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手敲java代码排序 java代码排版
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java快速排序简单代码
.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 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。以下是快速排序算法：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高手敲java代码排序！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。
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）操作手敲java代码排序；
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；
2. 动图演示
代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {
var len = arr. length ,
partitionIndex ,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;
if ( left
java编程实现随机数组的快速排序
java编程实现随机数组的快速排序步骤如下：
1、打开Eclipse，新建一个Java工程，在此工程里新建一个Java类；
2、在新建的类中声明一个产生随机数的Random变量，再声明一个10个长度的int型数组；
3、将产生的随机数逐个放入到数组中；
4、利用排序算法对随机数组进行排序。
具体代码如下：
import java.util.Random;
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
int count = 0;
Random random = new Random();
int a[] = new int[10];
while(count 10){
a[count] = random.nextInt(1000);//产生0-999的随机数
count++;
}
for (int i = 0; i a.length - 1; i++) {
int min = i;
for (int j = i + 1; j a.length; j++) {
if (a[j] a[min]) {
min = j;
}
}
if (min != i) {
int b = a[min];
a[min] = a[i];
a[i] = b;
}
}
for (int c = 0; c a.length; c++) {
System.out.print(a[c] + " ");
}
}
}
Java几种简单的排序源代码
给手敲java代码排序你介绍4种排序方法及源码手敲java代码排序，供参考
1.冒泡排序
主要思路： 从前往后依次交换两个相邻的元素手敲java代码排序，大的交换到后面手敲java代码排序，这样每次大的数据就到后面，每一次遍历，最大的数据到达最后面，时间复杂度是O(n^2)。
public static void bubbleSort(int[] arr){
for(int i =0; i arr.length - 1; i++){
for(int j=0; j arr.length-1; j++){
if(arr[j] arr[j+1]){
arr[j] = arr[j]^arr[j+1];
arr[j+1] = arr[j]^arr[j+1];
arr[j] = arr[j]^arr[j+1];
}
}
}
}
2.选择排序
主要思路：每次遍历序列，从中选取最小的元素放到最前面，n次选择后，前面就都是最小元素的排列了，时间复杂度是O(n^2）。
public static void selectSort(int[] arr){
for(int i = 0; i arr.length -1; i++){
for(int j = i+1; j arr.length; j++){
if(arr[j] arr[i]){
arr[j] = arr[j]^arr[i];
arr[i] = arr[j]^arr[i];
arr[j] = arr[j]^arr[i];
}
}
}
}
3.插入排序
主要思路：使用了两层嵌套循环，逐个处理待排序的记录。每个记录与前面已经排好序的记录序列进行比较，并将其插入到合适的位置，时间复杂度是O(n^2）。
public static void insertionSort(int[] arr){
int j;
for(int p = 1; p arr.length; p++){
int temp = arr[p]; //保存要插入的数据
//将无序中的数和前面有序的数据相比，将比它大的数，向后移动
for(j=p; j0 temp arr[j-1]; j--){
arr[j] = arr[j-1];
}
//正确的位置设置成保存的数据
arr[j] = temp;
}
}
4.希尔排序
主要思路：用步长分组，每个分组进行插入排序，再慢慢减小步长，当步长为1的时候完成一次插入排序， 希尔排序的时间复杂度是：O（nlogn）～O（n2），平均时间复杂度大致是O(n^1.5)
public static void shellSort(int[] arr){
int j ;
for(int gap = arr.length/2; gap 0 ; gap/=2){
for(int i = gap; i arr.length; i++){
int temp = arr[i];
for(j = i; j=gap temparr[j-gap]; j-=gap){
arr[j] = arr[j-gap];
}
arr[j] = temp;
}
}
}
java冒泡排序法代码
冒泡排序是比较经典手敲java代码排序的排序算法。代码如下：
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交换位置
}
拓展资料：
原理：比较两个相邻手敲java代码排序的元素手敲java代码排序，将值大手敲java代码排序的元素交换至右端。
思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复第一趟步骤，直至全部排序完成。
第一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以第二趟比较的时候最后一个数不参与比较手敲java代码排序；
第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中第二大的数，所以第三趟比较的时候最后两个数不参与比较；
依次类推，每一趟比较次数-1；
??
举例说明：要排序数组：int[] arr={6,3,8,2,9,1};
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交换位置
}
参考资料：冒泡排序原理
在java中如何给数据进行大小排序
java中对数据进行大小排序可以使用冒泡排序算法来实现。具体事例代码如下手敲java代码排序：
public class Demo{
public static void main(String[] args) {
int a[] = new int[]{34,23,43,5,56,76};
int temp = 0;//定义一个变量来供两个数的转换
for(int i=0;ia.length-1;i++){
for(int j=i+1;ja.length;j++){
if(a[i] a[j]){
temp = a[j];
a[j] = a[i];
a[i] = temp;
}
}
}
for(int i=0;ia.length;i++){
System.out.print(a[i]+" ");//从小到大排序
}
}
}
接下来介绍下什么是冒泡排序：冒泡排序是一种简单的排序算法手敲java代码排序，冒泡排序重复地走访过要排序的数列手敲java代码排序，一次比较两个元素手敲java代码排序，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换手敲java代码排序，也就是说该数列已经排序完成。
Java编程中怎样实现中文排序
简单的实现排序，可以参考如下的代码
import java.text.Collator;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Locale;
public class PYDemo {
public static void main(String[] args) {
String[] names= {"赵z子z龙l","刘l备b","关g羽y","张z飞f"};
System.out.println("排序前"+Arrays.toString(names));
Comparator cpt = Collator.getInstance(Locale.CHINA);
Arrays.sort(names, cpt);
System.out.println("排序后"+Arrays.toString(names));
}
}
测试输出
排序前[赵z子z龙l, 刘l备b, 关g羽y, 张z飞f]
排序后[关g羽y, 刘l备b, 张z飞f, 赵z子z龙l]
如果有一些非常用的汉字，生僻字等，建议使用一些jar包实现,比如pinyin4j
关于手敲java代码排序和java代码排版的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
