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排序算法是数据结构与算法中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。 关于时间复杂度: 1. 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。 2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序; 3. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序 4. 线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。 关于稳定性: 稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。 不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
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十大经典排序算法
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排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序
的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插
入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概
括:
关于时间复杂度:
1. 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。
2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;
3. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
4. 线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。
关于稳定性:
稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
名词解释:
n:数据规模
k:“桶”的个数
In-place:占用常数内存,不占用额外内存
Out-place:占用额外内存
稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同
GitBook 内容大纲
1. 冒泡排序
2. 选择排序
3. 插入排序
4. 希尔排序
5. 归并排序
6. 快速排序
7. 堆排序
8. 计数排序
9. 桶排序
10. 基数排序
本书内容几乎完全来源于网络。
开源项目地址:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm,整理人 hustcc。
GitBook 在线阅读地址:https://sort.hust.cc/。
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式正确。
冒泡排序
冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两
个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,
也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶
端。
作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书里出现的感觉一样,每次都
在第一页第一位,所以最熟悉。冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个 flag,当在一趟序列遍历中元
素没有发生交换,则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。
1. 算法步骤
1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是
最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
2. 动图演示
3. 什么时候最快
当输入的数据已经是正序时(都已经是正序了,我还要你冒泡排序有何用啊)。
4. 什么时候最慢
当输入的数据是反序时(写一个 for 循环反序输出数据不就行了,干嘛要用你冒泡排序呢,我是闲的
吗)。
5. JavaScript 代码实现
6. Python 代码实现
7. Go 代码实现
function bubbleSort(arr) {
var len = arr.length;
for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对比
var temp = arr[j+1]; // 元素交换
arr[j+1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
}
return arr;
}
def bubbleSort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
for j in range(0, len(arr)-i):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
return arr
8. Java 代码实现
9. PHP 代码实现
func bubbleSort(arr []int) []int {
length := len(arr)
for i := 0; i < length; i++ {
for j := 0; j < length-1-i; j++ {
if arr[j] > arr[j+1] {
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
}
}
}
return arr
}
public class BubbleSort implements IArraySort {
@Override
public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
// 设定一个标记,若为true,则表示此次循环没有进行交换,也就是待排序列已经有序,排
序已经完成。
boolean flag = true;
for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int tmp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = tmp;
flag = false;
}
}
if (flag) {
break;
}
}
return arr;
}
}
function bubbleSort($arr)
{
$len = count($arr);
for ($i = 0; $i < $len - 1; $i++) {
for ($j = 0; $j < $len - 1 - $i; $j++) {
if ($arr[$j] > $arr[$j+1]) {
$tmp = $arr[$j];
$arr[$j] = $arr[$j+1];
选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时
候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
1. 算法步骤
1. 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置
2. 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
3. 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
2. 动图演示
3. JavaScript 代码实现
$arr[$j+1] = $tmp;
}
}
}
return $arr;
}
function selectionSort(arr) {
var len = arr.length;
var minIndex, temp;
for (var i = 0; i < len - 1; i++) {
minIndex = i;
for (var j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数
minIndex = j; // 将最小数的索引保存
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
}
return arr;
}
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晓之以理的喵~~
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