黑马程序员---Java中常见的排序

本文介绍了Java中常用的五种排序算法:冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序和归并排序。每种算法都提供了详细的步骤说明及其实现代码。
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Java中常见的排序方法有:冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序,甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。
1、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,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。
/**  
* 冒泡法排序<br/>  
* <li>比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。</li>  
* <li>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。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。</li>  
* <li>针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。</li>  
* <li>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。</li>  
* @param numbers  
*            需要排序的整型数组  
*/  
public static void bubbleSort(int[] numbers) {   
    int temp; // 记录临时中间值   
    int size = numbers.length; // 数组大小   
    for (int i = 0; i < size - 1; i++) {   
        for (int j = i + 1; j < size; j++) {   
            if (numbers < numbers[j]) { // 交换两数的位置   
                temp = numbers;   
                numbers = numbers[j];   
                numbers[j] = temp;   
            }   
        }   
    }   
}  


2、快速排序
快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。
/**  
* 快速排序<br/>  
* <ul>  
* <li>从数列中挑出一个元素,称为“基准”</li>  
* <li>重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分割之后,  
* 该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。</li>  
* <li>递归地把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。</li>  
* </ul>  
*   
* @param numbers  
* @param start  
* @param end  
*/  
public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) {   
    if (start < end) {   
        int base = numbers[start]; // 选定的基准值(第一个数值作为基准值)   
        int temp; // 记录临时中间值   
        int i = start, j = end;   
        do {   
            while ((numbers < base) && (i < end))   
                i++;   
            while ((numbers[j] > base) && (j > start))   
                j--;   
            if (i <= j) {   
                temp = numbers;   
                numbers = numbers[j];   
                numbers[j] = temp;   
                i++;   
                j--;   
            }   
        } while (i <= j);   
        if (start < j)   
            quickSort(numbers, start, j);   
        if (end > i)   
            quickSort(numbers, i, end);   
    }   
}  

3、选择排序
选择排序是一种简单直观的排序方法,每次寻找序列中的最小值,然后放在最末尾的位置。
/**  
* 选择排序<br/>  
* <li>在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置</li>  
* <li>再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾。</li>  
* <li>以此类推,直到所有元素均排序完毕。</li>  
*   
* @param numbers  
*/  
public static void selectSort(int[] numbers) {   
    int size = numbers.length, temp;   
    for (int i = 0; i < size; i++) {   
        int k = i;   
        for (int j = size - 1; j >i; j--)  {   
            if (numbers[j] < numbers[k])  k = j;   
        }   
        temp = numbers;   
        numbers = numbers[k];   
        numbers[k] = temp;   
    }   
}  


4、插入排序
插入排序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。其具体步骤参见代码及注释。
/**  
* 插入排序<br/>  
* <ul>  
* <li>从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序</li>  
* <li>取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描</li>  
* <li>如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置</li>  
* <li>重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置</li>  
* <li>将新元素插入到该位置中</li>  
* <li>重复步骤2</li>  
* </ul>  
* @param numbers  
*/  
public static void insertSort(int[] numbers) {   
    int size = numbers.length, temp, j;   
    for(int i=1; i<size; i++) {   
        temp = numbers;   
        for(j = i; j > 0 && temp < numbers[j-1]; j--)   
            numbers[j] = numbers[j-1];   
        numbers[j] = temp;   
    }   
}  


5、归并排序
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,归并是指将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。参考代码如下:
/**  
* 归并排序<br/>  
* <ul>  
* <li>申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列</li>  
* <li>设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置</li>  
* <li>比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置</li>  
* <li>重复步骤3直到某一指针达到序列尾</li>  
* <li>将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾</li>  
* </ul>  
* @param numbers  
*/  
public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {   
    int t = 1;// 每组元素个数   
    int size = right - left + 1;   
    while (t < size) {   
        int s = t;// 本次循环每组元素个数   
        t = 2 * s;   
        int i = left;   
        while (i + (t - 1) < size) {   
            merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));   
            i += t;   
        }   
        if (i + (s - 1) < right)   
            merge(numbers, i, i + (s - 1), right);   
    }   
}   


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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