java排序動(dòng)圖代碼 排序算法動(dòng)圖

請(qǐng)問一下java快速排序源代碼

快速排序：

公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都做網(wǎng)站、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出臺(tái)前免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**

* @author treeroot

* @since 2006-2-2

* @version 1.0

*/

public class QuickSort implements SortUtil.Sort{

/* (non-Javadoc)

* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])

*/

public void sort(int[] data) {

quickSort(data,0,data.length-1);

}

private void quickSort(int[] data,int i,int j){

int pivotIndex=(i+j)/2;

//swap

SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);

int k=partition(data,i-1,j,data[j]);

SortUtil.swap(data,k,j);

if((k-i)1) quickSort(data,i,k-1);

if((j-k)1) quickSort(data,k+1,j);

}

/**

* @param data

* @param i

* @param j

* @return

*/

private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {

do{

while(data[++l]pivot);

while((r!=0)data[--r]pivot);

SortUtil.swap(data,l,r);

}

while(lr);

SortUtil.swap(data,l,r);

return l;

}

}

改進(jìn)后的快速排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**

* @author treeroot

* @since 2006-2-2

* @version 1.0

*/

public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort {

private static int MAX_STACK_SIZE=4096;

private static int THRESHOLD=10;

/* (non-Javadoc)

* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])

*/

public void sort(int[] data) {

int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE];

int top=-1;

int pivot;

int pivotIndex,l,r;

stack[++top]=0;

stack[++top]=data.length-1;

while(top0){

int j=stack[top--];

int i=stack[top--];

pivotIndex=(i+j)/2;

pivot=data[pivotIndex];

SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);

//partition

l=i-1;

r=j;

do{

while(data[++l]pivot);

while((r!=0)(data[--r]pivot));

SortUtil.swap(data,l,r);

}

while(lr);

SortUtil.swap(data,l,r);

SortUtil.swap(data,l,j);

if((l-i)THRESHOLD){

stack[++top]=i;

stack[++top]=l-1;

}

if((j-l)THRESHOLD){

stack[++top]=l+1;

stack[++top]=j;

}

}

//new InsertSort().sort(data);

insertSort(data);

}

/**

* @param data

*/

private void insertSort(int[] data) {

int temp;

for(int i=1;idata.length;i++){

for(int j=i;(j0)(data[j]data[j-1]);j--){

SortUtil.swap(data,j,j-1);

}

}

}

}

Java幾種簡(jiǎn)單的排序源代碼

給你介紹4種排序方法及源碼，供參考

1.冒泡排序

主要思路： 從前往后依次交換兩個(gè)相鄰的元素，大的交換到后面，這樣每次大的數(shù)據(jù)就到后面，每一次遍歷，最大的數(shù)據(jù)到達(dá)最后面，時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2)。

public?static?void?bubbleSort(int[]?arr){

for(int?i?=0;?i??arr.length?-?1;?i++){

for(int?j=0;?j??arr.length-1;?j++){

if(arr[j]??arr[j+1]){

arr[j]?=?arr[j]^arr[j+1];

arr[j+1]?=?arr[j]^arr[j+1];

arr[j]?=?arr[j]^arr[j+1];

}

}

}

}

2.選擇排序

主要思路：每次遍歷序列，從中選取最小的元素放到最前面，n次選擇后，前面就都是最小元素的排列了，時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2）。

public?static?void?selectSort(int[]?arr){

for(int?i?=?0;?i?arr.length?-1;?i++){

for(int?j?=?i+1;?j??arr.length;?j++){

if(arr[j]??arr[i]){

arr[j]?=?arr[j]^arr[i];

arr[i]?=?arr[j]^arr[i];

arr[j]?=?arr[j]^arr[i];

}

}

}

}

3.插入排序

主要思路：使用了兩層嵌套循環(huán)，逐個(gè)處理待排序的記錄。每個(gè)記錄與前面已經(jīng)排好序的記錄序列進(jìn)行比較，并將其插入到合適的位置，時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2）。

public?static?void?insertionSort(int[]?arr){

int?j;

for(int?p?=?1;?p??arr.length;?p++){

int?temp?=?arr[p];???//保存要插入的數(shù)據(jù)

//將無序中的數(shù)和前面有序的數(shù)據(jù)相比，將比它大的數(shù)，向后移動(dòng)

for(j=p;?j0??temp?arr[j-1];?j--){

arr[j]?=?arr[j-1];

}

//正確的位置設(shè)置成保存的數(shù)據(jù)

arr[j]?=?temp;

}

}

4.希爾排序

主要思路：用步長(zhǎng)分組，每個(gè)分組進(jìn)行插入排序，再慢慢減小步長(zhǎng)，當(dāng)步長(zhǎng)為1的時(shí)候完成一次插入排序，? 希爾排序的時(shí)間復(fù)雜度是：O（nlogn）～O（n2），平均時(shí)間復(fù)雜度大致是O(n^1.5)

public?static?void?shellSort(int[]?arr){

int?j?;

for(int?gap?=?arr.length/2;?gap??0?;?gap/=2){

for(int?i?=?gap;?i??arr.length;?i++){

int?temp?=?arr[i];

for(j?=?i;?j=gap??temparr[j-gap];?j-=gap){

arr[j]?=?arr[j-gap];

}

arr[j]?=?temp;

}

}

}

java快速排序簡(jiǎn)單代碼

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序，內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序，而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內(nèi)部排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是快速排序算法：

快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況并不常見。事實(shí)上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個(gè)串行（list）分為兩個(gè)子串行（sub-lists）。

快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看，快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

快速排序的名字起的是簡(jiǎn)單粗暴，因?yàn)橐宦牭竭@個(gè)名字你就知道它存在的意義，就是快，而且效率高！它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n?)，但是人家就是優(yōu)秀，在大多數(shù)情況下都比平均時(shí)間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好，可是這是為什么呢，我也不知道。好在我的強(qiáng)迫癥又犯了，查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競(jìng)賽》上找到了滿意的答案：

快速排序的最壞運(yùn)行情況是 O(n?)，比如說順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時(shí)間是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 記號(hào)中隱含的常數(shù)因子很小，比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以，對(duì)絕大多數(shù)順序性較弱的隨機(jī)數(shù)列而言，快速排序總是優(yōu)于歸并排序。

1. 算法步驟

從數(shù)列中挑出一個(gè)元素，稱為 "基準(zhǔn)"（pivot）;

重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個(gè)分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱為分區(qū)（partition）操作；

遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序；

2. 動(dòng)圖演示

代碼實(shí)現(xiàn) JavaScript 實(shí)例 function quickSort ( arr , left , right ) {

var len = arr. length ,

? ? partitionIndex ,

? ? left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,

? ? right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;

if ( left

java冒泡排序法代碼

冒泡排序是比較經(jīng)典的排序算法。代碼如下：

for(int i=1;iarr.length;i++){

for(int j=1;jarr.length-i;j++){

//交換位置

} ? ?

拓展資料：

原理：比較兩個(gè)相鄰的元素，將值大的元素交換至右端。

思路：依次比較相鄰的兩個(gè)數(shù)，將小數(shù)放在前面，大數(shù)放在后面。即在第一趟：首先比較第1個(gè)和第2個(gè)數(shù)，將小數(shù)放前，大數(shù)放后。然后比較第2個(gè)數(shù)和第3個(gè)數(shù)，將小數(shù)放前，大數(shù)放后，如此繼續(xù)，直至比較最后兩個(gè)數(shù)，將小數(shù)放前，大數(shù)放后。重復(fù)第一趟步驟，直至全部排序完成。

第一趟比較完成后，最后一個(gè)數(shù)一定是數(shù)組中最大的一個(gè)數(shù)，所以第二趟比較的時(shí)候最后一個(gè)數(shù)不參與比較；

第二趟比較完成后，倒數(shù)第二個(gè)數(shù)也一定是數(shù)組中第二大的數(shù)，所以第三趟比較的時(shí)候最后兩個(gè)數(shù)不參與比較；

依次類推，每一趟比較次數(shù)-1；

??

舉例說明：要排序數(shù)組：int[]?arr={6,3,8,2,9,1};?

for(int i=1;iarr.length;i++){

for(int j=1;jarr.length-i;j++){

//交換位置

} ? ?

參考資料：冒泡排序原理

java動(dòng)態(tài)數(shù)組排序，高手進(jìn)

你直接在數(shù)據(jù)庫里面排好讀出結(jié)果就行了啊

你那個(gè)語句就是對(duì)的，不過result 一次只能讀出一行，要想讀出下一行要使用

rs11.next()

你做個(gè)循環(huán)就行了 只要next（）不為空，你就讀取

有問題追問

網(wǎng)站標(biāo)題：java排序動(dòng)圖代碼 排序算法動(dòng)圖
文章出自：http://muchs.cn/article4/docdhie.html

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