数组
相同数据类型的元素组成的集合我们称之为数组
数组中能够存储元素的数量最大值我们称之为该数组的长度
数组声明后该数组的长度不可修改
数组声明后没有赋值的index位置上赋值为该数组数据类型的初始值(默值)
public void test01() {
// 注意[]中的5代表长度而非元素的值
int[] arr0 = new int[5];
// 注意{}中的5代表元素的值而非长度
int[] arr1 = new int[]{5};
int[] arr2 = {5};
}
1.一维数组的声明和初始化
int num =;//声明
num=10;//初始化
int id =1001;//声明+初始化
int[] ids //声明
//静态初始化
ids =new int []{1001,1002,1003};
//动态初始化
String [] names = new String [5];
2.
names [0]=“小明”;
names [1]=“小六”;
names [2]=“小王”;
3.如何获取数组长度
System.out.println(names.length);
//数组的复制
String[] arr =new String[]{"ww","ee","tt","aa"}
String [] arr1=new String [arr.length];
for(int i=0;i<arr.length;i++){
arr1[i]=arr[i]
}
//数组的反转
for(int i = 0;i < arr. length / 2;i++)i //注意奇数的时候余1 要不要考虑i<=arr.length
string temp = arr[i];
arr[i]= arr[arr.length - i -1]; //数组的最后一个元素是 arr.length-i-1
arr[arr.length - i -1]= temp;
}
Arrays.toString();
Arrays.copyOf();
System.arraycopy
注:截取和存放的时候别越界
Arrays.sort();
排序
合并数组
public void test18() {
int[] arr0 = {0, 2};
int[] arr1 = {1, 3, 5, 7, 9};
// 按照下标相同的位置依次将以上两个数组中的元素插入新的数组
// 思路:
// 1、声明一个新的数组长度为两个数组长度的和
// 2、将第一个数组循环赋值给新数组 注意:下标规律为2n
// 3、讲第二个数组循环赋值给新数组 注意:下标规律为2n+1 第二个数组长度如果与第一个数组长度不一致的时候怎么办
// 4、当第一个数组复制完成之后第二个数组依次赋值即可
int[] arr2 = new int[arr0.length + arr1.length];
// 循环次数问两个中长度最大的那个长度
int max = arr1.length > arr0.length ? arr1.length : arr0.length;
// 循环次数问两个中长度最小的那个长度
int min = arr1.length < arr0.length ? arr1.length : arr0.length;
// 返回长度最长的你那个数组
int[] maxArray = arr0.length > arr1.length ? arr0 : arr1;
for (int i = 0; i < max; i++) {
// 获取第一个数组的元素
// int a = arr0[i];
// 获取第一个数组相同下标位置上的元素
// int b = arr1[i];
// 依次赋值
if (i < min) {
arr2[2 * i] = arr0[i];
arr2[2 * i + 1] = arr1[i];
} else {
arr2[i + min] = maxArray[i];
}
}
System.out.println(Arrays.toString(arr2));
}
}
加强for循环
foreach
最大值
最小值
把最小值放后面
把最大值放后面
把最大值放前面
//排序算法
//十大内部排序算法
选择排序:
直接选择、堆排序
交换排序:
冒泡排序、快速排序
插入排序:
直接插入排序、折半插入排序、shell 排序
归并排序
桶式排序
基数排序
算法的五大特征:
输入( Input) 有0个或多个输入数据,这些输入必须有清楚的描述和定义
输出( Output ) 至少有1个或多个输出结果,不可以没有输出结果
有穷性(有限性, Finiteness ) 算法在有限的步骤之后会目动结束而不会无限循环,
并且每一一个步骤可以在可接受的时间内完成
确定性(明确!性, Definiteness ) 算法中的每一步都有 确定的含义,不会出现=义性
可行性(有效性, Effectiveness)| 算法的每一步都是清楚 且可行的,能让用户用纸笔计算而求出答案
说明:满足确定性的算法也称为:确定性算法。现在人们也关注更广泛的概念,例如
考虑各种非确定性的算法,如并行算法、概率算法等。另外,人们也关注并不要求终
止的计算描述,这种描述有时被称为过程(procedure)。