排序和查找
- 冒泡排序(稳定)
- 选择排序(不稳定)
- 插入排序(稳定)
- 希尔排序(不稳定)
- 归并排序(稳定)
- 快速排序(不稳定)
- 堆排序
- 计数排序
- 桶排序
- 基数排序
- 二分查找
参考: 排序算法总结
冒泡排序(稳定)
经过多次迭代,通过相邻元素之间的比较与交换,使值较小的元素逐步从后面移到前面,值较大的元素从前面移到后面。
这个过程就像水底的气泡一样从底部向上「冒泡」到水面,这也是冒泡排序法名字的由来。
接下来,我们使用「冒泡」的方式来模拟一下这个过程。
首先将数组想象是一排「泡泡」,元素值的大小与泡泡的大小成正比。
然后从左到右依次比较相邻的两个「泡泡」:
如果左侧泡泡大于右侧泡泡,则交换两个泡泡的位置。
如果左侧泡泡小于等于右侧泡泡,则两个泡泡保持不变。
这趟遍历完成之后,最大的泡泡就会放置到所有泡泡的最右侧,就像是「泡泡」从水底向上浮到了水面。
public class BubbleSort {
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int len = arr.length;
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
boolean flag = true;
for (int j = 0; j < len - i - 1; 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;
}
}
}
}
选择排序(不稳定)
将数组分为两个区间:左侧为已排序区间,右侧为未排序区间。每趟从未排序区间中选择一个值最小的元素,放到已排序区间的末尾,从而将该元素划分到已排序区间。
算法步驟
- 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;
- 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;
- 重复第2步,直到所有元素均排序完毕。
public class SelectionSort {
public static void selectionSort(int[] arr) {
int len = arr.length;
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
int minVal = i;
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[minVal] > arr[j]) {
minVal = j;
}
}
if (minVal != i) {
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[minVal];
arr[minVal] = tmp;
}
}
}
}
插入排序(稳定)
将数组分为两个区间:左侧为有序区间,右侧为无序区间。每趟从无序区间取出一个元素,然后将其插入到有序区间的适当位置。
算法步骤
- 首先从第一个元素开始,该元素被认为是有序的;
- 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后往前进行扫描;
- 如果该已排好序的元素大于新元素,则将该元素移到下一位置;
- 重复步骤3一直往前进行扫描比较,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
- 将新元素插入到该位置后;
- 重复步骤2~5。
public class InsertionSort {
public static void insertionSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int val = arr[i], j = i;
while (j > 0 && val < arr[j - 1]) {
arr[j] = arr[j - 1];
j--;
}
arr[j] = val;
}
}
}
希尔排序(不稳定)
将整个数组切按照一定的间隔取值划分为若干个子数组,每个子数组分别进行插入排序。然后逐渐缩小间隔进行下一轮划分子数组和对子数组进行插入排序。直至最后一轮排序间隔为1,对整个数组进行插入排序。
算法步驟
- 选择一个增量序列{t1, t2, …, tk};
- 按增量序列个数k,对序列进行k趟排序;
- 每趟排序,根据对应的增量t,将待排序列分割成若干长度为m的子序列,分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度。
其中,增量gap=length/2,缩小增量继续以gap = gap/2的方式,这种增量选择我们可以用一个序列来表示,{n/2, (n/2)/2, …, 1},称为增量序列。一般的增量序列都选择以上说明的这个,但不一定是最优的。
public class ShellSort {
public static void shellSort(int[] arr) {
int len = arr.length, tmp, j;
for (int gap = len / 2; gap >= 1; gap = gap / 2) {
for (int i = gap; i < len; i++) {
tmp = arr[i];
j = i - gap;
while (j >= 0 && arr[j] > tmp) {
arr[j + gap] = arr[j];
j -= gap;
}
arr[j + gap] = tmp;
}
}
}
}
归并排序(稳定)
采用经典的分治策略,先递归地将当前数组平均分成两半,然后将有序数组两两合并,最终合并成一个有序数组。
以下是ACWing版本的java模板
public class MergeSort {
// 归并排序
private static void merge_sort(int[] arr, int l, int r) {
// 递归结束条件
if (l >= r) return;
// 以下都为逻辑部分
int mid = l + ((r - l) >> 1);
merge_sort(arr, l, mid);
merge_sort(arr, mid + 1, r);
int[] tmp = new int[r - l + 1]; // 临时数组, 用于临时存储 [l,r]区间内排好序的数据
int i = l, j = mid + 1, k = 0; // 两个指针
// 进行归并
while (i <= mid && j <= r) {
if (arr[i] <= arr[j])
tmp[k++] = arr[i++];
else
tmp[k++] = arr[j++];
}
while (i <= mid) tmp[k++] = arr[i++];
while (j <= r) tmp[k++] = arr[j++];
// 进行赋值
for (i = l, j = 0; i <= r; i++, j++)
arr[i] = tmp[j];
}
}
快速排序(不稳定)
采用经典的分治策略,选择数组中某个元素作为枢轴,通过一趟排序将数组分为独立的两个子数组,一个子数组中所有元素值都比枢轴小,另一个子数组中所有元素值都比枢轴大。然后再按照同样的方式递归的对两个子数组分别进行快速排序,以达到整个数组有序。
以下是ACWing版本的java模板
// 快速排序算法模板(选用)
public static void quickSort(int[] q,int l,int r){
if(l>=r)return;
int i = l-1, j = r+1, x = q[l+r>>1]; //2. 因为j不能取到右边界,所以取下界(q[l]或q[l+r>>1])
while(i<j){
do i++; while(q[i]<x);
do j--; while(q[j]>x);
if(i<j){
int tmp = q[i];
q[i]=q[j];
q[j]=tmp;
}
}
quickSort(q,l,j); //1. j不能取到右边界,若取到则会无限递归下去 此时q[j]<=x,q[j+1]>=x而x是2.中定义的
quickSort(q,j+1,r);
}
// 快速排序算法模板(其他)
public static void quickSort(int[] q,int l,int r){
if(l>=r)return;
int i = l-1, j = r+1, x = q[l+r+1>>1]; //2. 因为i不能取到左边界,所以取上界(q[r]或q[l+r+1>>1])
while(i<j){
do i++; while(q[i]<x);
do j--; while(q[j]>x);
if(i<j){
int tmp = q[i];
q[i]=q[j];
q[j]=tmp;
}
}
quickSort(q,l,i-1);
quickSort(q,i,r); //1. i不能取到左边界,若取到则会无限递归下去 此时q[i-1]<=x,q[i]>=x,而x是2.中定义的
}
堆排序
计数排序
桶排序
基数排序
二分查找
二分查找算法(Binary Search Algorithm):也叫做折半查找算法、对数查找算法,是一种用于在有序数组中查找特定元素的高效搜索算法。
二分查找的基本算法思想为:通过确定目标元素所在的区间范围,反复将查找范围减半,直到找到元素或找不到该元素为止。
整数二分法模板(ACWing版)
二分的本质是边界
二分法用于查找, 每次都选择答案所在的区间再次进行查找, 当区间长度为 1时, 就是答案
// 模板一
// 区间[l, r]被划分成 [l, mid] 和 [mid+1, r]时使用
int bsearch_1(int l, int r) {
while (l < r) {
int mid = l + r >> 1;
if (check[mid) // check() 判断 mid是否满足性质
r = mid;
else
l = mid + 1;
}
return l;
}
// 模板二
// 区间[l, r]被划分成 [l, mid-1] 和 [mid, r]时使用
int bsearch_2(int l, int r) {
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1; // 注意
if (check[mid) // check() 判断 mid是否满足性质
l = mid;
else
r = mid - 1;
}
return l;
}
/* 如何选择模板:
根据 check(mid)来判断 r和 l的取值范围
根据取值范围选择 mid是否有 + 1操作
mid归于左边, r = mid, mid选择 不 +1
mid归于右边, l = mid, mid选择 +1 */