数据结构之排序算法
一、前言
排序算法的评价指标:
- 算法执行效率
- 最好、最坏以及平均时间复杂度。注意:原始数据有序度的不同,对排序的执行时间有很大的影响
- 时间复杂度的系数、常数、低阶。注意:实际开发中,数据规模可能很小,因此需要考虑这几个方面
- 比较次数和交换次数。注意:基于比较的排序算法会涉两个基本的操作,即元素比较大小和元素交换或者移动
2.算法的内存消耗
- 引入原地排序(Sorted in place),即原地排序算法,特指空间复杂度为O(1)
3.算法的稳定性
- 稳定性指原始原始数据集中存在两个相等的元素,在排序过后,两个元素的前后相对顺序不发生改变。不改变为稳定的排序,否则为不稳定的排序。
二、时间复杂度为O(n2)的排序算法
- 冒泡排序(Bubble Sort)
- 核心思想:对相邻的两个元素进行比较,看是否满足大小关系要求。
- 核心代码:
//排序方法 public static void bubbleSort(int[] arr){ //首先判断数组的大小 if (arr.length <= 1){ return; } for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//冒泡的趟数for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {//交换次数 if (arr[j] > arr[j + 1]){ int temp = arr[j + 1]; arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } }重点:冒泡的次数i为:数组的长度n - 1;每次冒泡的比较次数j = n - i - 1代码优化: //优化的排序方法 public static void bubbleSort(int[] arr){ //首先判断数组的大小 if (arr.length <= 1){ return; } for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//冒泡的趟数 boolean flag = false;//添加标志位,用于判断是否发生数据交换;若某一趟没有发生交换,说明后续数组已经有序,可以不用进行比较 for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {//交换次数 if (arr[j] > arr[j + 1]){ temp = arr[j + 1]; arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; flag = true; } } if(!flag){ break; } } }
3.算法指标:
- 最好时间复杂度O(n),即原始数组为有序的;最坏时间复杂度O(n2),即原始数组为逆序的;
- 平均时间复杂度:因原始数组的有序性不同,分析比较复杂。引入“有序度”和“无序度”的概念。
- 有序度指的是具有有序关系的元素对的个数
- 完全无序的数组有序度为0;完全有序的数组有序度为n*(n-1)/2,即满有序度
- 逆序度与有序度相反。逆序度 = 满有序度 - 有序度。
- 排序的过程相当于增加有序度,减少无序度
- 平均时间复杂度取中间值。n*(n-1)/4,O(n2)
- 是原地排序算法
- 是稳定排序算法
- 插入排序(Insertion Sort)
- 核心思想:将未排序数组分为已排序区间和未排序区间。将未排序区间的元素与已排序区间的元素依次进行比较,进行插入
- 核心代码:
public static void insertionSort(int[] arr){//默认从小到大,尾部比较法 for (int i = 1; i < arr.length; i++) {//此时i代表的是未排序区间中要参与插入的元素以及其位置 int value = arr[i]; int j = i - 1; for (; j >= 0 ; j--) {//从尾部开始比较,j代表已排序区间的元素个数 if (arr[j] > value){ arr[j + 1] = arr[j]; }else{ break; } } arr[j + 1] = value; } } //默认从大到小,头部插入法for (int i = 1; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < i ; j++) { if (arr[j] < arr[i]){ int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }}注意:若从小到大排序,则选择尾部插入法;从大到小排序,则选择头部插入法
- 算法指标
- 是稳定排序算法
- 是原地排序算法
- 最好:O(n);最坏:O(n2);平均时间复杂度:O(n2)
- 选择排序(Selection Sort)
- 核心思想:将数组分为待排序区间和已排序区间。从未排序区间中选择元素最小的元素,放到已排序区间的末尾
- 核心代码:
public static void sectionSort(int[] arr){默认从小到大 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//比较后元素要插入的位置 int min = arr[i]; int minIndex = i;//用于存放最小值的坐标 for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {//比较区间中最小的元素 if (min > arr[j]){ min = arr[j]; minIndex = j; } } if (minIndex != i){ arr[minIndex] = arr[i]; arr[i] = min; } } }
- 算法指标:
- 原地排序算法、非稳定算法
- 最好、最坏以及平均时间复杂度都为O(n2)
- 小结
- 算法性能:插入排序 > 选择排序 > 冒泡排序
- 三种算法都可以看作将排序区间分为待排序区间和已排序区间
- 使用场景:小规模数据排序
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