程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)

时间:2022-08-16 22:06:46

接上一篇:程序员必知的8大排序(一)-------直接插入排序,希尔排序(java实现) .

 

3.简单选择排序

1)基本思想:在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;

然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

2)实例:

程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)

3)用java实现

publicclass selectSort {

public selectSort(){

int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};

int position=0;

for(int i=0;i<a.length;i++){



int j=i+1;

position=i;

int temp=a[i];

for(;j<a.length;j++){

if(a[j]<temp){

temp=a[j];

position=j;

}

}

a[position]=a[i];

a[i]=temp;

}

for(int i=0;i<a.length;i++)

System.out.println(a[i]);

}

}


 

 

4,堆排序

(1)基本思想:堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。

堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

(2)实例:

初始序列:46,79,56,38,40,84

建堆:

程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)

交换,从堆中踢出最大数

程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)

剩余结点再建堆,再交换踢出最大数

程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序,堆排序(java实现)

依次类推:最后堆中剩余的最后两个结点交换,踢出一个,排序完成。

(3)用java实现

import java.util.Arrays;



publicclass HeapSort {

inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};

public HeapSort(){

heapSort(a);

}

public void heapSort(int[] a){

System.out.println("开始排序");

int arrayLength=a.length;

//循环建堆

for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){

//建堆

buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);

//交换堆顶和最后一个元素

swap(a,0,arrayLength-1-i);

System.out.println(Arrays.toString(a));

}

}



private void swap(int[] data, int i, int j) {

// TODO Auto-generated method stub

int tmp=data[i];

data[i]=data[j];

data[j]=tmp;

}

//对data数组从0到lastIndex建大顶堆

privatevoid buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {

// TODO Auto-generated method stub

//从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始

for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){

//k保存正在判断的节点

int k=i;

//如果当前k节点的子节点存在

while(k*2+1<=lastIndex){

//k节点的左子节点的索引

int biggerIndex=2*k+1;

//如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在

if(biggerIndex<lastIndex){

//若果右子节点的值较大

if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){

//biggerIndex总是记录较大子节点的索引

biggerIndex++;

}

}

//如果k节点的值小于其较大的子节点的值

if(data[k]<data[biggerIndex]){

//交换他们

swap(data,k,biggerIndex);

//将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值

k=biggerIndex;

}else{

break;

}

}

}

}





}


 

 

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