十大经典排序算法动画与解析(配代码完全版)
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。
排序算法可以分为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。
常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
用一张图概括:
关于时间复杂度:
- 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。
- 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;
- O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
- 线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。
关于稳定性:
- 稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
- 不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
1. 冒泡排序
1.1 算法步骤
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
- 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
- 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
- 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
1.2 动画演示
冒泡排序动画演示
1.3 参考代码
// Java 代码实现public class BubbleSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);for (int i = 1; i < arr.length; i++) {// 设定一个标记,若为true,则表示此次循环没有进行交换,也就是待排序列已经有序,排序已经完成。boolean flag = true;for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int tmp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = tmp;flag = false;}}if (flag) {break;}}return arr;}
}
2. 选择排序
2.1 算法步骤
- 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置
- 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
- 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
2.2 动画演示
选择排序动画演示
2.3 参考代码
//Java 代码实现public class SelectionSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);// 总共要经过 N-1 轮比较for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {int min = i;// 每轮需要比较的次数 N-ifor (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {if (arr[j] < arr[min]) {// 记录目前能找到的最小值元素的下标min = j;}}// 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换if (i != min) {int tmp = arr[i];arr[i] = arr[min];arr[min] = tmp;}}return arr;}
}
3. 插入排序
3.1 算法步骤
- 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
- 从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面。)
3.2 动画演示
插入排序动画演示
3.3 参考代码
//Java 代码实现public class InsertSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);// 从下标为1的元素开始选择合适的位置插入,因为下标为0的只有一个元素,默认是有序的for (int i = 1; i < arr.length; i++) {// 记录要插入的数据int tmp = arr[i];// 从已经排序的序列最右边的开始比较,找到比其小的数int j = i;while (j > 0 && tmp < arr[j - 1]) {arr[j] = arr[j - 1];j--;}// 存在比其小的数,插入if (j != i) {arr[j] = tmp;}}return arr;}
}
4. 希尔排序
4.1 算法步骤
- 选择一个增量序列 t1,t2,……,tk,其中 ti > tj, tk = 1;
- 按增量序列个数 k,对序列进行 k 趟排序;
- 每趟排序,根据对应的增量 ti,将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1
时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度。
4.2 动画演示
希尔排序动画演示
4.3 参考代码
//Java 代码实现
public class ShellSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int gap = 1;while (gap < arr.length) {gap = gap * 3 + 1;}while (gap > 0) {for (int i = gap; i < arr.length; i++) {int tmp = arr[i];int j = i - gap;while (j >= 0 && arr[j] > tmp) {arr[j + gap] = arr[j];j -= gap;}arr[j + gap] = tmp;}gap = (int) Math.floor(gap / 3);}return arr;}
}
5. 归并排序
5.1 算法步骤
- 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;
- 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;
- 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;
- 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾;
- 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
5.2 动画演示
归并排序动画演示
5.3 参考代码
//Java 代码实现public class MergeSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);if (arr.length < 2) {return arr;}int middle = (int) Math.floor(arr.length / 2);int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle);int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length);return merge(sort(left), sort(right));}protected int[] merge(int[] left, int[] right) {int[] result = new int[left.length + right.length];int i = 0;while (left.length > 0 && right.length > 0) {if (left[0] <= right[0]) {result[i++] = left[0];left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);} else {result[i++] = right[0];right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);}}while (left.length > 0) {result[i++] = left[0];left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);}while (right.length > 0) {result[i++] = right[0];right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);}return result;}}
6. 快速排序
6.1 算法步骤
- 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);
- 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
- 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;
6.2 动画演示
快速排序动画演示
6.3 参考代码
//Java 代码实现
public class QuickSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);}private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {if (left < right) {int partitionIndex = partition(arr, left, right);quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);}return arr;}private int partition(int[] arr, int left, int right) {// 设定基准值(pivot)int pivot = left;int index = pivot + 1;for (int i = index; i <= right; i++) {if (arr[i] < arr[pivot]) {swap(arr, i, index);index++;}}swap(arr, pivot, index - 1);return index - 1;}private void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}
7. 堆排序
7.1 算法步骤
- 创建一个堆 H[0……n-1];
- 把堆首(最大值)和堆尾互换;
- 把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置;
- 重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1。
7.2 动画演示
堆排序动画演示
7.3 参考代码
//Java 代码实现
public class HeapSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int len = arr.length;buildMaxHeap(arr, len);for (int i = len - 1; i > 0; i--) {swap(arr, 0, i);len--;heapify(arr, 0, len);}return arr;}private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) {heapify(arr, i, len);}}private void heapify(int[] arr, int i, int len) {int left = 2 * i + 1;int right = 2 * i + 2;int largest = i;if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {largest = left;}if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {largest = right;}if (largest != i) {swap(arr, i, largest);heapify(arr, largest, len);}}private void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}
8. 计数排序
8.1 算法步骤
- 花O(n)的时间扫描一下整个序列 A,获取最小值 min 和最大值 max
- 开辟一块新的空间创建新的数组 B,长度为 ( max - min + 1)
- 数组 B 中 index 的元素记录的值是 A 中某元素出现的次数
- 最后输出目标整数序列,具体的逻辑是遍历数组 B,输出相应元素以及对应的个数
8.2 动画演示
计数排序动画演示
8.3 参考代码
//Java 代码实现public class CountingSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int maxValue = getMaxValue(arr);return countingSort(arr, maxValue);}private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) {int bucketLen = maxValue + 1;int[] bucket = new int[bucketLen];for (int value : arr) {bucket[value]++;}int sortedIndex = 0;for (int j = 0; j < bucketLen; j++) {while (bucket[j] > 0) {arr[sortedIndex++] = j;bucket[j]--;}}return arr;}private int getMaxValue(int[] arr) {int maxValue = arr[0];for (int value : arr) {if (maxValue < value) {maxValue = value;}}return maxValue;}}
9. 桶排序
9.1 算法步骤
- 设置固定数量的空桶。
- 把数据放到对应的桶中。
- 对每个不为空的桶中数据进行排序。
- 拼接不为空的桶中数据,得到结果
9.2 动画演示
桶排序动画演示
9.3 参考代码
//Java 代码实现
public class BucketSort implements IArraySort {private static final InsertSort insertSort = new InsertSort();@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);return bucketSort(arr, 5);}private int[] bucketSort(int[] arr, int bucketSize) throws Exception {if (arr.length == 0) {return arr;}int minValue = arr[0];int maxValue = arr[0];for (int value : arr) {if (value < minValue) {minValue = value;} else if (value > maxValue) {maxValue = value;}}int bucketCount = (int) Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;int[][] buckets = new int[bucketCount][0];// 利用映射函数将数据分配到各个桶中for (int i = 0; i < arr.length; i++) {int index = (int) Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize);buckets[index] = arrAppend(buckets[index], arr[i]);}int arrIndex = 0;for (int[] bucket : buckets) {if (bucket.length <= 0) {continue;}// 对每个桶进行排序,这里使用了插入排序bucket = insertSort.sort(bucket);for (int value : bucket) {arr[arrIndex++] = value;}}return arr;}/*** 自动扩容,并保存数据** @param arr* @param value*/private int[] arrAppend(int[] arr, int value) {arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);arr[arr.length - 1] = value;return arr;}}
10. 基数排序
10.1 算法步骤
- 将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零
- 从最低位开始,依次进行一次排序
- 从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列
10.2 动画演示
基数排序动画演示
10.3 参考代码
//Java 代码实现
public class RadixSort implements IArraySort {@Overridepublic int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);int maxDigit = getMaxDigit(arr);return radixSort(arr, maxDigit);}/*** 获取最高位数*/private int getMaxDigit(int[] arr) {int maxValue = getMaxValue(arr);return getNumLenght(maxValue);}private int getMaxValue(int[] arr) {int maxValue = arr[0];for (int value : arr) {if (maxValue < value) {maxValue = value;}}return maxValue;}protected int getNumLenght(long num) {if (num == 0) {return 1;}int lenght = 0;for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {lenght++;}return lenght;}private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {int mod = 10;int dev = 1;for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {// 考虑负数的情况,这里扩展一倍队列数,其中 [0-9]对应负数,[10-19]对应正数 (bucket + 10)int[][] counter = new int[mod * 2][0];for (int j = 0; j < arr.length; j++) {int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod;counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);}int pos = 0;for (int[] bucket : counter) {for (int value : bucket) {arr[pos++] = value;}}}return arr;}private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);arr[arr.length - 1] = value;return arr;}
}
十大经典排序算法动画与解析(配代码完全版)相关推荐
- 十大经典排序算法动画与解析,看我就够了
作者 | 程序员小吴 转载自五分钟学算法(ID: CXYxiaowu) 排序算法是<数据结构与算法>中最基本的算法之一. 排序算法可以分为内部排序和外部排序.内部排序是数据记录在内存中进行 ...
- 十大经典排序算法动画与解析,看我就够了!(附代码)
作者 | 程序员小吴 来源 | 五分钟学算法(ID:CXYxiaowu) 排序算法是<数据结构与算法>中最基本的算法之一.排序算法可以分为内部排序和外部排序.内部排序是数据记录在内存中进行 ...
- 十大经典排序算法动画与解析
排序算法是<数据结构与算法>中最基本的算法之一. 排序算法可以分为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 ...
- 十大经典排序算法动画与解析,看我就够了!(配代码完全版)
排序算法是<数据结构与算法>中最基本的算法之一. 排序算法可以分为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 ...
- 终于,把十大经典排序算法汇总了!(Java实现版)
转载自 终于,把十大经典排序算法汇总了!(Java实现版) 最近几天在研究排序算法,看了很多博客,发现网上有的文章中对排序算法解释的并不是很透彻,而且有很多代码都是错误的,例如有的文章中在" ...
- 十大经典排序算法详细总结 图形展示 代码示例
文章目录 十大经典排序算法详细总结 0.排序算法说明 1.冒泡排序(Bubble Sort) 2.选择排序(Selection Sort) 3.插入排序(Insertion Sort) 4.希尔排序( ...
- 十大经典排序算法动画,看我就够了!
Tip 为了演示更加清楚,本文中所有的动画都放慢了速度,因此GIF大小对比之前会有所增大,图片加载速度会变慢,如果你想获取所有的超清动画,在公众号 五分钟学算法 回复 github 可获得资料. 在前 ...
- java分治法求数列的最大子段和_Java十大经典排序算法动画解析和 代码实现
排序算法是<数据结构与算法>中最基本的算法之一. 排序算法可以分为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 ...
- 十大经典排序算法动画演示
文章目录 概述 1.Sorting Algorithms Animations 2.算法的分类 3.时间复杂度 算法 1.冒泡排序 2.快速排序 3.直接插入排序 4.选择排序 5.归并排序 6.堆排 ...
最新文章
- c语言 dll注入,教大家写一个远程线程的DLL注入,其实还是蛮简单的……………………...
- 通过OWA修改密码,提示您输入的密码不符合最低安全要求
- ES6的导入和导出模块
- 揭开隐藏数据的面纱,优化应用程序性能(转)
- 大数问题(高精度运算)
- Codeforces Round #614 (Div. 2) D. Aroma‘s Search 暴力 + 思维
- Lenet神经网络实现
- 【AcWing】103. 电影(离散化)
- php 深入,深入PHP解耦的三重境界(浅谈服务容器)
- 每日一题/014/三角函数/和差化积/求证:cos 2+cos 4+cos 6+...+cos 2n=sin ncos(n+1)/sin1
- linux火狐浏览器50版本,firefox 52 下载-Firefox(火狐浏览器)52版下载 v52.0.2官方版--pc6下载站...
- Excel函数公式大全—MATCH函数
- 分享:淘宝客完全开源程序。
- 江阴学计算机,江阴学习计算机平面设计
- VUCA时代下,如何有效提高项目成功率?
- java.lang.IllegalArgumentException: Scrapped or attached views may not be recycled.
- 元宇宙之经济(01)理解区块链
- FBX导入错误 :ImportFBX Errors:
- 取消远程计算机控制,怎么脱离远程计算机控制?
- 学习前端常用到的网站
热门文章
- [转载] Spring面试题整理
- 有史以来最详细 安装部署Kubernetes Dashboard (补充解决官方出现的一些RBAC CERT等问题)
- idea 调节背景护眼_夜间用电脑亮瞎眼睛?这份夜间护眼指南来帮你。
- wget抓取网站, 模拟手机端抓取
- mysql磁盘无法挂载,linux – 无法挂载磁盘(VFS:找不到ext4文件系统)
- centos6.5搭建mysql主从_mysql 主从配置,主-》windows,从-》centos6.5
- Ubuntu 下PySpark安装
- oracle中12523,【Oracle】静态监听导致的ORA-12523错误
- java的map 使用string数组多了双引号_奥奥奥利给!!!再也不怕面试官问我String源码了!来吧...
- mnist torch加载fashion_Pytorch加载并可视化FashionMNIST指定层(Udacity)