js快速排序算法？

一、js快速排序算法？

快速排序是一种常用的排序算法，采用了分治思想，是在平均情况下排序速度较快的算法之一。实现快速排序的关键在于如何确定枢轴元素，通常可以采用三数取中、随机选取等方法。下面是使用JavaScript语言实现快速排序算法的示例代码：

javascript

复制代码

function quickSort(arr) {

  if (arr.length <= 1) { // 如果数组长度小于等于1，则无需排序，直接返回

    return arr;

  }

  var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2); // 选取枢轴元素的下标

  var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]; // 从数组中取出枢轴元素，并将其从原数组中删除

  var left = [];

  var right = [];

  for (var i = 0; i < arr.length; i++) { // 遍历数组，进行划分

    if (arr[i] < pivot) {

      left.push(arr[i]); // 小于枢轴元素的放在左边

    } else {

      right.push(arr[i]); // 大于等于枢轴元素的放在右边

    }

  }

  // 分别对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来

  return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));

}

在上述代码中，quickSort函数接受一个数组作为参数，如果数组长度小于等于1，则直接返回；否则选取一个枢轴元素，将数组中小于枢轴元素的放在左边，大于等于枢轴元素的放在右边，然后对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来。

二、快速排序算法实例？

对关键码序列（66,13,51,76,81,26,57,69,23）进行快速排序。

求第一趟划分后的结果。关键码序列递增。以第一个元素为划分基准。将两个指针i，j分别指向表的起始和最后的位置。反复操作以下两步：

1、j逐渐减小，并逐次比较j指向的元素和目标元素的大小，若p(j)<T则交换位置。

2、i逐渐增大，并逐次比较i指向的元素和目标元素的大小，若p(i)>T则交换位置。

直到i，j指向同一个值，循环结束。

快速排序是对冒泡排序的一种改进，基本思路如下：先从数列中取出一个数作为基准数将数组中比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

快速排序算法是对冒泡排序的一种改进。快排基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据以基准数据分割成独立的两部分。

其中一部分的所有数据都比基准数据小，另外一部分的所有数据都比基准数据大，然后再通过递归对这两部分数据分别进行快速排序，实现整个数据变成有序序列。

三、Java排序算法详解：快速排序、归并排序、冒泡排序等

Java排序算法详解

在Java编程中，排序是一项常用的操作。无论是对数组还是对集合进行排序，掌握各种排序算法都是非常重要的。本文将详细介绍Java中常用的几种排序算法，包括快速排序、归并排序、冒泡排序等。

快速排序

快速排序是一种分治策略的排序算法，它通过将大问题分解为小问题，然后再将小问题的解组合起来得到整个问题的解。实现快速排序的关键在于选取一个基准元素，将数组分为比基准元素小和比基准元素大的两个部分，然后对这两个部分递归地进行排序，最后将排序好的部分合并起来。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

归并排序

归并排序也是一种分治策略的排序算法，它将数组不断划分为更小的单元，然后对这些单元进行排序，最后再将排序好的单元归并起来。归并排序的时间复杂度同样为O(nlogn)。相对于快速排序，归并排序具有稳定性，适用于对大规模数据进行排序。

冒泡排序

冒泡排序是一种简单但低效的排序算法，它通过不断交换相邻的元素将最大的元素逐步“冒泡”到最后。这个过程类似于水中的气泡不断上升的过程，因此得名冒泡排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，在实际应用中较少使用。

其他排序算法

除了快速排序、归并排序和冒泡排序，Java中还有许多其他常用的排序算法，例如插入排序、选择排序和堆排序等。每种排序算法都有自己的特点和适用场景，根据实际需求选择合适的排序算法可以提高代码的效率。

总之，掌握Java中的各种排序算法对于编程人员来说是非常重要的。通过本文的介绍，希望读者能够对Java中的排序算法有更深入的理解，从而在实际开发中能够选择合适的排序算法来解决问题。

感谢您阅读本文，希望能够帮助您更好地理解和应用Java中的排序算法。

四、如何理解《算法图解》中的快速排序算法？

快速排序的基本思想就是从一个数组中任意挑选一个元素（通常来说会选择最左边的元素）作为中轴元素，将剩下的元素以中轴元素作为比较的标准，将小于等于中轴元素的放到中轴元素的左边，将大于中轴元素的放到中轴元素的右边。

然后以当前中轴元素的位置为界，将左半部分子数组和右半部分子数组看成两个新的数组，重复上述操作，直到子数组的元素个数小于等于1（因为一个元素的数组必定是有序的）。

以下的代码中会常常使用交换数组中两个元素值的Swap方法，其代码如下

public static void Swap(int[] A, int i, int j){

int tmp;

tmp = A[i];

A[i] = A[j];

A[j] = tmp;

扩展资料：

快速排序算法 的基本思想是：将所要进行排序的数分为左右两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一 部分的数据小，然后将所分得的两部分数据进行同样的划分，重复执行以上的划分操作，直 到所有要进行排序的数据变为有序为止。

定义两个变量low和high，将low、high分别设置为要进行排序的序列的起始元素和最后一个元素的下标。第一次，low和high的取值分别为0和n-1，接下来的每次取值由划分得到的序列起始元素和最后一个元素的下标来决定。

定义一个变量key，接下来以key的取值为基准将数组A划分为左右两个部分，通 常，key值为要进行排序序列的第一个元素值。第一次的取值为A[0]，以后毎次取值由要划 分序列的起始元素决定。

从high所指向的数组元素开始向左扫描，扫描的同时将下标为high的数组元素依次与划分基准值key进行比较操作，直到high不大于low或找到第一个小于基准值key的数组元素，然后将该值赋值给low所指向的数组元素，同时将low右移一个位置。

如果low依然小于high，那么由low所指向的数组元素开始向右扫描，扫描的同时将下标为low的数组元素值依次与划分的基准值key进行比较操作，直到low不小于high或找到第一个大于基准值key的数组元素，然后将该值赋给high所指向的数组元素，同时将high左移一个位置。

重复步骤(3) (4)，直到low的植不小于high为止，这时成功划分后得到的左右两部分分别为A[low……pos-1]和A[pos+1……high]，其中，pos下标所对应的数组元素的值就是进行划分的基准值key，所以在划分结束时还要将下标为pos的数组元素赋值 为 key。

五、Java字符串排序：快速排序算法详解

在Java编程中，字符串是一种常见的数据类型，往往需要进行排序操作。本文将介绍Java中字符串排序的方法和技巧，重点介绍快速排序算法。

什么是快速排序算法？

快速排序是一种常用且高效的排序算法，它基于分治法思想。具体而言，快速排序将数组或列表以一个中间元素为基准值，将小于基准值的元素放在左边，大于基准值的元素放在右边，然后对左右两个部分进行递归排序，最终完成整个排序过程。

在Java中使用快速排序算法进行字符串排序

在Java中，可以使用快速排序算法对字符串进行排序。下面是一个示例代码：

    
public class QuickSort {
    public static void quickSort(String[] arr, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int partitionIndex = partition(arr, low, high);
            quickSort(arr, low, partitionIndex - 1);
            quickSort(arr, partitionIndex + 1, high);
        }
    }
    
    public static int partition(String[] arr, int low, int high) {
        String pivot = arr[high];
        int i = low - 1;
        for (int j = low; j < high; j++) {
            if (arr[j].compareTo(pivot) < 0) {
                i++;
                String temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
        String temp = arr[i + 1];
        arr[i + 1] = arr[high];
        arr[high] = temp;
        return i + 1;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        String[] arr = {"apple", "banana", "pear", "orange"};
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
        for (String s : arr) {
            System.out.println(s);
        }
    }
}
    
  

上述代码展示了一个快速排序的实现，其中字符串数组arr中存储了待排序的字符串。通过调用quickSort方法对字符串进行排序，并打印排序后的结果。

快速排序算法的时间复杂度和稳定性

快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序元素的数量。尽管快速排序是一种高效的排序算法，但它是一种不稳定的排序算法，即在排序过程中相等的元素可能会被交换位置。

总结

本文介绍了在Java中使用快速排序算法对字符串进行排序的方法和技巧。通过理解快速排序算法的原理和实现，我们可以将其应用于各种排序场景中，提高程序的执行效率。

感谢您阅读本文，希望对您有所帮助！

六、Python 快速排序算法实战：高效排序的秘诀

快速排序是一种常见且高效的排序算法,广泛应用于各种编程领域。它的核心思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

Python 快速排序算法实现

下面我们来看看如何用 Python 实现快速排序算法:

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
        right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

这个实现遵循了快速排序的基本思路:

• 选择基准点:这里我们选择数组的第一个元素作为基准点。
• 分割数组:将数组分割成两部分,一部分小于基准点,一部分大于等于基准点。
• 递归排序:分别对左右两部分进行快速排序,直到数组完全有序。

快速排序的优势

快速排序之所以如此高效,主要体现在以下几个方面:

• 时间复杂度:在最坏情况下,时间复杂度为O(n^2),但在平均情况下,时间复杂度为O(nlogn),是一种非常高效的排序算法。
• 空间复杂度:快速排序是一种原地排序算法,只需要常量级的额外空间,空间复杂度为O(1)。
• 实现简单:快速排序的实现相对简单,容易理解和编码。
• 适用范围广:快速排序可以用于各种不同类型的数据,包括整数、浮点数、字符串等。

快速排序的应用场景

由于快速排序的高效性,它被广泛应用于各种编程领域,包括:

• 数据库和文件系统:用于对大量数据进行排序和检索。
• 图形学和多媒体:用于对图像、音频、视频等数据进行处理和分析。
• 机器学习和数据挖掘:用于对训练数据进行预处理和特征提取。
• 网络和通信:用于对网络数据包、路由表等进行排序和管理。

总之,快速排序是一种非常高效和实用的排序算法,在各种编程场景中都有广泛应用。希望通过本文,您能够更好地理解和掌握快速排序算法的原理和实现。如果您有任何疑问或反馈,欢迎随时与我交流。

七、排序算法?

各种排序算法的分析及java实现

　　排序一直以来都是让我很头疼的事，以前上《数据结构》打酱油去了，整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序。由于下半年要准备工作了，也知道排序算法的重要性（据说是面试必问的知识点），所以又花了点时间重新研究了一下。

　　排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。

　　内排序有可以分为以下几类：

　　(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。

　　(2)、选择排序：简单选择排序、堆排序。

　　(3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。

　　(4)、归并排序

　　(5)、基数排序

一、插入排序

•思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置，直到全部插入排序完为止。

•关键问题：在前面已经排好序的序列中找到合适的插入位置。

•方法：

–直接插入排序

–二分插入排序

–希尔排序

①直接插入排序（从后向前找到合适位置后插入）

　　1、基本思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置（从后向前找到合适位置后），直到全部插入排序完为止。

2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 public class 直接插入排序 {

4

5 public static void main(String[] args) {

6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1};

7 System.out.println("排序之前：");

8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

9 System.out.print(a[i]+" ");

10 }

11 //直接插入排序

12 for (int i = 1; i < a.length; i++) {

13 //待插入元素

14 int temp = a[i];

15 int j;

16 /*for (j = i-1; j>=0 && a[j]>temp; j--) {

17 //将大于temp的往后移动一位

18 a[j+1] = a[j];

19 }*/

20 for (j = i-1; j>=0; j--) {

21 //将大于temp的往后移动一位

22 if(a[j]>temp){

23 a[j+1] = a[j];

24 }else{

25 break;

26 }

27 }

28 a[j+1] = temp;

29 }

30 System.out.println();

31 System.out.println("排序之后：");

32 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

33 System.out.print(a[i]+" ");

34 }

35 }

36

37 }

4、分析

　　直接插入排序是稳定的排序。

　　文件初态不同时，直接插入排序所耗费的时间有很大差异。若文件初态为正序，则每个待插入的记录只需要比较一次就能够找到合适的位置插入，故算法的时间复杂度为O(n)，这时最好的情况。若初态为反序，则第i个待插入记录需要比较i+1次才能找到合适位置插入，故时间复杂度为O(n2)，这时最坏的情况。

　　直接插入排序的平均时间复杂度为O(n2)。

②二分法插入排序（按二分法找到合适位置插入）

　　1、基本思想：二分法插入排序的思想和直接插入一样，只是找合适的插入位置的方式不同，这里是按二分法找到合适的位置，可以减少比较的次数。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 public class 二分插入排序 {

4 public static void main(String[] args) {

5 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1};

6 System.out.println("排序之前：");

7 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

8 System.out.print(a[i]+" ");

9 }

10 //二分插入排序

11 sort(a);

12 System.out.println();

13 System.out.println("排序之后：");

14 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

15 System.out.print(a[i]+" ");

16 }

17 }

18

19 private static void sort(int[] a) {

20 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

21 int temp = a[i];

22 int left = 0;

23 int right = i-1;

24 int mid = 0;

25 while(left<=right){

26 mid = (left+right)/2;

27 if(temp<a[mid]){

28 right = mid-1;

29 }else{

30 left = mid+1;

31 }

32 }

33 for (int j = i-1; j >= left; j--) {

34 a[j+1] = a[j];

35 }

36 if(left != i){

37 a[left] = temp;

38 }

39 }

40 }

41 }

4、分析

　　当然，二分法插入排序也是稳定的。

　　二分插入排序的比较次数与待排序记录的初始状态无关，仅依赖于记录的个数。当n较大时，比直接插入排序的最大比较次数少得多。但大于直接插入排序的最小比较次数。算法的移动次数与直接插入排序算法的相同，最坏的情况为n2/2，最好的情况为n，平均移动次数为O(n2)。

③希尔排序

　　1、基本思想：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。该方法实质上是一种分组插入方法。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //不稳定

4 public class 希尔排序 {

5

6

7 public static void main(String[] args) {

8 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1};

9 System.out.println("排序之前：");

10 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

11 System.out.print(a[i]+" ");

12 }

13 //希尔排序

14 int d = a.length;

15 while(true){

16 d = d / 2;

17 for(int x=0;x<d;x++){

18 for(int i=x+d;i<a.length;i=i+d){

19 int temp = a[i];

20 int j;

21 for(j=i-d;j>=0&&a[j]>temp;j=j-d){

22 a[j+d] = a[j];

23 }

24 a[j+d] = temp;

25 }

26 }

27 if(d == 1){

28 break;

29 }

30 }

31 System.out.println();

32 System.out.println("排序之后：");

33 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

34 System.out.print(a[i]+" ");

35 }

36 }

37

38 }

4、分析

　　我们知道一次插入排序是稳定的，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以希尔排序是不稳定的。

　　希尔排序的时间性能优于直接插入排序，原因如下：

　　（1）当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。

　　（2）当n值较小时，n和n2的差别也较小，即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0(n2)差别不大。

　　（3）在希尔排序开始时增量较大，分组较多，每组的记录数目少，故各组内直接插入较快，后来增量di逐渐缩小，分组数逐渐减少，而各组的记录数目逐渐增多，但由于已经按di-1作为距离排过序，使文件较接近于有序状态，所以新的一趟排序过程也较快。

　　因此，希尔排序在效率上较直接插人排序有较大的改进。

　　希尔排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。

二、选择排序

•思想：每趟从待排序的记录序列中选择关键字最小的记录放置到已排序表的最前位置，直到全部排完。

•关键问题：在剩余的待排序记录序列中找到最小关键码记录。

•方法：

–直接选择排序

–堆排序

①简单的选择排序

　　1、基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //不稳定

4 public class 简单的选择排序 {

5

6 public static void main(String[] args) {

7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

8 System.out.println("排序之前：");

9 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

10 System.out.print(a[i]+" ");

11 }

12 //简单的选择排序

13 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

14 int min = a[i];

15 int n=i; //最小数的索引

16 for(int j=i+1;j<a.length;j++){

17 if(a[j]<min){ //找出最小的数

18 min = a[j];

19 n = j;

20 }

21 }

22 a[n] = a[i];

23 a[i] = min;

24

25 }

26 System.out.println();

27 System.out.println("排序之后：");

28 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

29 System.out.print(a[i]+" ");

30 }

31 }

32

33 }

4、分析

　　简单选择排序是不稳定的排序。

　　时间复杂度：T(n)=O(n2)。

②堆排序

　　1、基本思想：

　　堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

　　堆的定义下：具有n个元素的序列 （h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1） (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。

　　思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个 堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对 它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

　　2、实例

初始序列：46,79,56,38,40,84

　　建堆：

　交换，从堆中踢出最大数

依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。

3、java实现

1 package com.sort;

2 //不稳定

3 import java.util.Arrays;

4

5 public class HeapSort {

6 public static void main(String[] args) {

7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64};

8 int arrayLength=a.length;

9 //循环建堆

10 for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){

11 //建堆

12 buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);

13 //交换堆顶和最后一个元素

14 swap(a,0,arrayLength-1-i);

15 System.out.println(Arrays.toString(a));

16 }

17 }

18 //对data数组从0到lastIndex建大顶堆

19 public static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex){

20 //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始

21 for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){

22 //k保存正在判断的节点

23 int k=i;

24 //如果当前k节点的子节点存在

25 while(k*2+1<=lastIndex){

26 //k节点的左子节点的索引

27 int biggerIndex=2*k+1;

28 //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在

29 if(biggerIndex<lastIndex){

30 //若果右子节点的值较大

31 if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){

32 //biggerIndex总是记录较大子节点的索引

33 biggerIndex++;

34 }

35 }

36 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值

37 if(data[k]<data[biggerIndex]){

38 //交换他们

39 swap(data,k,biggerIndex);

40 //将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值

41 k=biggerIndex;

42 }else{

43 break;

44 }

45 }

46 }

47 }

48 //交换

49 private static void swap(int[] data, int i, int j) {

50 int tmp=data[i];

51 data[i]=data[j];

52 data[j]=tmp;

53 }

54 }

4、分析

　　堆排序也是一种不稳定的排序算法。

　　堆排序优于简单选择排序的原因：

　　直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。

　　堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

　　堆排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。

三、交换排序

①冒泡排序

　　1、基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //稳定

4 public class 冒泡排序 {

5 public static void main(String[] args) {

6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

7 System.out.println("排序之前：");

8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

9 System.out.print(a[i]+" ");

10 }

11 //冒泡排序

12 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

13 for(int j = 0; j<a.length-i-1; j++){

14 //这里-i主要是每遍历一次都把最大的i个数沉到最底下去了，没有必要再替换了

15 if(a[j]>a[j+1]){

16 int temp = a[j];

17 a[j] = a[j+1];

18 a[j+1] = temp;

19 }

20 }

21 }

22 System.out.println();

23 System.out.println("排序之后：");

24 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

25 System.out.print(a[i]+" ");

26 }

27 }

28 }

4、分析

　　冒泡排序是一种稳定的排序方法。　

•若文件初状为正序，则一趟起泡就可完成排序，排序码的比较次数为n-1，且没有记录移动，时间复杂度是O(n)

•若文件初态为逆序，则需要n-1趟起泡，每趟进行n-i次排序码的比较，且每次比较都移动三次，比较和移动次数均达到最大值∶O(n2)

•起泡排序平均时间复杂度为O(n2)

②快速排序

　　1、基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。　

　　2、实例

3、java实现

package com.sort;

//不稳定public class 快速排序 {

public static void main(String[] args) {

int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

System.out.println("排序之前：");

for (int i = 0; i < a.length; i++) {

System.out.print(a[i]+" ");

}

//快速排序 quick(a);

System.out.println();

System.out.println("排序之后：");

for (int i = 0; i < a.length; i++) {

System.out.print(a[i]+" ");

}

}

private static void quick(int[] a) {

if(a.length>0){

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

}

}

private static void quickSort(int[] a, int low, int high) {

if(low<high){ //如果不加这个判断递归会无法退出导致堆栈溢出异常

int middle = getMiddle(a,low,high);

quickSort(a, 0, middle-1);

quickSort(a, middle+1, high);

}

}

private static int getMiddle(int[] a, int low, int high) {

int temp = a[low];//基准元素

while(low<high){

//找到比基准元素小的元素位置

while(low<high && a[high]>=temp){

high--;

}

a[low] = a[high];

while(low<high && a[low]<=temp){

low++;

}

a[high] = a[low];

}

a[low] = temp;

return low;

}

}

　4、分析

　　快速排序是不稳定的排序。

　　快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

　　当n较大时使用快排比较好，当序列基本有序时用快排反而不好。

四、归并排序

　　1、基本思想:归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 //稳定

4 public class 归并排序 {

5 public static void main(String[] args) {

6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};

7 System.out.println("排序之前：");

8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

9 System.out.print(a[i]+" ");

10 }

11 //归并排序

12 mergeSort(a,0,a.length-1);

13 System.out.println();

14 System.out.println("排序之后：");

15 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

16 System.out.print(a[i]+" ");

17 }

18 }

19

20 private static void mergeSort(int[] a, int left, int right) {

21 if(left<right){

22 int middle = (left+right)/2;

23 //对左边进行递归

24 mergeSort(a, left, middle);

25 //对右边进行递归

26 mergeSort(a, middle+1, right);

27 //合并

28 merge(a,left,middle,right);

29 }

30 }

31

32 private static void merge(int[] a, int left, int middle, int right) {

33 int[] tmpArr = new int[a.length];

34 int mid = middle+1; //右边的起始位置

35 int tmp = left;

36 int third = left;

37 while(left<=middle && mid<=right){

38 //从两个数组中选取较小的数放入中间数组

39 if(a[left]<=a[mid]){

40 tmpArr[third++] = a[left++];

41 }else{

42 tmpArr[third++] = a[mid++];

43 }

44 }

45 //将剩余的部分放入中间数组

46 while(left<=middle){

47 tmpArr[third++] = a[left++];

48 }

49 while(mid<=right){

50 tmpArr[third++] = a[mid++];

51 }

52 //将中间数组复制回原数组

53 while(tmp<=right){

54 a[tmp] = tmpArr[tmp++];

55 }

56 }

57 }

4、分析

　　归并排序是稳定的排序方法。

　　归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。

　　速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。

五、基数排序

　　1、基本思想：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。

　　2、实例

3、java实现

1 package com.sort;

2

3 import java.util.ArrayList;

4 import java.util.List;

5 //稳定

6 public class 基数排序 {

7 public static void main(String[] args) {

8 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1};

9 System.out.println("排序之前：");

10 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

11 System.out.print(a[i]+" ");

12 }

13 //基数排序

14 sort(a);

15 System.out.println();

16 System.out.println("排序之后：");

17 for (int i = 0; i < a.length; i++) {

18 System.out.print(a[i]+" ");

19 }

20 }

21

22 private static void sort(int[] array) {

23 //找到最大数，确定要排序几趟

24 int max = 0;

25 for (int i = 0; i < array.length; i++) {

26 if(max<array[i]){

27 max = array[i];

28 }

29 }

30 //判断位数

31 int times = 0;

32 while(max>0){

33 max = max/10;

34 times++;

35 }

36 //建立十个队列

37 List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();

38 for (int i = 0; i < 10; i++) {

39 ArrayList queue1 = new ArrayList();

40 queue.add(queue1);

41 }

42 //进行times次分配和收集

43 for (int i = 0; i < times; i++) {

44 //分配

45 for (int j = 0; j < array.length; j++) {

46 int x = array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i);

47 ArrayList queue2 = queue.get(x);

48 queue2.add(array[j]);

49 queue.set(x,queue2);

50 }

51 //收集

52 int count = 0;

53 for (int j = 0; j < 10; j++) {

54 while(queue.get(j).size()>0){

55 ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(j);

56 array[count] = queue3.get(0);

57 queue3.remove(0);

58 count++;

59 }

60 }

61 }

62 }

63 }

4、分析

　　基数排序是稳定的排序算法。

　　基数排序的时间复杂度为O(d(n+r)),d为位数，r为基数。

总结：

一、稳定性:

　 稳定：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序

　　不稳定：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

二、平均时间复杂度

　　O(n^2):直接插入排序，简单选择排序，冒泡排序。

　　在数据规模较小时（9W内），直接插入排序，简单选择排序差不多。当数据较大时，冒泡排序算法的时间代价最高。性能为O(n^2)的算法基本上是相邻元素进行比较，基本上都是稳定的。

　　O(nlogn):快速排序，归并排序，希尔排序，堆排序。

　　其中，快排是最好的， 其次是归并和希尔，堆排序在数据量很大时效果明显。

三、排序算法的选择

　　1.数据规模较小

　　（1）待排序列基本序的情况下，可以选择直接插入排序；

　　（2）对稳定性不作要求宜用简单选择排序，对稳定性有要求宜用插入或冒泡

　　2.数据规模不是很大

　　（1）完全可以用内存空间，序列杂乱无序，对稳定性没有要求，快速排序，此时要付出log（N）的额外空间。

　　（2）序列本身可能有序，对稳定性有要求，空间允许下，宜用归并排序

　　3.数据规模很大

　　（1）对稳定性有求，则可考虑归并排序。

　　（2）对稳定性没要求，宜用堆排序

　　4.序列初始基本有序（正序），宜用直接插入，冒泡

八、c语言快速排序算法的目的？

快速排序尤其适用于对大数据的排序，它的高速和高效无愧于“快速”两个字。虽然说它是“最常用”的，可对于初学者而言，用它的人却非常少。因为虽然很快，但它也是逻辑最复杂、最难理解的算法，因为快速排序要用到递归和函数调用。

快速排序所采用的思想是分治的思想。所谓分治，就是指以一个数为基准，将序列中的其他数往它两边“扔”。以从小到大排序为例，比它小的都“扔”到它的左边，比它大的都“扔”到它的右边，然后左右两边再分别重复这个操作，不停地分，直至分到每一个分区的基准数的左边或者右边都只剩一个数为止。这时排序也就完成了

九、Java数组排序：快速掌握数组排序算法及实例

Java中数组排序是编程中常见的操作之一，掌握数组排序算法对于提高代码效率至关重要。本文将为您介绍Java中常用的数组排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等，并通过实例演示每种算法的具体实现方法。

冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，依次比较相邻的两个元素，若顺序不对则交换它们。通过多次的遍历，最大（或最小）的元素逐渐“浮”到数列的顶端。

选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

插入排序

插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

快速排序

快速排序是一种分治的排序算法，它将原始的数据集合分成较小的集合，在较小的集合中重新排列。快速排序算法在处理大数据集合时表现优异。

通过本文的学习，相信您已经对Java数组排序算法有了更深入的理解，能够在实际编程中灵活应用。感谢您的阅读，希望本文能够帮助您更好地掌握Java数组排序，提高编程效率。

十、Java快速排序算法实现与优化

什么是快速排序

快速排序是一种高效的排序算法，它的核心思想是通过将待排序的序列分割成较小的子序列进行递归排序，最终得到整体有序的序列。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，是一种常用的排序算法。

Java中的快速排序实现

在Java中，我们可以通过递归实现快速排序算法。下面是使用Java代码实现快速排序的演示：

    public static void quickSort(int[] array, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int pivot = partition(array, low, high);
            quickSort(array, low, pivot - 1);
            quickSort(array, pivot + 1, high);
        }
    }

    private static int partition(int[] array, int low, int high) {
        int pivot = array[high];
        int i = low - 1;
        for (int j = low; j < high; j++) {
            if (array[j] < pivot) {
                i++;
                int temp = array[i];
                array[i] = array[j];
                array[j] = temp;
            }
        }
        int temp = array[i + 1];
        array[i + 1] = array[high];
        array[high] = temp;
        return i + 1;
    }
    

优化快速排序算法

虽然快速排序是一种高效的排序算法，但在某些情况下，它可能会导致递归栈溢出或性能下降。为了解决这些问题，我们可以采取一些优化措施，例如：

• 随机选择基准元素：选择一个随机位置的元素作为基准元素，可以降低最坏情况下的发生概率。
• 插入排序优化：当待排序的子序列长度较小时，可以使用插入排序替代递归排序，提高效率。
• 三数取中法选择基准元素：选择子序列中的第一个、中间和最后一个元素中的中值作为基准元素，减少最坏情况的概率。

总结

快速排序是一种高效的排序算法，在Java中可以通过递归实现。为了提高性能和避免一些问题，我们可以通过优化措施来改进快速排序算法。希望本文对你理解和实现快速排序有所帮助。

感谢你阅读本文，如果对你有所帮助，请点赞和分享。

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