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9-选择排序算法
注意点： 不稳定的排序算法 代码： #include <stdio.h> typedef int bool; #define true 1 #define false 0 void swap(int swap(&a[minIndex], &a[i]); } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6, 9}
14840编辑于 2022-02-25 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-选择排序
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。 * 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。 至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。 * * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
2K30发布于 2021-03-11 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-冒泡排序
/** * 排序算法-冒泡排序 * 冒泡排序（Bubble Sort）算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。 * 冒泡排序算法的思路就是交换排序，通过相邻数据的交换来达到排序的目的。 * 冒泡排序的思路： * （1）对数组中的各数据，依次比较相邻的两个元素的大小。 * （2）如果前面的数据大于后面的数据，就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后，便可将最小的数据排好。 * 冒泡排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行（i = n-1）次的外层循环。 * 每次内部的排序随着步骤的递增，需要排序的数据逐步减少，所以需要 （n - i）次的内层循环，注意：i从1开始 */ import java.util.*; public class BubbleSort ：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("最终排序后的数组：" + Arrays.toString(ints)
1.3K20发布于 2021-03-08 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-快速排序
/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序（Quick Sort）算法和冒泡排序算法类似，都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进，从而具有更高的执行效率。 * 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，过程如下： * （1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 * （3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样将左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。 当左、右两部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。 ：" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
1.3K10发布于 2021-03-17 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-希尔排序
/** * 排序算法-希尔排序 * 冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法，虽然思路比较直观，但是排序的效率比较低。 * 对于大量的数据需要排序时，往往需要寻求其他更为高效的排序算法。 Shell排序算法便是其中一种 * Shell排序算法严格来说基于插入排序的思想，其又称为希尔排序或者缩小增量排序，思路如下： * （1）将有n个元素的数组分成n/2个数字序列，第1个数据和第n/2 * （3）然后，再变为n/4个序列，再次排序。 * （4）不断重复上述过程，随着序列减少最后变为一个，也就完成了整个排序。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组 ：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("排序后的数组：" + Arrays.toString(ints))
99920发布于 2021-03-12 - 来自专栏python读书笔记
《python算法教程》Day9 - 快速排序法快速排序法简介代码展示
这是《python算法教程》第9篇读书笔记，笔记的主要内容为快速排序法。 快速排序法简介 快速排序法运用分治法的方式，将需要排序的序列细分成小序列进行排序。 之后递归调用上述思路，将拆分出来的两个序列分别按照上述思路进行拆分，直到需要排序的序列剩下一个元素。之后将拆分的序列组合起来。 代码展示 以下展示快速排序的两种代码方案。 方案1 #快速排序 import numpy as np def partition(seq): lo=[x for x in seq if x<seq[0]] hi=[x for x return seq lo,pi,hi=partition(seq) return quickSort(lo) + [pi] + quickSort(hi) #生成随机整数序列，用于测试排序算法 ,seq[i+1:len(seq)]) return quickSort(seq[0:i]) +[k]+quickSort(seq[i+1:len(seq)]) #生成随机整数序列，用于测试排序算法
1K100发布于 2018-05-02 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-插入排序
/** * 排序算法-插入排序 * 插入排序（Insertion Sort）算法通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序工作。 * 插入排序算法的思路比较简单，应用比较多。 * 插入排序算法通过比较和插入来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先对数组的前两个数据进行从小到大的排序。 * （2）接着将第3个数据与排好序的两个数据比较，将第3个数据插入合适的位置。 最后，便完成了对原始数组从小到大的排序。 * * 插入排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路简单直观，在数据已有一定顺序的情况下，排序效率较好。但如果数据无规则，则需要移动大量的数据，其排序效率也不高。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
81420发布于 2021-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
Js排序算法_js 排序算法
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。 它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。 快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。 这样，长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分，使得整个排序算法的时间复杂度为O(n2)。 如果需要优化，那么我们希望每次区分的时候都取到中间数。 JavaScript实现五种排序算法 关于快速排序的不稳定性说明 JavaScript实现十大排序算法（附有更好理解的GIF动态图） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
28.4K20编辑于 2022-09-28 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
; 7 //如果前一个比后一个数小,则进行交换,这里借用临时变量temp进行交换 8 if(arr[j]<arr[j+1]) { 9 ： 原理：每一次循环从未排序的数中找出最小的数，然后与已经排好序的数的下一个数进行交换，直到全部记录排序完毕 基本思想：给定数组：int[] arr={里面n个数据}，第一次排序从arr[0]~arr[ --------- 第二趟排序： 原始数据：8 3 7 5 6(2已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据3，8和3交换 排序结果：2 3 8 7 5 6 ----------------------- -------------------------------- 第三趟排序： 原始数据：8 7 5 6(2、3已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据5，5和8交换 排序结果：2 3 5 7 8 6 ; 4 5 /** 6 * 选择排序 7 * @author wydream 8 * 9 */ 10 11 public class SelectSort { 12 13
91210编辑于 2022-05-09 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 希尔排序
---- 案例： 假如有待排序列如下： 8 9 1 7 2 3 5 4 6 0 总共10个数，gap = 10 / 2 = 5，分成5组，并且不是两两相邻的为一组，arr[0]和arr [0 + gap]为一组，arr[1]和arr[1 + gap]为一组……第一次分组后的结果如下(数字后面带的符号相同的为同一组)： 8* 9$ 1@ 7^ 2& 3* 5$ 4@ 6^ 0& 对这五组都进行插入排序，结果就是： 3* 5$ 1@ 6^ 0& 8* 9$ 4@ 7^ 2& 对上面的序列再进行分组 / 2 = 5 / 2 = 2，再分成两组，arr[0]和arr[0+2]、arr[0+2+2]……为一组，分组结果就是： 3* 5$ 1* 6$ 0* 8$ 9* 4$ 7* 2$ 对这两组分别进行插入排序，结果就是： 0* 2$ 1* 4$ 3* 5$ 7* 6$ 8* 9$ 此时，gap
75431发布于 2020-10-10 - 来自专栏学习C/++
【排序算法】希尔排序
希尔排序( 缩小增量排序 ) 希尔排序是一种经典的排序算法，它通过多次插入排序的方式，以及逐步缩小增量的策略，实现对数据的高效排序，希尔排序法又称缩小增量法。 分组思想 希尔排序的核心思想在于将待排序的数据分成若干组，对每一组数据进行插入排序。这样做的好处是，一方面可以减少数据的比较次数和移动次数，另一方面可以利用已经部分有序的性质，加速排序的过程。 排序步骤 希尔排序的排序步骤可以分为以下几个阶段： 分组排序：初始时，根据设定的增量将数据分成若干组，对每组数据进行插入排序，使得每组数据都部分有序。 逐步缩小增量：在每一轮排序后，逐步减小增量的值，重新分组并进行插入排序，直到增量为1。 最后一次排序：当增量为1时，整个数组被视为一组，对整个数组进行插入排序，使得整个数组有序。 ： 希尔排序是对直接插入排序的优化。
53710编辑于 2024-03-30 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 计数排序
前面说的那些排序算法，都是要通过比较来实现的。排序还能不通过比较来实现？是的，计数排序就是这么神奇。 一、排序思想 创建一个计数数组，利用数组下标来表示该元素，用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。 案例： 假如待排序列arr如下： 5 7 4 8 3 5 最大元素是8，所以创建一个最大下标为8的数组： int[] count = new int[9]; 遍历待排序列，第一个是 也就是说，当值相同的情况下，无法保证排序后相同元素出现的顺序和排序前一致，这也就是我们说的不稳定排序。如何优化呢？ 这样一来，就将计数排序变成稳定的了。 3. 计数排序的缺点： 从上面的分析可以知道，计数排序适合分布比较集中的数据，即最大值和最小值相差不多，如果相差特别多，就会很耗费空间。
86821发布于 2020-10-10 【排序算法】—— 快速排序
2.小区间优化 小区间优化指的是在快速排序算法中针对较小规模的子数组（或子问题）采用其他排序方法，而不是继续使用快速排序本身。 这种优化技术的目的是避免在小规模问题上快速排序的递归调用带来的额外开销，提高算法的整体效率。 这样可以避免递归深度过深，减少递归调用和分区操作的开销，从而提高整体排序算法的性能。 (2).切换到其他排序算法：在快速排序的递归过程中，当子数组大小小于设定的阈值时，停止快速排序的递归，转而使用其他排序算法完成剩余的排序工作。 小区间优化技术能有效降低快速排序在小规模数据上的不必要开销，提高整体排序算法的效率和性能。
49210编辑于 2025-11-15- 来自专栏琯琯博客
排序算法-选择排序
排序算法-选择排序 <?php /** * 选择排序. * * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function select_sort(&$value = []) { $length
1.8K80发布于 2018-05-09 - 来自专栏笔记分享
【排序算法】堆排序
堆与一维数组 建立堆与一维数组的联系 堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序，而是通过建立索引之间的关系，对一维数组排序。 堆排序的思路就是，在堆的根节点与左右孩子之间排序，然后递归地分别对左右孩子对应的子树实行相同的排序。 对比冒泡排序，可以发现，堆排序与冒泡排序非常类似，都是选出全局最大值，然后将全局最大值加入到有序序列。 需要注意的是，堆排序仍然是对线性序列的排序，我们称这一算法为堆排序，是因为这一过程中，元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。 总结概括 堆排序是对线性序列的排序，而不是真的对一个完全二叉树进行排序，用完全二叉树的形式解释堆排序的过程是出于直观的需要。
60820编辑于 2023-07-08 - 来自专栏知识分享
【排序算法】——选择排序
排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。 简介 所谓排序算法，即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。 本篇文章讲述的是排序算法中的选择排序，其中包含了两种排序算法，分别是直接选择排序和堆排序，下面将会一一为大家详细介绍。 此时对于 9 这个元素我们可以理解为已经把它从该堆中删除了，此时堆中只剩下4个元素，重复此操作即可完成排序，大家可以根据下方的代码具体了解。 2.稳定性 在排序算法中，我们不光要关注算法的时空复杂度，还在看看算法的稳定性，什么是稳定性呢？ 因此，我们说选择排序不是稳定的排序算法，它在计算过程中会破坏稳定性。
33310编辑于 2025-05-31 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 堆排序
堆排序介绍： 堆排序是利用“堆”这种数据结构设计的，也是一种选择排序，时间复杂度为O(nlogn)，属于不稳定排序。 堆，其实就是具有某些特征的完全二叉树。 在用堆排序的时候，如果要升序，那就使用大顶堆，如果要降序，那就使用小顶堆。·· 2. 排序思想： 将待排序列构造成一个最大堆。 } } // 循环结束，就是调整结束，要把刚才保存的父节点的值赋给当前节点，这才完成了父节点与子节点值的交换 arr[index] = temp; } 然后就可以写排序方法了
1.1K20发布于 2020-11-12 - 来自专栏程序猿~
排序算法 - 快速排序
public class QuickSort { public static void quickSort(int[] arr, int l, int r){ if(l >= r){ return; } int p = partition(arr, l, r); quickSort(arr, l, p - 1); quickSort(arr, p + 1, r); } pub
1K30发布于 2021-02-04 - 来自专栏琯琯博客
排序算法-冒泡排序
排序算法-冒泡排序 <? php /** * 冒泡排序 * * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function bubble($value = []) $value[$i] = $tmp; } } } return $value; } /** * 优化冒泡排序 * * @param array $value 待排序数组 * @return array */ function bubble_better($value = []) { $flag if ($value[$i] > $value[$i+1]) { $flag = true; // 如果还有交换发生 则排序未完成 $last
957110发布于 2018-05-09 - 来自专栏seth-shi的专栏
排序算法-桶排序
桶排序很适用于有 0~100 个数, 然后打乱顺序, 重新分配. 不过如果给定的数据范围差距很大, 桶排序的算法效率变低. floor((num - min) / n)即可得知放入哪个桶 如果桶中已存在元素,拉出一个链表,并且按照从小到大的顺序 重复 3,4 直至把所有元素装入桶中 遍历所有桶中的链表, 直接把每一个元素载入数组,排序即可完成 package main import ( "fmt" "math" ) func main() { data := []int{111, 9, 2, 4, 9, 3 bucketChunk := (max - min + 1) / buckets bucketLinks := make([]*LinkList, buckets) // 把所有数字放入桶中并且排序 } if b.head.data > num { b.head = &Node{num, b.head} return } // 排序插入
32810编辑于 2023-12-18
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