▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括若干种归并排序,以及利用归并排序计算数组逆序数

● 归并排序

 package package01;

 import java.util.Comparator;
import edu.princeton.cs.algs4.StdIn;
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; public class class01
{
private class01() {} private static void merge(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int mid, int hi) // 归并两个排好序的子数组
{
for (int k = lo; k <= hi; k++)
aux[k] = a[k]; int i = lo, j = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++)
{
if (i > mid) // 后段剩余
a[k] = aux[j++];
else if (j > hi) // 前段剩余
a[k] = aux[i++];
else if (less(aux[j], aux[i])) // 比较
a[k] = aux[j++];
else
a[k] = aux[i++];
}
} private static void sortTDKernel(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int hi) // 排序递归内核
{
if (hi <= lo)
return;
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
sortTDKernel(a, aux, lo, mid);
sortTDKernel(a, aux, mid + 1, hi);
merge(a, aux, lo, mid, hi);
} public static void sortTD(Comparable[] a) // 自顶向下的归并排序
{
Comparable[] aux = new Comparable[a.length]; // 统一分配临时内存
sortTDKernel(a, aux, 0, a.length - 1);
} private static void indexMerge(Comparable[] a, int[] index, int[] aux, int lo, int mid, int hi) // 间接排序的归并
{
for (int k = lo; k <= hi; k++)
aux[k] = index[k]; int i = lo, j = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++)
{
if (i > mid)
index[k] = aux[j++];
else if (j > hi)
index[k] = aux[i++];
else if (less(a[aux[j]], a[aux[i]]))
index[k] = aux[j++];
else
index[k] = aux[i++];
}
} private static void indexSortTDKernel(Comparable[] a, int[] index, int[] aux, int lo, int hi) // 间接排序递归内核
{
if (hi <= lo)
return;
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
indexSortTDKernel(a, index, aux, lo, mid);
indexSortTDKernel(a, index, aux, mid + 1, hi);
indexMerge(a, index, aux, lo, mid, hi);
} public static int[] indexSortTD(Comparable[] a) // 自顶向下的间接归并排序
{
int n = a.length;
int[] aux = new int[n];
int[] index = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
index[i] = i; indexSortTDKernel(a, index, aux, 0, n - 1);
return index;
} public static void sortBU(Comparable[] a) // 自底向上的归并排序,不需要递归,合并子数组的函数与前面相同
{
int n = a.length;
Comparable[] aux = new Comparable[n];
for (int len = 1; len < n; len *= 2)
{
for (int lo = 0; lo < n - len; lo += len + len)
{
int mid = lo + len - 1;
int hi = Math.min(lo + len + len - 1, n - 1);
merge(a, aux, lo, mid, hi);
}
}
} // 改良版本
private static final int CUTOFF = 7; // 小于该尺寸的数组使用插入排序 private static void merge2(Comparable[] src, Comparable[] dst, int lo, int mid, int hi) // 区分原数组和目标数组,减少拷贝
{
int i = lo, j = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++)
{
if (i > mid)
dst[k] = src[j++];
else if (j > hi)
dst[k] = src[i++];
else if (less(src[j], src[i]))
dst[k] = src[j++];
else
dst[k] = src[i++];
}
} private static void sort2TDKernel(Comparable[] src, Comparable[] dst, int lo, int hi)
{
if (hi <= lo + CUTOFF) // 数据较少时使用插入排序
{
insertionSort(dst, lo, hi);
return;
}
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
sort2TDKernel(dst, src, lo, mid);
sort2TDKernel(dst, src, mid + 1, hi); if (!less(src[mid + 1], src[mid])) // src[mid+1] >= src[mid],不用归并了
System.arraycopy(src, lo, dst, lo, hi - lo + 1); // 数组拷贝,快于 for (int i = lo; i <= hi; i++) dst[i] = src[i];
else
merge2(src, dst, lo, mid, hi);
} public static void sort2TD(Comparable[] a)
{
Comparable[] aux = a.clone();
sort2TDKernel(aux, a, 0, a.length - 1);
} private static void insertionSort(Comparable[] a, int lo, int hi)
{
for (int i = lo; i <= hi; i++)
{
for (int j = i; j > lo && less(a[j], a[j - 1]); j--)
exch(a, j, j - 1);
}
} private static void exch(Comparable[] a, int i, int j) // 插入排序用到的交换
{
Comparable swap = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = swap;
} private static void merge2(Object[] src, Object[] dst, int lo, int mid, int hi, Comparator comparator) // 自定义类型的版本(同上 5 个函数)
{
int i = lo, j = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++)
{
if (i > mid)
dst[k] = src[j++];
else if (j > hi)
dst[k] = src[i++];
else if (less(src[j], src[i], comparator))
dst[k] = src[j++];
else
dst[k] = src[i++];
}
} private static void sort2TDKernel(Object[] src, Object[] dst, int lo, int hi, Comparator comparator)
{
if (hi <= lo + CUTOFF)
{
insertionSort(dst, lo, hi, comparator);
return;
} int mid = lo + (hi - lo) / 2;
sort2TDKernel(dst, src, lo, mid, comparator);
sort2TDKernel(dst, src, mid + 1, hi, comparator); if (!less(src[mid + 1], src[mid], comparator))
System.arraycopy(src, lo, dst, lo, hi - lo + 1);
else
merge2(src, dst, lo, mid, hi, comparator);
} public static void sort2TD(Object[] a, Comparator comparator)
{
Object[] aux = a.clone();
sort2TDKernel(aux, a, 0, a.length - 1, comparator);
} private static void insertionSort(Object[] a, int lo, int hi, Comparator comparator)
{
for (int i = lo; i <= hi; i++)
{
for (int j = i; j > lo && less(a[j], a[j - 1], comparator); j--)
exch(a, j, j - 1);
}
} private static void exch(Object[] a, int i, int j)
{
Object swap = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = swap;
} private static boolean less(Comparable a, Comparable b) // 各排序都用到的比较函数
{
return a.compareTo(b) < 0;
} private static boolean less(Object a, Object b, Comparator comparator) // 自定义类型的比较函数
{
return comparator.compare(a, b) < 0;
} private static void show(Comparable[] a)
{
for (int i = 0; i < a.length; i++)
StdOut.println(a[i]);
} public static void main(String[] args)
{
String[] a = StdIn.readAllStrings();
//int[] index = class01.indexSortTD(a); class01.sortTD(a);
//class01.sortBU(a);
//class01.sort2TD(a);
//for (int i = 0; i<a.length; i++)
// StdOut.println(index[i]);
System.out.printf("\nFinish!\n");
}
}

● 利用归并排序来计算数组的逆序数,只注释了与归并排序不一样的地方

 package package01;

 import edu.princeton.cs.algs4.In;
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut; public class class01
{
private class01() {} private static long merge(int[] a, int[] aux, int lo, int mid, int hi) // 限定输入为 int 数组
{
long inversions = 0; for (int k = lo; k <= hi; k++)
aux[k] = a[k]; int i = lo, j = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++)
{
if (i > mid)
a[k] = aux[j++];
else if (j > hi)
a[k] = aux[i++];
else if (aux[j] < aux[i]) // 算术比较
{
a[k] = aux[j++];
inversions += (mid - i + 1); // 多了一步计算
}
else
a[k] = aux[i++];
}
return inversions; // 返回逆序数
} private static long count(int[] a, int[] b, int[] aux, int lo, int hi) // 部分计数函数
{
long inversions = 0;
if (hi <= lo)
return 0;
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
inversions += count(a, b, aux, lo, mid); // 分治和归并的部分补上计算
inversions += count(a, b, aux, mid + 1, hi);
inversions += merge(b, aux, lo, mid, hi);
return inversions;
} public static long count(int[] a) // 可调用的计数函数
{
int[] b = new int[a.length];
int[] aux = new int[a.length];
for (int i = 0; i < a.length; i++)
b[i] = a[i];
return count(a, b, aux, 0, a.length - 1);
} private static long brute(int[] a, int lo, int hi) // 枚举方法计算逆序数
{
long inversions = 0;
for (int i = lo; i <= hi; i++)
{
for (int j = i + 1; j <= hi; j++)
if (a[j] < a[i])
inversions++;
}
return inversions;
} // 自定义类型版本
private static <Key extends Comparable<Key>> long merge(Key[] a, Key[] aux, int lo, int mid, int hi)
{
long inversions = 0; for (int k = lo; k <= hi; k++)
aux[k] = a[k]; int i = lo, j = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++)
{
if (i > mid)
a[k] = aux[j++];
else if (j > hi)
a[k] = aux[i++];
else if (less(aux[j], aux[i])) // 比较方法改回去了
{
a[k] = aux[j++];
inversions += (mid - i + 1);
}
else
a[k] = aux[i++];
}
return inversions;
} private static <Key extends Comparable<Key>> boolean less(Key v, Key w)
{
return (v.compareTo(w) < 0);
} private static <Key extends Comparable<Key>> long count(Key[] a, Key[] b, Key[] aux, int lo, int hi)
{
long inversions = 0;
if (hi <= lo)
return 0;
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
inversions += count(a, b, aux, lo, mid);
inversions += count(a, b, aux, mid + 1, hi);
inversions += merge(b, aux, lo, mid, hi);
return inversions;
} public static <Key extends Comparable<Key>> long count(Key[] a)
{
Key[] b = a.clone();
Key[] aux = a.clone();
return count(a, b, aux, 0, a.length - 1);
} private static <Key extends Comparable<Key>> long brute(Key[] a, int lo, int hi)
{
long inversions = 0;
for (int i = lo; i <= hi; i++)
{
for (int j = i + 1; j <= hi; j++)
if (less(a[j], a[i]))
inversions++;
}
return inversions;
} public static void main(String[] args) // 使用文件名而不是重定向来作为输入
{
In in = new In(args[0]);
int[] a = in.readAllInts();
int n = a.length;
int[] b = new int[n];
for (int i = 0; i<n; i++)
b[i] = a[i]; StdOut.println(class01.count(a));
StdOut.println(class01.count(b));
}
}

《算法》第二章部分程序 part 2的更多相关文章

  1. 《算法》第二章部分程序 part 5

    ▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括利用优先队列进行多路归并和堆排序 ● 利用优先队列进行多路归并 package package01; import edu.princeton.cs.a ...

  2. 《算法》第二章部分程序 part 4

    ▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括优先队列和索引优先队列 ● 优先队列 package package01; import java.util.Comparator; import ja ...

  3. 《算法》第二章部分程序 part 3

    ▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括各种优化的快排 package package01; import edu.princeton.cs.algs4.In; import edu.prin ...

  4. 《算法》第二章部分程序 part 1

    ▶ 书中第二章部分程序,加上自己补充的代码,包括插入排序,选择排序,Shell 排序 ● 插入排序 package package01; import java.util.Comparator; im ...

  5. javascript数据结构和算法 第二章 (数组) 二

    字符串表示的数组 join() 和 toString() 函数返回数组的字符串表示.这两个函数通过将数组中的元素用逗号分隔符切割,返回字符串数组表示. 这里有个样例: var names = [&qu ...

  6. 第二章--Win32程序运行原理 (部分概念及代码讲解)

    学习<Windows程序设计>记录 概念贴士: 1. 每个进程都有赋予它自己的私有地址空间.当进程内的线程运行时,该线程仅仅能够访问属于它的进程的内存,而属于其他进程的内存被屏蔽了起来,不 ...

  7. java版数据结构与算法第二章数组

    数组由一组具有相同类型的数据元素组成,并存储在一组连续存储单元中.一维数组是常量. 二维数组:若一维数组中的数据元素又是一堆数据结构,我们称之为二维数组.二维数组可以看成是n个列向量组成的线性表. 数 ...

  8. ASP.NET本质论第二章应用程序对象学习笔记1

    1.请求的处理参数—上下文对象HttpContext 1) 针对每一次请求,ASP.NET将创建一个处理这次请求所使用的HttpContext对象实例,这个对象实例将用来在ASP.NET服务器的处理过 ...

  9. 【学习总结】java数据结构和算法-第二章-数据结构和算法概述

    总目录链接 [学习总结]尚硅谷2019java数据结构和算法 github:javaDSA 目录 数据结构和算法的关系 几个实际编程中的问题 线性结构和非线性结构 数据结构和算法的关系 几个实际编程中 ...

随机推荐

  1. WebGL和ThreeJs学习6--射线法确定3D空间中所选物体

    一.在 threejs 中如何确定下图3D空间中鼠标点击位置的 object 对象? 二.射线法确定步骤及代码 //Three.js提供一个射线类Raycaster来拾取场景里面的物体.更方便的使用鼠 ...

  2. MySQL中int(M)和tinyint(M)数值类型中M值的意义

    在一开始接触MySQL数据库时,对于int(M)及tinyint(M)两者数值类型后面的M值理解是最多能够插入数据库中的值不能大于M: 后来工作后,也是一边学习一边使用,之后的理解是其中的M的意思是插 ...

  3. HTML+CSS补充

    1. HTML+CSS补充 - 布局: <style> .w{ width:980px;margin:0 auto; } </style> <body> <d ...

  4. 廖雪峰Java1-3流程控制-3条件判断

    1.if条件判断的格式 if (条件) { 代码块 } if (条件) { 代码块1 } else { 代码块2 } if (条件1) { 代码块1 } else if { 代码块2 } else { ...

  5. 关于Strategy和State设计模式

    之前,我在描述我所采用的设计模式时,一直在Strategy和State之间犹豫,略微有些拿捏不准,说哪种设计模式好.结果到最后,会根据自己所想,觉得是State就是State,觉得Strategy就是 ...

  6. Hive深入学习--应用场景及架构原理

    Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核 ...

  7. Python3 文件的重命名

    在Python3中我们要实现将本地文件homework.txt中的内容的修改操作时,大体的思路是这样的:先将homework.txt文件的内容读取到内存中,在内存中对里面的数据进行修改,接着将修改完成 ...

  8. Jmeter(三十三)Stepping Thread Group

    碰巧最近在做性能测试,就记一下Jmeter的第三方插件Stepping Thread Group. 具体一些插件信息,可以去:jmeter-plugins.org去进行下载. 该插件目前是已经被弃用的 ...

  9. 手动向Maven本地仓库添加ORACLE jdbc驱动

    一,当在maven工程中我们需要连接数据库的时候,只需要配置它的依赖就行,但是Maven不提供Oracle JDBC driver,由于Oracle授权问题它并没有提供,需要自己手动添加. 二,获取连 ...

  10. window.open 子窗口关闭刷新父页面

    function JsMod(htmlurl,tmpWidth,tmpHeight){ htmlurl=getRandomUrl(htmlurl); var winObj = window.open( ...