数据结构之九大排序(JAVA)


最近面临实习面试,由于自己准备投开发岗,据了解在面试中对于数据结构的考察是很重要的,其中对于查找、排序的算法考察尤为重要,所以又重回当年学习的数据结构好好复习。

参考:《数据结构》 严蔚敏版、《考研数据结构》及各排序总结博客,整理出适合自己的排序总结以供参考

http://www.open-open.com/lib/view/open1453126714683.html
http://www.cnblogs.com/leeplogs/p/5863846.html
http://blog.youkuaiyun.com/cold702/article/details/7979332
http://blog.youkuaiyun.com/zgrjkflmkyc/article/details/11639091
http://blog.youkuaiyun.com/whuslei/article/details/6442755


排序基本概念


分类

  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

排序图
其中快排的空间复杂度应该是log2 n


稳定性

排序前:if Ai==Aj && i<j
排序后:Ai仍在Aj之前
 //稳定:冒泡排序、直接插入排序、二分法插入排序,归并排序和基数排序
 //不稳定:简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序

从稳定性来看,所有时间复杂度为O(n^2)的简单排序和基数排序都是稳定的。而快排、堆排、希尔排序等时间性能较好的排序都是不稳定的。(一般来说,排序过程中的“比较”是在“相邻两个记录关键字”间进行的排序都是稳定的)
(有个猜测,方便记忆:一般来说,若存在不相邻元素间交换,则很可能是不稳定的排序。)


性能

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。

排序算法选择

1.数据规模较小

(1)待排序列基本有序的情况下,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


各排序详细介绍


插入排序

####1、直接插入排序####
针对一个已排好序的序列,将待排数据插入到该序列中的合适位置,插入完成后序列依然有序。

排序算法
(1)从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序,
(2)取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,
(3)如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置,
(4)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,
(5)将新元素插入到下一位置中,
(6)重复步骤2;

稳定性
在插入排序中,K1是已排序部分中的元素,当K2和K1比较时,直接插到K1的后面(没有必要插到K1的前面,这样做还需要移动!!),因此,插入排序是稳定的。

复杂度
一般情况下,插入排序的时间复杂度和空间复杂度分别为 O(n2 ) 和 O(1) 。

JAVA实现:

 /**
 * Created by hgx on 2017/3/5.
 * 直接插入排序
 */
 
    public static int[] insertSort(int[] a){
        //从数组第二个元素开始排序
        for(int i=1;i<a.length;i++){
            int temp = a[i];//缓存待排数据
            int j = i-1;   //从右向左在有序区a[0...i-1]中找a[i]的插入位置
            //将大于temp的数据后移
            while (j>=0 && temp<a[j]){
                a[j+1] = a[j--];
                }
            //在j+1处插入待排数据
            a[j+1] = temp;     
        }
        return a;
    }

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