排序与查找

整理自:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558

        http://blog.csdn.net/pzhtpf/article/details/7560294

 

一、冒泡排序

(1)基本思想:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。

(2)实例:

java实现:

public class bubbleSort {
public    bubbleSort(){
     int a[]={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};
    int temp=0;
    for(int i=0;i){
        for(int j=0;j){
        if(a[j]>a[j+1]){
            temp=a[j];
            a[j]=a[j+1];
            a[j+1]=temp;
        }
        }
    }
    for(int i=0;i)
        System.out.println(a[i]);    
}
}

 

二、快速排序

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

该方法的基本思想是:

1.先从数列中取出一个数作为基准数。

2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。

3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。

 

虽然快速排序称为分治法,但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明:挖坑填数+分治法:

先来看实例吧,定义下面再给出(最好能用自己的话来总结定义,这样对实现代码会有帮助)。

 

以一个数组作为示例,取区间第一个数为基准数。

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

72

6

57

88

60

42

83

73

48

85

初始时,i = 0;  j = 9;   X = a[i] = 72

由于已经将a[0]中的数保存到X中,可以理解成在数组a[0]上挖了个坑,可以将其它数据填充到这来。

从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8,符合条件,将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。a[0]=a[8]; i++;  这样一个坑a[0]就被搞定了,但又形成了一个新坑a[8],这怎么办了?简单,再找数字来填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数,当i=3,符合条件,将a[3]挖出再填到上一个坑中a[8]=a[3]; j--;

 

数组变为:

 

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

48

6

57

88

60

42

83

73

88

85

 i = 3;   j = 7;   X=72

再重复上面的步骤,先从后向前找,再从前向后找

从j开始向前找,当j=5,符合条件,将a[5]挖出填到上一个坑中,a[3] = a[5]; i++;

从i开始向后找,当i=5时,由于i==j退出。

此时,i = j = 5,而a[5]刚好又是上次挖的坑,因此将X填入a[5]。

 

数组变为:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

48

6

57

42

60

72

83

73

88

85

可以看出a[5]前面的数字都小于它,a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了。

 

 

对挖坑填数进行总结

1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。

2.j--由后向前找比它小的数,找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。

3.i++由前向后找比它大的数,找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。

4.再重复执行2,3二步,直到i==j,将基准数填入a[i]中。

照着这个总结很容易实现挖坑填数的代码:

int AdjustArray(int s[], int l, int r) //返回调整后基准数的位置
{
    int i = l, j = r;
    int x = s[l]; //s[l]即s[i]就是第一个坑
    while (i < j)
    {
        // 从右向左找小于x的数来填s[i]
        while(i < j && s[j] >= x) 
            j--;  
        if(i < j) 
        {
            s[i] = s[j]; //将s[j]填到s[i]中,s[j]就形成了一个新的坑
            i++;
        }

        // 从左向右找大于或等于x的数来填s[j]
        while(i < j && s[i] < x)
            i++;  
        if(i < j) 
        {
            s[j] = s[i]; //将s[i]填到s[j]中,s[i]就形成了一个新的坑
            j--;
        }
    }
    //退出时,i等于j。将x填到这个坑中。
    s[i] = x;

    return i;
}

再写分治法的代码:

void quick_sort1(int s[], int l, int r)
{
    if (l < r)
    {
        int i = AdjustArray(s, l, r);//先成挖坑填数法调整s[]
        quick_sort1(s, l, i - 1); // 递归调用 
        quick_sort1(s, i + 1, r);
    }
}

这样的代码显然不够简洁,对其组合整理下:

//快速排序
void quick_sort(int s[], int l, int r)
{
    if (l < r)
    {
        //Swap(s[l], s[(l + r) / 2]); //将中间的这个数和第一个数交换 参见注1
        int i = l, j = r, x = s[l];
        while (i < j)
        {
            while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数
                j--;  
            if(i < j) 
                s[i++] = s[j];
            
            while(i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数
                i++;  
            if(i < j) 
                s[j--] = s[i];
        }
        s[i] = x;
        quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用 
        quick_sort(s, i + 1, r);
    }
}

 

三、二分法查找

public class binarySearch {  
public binarySearch(){  
    List list=new ArrayList();  
    for(int i=0;i<10000;i+=2){             //往list加入逐渐增大1-10000的所有偶数,作为实验数组,很明显,他是有序的!  
        list.add(i);                       //这里当然也可用数组  
    }  
    int low=0;  
    int high=list.size();  
    int key=3334;  
    while(low<=high){  
        int mid=(low+high)/2;  
        if(key==list.get(mid)){  
            System.out.println("此数值在list中的位置为:"+mid);  
            break;  
        }  
    if(key>list.get(mid)){  
        low=mid+1;          //当小于时,是low指针向后移动,high指针不变  
    }  
    if(key<list.get(mid)){  
        high=mid-1;        //当大于时,是high指针向前移动,low指针不变  
    }  
      
    }  
    if(low>high){  
    System.out.println("没有查到结果!");  
    }  
}  
}  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AchillesSnow/p/4579195.html

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