- 博客(7)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 法入门排序算法：快速排序
快速排序是一种基于分治策略的高效排序算法，由Tony Hoare于1959年提出。其核心思想是通过选取基准元素将数组分为两个子数组（小于基准和大于基准），然后递归排序。Java实现展示了标准快速排序、随机化选择基准和三数取中法等优化策略。该算法平均时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度O(log n)，但不稳定。虽然最坏情况下性能为O(n²)，但通过优化可避免。快速排序广泛应用于编程语言库、数据库系统等领域，并衍生出双轴排序、三路快排等变体，是实际应用中最快的通用排序算法之一。
2025-09-05 15:49:52
1239
原创 算法入门排序算法：归并排序
归并排序是一种采用分治策略的高效排序算法，其核心思想是将数组递归分解为单元素子数组后再有序合并。Java实现包含递归和迭代两种版本，递归版本通过分解-排序-合并三步骤实现，而迭代版本采用自底向上的方式逐步扩大子数组规模。代码还展示了并行化处理和性能测试方法，体现了该算法在最坏情况下仍保持O(n log n)时间复杂度的优势。归并排序的稳定性使其成为处理大规模数据的可靠选择。
2025-09-02 09:49:01
1601
原创 算法入门排序算法：希尔排序
希尔排序是一种改进的插入排序算法，由Donald Shell在1959年提出。它通过将数组按增量序列分组并进行多次插入排序来实现优化。本文详细介绍了希尔排序的工作原理，包括增量序列的选择和分组排序过程，并提供了三种不同增量序列（希尔原始序列、Knuth序列和Sedgewick序列）的Java实现代码。代码中包含了详细的注释和分组可视化功能，便于理解算法执行过程。文章还通过性能测试比较了不同增量序列的排序效率，展示了希尔排序作为首个突破O(n²)时间复杂度排序算法的独特优势。
2025-09-01 09:52:29
1155
原创 算法入门排序算法：堆排序
堆排序是一种基于二叉堆的高效排序算法，时间复杂度为O(n log n)。其核心步骤包括构建最大堆和反复提取堆顶元素进行排序。Java实现通过buildMaxHeap()构建堆结构，maxHeapify()调整堆属性，逐步交换堆顶元素完成排序。算法还支持最小堆版本，通过类似逻辑实现升序排列。堆排序结合了原地排序和稳定时间复杂度的优点，适合处理大规模数据。示例代码包含详细注释和可视化输出，便于理解堆调整过程。
2025-08-27 10:42:01
719
原创 算法入门排序算法：冒泡排序
冒泡排序是最基础的排序算法之一，通过相邻元素比较和交换将最大元素逐步"沉底"。本文详细介绍了冒泡排序的工作原理，提供了Java实现代码（包括基础版和优化版），并分析了算法的时间复杂度（最好O(n)、最坏O(n²)）、空间复杂度(O(1))和稳定性。虽然效率不高，但冒泡排序简单易懂，适用于教学和小规模数据排序。优化版本通过提前退出机制可提升部分有序数组的排序效率。文章强调了该算法在算法学习中的基础地位，以及理解简单算法对掌握更复杂算法的重要性。
2025-08-20 09:51:04
660
原创 算法入门排序算法：选择排序
摘要：选择排序是一种简单直观的排序算法，通过不断在未排序部分查找最小元素并与边界元素交换来实现排序。本文详细介绍了其工作原理、Java实现代码（含注释）、时间复杂度分析（O(n²)）及优缺点。虽然效率不高，但选择排序在小规模数据、内存受限环境及教学场景中仍有应用价值。文章还比较了其与高级排序算法的差异，强调理解选择排序对掌握基础算法思想的重要性。
2025-08-19 18:09:46
563
原创 算法入门排序算法：插入排序
本文介绍了插入排序算法的工作原理、Java实现及性能分析。插入排序通过将未排序元素逐个插入已排序部分的正确位置来工作，适合小规模或基本有序的数据。其时间复杂度最坏O(n²)，最好O(n)，空间复杂度O(1)。文章提供了详细注释的Java代码实现，分析了插入排序的优缺点，并指出其在实际应用中的场景，如小数据排序、链表排序等。尽管效率不如高级算法，插入排序因其简单性和特定场景下的高效性，仍是重要的基础排序算法。
2025-08-18 08:28:45
1487
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人