排序算法(冒泡,选择,快速)Java 实现

本文介绍了几种常见的排序算法,包括冒泡排序、选择排序及快速排序,并详细展示了两种快速排序的不同实现方式。此外,还提供了获取数组最大值的方法及二分查找法的具体实现。

冒泡 排序:

public static void Bubblesort(int [] a)

{
for(int x=0;x<=a.length-1;x++)
{
for(int y=0;y<a.length-1-x;y++)
{
swapArrayAsc(a,y,y+1);
}
}

}

选择排序:

public static void SelectorSort(int [] a)
{
for(int x=0;x<=a.length-1;x++)
{
for(int y=x+1;y<=a.length-1;y++)
{
swapArrayAsc(a,x,y);
}
}

}

快速排序(While):

public static void quickSort(int[] a, int l, int r) {
int i = l, j = r, x = a[l];
if (l < r) {
while (i < j) {
while (i < j && a[j] >= x)//前面虽然while里判断过,但while最后还有个j--,j--之后可能会出现i=j的情况,所以if不能去掉。
j--;
if (i < j) {
a[i] = a[j];
// i++;
}
while (i < j && a[i] < x)
i++;
if (i < j) {
a[j] = a[i];
// j--;
}
}
a[i] = x;
if( i-l >1 )
quickSort(a, l, i - 1);
if( r-i >1 )
quickSort(a, i + 1, r);


}
}

快速排序(for)

 private static void QuickSort(int[] array,int start,int end) 
  { 
      if(start<end) 
      { 
          int key=array[start];//初始化保存基元  
          int i=start,j;//初始化i,j  
          for(j=start+1;j<=end;j++) 
          { 
              if(array[j]<key)//如果此处元素小于基元,则把此元素和i+1处元素交换,并将i加1,如大于或等于基元则继续循环  
              { 
                  int temp=array[j]; 
                  array[j]=array[i+1]; 
                  array[i+1]=temp; 
                  i++; 
              } 
                
          } 
          array[start]=array[i];//交换i处元素和基元  
          array[i]=key; 
          QuickSort(array, start, i-1);//递归调用  
          QuickSort(array, i+1, end); 
            
      } 
        
  } 


打印以及交换:

public static void printArray(int [] a)
{
System.out.print("[");
for(int i=0;i<=a.length-1;i++)
{
if(i!=a.length-1)
System.out.print(a[i]+",");
else System.out.print(a[i]+"]");
}
}
public static void swapArrayAsc(int [] a, int x,int y)//,boolean sortFlag)
{
if(a[x]>a[y])
{
int temp=a[x];
a[x]=a[y];
a[y]=temp;
}
}


-----------------------------------------------======================================---------------------------------------------------------------------

取最值

public static int getMaxArray(int [] a)
{
int max=0;
for(int x=0;x<=a.length-1;x++)
{
if (a[x]>a[max])
{
max=x;
}
}
return a[max];
}
public static int getMaxArray2(int [] a)
{
int max=a[0];
for(int x=0;x<=a.length-1;x++)
{
if (a[x]>max)
{
max=a[x];
}
}
return max;
}


二分查找法:

public static int halfSearchGetIndex(int [] a,int key)
{
int  min=0,max=a.length-1,mid=(min+max)/2;
while(a[mid]!=key)
{

if(a[mid]<key)
{
max=mid-1;
}
else if(a[mid]>key)
{
min=mid+1;
}
if(max<min)
return -1;
mid=(min+max)/2;
}
return mid;

}
public static int halfSearchGetIndex2(int [] a,int key)
{
int min=0,max=a.length-1,mid=(min+max)/2;
while(min<=max)
{
mid=(min+max)/2;
if(a[mid]<key)
{
max=mid-1;
}
else if(a[mid]>key)
{
min=mid+1;
}
else return mid;
}
return -1;
}

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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