常见的排序算法

经典排序算法详解
本文深入解析六种常见的排序算法:插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序和希尔排序。详细介绍了每种算法的工作原理、步骤及其实现代码,适合初学者理解和掌握。

以下常见排序算法的定义
1.插入排序:插入排序基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入排序的基本思想是:每步将一个待排序的纪录,按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上,直到全部插入完为止。
2.选择排序:选择排序(Selectionsort)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,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
3.冒泡排序:冒泡排序(BubbleSort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。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大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
4.快速排序:快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是: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都要小,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。
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,该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
6.希尔排序:希尔排序(ShellSort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。


一、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   
 *  比较相邻的元素。如果第一个比第二个小,就交换他们两个。 
 *  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小的数。   
 *  针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。  
 *  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。 
 * @param numbers  
 *  需要排序的整型数组  
 */  
public static void bubbleSort01(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[i] < numbers[j]) { // 交换两数的位置   

                temp = numbers[i];   
                numbers[i] = numbers[j];   
                numbers[j] = temp;   
            }   
        }   
    }   
}


二、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 
 * 从数列中挑出一个元素,称为“基准”  
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。  
 *  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。  
 * @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[i] < base) && (i < end))   
                i++;   
            while ((numbers[j] > base) && (j > start))   
                j--;   
            if (i <= j) {   
                temp = numbers[i];   
                numbers[i] = numbers[j];   
                numbers[j] = temp;   
                i++;   
                j--;   
            }   
        } while (i <= j);   
        if (start < j)   
            quickSort(numbers, start, j);   
        if (end > i)   
            quickSort(numbers, i, end);   
    }   
}  


三、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
 * 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  
 * 再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列起始位置。  
 * 以此类推,直到所有元素均排序完毕。  
 * @param numbers  
 */  
public static void selectSort(int[] numbers) {   
    int size = numbers.length;
   int 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[i];   
        numbers[i] = numbers[k];   
        numbers[k] = temp;   
    }   
} 


四、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  
 *  从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序 
 *  取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描  
 *  如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置   
 *  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   
 *  将新元素插入到该位置中   
 *  重复步骤2    
 * @param numbers  
 */  
public static void insertSort(int[] numbers) {   
    int size = numbers.length, temp, j;   
    for(int i=1; i<size; i++) {   
        temp = numbers[i];   
        for(j = i; j > 0 && temp < numbers[j-1]; j--)   
            numbers[j] = numbers[j-1];   
        numbers[j] = temp;   
    }   
}  


五、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。

/**  
 * 归并排序   
 *  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 
 *  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   
 *  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 
 *  重复步骤3直到某一指针达到序列尾   
 *  将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾  
 * @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);   
    }   
}  
/**  
 * 归并算法实现  
 *   
 * @param data  
 * @param p  
 * @param q  
 * @param r  
 */  
private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {   
    int[] B = new int[data.length];   
    int s = p;   
    int t = q + 1;   
    int k = p;   
    while (s <= q && t <= r) {   
        if (data[s] <= data[t]) {   
            B[k] = data[s];   
            s++;   
        } else {   
            B[k] = data[t];   
            t++;   
        }   
        k++;   
    }   
    if (s == q + 1)   
        B[k++] = data[t++];   
    else  
        B[k++] = data[s++];   
    for (int i = p; i <= r; i++)   
        data[i] = B[i];   
}  
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值