @title: 二叉树遍历,求深度
* @author: Jay Chang
* @version: ver 1.0
* @date: 2009.7.25
*/
import java.util.Scanner;
/*二叉树的结点的定义*/
class BiTreeNode {
private String nodeName;
private int value;
/* 没有解决好lChild,rChild两个属性的封装，存在些问题，不知道为什么,有待改进 */
public BiTreeNode lChild;
public BiTreeNode rChild;
public BiTreeNode() {
}
/* 创建结点对象的构造器 */
public BiTreeNode(String nodeName, int value) {
this.nodeName = nodeName;
this.value = value;
this.lChild = null;
this.rChild = null;
}
/* setName,getName,setValue,getValue,是对结点两个属性的封装 */
public void setName(String nodeName) {
this.nodeName = nodeName;
}
public String getName() {
return nodeName;
}
public void setValue(int value) {
this.value = value;
}
public int getValue() {
return this.value;
}
}
/* 二叉树类定义 */
class BiTree {
private BiTreeNode root;
public BiTree() {
}
public BiTreeNode getRoot() {
return this.root;
}
public void create() {
this.root = createBiTree(this.root);
}
/* 递归创建二叉树 */
private BiTreeNode createBiTree(BiTreeNode node) {
String name;
int value;
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("输入结点名称及值:");
name = sc.next();
value = sc.nextInt();
if (name != "#" && value != -1) {
node = new BiTreeNode(name, value);
node.lChild = createBiTree(node.lChild); // node.lChild和node.rChild本应使用封装，但是不能用?
node.rChild = createBiTree(node.rChild);
return node;
} else {
return null;
}
}
/* 求二叉树的高度 */
public int getDepth(BiTreeNode node) {
int lDepth, rDepth;
if (node == null) {
return 0;
}
lDepth = getDepth(node.lChild);
rDepth = getDepth(node.rChild);
return (lDepth > rDepth ? lDepth : rDepth) + 1;
}
/* 先序遍历二叉树 */
public void fTraverse(BiTreeNode node) {
if (node != null) {
System.out.println("Node Name:" + node.getName() + " Node Value:"
+ node.getValue());
fTraverse(node.lChild);
fTraverse(node.rChild);
} else {
return;
}
}
/* 中序遍历二叉树 */
public void mTraverse(BiTreeNode node) {
if (node != null) {
mTraverse(node.lChild);
System.out.println("Node Name:" + node.getName() + " Node Value:"
+ node.getValue());
mTraverse(node.rChild);
} else {
return;
}
}
/* 后序遍历二叉树 */
public void lTraverse(BiTreeNode node) {
if (node != null) {
lTraverse(node.lChild);
lTraverse(node.rChild);
System.out.println("Node Name:" + node.getName() + " Node Value:"
+ node.getValue());
} else {
return;
}
}
}
public class TestBiTree {
public static void main(String[] args) {
BiTree biTree = new BiTree();
biTree.create();
System.out.println("先序遍历:");
biTree.fTraverse(biTree.getRoot());
System.out.println("中序遍历:");
biTree.mTraverse(biTree.getRoot());
System.out.println("后序遍历:");
biTree.lTraverse(biTree.getRoot());
System.out.println("二叉树的高度:");
System.out.println(biTree.getDepth(biTree.getRoot()));
}
}
- Test-Driven_Development_By_Example.pdf (888.5 KB)
- 下载次数: 4
- 测试驱动开发_by_Example.pdf (7 MB)
- 下载次数: 14
- Prentice.Hall.Test-Driven.Development.A.Practical.Guide.pdf (2.6 MB)
- 下载次数: 1
- TIJ4-code.zip (542.2 KB)
- 下载次数: 2
- Thinking.In.Java.4th.pdf (7.2 MB)
- 下载次数: 4
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