常见算法（一）
1. 数据结构散列表讲解链接
2. Ascall码讲解链接
在Java中，可以使用字符的ASCII码值来查看对应的ASCII码。可以通过将字符转换为整数来获取其ASCII码值。以下是一个示例代码：
public class AsciiCodeExample {
public static void main(String[] args) {
char ch = 'A'; // 要查看的字符
int asciiCode = (int) ch; // 将字符转换为整数
System.out.println("Character: " + ch);
System.out.println("ASCII Code: " + asciiCode);
}
}
在这个示例中，我们将字符 ‘A’ 转换为整数，并打印出相应的ASCII码值。你可以将要查看的字符赋给变量 ch，然后运行代码来获得相应的ASCII码值。
八大排序源码
[1]. 数据结构——堆讲解视频链接
堆排序是一种高效的选择排序算法。它通过构建一个二叉堆（大顶堆或小顶堆），并反复从堆顶取出最大（或最小）元素，然后调整堆使其保持性质，从而实现排序。具体来说，堆排序首先将待排序的元素构建成一个堆，然后将堆顶元素与最后一个元素交换位置，并将堆的大小减一。接着对根节点进行堆化操作，使得剩余元素重新构成一个堆。重复以上步骤，直到堆为空，最后得到排序完毕的数组。
* 使用Java编写，对一组乱序数组进行 堆排序
升序使用大根堆
*/
public class HeapSort {
// 堆排序函数
public void heapSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
// 构建堆
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) { //因为从下标 0 到（n/2 -1）的结点都为分叉结点
heapify(arr, n, i);
}
// 逐步将堆顶元素与最后一个元素交换，并重新调整堆
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
heapify(arr, i, 0);//因为最上面的根元素被弹出堆，换成了原堆中的最后那个元素，所以重新从最上面开始调整，（堆结点的个数-1）=i
}
}
// 调整堆函数
public void heapify(int[] arr, int n, int i) {
int largest = i; // 初始化最大元素为根节点
int left = 2 * i + 1; // 左子节点
int right = 2 * i + 2; // 右子节点
// 如果左子节点大于根节点，则更新最大元素的索引
if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {
largest = left;
}
// 如果右子节点大于根节点，则更新最大元素的索引
if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {
largest = right;
}
// 如果最大元素不是根节点，则将最大元素与根节点交换，并继续调整堆
if (largest != i) {
int swap = arr[i];
arr[i] = arr[largest];
arr[largest] = swap;
heapify(arr, n, largest);//继续递归调整被交换过的子树
}
}
// 测试函数
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {4, 10, 3, 5, 1};
HeapSort heapSort = new HeapSort();
System.out.println("排序前：");
for (int i : arr) {
System.out.print(i + " ");
}
heapSort.heapSort(arr);
System.out.println("\n排序后：");
for (int i : arr) {
System.out.print(i + " ");
}
}
}
/*
* 输出结果:
* 排序前：
* 4 10 3 5 1
* 排序后：
* 1 3 4 5 10
*/
排序讲解视频链接
[2]. 冒泡排序
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。它通过不断地比较相邻的元素，并将较大（或较小）的元素逐渐移动到数组的一端，从而实现排序。具体来说，它会多次遍历数组，每次遍历时比较相邻元素并交换位置，直到整个数组排序完毕。因为较大（或较小）的元素像气泡一样逐渐浮出，所以称之为冒泡排序。
//冒泡排序
public class BubbleSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{23,24,54,-324,2,1,1,1,98};
bubbleSort(ints);
for (int anInt : ints) {
System.out.print(anInt + " ");
}
}
public static void bubbleSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
boolean flag = true;
for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
flag = false;
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
//优化：如果发现某一层完全没有交换次序，即：flag没有变为false，则，该序列已经为有序排列，结束循环
if (flag) {
break;
}
}
}
}
[3]. 选择排序
选择排序也是一种简单但效率较低的排序算法。它通过每次选择未排序部分的最小（或最大）元素，然后将其与未排序部分的第一个元素进行交换，从而逐渐将最小（或最大）元素放到已排序部分的末尾。具体来说，选择排序会遍历数组，每次遍历时找到未排序部分的最小（或最大）元素并交换位置，直到整个数组排序完毕。
//选择排序
public class SelectSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{23,24,54,-324,2,1,1,1,98};
selectSort(ints);
for (int anInt : ints) {
System.out.print(anInt + " ");
}
}
//min ：最小值
//mindex ：最小值的下标
public static void selectSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int min = arr[i];
int minindex = i;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (min > arr[j]) {
min = arr[j];
minindex = j;
}
}
//该排序没有分配多余的数组空间，经过一轮比较后，mindex是最终最小值min的下标
//如果mindex变化，因为没有申请额外空间存储，所以这里交换arr[i]和arr[mindex]的位置
if (i != minindex) {
arr[minindex] = arr[i];
arr[i] = min;
}
}
}
}
[4]. 插入排序
插入排序是一种简单但高效的排序算法。它将数组分为已排序部分和未排序部分，然后逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置，从而实现排序。具体来说，插入排序从第二个元素开始，将其与前面的元素比较并插入正确的位置，然后继续对后面的元素进行插入操作，直到整个数组排序完毕。
//插入排序
public class InsertSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{23,24,54,-324,2,1,1,1,98};
insertSort(ints);
for (int anInt : ints) {
System.out.print(anInt + " ");
}
}
//insertIndex: 待插入元素的下标
//insertValue: 带插入元素的值
//排序思想：从数组第二个元素开始遍历，该排序就是要将此时遍历到的元素插入前面的序列中，保证前面的序列从小到大
public static void insertSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int insertIndex = i;
int insertValue = arr[i];
//while循环的目的：将arr[i]与前面的元素比较，找到第一个比它大的元素，然后插到该元素前面
while (insertIndex > 0 && insertValue < arr[insertIndex - 1]) {
arr[insertIndex] = arr[insertIndex - 1];
insertIndex--;
}
arr[insertIndex] = insertValue;
}
}
}
[5]. 希尔排序
希尔排序是一种高效的排序算法，它通过将待排序的元素划分为若干组来进行排序，然后逐步减小组的大小，最终完成排序。
具体步骤如下：
- 首先，选择一个增量序列，通常为数组长度的一半，并将数组分为若干组。
- 对每一组进行插入排序，即从第二个元素开始，逐个与前面的元素比较并插入正确的位置。
- 逐步缩小增量序列，重新分组并进行插入排序，直到增量序列为1。
- 最后，进行一次增量为1的插入排序，完成排序。
希尔排序与插入排序的关系和区别如下：
- 希尔排序是插入排序的改进版本，通过分组的方式，使得插入排序可以先比较距离较远的元素，从而更高效地移动元素。
- 相比于插入排序，希尔排序的时间复杂度更优，可以达到O(n log n)级别，尤其在大规模数据的排序中表现良好。
- 希尔排序是不稳定的排序算法，即同值的元素在排序后可能会改变相对顺序。
- 相比于其他高效的排序算法，希尔排序的实现较为简单，且对于中小规模的数据集也有较好的性能表现。
//希尔排序
public class ShellSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{23,24,54,-324,2,1,1,1,98};
shellSort(ints);
for (int anInt : ints) {
System.out.print(anInt + " ");
}
}
public static void shellSort(int[] arr) {
//gap步长
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
//插入式 间隔为gap的插入排序
int insertIndex = i;
int insertValue = arr[i];
while (insertIndex - gap >= 0 && insertValue < arr[insertIndex - gap]) {
arr[insertIndex] = arr[insertIndex - gap];
insertIndex -= gap;
}
arr[insertIndex] = insertValue;
}
}
}
}
[6]. 快速排序
快速排序是一种高效的分治排序算法。它选择一个基准元素，将数组分为两个子数组，一个子数组中的元素都小于基准元素，另一个子数组中的元素都大于基准元素，然后递归地对子数组进行排序，最后通过合并子数组得到排序完毕的数组。具体来说，快速排序选择一个基准元素，通过比较将其他元素分别放到基准元素的左边或右边，然后对左右子数组递归地进行快速排序，最后合并子数组得到排序完毕的数组。
import java.util.Arrays;
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{23, -9, 78, 3, 34,3, 0, 34,23};
quickSort(ints, 0, ints.length - 1);
System.out.println(Arrays.toString(ints));
}
public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left >= right) {
//递归调用函数结束
return;
}
int l = left;
int r = right;
while (l < r) {
//每次都以arr[left]为标准进行对比
while (l < r && arr[r] >= arr[left]) r--;
while (l < r && arr[l] <= arr[left]) l++;
//两次循环后，最终是l==r 此时arr[r]一定小于等于arr[left]
if (r == l) {
//此时该循环就结束了
int temp = arr[r];
arr[r] = arr[left];
arr[left] = temp;
} else {
int temp = arr[r];
arr[r] = arr[l];
arr[l] = temp;
}
}
//此时r == l 索引r左边的元素小于arr[r] 索引r右边的元素大于arr[r];
//在分别对左右部分进行快排
quickSort(arr, left, l - 1);
quickSort(arr, r + 1, right);
}
}
[7]. 归并排序
归并排序是一种高效的分治排序算法。它的思想是将数组不断地二分分解，直到每个子数组只有一个元素，然后将相邻的子数组进行合并，直到最终得到排序完毕的数组。具体来说，归并排序会递归地将数组二分，然后对每个子数组进行归并操作，通过比较两个子数组的元素，按顺序合并成一个有序的子数组，最后不断合并子数组，直到整个数组排序完毕。
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{23, -9, 78, 3, 34,3, 0, 34,23};
//临时存储合并之后的数组
int[] temp = new int[ints.length];
mergeSort(ints, 0, ints.length - 1, temp);
System.out.println(Arrays.toString(ints));
}
public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {
//递归的结束条件 如果left
if (left < right) {
//mid：被分的两个部分的中间索引 用于之后合并两个部分时用
int mid = (left + right) / 2;
//将左边部分继续分
mergeSort(arr, 0, mid, temp);
//将右边部分继续分
mergeSort(arr, mid + 1, right, temp);
//代码运行到这里，递归已经调用完毕，开始回溯，从最开始的左右部分各一个元素开始回溯
merge(arr, left, mid, right, temp);
}
}
public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {
int i = left; //左边部分的最左侧索引
int j = mid + 1; //右边部分的最左侧索引（当只有每个部分只有一个元素时，此时mid=left mid+1=right）
int t = 0;//临时数组temp的索引，从0开始
//将分开的两部分合并
while (i <= mid && j <= right) {
if (arr[i] <= arr[j]) {
temp[t] = arr[i];
t++;i++;
} else {
temp[t] = arr[j];
t++;j++;
}
}
//如果左边部分有没有合并进去的，接着i继续合并
while (i <= mid) {
temp[t] = arr[i];
t++;i++;
}
//如果右边部分有没有合并进去的，接着j继续合并
while (j <= right) {
temp[t] = arr[j];
t++;j++;
}
//将临时数组temp的所存储的值，赋值给原数组arr
t = 0;
//原数组的索引需要从left开始，right结束
int tempLeft = left;
while (tempLeft <= right) {
arr[tempLeft] = temp[t];
t++;tempLeft++;
}
}
}
[8]. 基数排序
基数排序是一种非比较的排序算法，适用于有非负整数的数组。它按照个位、十位、百位等位数的大小进行排序，通过多次遍历数组，根据每个位数的值将数组元素进行分配和收集，最终得到排序完毕的数组。具体来说，基数排序首先选取一个最高位数，将数组按照该位数进行排序，然后再对下一位数进行排序，直到最低位数排序完成。基数排序利用了稳定排序的特性，在位数排序时保持相同位数值的元素相对顺序不变。
import java.util.Arrays;
public class RedixSort {
public static void main(String[] args) {
int[] ints = new int[]{24,74, 3, 34,14, 4, 34,3434,24,3435,324,544,234,124};
//临时存储合并之后的数组
redixSort(ints);
System.out.println(Arrays.toString(ints));
}
public static void redixSort(int[] arr) {
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
int[] bucketElementCounts = new int[10];
//求出数组中高度最大值的位数（最大值拥有最大位数）
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (max < arr[i]) max = arr[i];
}
int maxCount = (max + "").length(); //小技巧：将数转换成字符串，其长度即是其位数
for (int i = 0; i < maxCount; i++) {
//将arr数组中的每个数存在bucket二维数组中 一维数组bucketElementCount用于记录每个桶所存的数的个数
for (int k = 0; k < arr.length; k++) {
int value = arr[k] / (int)Math.pow(10, i) % 10;
bucket[value][bucketElementCounts[value]] = arr[k];
bucketElementCounts[value]++;
}
int index = 0;
//多次循环后，最终将bucket中最后存的所有数按顺序赋值给arr
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
if (bucketElementCounts[k] != 0) {
for (int x = 0; x < bucketElementCounts[k]; x++) {
arr[index] = bucket[k][x];
index++;
}
}
//对k进行清0，用于下一循环
bucketElementCounts[k] = 0;
}
}
}
}