排序算法源码(JAVA)
public class Test {
public static void main(String[] args){
Sort sort = new Sort();
sort.sortTest();
}
}
public class Sort {
public void sortTest() {
int[] r = new int[]{,,,,,,,,};
int[] r1 = new int[]{-,,,,,,,,,};
insertSortTest(r);
shellSortTest(r);
bubbleSortTest(r);
quickSortTest(r);
selectSortTest(r);
heapSortTest(r1);
mergeSortTest(r1);
ElemNode[] elemNodes = new ElemNode[];
for(int i = ; i < elemNodes.length; i++){
elemNodes[i] = new ElemNode();
elemNodes[i].key = 9 - i;
elemNodes[i].next = ;
}
KeyNode[] keyNodes = new KeyNode[]; //key为0-9
for(int j = ;j < keyNodes.length; j++){
keyNodes[j] = new KeyNode();
}
bucketSortTest(elemNodes,keyNodes);
}
public void insertSortTest(int[] r){
insertSort(r);
System.out.print("Insertion Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
public void shellSortTest(int[] r){
shellSort(r);
System.out.print("Shell Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
public void bubbleSortTest(int[] r){
bubbleSort(r);
System.out.print("Bubble Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
public void quickSortTest(int[] r){
quickSort(r, , r.length - );
System.out.print("Quicksort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
public void selectSortTest(int[] r){
selectSort(r);
System.out.print("Selection Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
//下标从1开始
public void heapSortTest(int[] r){
heapSort(r, r.length - ); //下标从1开始
System.out.print("Heap Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
//下标从1开始
public void mergeSortTest(int[] r){
int[] r1 = new int[r.length];
mergeSort(r, r1, r.length - ); //下标从1开始
System.out.print("Merge Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[i] + " ");
}
System.out.println();
}
public void bucketSortTest(ElemNode[] r, KeyNode[] q){
int index = bucketSort(r, r.length, q, q.length);
System.out.print("Bucket Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[index].key + " ");
index = r[index].next;
}
System.out.println();
}
//////////////////////////////////////////具体实现////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////////////////直接插入排序////////////////////////////////////////////
public void insertSort(int[] r){
int temp, i ,j;
for( i = ; i < r.length; i++){
temp = r[i];
for(j = i - ; j >= 0 && temp < r [j]; j-- )
r[j+] = r[j];
r[j+] = temp;
}
}
//////////////////////////////////////////希尔实现////////////////////////////////////////////
public void shellSort(int[] r){
int temp, d, i , j;
for(d = r.length/; d >= ; d = d/){
for(i = d ; i < r.length; i++){
temp = r[i];
for(j = i - d; j >= 0 && temp < r[j]; j = j-d)
r[j+d] = r[j];
r[j+d] = temp;
}
}
}
//////////////////////////////////////////冒泡排序////////////////////////////////////////////
public void bubbleSort(int[] r){
int exchange = r.length - ;//动态记录过程
int bound = r.length - ;//冒泡边界初始化
while (exchange != -){
bound = exchange;//冒泡排序边界
exchange = -; //交换过程记录
for(int i = ; i < bound; i++){
if (r[i] > r[i+]){
int temp = r[i];
r[i] = r[i+];
r[i+] = temp;
exchange = i;
}
}
}
}
//////////////////////////////////////////快速排序////////////////////////////////////////////
public int partition(int[] r, int first, int end){
int i = first, j = end ,temp;
while (i < j){
while (i < j && r[i] < r[j]) j--;
if (i < j ) {
temp = r[i];
r[i] = r[j];
r[j] = temp;
i++;
}
while (i < j && r[i] < r[j]) i++;
if(i < j){
temp = r[i];
r[i] = r[j];
r[j] = temp;
j--;
}
}
return i;
}
public void quickSort(int[] r, int first, int end){
if (first < end){
int p = partition(r,first, end);
quickSort(r,first,p - );
quickSort(r,p + ,end);
}
}
//////////////////////////////////////////选择排序////////////////////////////////////////////
public void selectSort(int[] r){
int index;//记录临时最小值序号
for(int i = ;i < r.length - ; i++){
index = i; //初始化最小序号为当前位置序号
for(int j = i + ; j < r.length; j++)//从当前序号后(无序区)选最小值
if(r[j] < r[index]) index = j;
if (index != i){ //根据最小值下标与当前位置交换
int temp = r[index];
r[index] = r[i];
r[i] = temp;
}
}
}
//////////////////////////////////////////堆排序////////////////////////////////////////////
//堆存储结构:元素在数组中按层序遍历顺序排序(下标从1开始)
//(子堆已经建好后)调整堆顶
public void sift(int[] r, int k, int m){ //从小到大排:建立最大堆
//k:堆顶序号 m:最后节点序号
int i = k , j = 2 * i; //i:堆顶序号 j:堆顶孩子节点序号
while(j <= m){
if(j < m && r[j] < r[j+]) j++; //j为左右子节点中较大的
if(r[i] < r[j]){ //交换父子节点
int temp = r[i];
r[i] = r[j];
r[j] = temp;
i = j; j = 2 * i; //调整改变堆顶后的子堆
}
else break;
}
}
//堆排序:由下至上建立堆,堆顶元素交换到数组尾部
public void heapSort(int[] r, int n){
for(int i = n/; i >= ; i--){ //由下至上建立堆
sift(r,i,n);
}
for(int i = ; i < n; i++){ //i:第i次取顶
//堆顶元素交换到数组尾部(排序)
int temp = r[];
r[] = r[n - (i - )];
r[n - (i - )] = temp;
sift(r,,n - i);//对堆顶重新建堆(未排序)
}
}
//////////////////////////////////////////归并排序////////////////////////////////////////////
public void merge(int[] r, int[] r1, int s, int m, int t)//一节
{
int i = s, j = m + ; //r下标
int k = s; //r1下标
while(i <= m && j <= t) //取两子序列r[i] r[j]中较小者放入r1
{
if(r[i] < r[j]) r1[k++] = r[i++];
else r1[k++] = r[j++];
}
//收尾处理
if(i <= m)
while(i <= m) r1[k++] = r[i++];
else
while(j <= t) r1[k++] = r[j++];
}
public void mergePass(int r[], int r1[], int n, int h)//一趟(总长n,子序列长h)
{
int i = ; //下标从1开始
while(i < n - *h + ) //归并{h, h}
{
merge(r, r1, i, i+h-, i+*h-);
i = i + *h;
}
if(i < n - h + ) //归并{h, <h}
merge(r, r1, i, i+h-, n);
else //归并 <h
for(int k = i; k <= n ;k++) r1[k] = r[k];
}
public void mergeSort(int r[], int r1[], int n)
{
int h = ;
while(h < n){
mergePass(r, r1, n, h); //r -> r1
h = *h;
mergePass(r1, r, n, h); //r1 -> r
h = *h;
}
}
//////////////////////////////////////////桶排序////////////////////////////////////////////
public class ElemNode //静态链表
{
ElemNode(){}
public int key; //排序索引
// int value; //具体值
public int next; //静态链表的next index
}
public class KeyNode //key桶
{
public int front; //桶首的静态链表index
public int rear; //桶尾的静态链表index
}
//分配
public void distribute(ElemNode[] r, int n, KeyNode[] q, int m)
{
int i = 0 ; //静态链表从0开始
while(i < n) //扫描静态链表
{
int k = r[i].key;
if(q[k].front == -) q[k].front = i; //key桶为空:设置key桶头部
else r[q[k].rear].next = i; //key桶非空:静态链表连接桶元素
q[k].rear = i; //设置key桶尾部
i++; //i后移,处理静态链表下一个元素
}
}
//收集
public int collect(ElemNode[] r, int n, KeyNode[] q, int m)
{
int k = ; //key桶从0开始
while(q[k].front == -) k++; //找到第一个非空key桶
int first = q[k].front; //静态链表首部index
int last = q[k].rear; //静态链表尾部index
while (k < m) //扫描key桶
{
k++;
if (k < m && q[k].front != -) //找到下一个非空key桶
{
r[last].next = q[k].front; //静态链表连接
last = q[k].rear; //修改静态链表尾部index
}
}
r[last].next = -; //设置静态链表排序后尾部标志
return first; //返回排序后的静态链表首部index
}
public int bucketSort(ElemNode[] r, int n, KeyNode[] q, int m)
{
//初始化静态链表
for(int i = ; i < n; i++) r[i].next = i + ;
r[n - ].next = -; //尾标志为-1
//初始化key桶
for(int j = ; j < m; j++){
q[j].front = -;
q[j].rear = -;
}
distribute(r,n,q,m);
return collect(r,n,q,m);
}
}
排序算法源码(JAVA)的更多相关文章
- C语言的经典排序算法源码
1.插入排序:插入法是一种比较直观的排序方法.它首先把数组头两个元素排好序,再依次把后面的元素插入适当的位置.把数组元素插完也就完成了排序.代码如下: #include<stdio.h> ...
- 排序算法总结(基于Java实现)
前言 下面会讲到一些简单的排序算法(均基于java实现),并给出实现和效率分析. 使用的基类如下: 注意:抽象函数应为public的,我就不改代码了 public abstract class Sor ...
- Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结
Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 ...
- mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR拓展篇
Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with AL ...
- mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (四)评价和推荐
Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with AL ...
- mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 并行思路
Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算 ...
- diff.js 列表对比算法 源码分析
diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Arra ...
- [Spark内核] 第34课:Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密
本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这 ...
- zookeeper集群搭建及Leader选举算法源码解析
第一章.zookeeper概述 一.zookeeper 简介 zookeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,是 Hadoop 的重要组件. zooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分 ...
随机推荐
- 高级I/O函数(3)-tee、fcntl函数
tee函数使用 功能描述:tee函数在两个管道文件描述符之间复制数据,也是零拷贝操作.它不消耗数据,因此源文件描述符仍然可以用于后续的操作. 函数原型: #include <fcntl.h> ...
- 不同浏览器对parseInt方法解析的不同
parseInt方法的作用是将字符串转换为数字 当parseInt解析的时候只有0x和非0开头的数字,浏览器解析都一致,例如”0xA1”或 “9”. 只有当开头为0的时候才出现不同.IE,chrome ...
- nginx+tomcat 配置虚拟目录。。
之前nginx作为代理.之前的location写的太绝对了..之前把动态请求全部交给tomcat,然后需要配置虚拟路径的时候,去到tomcat就被404了.得高人指点之后,配置虚拟目录的时候需要重新写 ...
- 关于LEA指令(单周期就可以做简单的算术计算)
堆栈种分配的局部变量所谓的“标号”,你以为是什么?(都是那些该死的宏惹的祸,大家要都是老老实实写代码,就不会有这些疑问了). 比如你用local在栈上定义了一个局部变量LocalVar,你知 ...
- 开启和关闭wifi的代码段
1.需要申请的权限android.permission.ACCESS_WIFI_STATE android.permission.CHANGE_WIFI_STATE android.permissio ...
- 如何在一台机器上安装两个MYSQL数据库
1.正常安装第一个mysql(安装步骤省略) 2.在控制面板里停止第一个mysql服务 3.将C:\Program Files\MySQL目录下的所有目录和文件copy到另外一个路径,我这里是copy ...
- logstash 处理tomcat catalina.out
input { file { type => "zj_api" path => ["/data01/applog_backup/zjzc_log/zj-api ...
- 【HDOJ】1423 Greatest Common Increasing Subsequence
LCIS /* 1423 */ #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #define MA ...
- Floyd 算法 打印路径模板
#include <iostream> #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <algorithm> ...
- jQuey事件委托
javascript的事件模型,采用"冒泡"模式,子元素的事件会逐级向上"冒泡",成为父元素的事件. 在需要为较多的元素绑定事件时应该使用事件委托 event ...