原文地址:http://my.oschina.net/u/158457/blog/28536 排序的方法很特别,有点类似插入排序的味道 先看下代码 public class Sort { private static boolean[] temp = new boolean[10000]; /** * @notice 注意参数中的array数组中的每个元素大小不能超过9999,而且不能有重复元素. * 同时也就意味着array数组大小不能超过10000,其中元素大小在0-9999的这样一个范围.

 常见排序算法稳定性和复杂度分析快速简记以及转载 分类: 算法 2012-02-07 22:18 399人阅读 评论(1) 收藏 举报 算法mergeshell http://blogold.chinaunix.net/u3/94667/showart_2150464.html 1.排序算法的稳定性分析: 若待排序的序列中,存在多个具有相同关键字的记录,经过排序,这些记录的相对次序保持不变,则称该算法是稳定的:若经排序后,记录的相对次序发生了改变,则称该算法是不稳定的. (1)冒泡排序 冒泡排序

计算复杂度(Computational complexity):用于研究解决特定问题X的算法效率的框架 计算模型(Model of computation):可允许的操作(Allowable operations) 成本模型(Cost model):操作数(Operation counts) 复杂度上界(Upper bound):保证能在一定的时间内解决 复杂度下界(Lower bound):通过数学方法证明,必须花费的最少时间 最优算法(Optimal algorithm):可能达到的最小复杂

一.分类 1.内部排序和外部排序 内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较

常用的排序算法包括: 冒泡排序:每次在无序队列里将相邻两个数依次进行比较,将小数调换到前面, 逐次比较,直至将最大的数移到最后.最将剩下的N-1个数继续比较,将次大数移至倒数第二.依此规律,直至比较结束.时间复杂度:O(n^2) 选择排序:每次在无序队列中“选择”出最大值,放到有序队列的最后,并从无序队列中去除该值(具体实现略有区别).时间复杂度:O(n^2) 直接插入排序:始终定义第一个元素为有序的,将元素逐个插入到有序排列之中,其特点是要不断的 移动数据,空出一个适当的位置,把待插入的元素放

一.插入排序:稳定,时间复杂度O(n^2) 想象你在打扑克牌,一開始左手是空的,接着右手開始从桌上摸牌,并将其插入到左手的一把牌中的正确位置上.为了找到这个正确位置,我们须要从右到左将它与手中的牌比較,直到找到合适的位置插入.整个过程的特点是,左手的牌是排好序的了. 详见: 插入排序 二.选择排序:不稳定,时间复杂度O(n^2) 每趟从未排序部分选出最小的元素.然后通过交换将其加入到已排序部分中. 详见: 选择排序 三.冒泡排序:稳定,时间复杂度O(n^2) 将待排序的元素看作是竖着排列的"气泡

上篇博文总结了选择排序,这篇来看冒泡排序,接上篇. 冒泡排序思想:若是正再将一组数据升序排序, 第一趟:比较相邻的数据,当左侧值大于右侧值将他们进行交换,将较小值向前浮动,大值向后冒泡,直至比较到最后一个元素,则最大的数必然冒泡到最后一个元素. 第二趟:用同样的方法比较前面的n-1个纪录,以此进行比较和交换,第2大的数就会冒到倒数第2个元素. ........ 以此类推,直到i=n-1最后一趟比较完为止. js代码如下: function bubbleSort(arr) { for (var i

前言 算法这个东西其实在开发中很少用到,特别是web开发中,但是算法也很重要,因为任何的程序,任何的软件,都是由很多的算法和数据结构组成的.但是这不意味着算法对于每个软件设计人员的实际工作都是很重要的.每个项目特点和需求特殊也导致算法运用场景上不同.但是个人觉得算法运用的好的话会给自己在程序设计的时候提供比较好的思路.下面就对一些排序算法小结一下,就当做自己的一个笔记吧. 插入排序  1.简介 插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是通过构建有序

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

前言 读者自行尝试可以想看源码戳这,博主在github建了个库,读者可以Clone下来本地尝试.此博文配合源码体验更棒哦~~~ 个人博客:Damonare的个人博客 原文地址:十大经典算法总结 这世界上总存在着那么一些看似相似但有完全不同的东西,比如雷锋和雷峰塔,小平和小平头,玛丽和马里奥,Java和javascript....当年javascript为了抱Java大腿恬不知耻的让自己变成了Java的干儿子,哦,不是应该是跪舔,毕竟都跟了Java的姓了.可如今,javascript来了个咸鱼翻身

排序有内部排序和外部排序之分,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.我们这里说的八大排序算法均为内部排序. 下图为排序算法体系结构图: 常见的分类算法还可以根据排序方式分为两大类:比较排序和非比较排序.本文中前七种算法都是比较排序,非比较排序有三种,分别为: 1)计数排序(Count Sort)(复杂度O(n+k)(其中k是待排序的n个数字中最大值),参见<计数排序-Counting Sort>) 2)基数排序(

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} 一.直接插入排序(内部排序.O(n2).稳定) 原理:从待排序的数中选出一个来,插入到前面的合适位置. package com.xtfggef.al

之前学过的都忘了,也没好好做过总结,现在总结一下. 时间复杂度和空间复杂度的概念: 1.空间复杂度:是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间. 2.时间复杂度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用. 直接插入排序示例: 如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面.所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是

排序稳定:如果两个数相同,对他们进行的排序结果为他们的相对顺序不变.例如A={1,2,1,2,1}这里排序之后是A = {1,1,1,2,2} 稳定就是排序后第一个1就是排序前的第一个1,第二个1就是排序前第二个1,第三个1就是排序前的第三个1.同理2也是一样.不稳定就是他们的顺序与开始顺序不一致. 原地排序:指不申请多余的空间进行的排序,就是在原来的排序数据中比较和交换的排序.例如快速排序,堆排序等都是原地排序,合并排序,计数排序等不是原地排序.总体上说,排序算法有两种设计思路,一种是基于比较

因公司业务需要,自己写了一个,保存起来以后可能还会用到.如果还有更好的方法或者算法,希望大家提出来. 1.简单的相似度算法(自己想到的)      因为List中每个String都会包含一个标准的字符串,那么每个字符串除了标准字符串的左边或者右边都会有一定量的字符.相似度的定义是多出来的字符*100(只适用与在标准字符串左边最多还多出99字符的字符串,可以根据情况扩大)+标准字符串左边的字符的个数.例:标准字符串是"abc",那么字符串"abcd"与标准字符串的相似

首先,对于评述算法优劣术语的说明: 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面:即排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面: 内排序:所有排序操作都在内存中完成: 外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行: 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间. 空间复杂度: 运行完一个程序所需内存的大小. 关于时间空间复杂度的更多了解看书程杰大大编写的<大话数据结构>

前言 在比较排序的算法中,快速排序的性能最佳,时间复杂度是O(N*logN).因此,在使用比较排序时,时间复杂度的下限就是O(N*logN).而桶排序的时间复杂度是O(N+C),因为它的实现并不是基于比较实现的,而是基于映射函数实现的. 桶排序 桶排序工作的原理是将数组分到有限数量的桶子里.每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序). 桶排序利用函数的映射关系,减少了几乎所有的比较工作.实际上,桶排序的f(k)值的计算,其作用就相当于快排中划分,已经把大量

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/stooge-bogo-sort-algorithm.html,转载请注明源地址. Stooge排序算法 Stooge排序是一种低效的递归排序算法,甚至慢于冒泡排序.在<算法导论>第二版第7章(快速排序)的思考题中被提到,是由Howard.Fine等教授提出的所谓“漂亮的”排序算法. 使用Stooge排序为一列数字进行排序的过程 Stooge排序算法原理: 1.如果最后一个值小于第一个值,则交换它们 2.如果当前

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到