强悍,想起上次东软笔试的一个程序设计题:排序,,极其简单,随便写一种就OK啦,可当时哎,,,惭愧,,竟乱七八糟写不好..,本想今晚来稍做汇总,,结果一搜,我倒!!!!
太强啦,得好好研究下哈,直接拷贝过来啦,,若真全他写的,太强啦,啥也不说啦.慢慢看吧:什么泛型,继承,抽象,-----有点太专业,啊!睡觉.下次在看,
/*
为了便于管理,先引入个基础类:
*/
package algorithms;
/**
* @author yovn
*
*/
public abstract class Sorter<E extends Comparable<E>> {
public abstract void sort(E[] array, int from , int len);
public final void sort(E[] array)
{
sort(array,0,array.length);
}
protected final void swap(E[] array, int from , int to)
{
E tmp=array[from];
array[from]=array[to];
array[to]=tmp;
}
}
/*一 插入排序
该算法在数据规模小的时候十分高效,该算法每次插入第K+1到前K个有序数组中一个合适位置,K从0开始到N-1,从而完成排序:
*/
//
/**
* @author yovn
*/
public class InsertSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
public void sort(E[] array, int from, int len) {
E tmp= null;
for( int i=from+1;i<from+len;i++)
{
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j--)
{
if(tmp.compareTo(array[j-1])<0)
{
array[j]=array[j-1];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
/*
二 冒泡排序
这可能是最简单的排序算法了,算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素,把第i小的冒泡到数组的第i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。(当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素,把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。)
*/
/**
* @author yovn
*
*/
public class BubbleSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
private static boolean DWON= true;
public final void bubble_down(E[] array, int from, int len)
{
for( int i=from;i<from+len;i++)
{
for( int j=from+len-1;j>i;j--)
{
if(array[j].compareTo(array[j-1])<0)
{
swap(array,j-1,j);
}
}
}
}
public final void bubble_up(E[] array, int from, int len)
{
for( int i=from+len-1;i>=from;i--)
{
for( int j=from;j<i;j++)
{
if(array[j].compareTo(array[j+1])>0)
{
swap(array,j,j+1);
}
}
}
}
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if(DWON)
{
bubble_down(array,from,len);
}
else
{
bubble_up(array,from,len);
}
}
}
/*
三,选择排序
选择排序相对于冒泡来说,它不是每次发现逆序都交换,而是在找到全局第i小的时候记下该元素位置,最后跟第i个元素交换,从而保证数组最终的有序。
相对与插入排序来说,选择排序每次选出的都是全局第i小的,不会调整前i个元素了。
*/
/**
* @author yovn
*
*/
public class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
for( int i=0;i<len;i++)
{
int smallest=i;
int j=i+from;
for(;j<from+len;j++)
{
if(array[j].compareTo(array[smallest])<0)
{
smallest=j;
}
}
swap(array,i,smallest);
}
}
}
/*
四 Shell排序
Shell排序可以理解为插入排序的变种,它充分利用了插入排序的两个特点:
1)当数据规模小的时候非常高效
2)当给定数据已经有序时的时间代价为O(N)
所以,Shell排序每次把数据分成若个小块,来使用插入排序,而且之后在这若个小块排好序的情况下把它们合成大一点的小块,继续使用插入排序,不停的合并小块,知道最后成一个块,并使用插入排序。
这里每次分成若干小块是通过“增量” 来控制的,开始时增量交大,接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块,逐渐的减小“增量“最终到减小到1。
一直较好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,这样可使Shell排序时间复杂度达到O(N^1.5)
所以我在实现Shell排序的时候采用该增量序列
*/
/**
* @author yovn
*/
public class ShellSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* Our delta value choose 2^k-1,2^(k-1)-1,.7,3,1.
* complexity is O(n^1.5)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
//1.calculate the first delta value;
int value=1;
while((value+1)*2<len)
{
value=(value+1)*2-1;
}
for( int delta=value;delta>=1;delta=(delta+1)/2-1)
{
for( int i=0;i<delta;i++)
{
modify_insert_sort(array,from+i,len-i,delta);
}
}
}
private final void modify_insert_sort(E[] array, int from, int len, int delta) {
if(len<=1) return;
E tmp= null;
for( int i=from+delta;i<from+len;i+=delta)
{
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j-=delta)
{
if(tmp.compareTo(array[j-delta])<0)
{
array[j]=array[j-delta];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
/*
五 快速排序
快速排序是目前使用可能最广泛的排序算法了。
一般分如下步骤:
1)选择一个枢纽元素(有很对选法,我的实现里采用去中间元素的简单方法)
2)使用该枢纽元素分割数组,使得比该元素小的元素在它的左边,比它大的在右边。并把枢纽元素放在合适的位置。
3)根据枢纽元素最后确定的位置,把数组分成三部分,左边的,右边的,枢纽元素自己,对左边的,右边的分别递归调用快速排序算法即可。
快速排序的核心在于分割算法,也可以说是最有技巧的部分。
*/
/**
* @author yovn
*
*/
public class QuickSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
q_sort(array,from,from+len-1);
}
private final void q_sort(E[] array, int from, int to) {
if(to-from<1) return;
int pivot=selectPivot(array,from,to);
pivot=partion(array,from,to,pivot);
q_sort(array,from,pivot-1);
q_sort(array,pivot+1,to);
}
private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) {
E tmp=array[pivot];
array[pivot]=array[to]; //now to's position is available
while(from!=to)
{
while(from<to&&array[from].compareTo(tmp)<=0)from++;
if(from<to)
{
array[to]=array[from]; //now from's position is available
to--;
}
while(from<to&&array[to].compareTo(tmp)>=0)to--;
if(from<to)
{
array[from]=array[to]; //now to's position is available now
from++;
}
}
array[from]=tmp;
return from;
}
private int selectPivot(E[] array, int from, int to) {
return (from+to)/2;
}
}
/*
六 归并排序
算法思想是每次把待排序列分成两部分,分别对这两部分递归地用归并排序,完成后把这两个子部分合并成一个
序列。
归并排序借助一个全局性临时数组来方便对子序列的归并,该算法核心在于归并。
*/
import java.lang.reflect.Array;
/**
* @author yovn
*
*/
public class MergeSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@SuppressWarnings( "unchecked")
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if(len<=1) return;
E[] temporary=(E[])Array.newInstance(array[0].getClass(),len);
merge_sort(array,from,from+len-1,temporary);
}
private final void merge_sort(E[] array, int from, int to, E[] temporary) {
if(to<=from)
{
return;
}
int middle=(from+to)/2;
merge_sort(array,from,middle,temporary);
merge_sort(array,middle+1,to,temporary);
merge(array,from,to,middle,temporary);
}
private final void merge(E[] array, int from, int to, int middle, E[] temporary) {
int k=0,leftIndex=0,rightIndex=to-from;
System.arraycopy(array, from, temporary, 0, middle-from+1);
for( int i=0;i<to-middle;i++)
{
temporary[to-from-i]=array[middle+i+1];
}
while(k<to-from+1)
{
if(temporary[leftIndex].compareTo(temporary[rightIndex])<0)
{
array[k+from]=temporary[leftIndex++];
}
else
{
array[k+from]=temporary[rightIndex--];
}
k++;
}
}
}
/*七 堆排序
堆是一种完全二叉树,一般使用数组来实现。
堆主要有两种核心操作,
1)从指定节点向上调整(shiftUp)
2)从指定节点向下调整(shiftDown)
建堆,以及删除堆定节点使用shiftDwon,而在插入节点时一般结合两种操作一起使用。
堆排序借助最大值堆来实现,第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置,然后shiftDown到倒数第i+1个位置,一共执行N此调整,即完成排序。
显然,堆排序也是一种选择性的排序,每次选择第i大的元素。
*/
/**
* @author yovn
*
*/
public class HeapSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
build_heap(array,from,len);
for( int i=0;i<len;i++)
{
//swap max value to the (len-i)-th position
swap(array,from,from+len-1-i);
shift_down(array,from,len-1-i,0); //always shiftDown from 0
}
}
private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
int pos=(len-1)/2; //we start from (len-1)/2, because branch's node +1=leaf's node, and all leaf node is already a heap
for( int i=pos;i>=0;i--)
{
shift_down(array,from,len,i);
}
}
private final void shift_down(E[] array, int from, int len, int pos)
{
E tmp=array[from+pos];
int index=pos*2+1; //use left child
while(index<len) //until no child
{
if(index+1<len&&array[from+index].compareTo(array[from+index+1])<0) //right child is bigger
{
index+=1; //switch to right child
}
if(tmp.compareTo(array[from+index])<0)
{
array[from+pos]=array[from+index];
pos=index;
index=pos*2+1;
}
else
{
break;
}
}
array[from+pos]=tmp;
}
}
/*
八 桶式排序
桶式排序不再是基于比较的了,它和基数排序同属于分配类的排序,这类排序的特点是事先要知道待排序列的一些特征。
桶式排序事先要知道待排序列在一个范围内,而且这个范围应该不是很大的。
比如知道待排序列在[0,M)内,那么可以分配M个桶,第I个桶记录I的出现情况,最后根据每个桶收到的位置信息把数据输出成有序的形式。
这里我们用两个临时性数组,一个用于记录位置信息,一个用于方便输出数据成有序方式,另外我们假设数据落在0到MAX,如果所给数据不是从0开始,你可以把每个数减去最小的数。
*/
/**
* @author yovn
*
*/
public class BucketSorter {
public void sort( int[] keys, int from, int len, int max)
{
int[] temp= new int[len];
int[] count= new int[max];
for( int i=0;i<len;i++)
{
count[keys[from+i]]++;
}
//calculate position info
for( int i=1;i<max;i++)
{
count[i]=count[i]+count[i-1]; //this means how many number which is less or equals than i,thus it is also position + 1
}
System.arraycopy(keys, from, temp, 0, len);
for( int k=len-1;k>=0;k--) //from the ending to beginning can keep the stability
{
keys[--count[temp[k]]]=temp[k]; // position +1 =count
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,13,14,15,11,12,17,16};
BucketSorter sorter= new BucketSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,20); //actually is 18, but 20 will also work
for( int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+ ",");
}
}
}
/*
九 基数排序
基数排序可以说是扩展了的桶式排序,比如当待排序列在一个很大的范围内,比如0到999999内,那么用桶式排序是很浪费空间的。而基数排序把每个排序码拆成由d个排序码,比如任何一个6位数(不满六位前面补0)拆成6个排序码,分别是个位的,十位的,百位的。。。。
排序时,分6次完成,每次按第i个排序码来排。
一般有两种方式:
1) 高位优先(MSD): 从高位到低位依次对序列排序
2)低位优先(LSD): 从低位到高位依次对序列排序
计算机一般采用低位优先法(人类一般使用高位优先),但是采用低位优先时要确保排序算法的稳定性。
基数排序借助桶式排序,每次按第N位排序时,采用桶式排序。对于如何安排每次落入同一个桶中的数据有两种安排方法:
1)顺序存储:每次使用桶式排序,放入r个桶中,,相同时增加计数。
2)链式存储:每个桶通过一个静态队列来跟踪。
*/
import java.util.Arrays;
/**
* @author yovn
*
*/
public class RadixSorter {
public static boolean USE_LINK= true;
/**
*
* @param keys
* @param from
* @param len
* @param radix key's radix
* @param d how many sub keys should one key divide to
*/
public void sort( int[] keys, int from , int len, int radix, int d)
{
if(USE_LINK)
{
link_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
else
{
array_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
}
private final void array_radix_sort( int[] keys, int from, int len, int radix,
int d)
{
int[] temporary= new int[len];
int[] count= new int[radix];
int R=1;
for( int i=0;i<d;i++)
{
System.arraycopy(keys, from, temporary, 0, len);
Arrays.fill(count, 0);
for( int k=0;k<len;k++)
{
int subkey=(temporary[k]/R)%radix;
count[subkey]++;
}
for( int j=1;j<radix;j++)
{
count[j]=count[j]+count[j-1];
}
for( int m=len-1;m>=0;m--)
{
int subkey=(temporary[m]/R)%radix;
--count[subkey];
keys[from+count[subkey]]=temporary[m];
}
R*=radix;
}
}
private static class LinkQueue
{
int head=-1;
int tail=-1;
}
private final void link_radix_sort( int[] keys, int from, int len, int radix, int d) {
int[] nexts= new int[len];
LinkQueue[] queues= new LinkQueue[radix];
for( int i=0;i<radix;i++)
{
queues[i]= new LinkQueue();
}
for( int i=0;i<len-1;i++)
{
nexts[i]=i+1;
}
nexts[len-1]=-1;
int first=0;
for( int i=0;i<d;i++)
{
link_radix_sort_distribute(keys,from,len,radix,i,nexts,queues,first);
first=link_radix_sort_collect(keys,from,len,radix,i,nexts,queues);
}
int[] tmps= new int[len];
int k=0;
while(first!=-1)
{
tmps[k++]=keys[from+first];
first=nexts[first];
}
System.arraycopy(tmps, 0, keys, from, len);
}
private final void link_radix_sort_distribute( int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues, int first) {
for( int i=0;i<radix;i++)queues[i].head=queues[i].tail=-1;
while(first!=-1)
{
int val=keys[from+first];
for( int j=0;j<d;j++)val/=radix;
val=val%radix;
if(queues[val].head==-1)
{
queues[val].head=first;
}
else
{
nexts[queues[val].tail]=first;
}
queues[val].tail=first;
first=nexts[first];
}
}
private int link_radix_sort_collect( int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues) {
int first=0;
int last=0;
int fromQueue=0;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
first=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
while(fromQueue<radix-1&&queues[fromQueue].head!=-1)
{
fromQueue+=1;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
nexts[last]=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
}
if(last!=-1)nexts[last]=-1;
return first;
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,135,14,15,11,222222222,1111111111,12,17,45,16};
USE_LINK= true;
RadixSorter sorter= new RadixSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,10,10);
for( int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+ ",");
}
}
}