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咖啡舞者:
非常感谢这种分享精神.
在BREW中实现自己的GUI(8)-IWEB的封装 -
咖啡舞者:
这是创建的代码。
在设备上调的。
界面在手机和模拟器上显示的差异
转自:http://www.blogjava.net/javacap/archive/2007/12/14/167618.html
六 归并排序
算法思想是每次把待排序列分成两部分,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;
/**
* @author yovn
*
*/
public class MergeSorter < E extends Comparable < E >> extends Sorter < E > {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@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 ++ ;
}
}
}
七 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此调整,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。
/**
* @author yovn
*
*/
public class HeapSorter < E extends Comparable < E >> extends Sorter < E > {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
build_heap(array,from,len);
for ( int i = 0 ;i < len;i ++ )
{
// swap max value to the (len-i)-th position
swap(array,from,from + len - 1 - i);
shift_down(array,from,len - 1 - i, 0 ); // always shiftDown from 0
}
}
private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
int pos = (len - 1 ) / 2 ; // we start from (len-1)/2, because branch's node +1=leaf's node, and all leaf node is already a heap
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 ; // use left child
while (index < len) // until no child
{
if (index + 1 < len && array[from + index].compareTo(array[from + index + 1 ]) < 0 ) // right child is bigger
{
index += 1 ; // switch to right child
}
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;
}
}
八 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。
/**
* @author yovn
*
*/
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 ]; // this means how many number which is less or equals than i,thus it is also position + 1
}
System.arraycopy(keys, from, temp, 0 , len);
for ( int k = len - 1 ;k >= 0 ;k -- ) //from the ending to beginning can keep the stability
{
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 sorter = new BucketSorter();
sorter.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] + " , " );
}
}
}
九 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。
import java.util.Arrays;
/**
* @author yovn
*
*/
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;
}
/**
* @param args
*/
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 , 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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