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💖 系列专栏:数据结构与算法
🌠 首发时间:2022年11月21日
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简单排序
在我们的程序中,排序是非常常见的一种需求,提供一些数据元素,把这些数据元素按照一定的规则进行排序。比 如查询一些订单,按照订单的日期进行排序;再比如查询一些商品,按照商品的价格进行排序等等
在 Java 的开发工具包 jdk 中,已经给我们提供了很多数据结构与算法的实现,比如 List、Set、Map、Math 等等,它们都是以 API 的方式提供,这种方式的好处在于一次编写,多处使用。我们借鉴 jdk 的方式,也把算法封装到某个类中,所以,在我们写 Java 代码之前,就需要先进行 API 的设计,设计好之后,再对这些 API 进行实现
比如我们先设计一套 API 如下:
| 类名 | ArrayList |
|---|---|
| 构造方法 | ArrayList():创建 ArrayList 对象 |
| 成员方法 | boolean add(E e):向集合中添加元素 |
| 成员方法 | E remove(int index):从集合中删除指定的元素 |
Comparable接口
Java 提供了一个接口 Comparable 用来定义排序的规则,有 Java 基础的小伙伴对这个常见的接口应该不陌生,这里我们以案例的形式对 Comparable 接口做一个简单的介绍
需求:
- 定义一个学生类 Student,具有年龄 age 和姓名 userName 两个属性,并通过 Comparable 接口提供比较规则
- 定义测试类 Test,在测试类 Test 中定义测试方法
Comparable getMax(Comparable c1,Comparable c2)完成测试
-
Student类
public class Student implements Comparable<Student> { private String userName; private int age; public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public int getAge() { return age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } @Override public String toString() { return "Student{" + "userName='" + userName + '\'' + ", age=" + age + '}'; } //定义比较规则 @Override public int compareTo(Student o) { return this.getAge() - o.getAge(); } } -
test类
public class test { public static void main(String[] args) { Student s1 = new Student(); s1.setUserName("张三"); s1.setAge(20); Student s2 = new Student(); s2.setUserName("李四"); s2.setAge(21); Comparable max = getMax(s1, s2); System.out.println("max=" + max); } //测试方法,获取两个元素中的较大值 public static Comparable getMax(Comparable c1, Comparable c2) { int cmp = c1.compareTo(c2); if (cmp >= 0) { return c1; } else { return c2; } } } -
运行结果
二、冒泡排序
冒泡排序(Bubble Sort),是计算机科学领域一种比较简单的排序算法
我们的需求是:
- 排序前:{ 4, 3, 5, 6, 2, 1 }
- 排序后:{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 }
排序原理:
-
- 比较相邻的元素,如果前一个元素比后一个元素大,就交换这两个元素的位置
-
- 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对元素到结尾的最后一对元素,最终最后位置的元素就是最大值
< 冒泡排序 API 设计 >
| 类名 | Bubble |
|---|---|
| 构造方法 | Bubble() :创建 Bubble 对象 |
| 成员方法 | public static void sort(Comparable[] c) :对数组内的元素进行排序 |
| 成员方法 | private static boolean greater(Comparable c1, Comparable c2) : 判断 c1 是否大于 c2 |
| 成员方法 | private static void exch(Comparable[] c, int i, int j) :交换 c 数组中,索引 i 和索引 j 处的值 |
< 冒泡排序代码实现 >
-
Bubble类
public class Bubble { //对数组 C 中的元素进行排序 public static void sort(Comparable[] c) { for (int i = c.length - 1; i > 0; --i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (greater(c[j], c[j + 1])) { exch(c, j, j + 1); } } } } //比较 c1 元素是否大于 c2 元素 private static boolean greater(Comparable c1, Comparable c2) { return c1.compareTo(c2) > 0; } //数组中索引为 i 和索引为 j 的元素互换位置 private static void exch(Comparable[] c, int i, int j) { Comparable temp = c[i]; c[i] = c[j]; c[j] = temp; } } -
test类
import java.util.Arrays; public class test { public static void main(String[] args) { Integer[] a = {4, 5, 6, 3, 2, 1}; Bubble.sort(a); System.out.println(Arrays.toString(a)); } } -
运行结果
< 冒泡排序时间复杂度分析 >
冒泡排序中使用了双层 for 循环,其中内层循环的循环体是真正完成排序的代码,所以,我们在分析其时间复杂度时,主要分析一下内层循环体的执行次数即可
在最坏的情况下,也就是假如要排序的元素顺序为 { 6, 5, 4, 3, 2, 1 } 时,此时
元素比较的次数为:
元素交换的次数为:
所以总的执行次数为:
按照大 O 推导法则,保留函数中的最高阶项,那么最终冒泡排序的时间复杂度为
三、选择排序
选择排序是一种更加简单直观的排序方法
我们的需求是:
- 排序前:{ 4, 3, 5, 6, 2, 1 }
- 排序后:{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 }
排序原理:
- 每一次遍历的过程中,都假定第一个索引处的元素是最小值,和其他索引处的值依次进行比较,如果当前索引处的值大于其他索引处的值,则假定其他某个所以处的值为最小值,最后可以找到最小值所在的索引
- 交换第一个索引处和最小值所在的索引处的值
< 选择排序 API 设计 >
| 类名 | Selection |
|---|---|
| 构造方法 | Selection() :创建 Selection 对象 |
| 成员方法 | public static void sort(Comparable[] c) :对数组内的元素进行排序 |
| 成员方法 | private static boolean greater(Comparable c1, Comparable c2) : 判断 c1 是否大于 c2 |
| 成员方法 | private static void exch(Comparable[] c, int i, int j) :交换 c 数组中,索引 i 和索引 j 处的值 |
< 选择排序代码实现 >
- Selection类
public class Selection { //对数组 C 中的元素进行排序 public static void sort(Comparable[] c) { for (int i = 0; i < c.length - 1; ++i) { //假定本次遍历,最小值所在的索引是 i int minIndex = i; for (int j = i + 1; j < c.length; ++j) { if (greater(c[minIndex], c[j])) { //交换最小值所在的索引 minIndex = j; } } //交换 i 索引处和 minIndex 索引处的值 exch(c, i, minIndex); } } //比较 c1 元素是否大于 c2 元素 private static boolean greater(Comparable c1, Comparable c2) { return c1.compareTo(c2) > 0; } //数组中索引为 i 和索引为 j 的元素互换位置 private static void exch(Comparable[] c, int i, int j) { Comparable temp = c[i]; c[i] = c[j]; c[j] = temp; } } - test类
import java.util.Arrays; public class test { public static void main(String[] args) { Integer[] a = {4, 5, 6, 3, 2, 1}; Selection.sort(a); System.out.println(Arrays.toString(a)); } } - 运算结果
< 选择排序时间复杂度分析 >
选择排序使用了双层 for 循环,其中外层循环完成了数据交换,内层循环完成了数据比较,所以我们分别统计数据交换和数据比较次数
在最坏的情况下,也就是假如要排序的元素顺序为 { 6, 5, 4, 3, 2, 1 } 时,此时
元素比较的次数为:
元素交换的次数为:
所以总的执行次数为:
按照大 O 推导法则,保留函数中的最高阶项,那么最终选择排序的时间复杂度为
五、插入排序
插入排序(Insertion sort)是一种简单直观且稳定的排序算法
插入排序的工作方式非常像人们排序手上的扑克牌一样。开始时,我们的左手为空并且桌子上的牌面朝下。然后,我们每次从桌子上拿走一张牌并将它插入左手中正确的位置,为了找到一张牌的正确位置,我们从左到右将它与已在手中的每张牌进行比较
我们的需求是:
- 排序前:{ 4, 3, 5, 6, 2, 1 }
- 排序后:{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 }
排序原理:
- 把所有的元素分为两组,已经排序的未排序的
- 找到未排序的组中的第一个元素,向已经排序的组中进行插入
- 倒序遍历已经排序的元素,依次和待插入的元素进行比较,直到找到一个元素小于等于待插入元素,那么就把待插入元素放到这个位置,其他的元素向后移动一位
< 插入排序 API 设计 >
| 类名 | Insertion |
|---|---|
| 构造方法 | Insertion() :创建 Insertion 对象 |
| 成员方法 | public static void sort(Comparable[] c) :对数组内的元素进行排序 |
| 成员方法 | private static boolean greater(Comparable c1, Comparable c2) : 判断 c1 是否大于 c2 |
| 成员方法 | private static void exch(Comparable[] c, int i, int j) :交换 c 数组中,索引 i 和索引 j 处的值 |
< 插入排序代码实现 >
-
Insertion类
public class Insertion { //对数组 C 中的元素进行排序 public static void sort(Comparable[] c) { for (int i = 1; i < c.length; ++i) { //当前元素为 c[i],依次和 i 前面的元素比较,找到一个小于等于 c[i]的元素 for (int j = i; j > 0; --j) { if (greater(c[j - 1], c[j])) { //交换元素 exch(c, j - 1, j); } else { //找到了该元素,结束循环 break; } } } } //比较 c1 元素是否大于 c2 元素 private static boolean greater(Comparable c1, Comparable c2) { return c1.compareTo(c2) > 0; } //数组中索引为 i 和索引为 j 的元素互换位置 private static void exch(Comparable[] c, int i, int j) { Comparable temp = c[i]; c[i] = c[j]; c[j] = temp; } } -
test类
import java.util.Arrays; public class test { public static void main(String[] args) { Integer[] a = {4, 5, 6, 3, 2, 1}; Insertion.sort(a); System.out.println(Arrays.toString(a)); } } -
运行结果
< 插入排序时间复杂度分析 >
插入排序使用了双层 for 循环,其中内层循环的循环体是真正完成排序的代码,所以,我们主要分析一下内层循环体的执行次数即可
在最坏的情况下,也就是假如要排序的元素顺序为 { 6, 5, 4, 3, 2, 1 } 时,此时
元素比较的次数为:
元素交换的次数为:
所以总的执行次数为:
按照大 O 推导法则,保留函数中的最高阶项,那么最终选择排序的时间复杂度为
简单排序的介绍到这里就结束了,继续加油吧