java 算法实现

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了java 算法实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

(1)时间频度:一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

(2)时间复杂度:算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。去掉常数项+去低阶项+去掉最高阶系数

常见的算法时间复杂度由小到大依次为:Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(2*n)<Ο(n!)

1.1 选择 排序

选择排序算法也是比较简单的排序算法,其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列,从而达到排序的目的。   选择排序算法通过选择和交换来实现排序,其排序流程如下:

1.首先从原始数组中选择最小的1个数据,将其和位于第1个位置的数据交换。
2.接着从剩下的 n-1 个数据中选择次小的 1 个数据,将其和第2个位置的数据交换。
3.然后不断重复上述过程,直到最后两个数据完成交换。至此,便完成了对原始数组的从小到大的排序。
public class Xzz {
 public static void sortXz(int[] arr){
   int d,e;
   for(int i=0;i<arr.length-1;i++){
     d=i;
     for(int j=i+1;j<arr.length;j++){
       if(arr[j]<arr[d]){  // 若剩余 n-(i+1) 个数据中有小于 a[i]的,则记录该元素下标
         d=j;
      }
       if(d!=i){
         e = arr[i];
         arr[i] = arr[d];
         arr[d] = e;
      } } } }
 public static void main(String[] args) {
   int[] a=new int[20];
   Random random=new Random();
   for(int i=0;i<20;i++){
     a[i]=random.nextInt(100);
  }
 Xzz.sortXz(a);
   for(int i=0;i<a.length;i++){
     System.out.printf("%d ",a[i]);
  }
}
}

1.2 插入排序

1.将一组数据分成两组,分别为有序组、无序组(一般将数据第一个元素视为有序组,剩余为无序组)。
2.取出无序组第一个元素,按从后向前的顺序,与有序组的元素逐个比较,插入到有序组合适位置。
3.重复步骤 2, 直至无序组元素为空。

插入排序对小规模数据或基本有序数据比较有效。数据有序程度越高,越有效

public class Cr {
 public static void InsertSort(int[] arr) {
   int k=0,j ;
   for(int i=1;i<arr.length;i++){
     k=arr[i];              // 从无序组取出第一个元素
     j=i-1;                  // i-1 即为有序组最后一个元素(与待插入元素相邻)的下标
     // 按从后向前的顺序,将待插入元素与有序组元素逐个比较
     while (j>=0&&k<arr[j]){
       arr[j+1]=arr[j];    // 若不是合适位置,有序组元素向后移动
       j--;
    }
     arr[j+1]=k;          // 找到合适位置,将元素插入
  }
}
 public static void main(String[] args) {
   int[] a=new int[20];
   Random random=new Random();
   for(int i=0;i<20;i++){
     a[i]=random.nextInt(100);
  }
   Cr.InsertSort(a);
   for(int i=0;i<a.length;i++){
     System.out.printf("%d ",a[i]);
  }
}
}
?

1.3 希尔排序(shell排序/缩小增量排序)

先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的),对每个子序列进行直接插入排序。然后缩减增量对子序列进行排序…,直至增量为 1 时,将整个元素序列变为有序。

希尔排序适用于大规模且无序的数据

1.假设共有 n 个元素,第一次取增量 gap = n / 2,对 gap 个元素序列进行插入排序
2.取 gap = gap / 2,对 gap 个元素序列进行插入排序
3.重复步骤 2,直至 gap = 1,将整个元素序列变为有序
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技术图片技术图片

public class XXee {
 static final int SIZE = 20;
 public static void shellSort(int[] array) {
   int j, temp, k = 0;
   for (int gap = array.length / 2; gap >= 1; gap /= 2) {
     // 对子序列进行插入排序
     for (int i = gap; i < array.length; i++) {
       temp = array[i];            // 取无序组第一个元素,此元素即为待插入元素
       j = i - gap;                // i-gap 为有序组最后一个元素
       // 按从后向前的顺序,将待插入元素与有序组元素逐个比较
       while (j >= 0 && temp < array[j]) {
         array[j+gap] = array[j];// 若不是合适位置,有序组元素向后移动
         j -= gap;
      }
       array[j+gap] = temp;        // 找到合适位置,将元素插入
    }
     System.out.print("第" + ++k + "步排序结果:");
     Arrays.stream(array).mapToObj(item -> item + " ").forEach(System.out::print);
     System.out.println();
  }
}
 public static void main(String[] args) {
   int[] array = new int[SIZE];
?
   System.out.println("排序前的数组为:");
   for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
     // 产生 100~199 之间的随机数
     array[i] = (int) (100 + Math.random() * 100);
     System.out.printf("%d ", array[i]);
     if ((i + 1) % 10 == 0)
       System.out.println();
  }
?
   shellSort(array);
   System.out.println("排序后的数组为:");
   for (int i = 0; i < array.length; i++) {
     System.out.printf("%d ", array[i]);
     if ((i + 1) % 10 == 0)
       System.out.println();
  }
}
}

1.4 快速排序

假设有一个由若干数据组成的序列,

取第一个数据为基准数据 base,指针 i 指向第一个数据,指针 j 指向最后一个数据;
当 i < j 时:先递减 j,从后向前搜索小于 base 的数据,再递增 i ,从前向后搜索大于 base 的数据,若找到,则交换;继续递减 j,递增 i 进行同样的操作,直至 i == j
当 i == j 时:交换 base 和 array[i],则 base 左侧的数据都小于 base,base 右侧的数据都大于base,此时一次排序结束
以 base 为界限将数据分成两个子序列,对子序列进行同样的操作,…,直到整个序列有序

array[10] = { 150 107 182 178 183 154 141 138 182 169 } 

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public class QuickSortDemo {
 static final int SIZE = 20;
 static int k = 0;
?
 public static void quickSort(int[] array, int left, int right) {
   // 数组长度为 0 或 1 时直接退出
   if (array == null || left > right || (array.length - 1 <= 0))
     return;
?
   int base = array[left]; // base:基准数据
   int i = left, j = right;// 让 i 指向数据最左侧,让 j 指向数据最左侧
   int temp;
   while (i != j) {
     // 从右向左搜寻小于 base 的数据
     while (array[j] >= base && i < j)
       j--;
     // 从左向右搜寻大于 base 的数据
     while (array[i] <= base && i < j)
       i++;
?
     // 交换搜寻到的数据
     if (i < j) {
       temp = array[i];
       array[i] = array[j];
       array[j] = temp;
    }
  }
?
   // 将基准数放到中间的位置(基准数归位)
   array[left] = array[i];
   array[i] = base;
       /*temp = array[i];
       array[i] = array[left];
       array[left] = temp;*/
   // 一次排序结束,此时 base 左侧的数据全小于 base,右侧的数据全大于base
?
   quickSort(array, left, i - 1); // 快排 base 左侧数据
   quickSort(array, i + 1, right);// 快排 base 右侧数据
}
?
 public static void main(String[] args) {
   int[] array = new int[SIZE];
?
   System.out.println("排序前的数组为:");
   for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
     // 产生 100~199 之间的随机数
     array[i] = (int) (100 + Math.random() * 100);
     System.out.printf("%d ", array[i]);
  }
?
   quickSort(array, 0, array.length - 1);
   System.out.println(" 排序后的数组为:");
   for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
     System.out.printf("%d ", array[i]);
  }
}
?
}

1.5 堆排序

堆排序

  堆排序是利用这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。

堆排序的基本思想是:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了

再简单总结下堆排序的基本思路:

  a.将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;

  b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端;

  c.重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序。

大顶堆:非叶结点的数据 >= 其左、右子结点的数据。
小顶堆:非叶结点的数据 <= 其左、右子结点的数据。

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public class HeapSortDemo {
   static final int SIZE = 20;
   static int k = 0;
?
   public static void heapSort(int[] array) {
       // 数组长度为 0 或 1 时直接退出
       if (array == null || (array.length - 1 <= 0))
           return;
?
        //1.构建大顶堆
       for (int i = array.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
           //从最后一个非叶结点开始,从下到上,从右到左调整堆结构
           adjustHeap(array, i, array.length);
      }
?
       int temp;
       for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
           // 交换堆顶元素与末尾元素
           temp = array[i];
           array[i] = array[0];
           array[0] = temp;
?
           // 除末尾元素外,继续调整剩余元素
           adjustHeap(array, 0, i);
      }
  }
?
   public static void adjustHeap(int[] array, int i, int length) {
       int temp = array[i];//先取出当前元素i
       for (int j = i * 2 + 1; j < length; j = j * 2 + 1) {//从i结点的左子结点开始,也就是2i+1处开始
           if (j + 1 < length && array[j] < array[j + 1])//如果左子结点小于右子结点,j指向右子结点
               j++;
           if (array[j] > temp) {//如果子节点大于父节点,将子节点值赋给父节点(不用进行交换)
               array[i] = array[j];
               i = j; // 令 i 指向被改变的子树
          } else {
               break;
          }
           array[i] = temp;//将temp值放到最终的位置
      }
  }
?
   public static void main(String[] args) {
       int[] array = new int[SIZE];
?
       System.out.println("排序前的数组为:");
       for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
           // 产生 100~199 之间的随机数
           array[i] = (int) (100 + Math.random() * 100);
           System.out.printf("%d ", array[i]);
      }
?
       heapSort(array);
       System.out.println(" 排序后的数组为:");
       Arrays.stream(array).mapToObj(e -> e + " ").forEach(System.out::print);
  }
}
?

1.6 归并排序

归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)策略(分治法将问题(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。

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public class MergeSortDemo {
   static final int SIZE = 20;
   public static void mergeSort(int[] array, int low, int high, int[] temp) {
       if (low < high) {
           int mid = (low + high) / 2;
           mergeSort(array, low, mid, temp);
           mergeSort(array, mid + 1, high, temp);
           merge(array, low, mid, high, temp);
      }
  }
?
   private static void merge(int[] array, int low, int mid, int high, int[] temp) {
       // j 为左边序列起始索引,k 为右边序列起始索引
       int i = 0, j = low, k = mid + 1;
?
       // 将两个序列中较小值移入 temp
       while (j <= mid && k <= high) {
           if (array[j] < array[k])
               temp[i++] = array[j++];
           else
               temp[i++] = array[k++];
      }
?
       // 将左边序列剩余元素移入 temp
       while (j <= mid)
           temp[i++] = array[j++];
       // 将右边序列剩余元素移入 temp
       while (k <= high)
           temp[i++] = array[k++];
       // 用 temp 数组覆盖 array 数组
       for (int l = 0; l < i; l++) {
           array[low + l] = temp[l];
      }
  }
?
   public static void main(String[] args) {
       int[] array = new int[SIZE];
       int[] temp = new int[array.length];
?
       System.out.println("排序前的数组为:");
       for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
           // 产生 100~199 之间的随机数
           array[i] = (int) (100 + Math.random() * 100);
           System.out.printf("%d ", array[i]);
      }
?
       mergeSort(array, 0, array.length - 1, temp);
       System.out.printf(" 排序后的数组为: %s ", Arrays.toString(array));
  }
}

1.7 冒泡排序

冒泡排序的基本思想是,对相邻的元素进行两两比较,顺序相反则进行交换,这样,每一趟会将最小或最大的元素“浮”到顶端,最终达到完全有序

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public class Mb {
public static void main(String[] args) {
  int[] a=new int[]{1,9,5,56,23};
    int k=0;
  for(int i=0;i<a.length-1;i++){
    for(int j=0;j<a.length-1-i;j++){
        if(a[j]>a[j+1]){
        k=a[j];
        a[j]=a[j+1];
        a[j+1]=k;
      }
    }
  }
  for(int i=0;i<a.length;i++){
?
    System.out.println(a[i]);
  }
}
}

 

以上是关于java 算法实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

# Java 常用代码片段

# Java 常用代码片段

java 代码片段

LockSupport.java 中的 FIFO 互斥代码片段

Java排序算法 - 堆排序的代码

Smith-Waterman算法及其Java实现