java全排代码 全排列java代码

Java几种简单的排序源代码

给你介绍4种排序方法及源码，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，大的交换到后面，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;

}

}

}

关于各种排列组合java算法实现方法

一 利用二进制状态法求排列组合 此种方法比较容易懂 但是运行效率不高 小数据排列组合可以使用

复制代码 代码如下: import java util Arrays;

//利用二进制算法进行全排列 //count : //count :

public class test { public static void main(String[] args) { long start=System currentTimeMillis(); count (); long end=System currentTimeMillis(); System out println(end start); } private static void count (){ int[] num=new int []{ }; for(int i= ;iMath pow( );i++){ String str=Integer toString(i ); int sz=str length(); for(int j= ;j sz;j++){ str=" "+str; } char[] temp=str toCharArray(); Arrays sort(temp); String gl=new String(temp); if(!gl equals(" ")){ continue; } String result=""; for(int m= ;mstr length();m++){ result+=num[Integer parseInt(str charAt(m)+"")]; } System out println(result); } } public static void count (){ int[] num=new int []{ }; int[] ss=new int []{ }; int[] temp=new int[ ]; while(temp[ ] ){ temp[temp length ]++; for(int i=temp length ;i ;i ){ if(temp[i]== ){ temp[i]= ; temp[i ]++; } } int []tt=temp clone(); Arrays sort(tt); if(!Arrays equals(tt ss)){ continue; } String result=""; for(int i= ;inum length;i++){ result+=num[temp[i]]; } System out println(result); } } }

二 用递归的思想来求排列跟组合 代码量比较大

复制代码 代码如下: package practice;

import java util ArrayList; import java util List;

public class Test {

/** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto generated method stub Object[] tmp={ }; // ArrayListObject[] rs=RandomC(tmp); ArrayListObject[] rs=cmn(tmp ); for(int i= ;irs size();i++) { // System out print(i+"="); for(int j= ;jrs get(i) length;j++) { System out print(rs get(i)[j]+" "); } System out println(); } }

// 求一个数组的任意组合 static ArrayListObject[] RandomC(Object[] source) { ArrayListObject[] result=new ArrayListObject[](); if(source length== ) { result add(source); } else { Object[] psource=new Object[source length ]; for(int i= ;ipsource length;i++) { psource[i]=source[i]; } result=RandomC(psource); int len=result size();//fn组合的长度 result add((new Object[]{source[source length ]})); for(int i= ;ilen;i++) { Object[] tmp=new Object[result get(i) length+ ]; for(int j= ;jtmp length ;j++) { tmp[j]=result get(i)[j]; } tmp[tmp length ]=source[source length ]; result add(tmp); } } return result; } static ArrayListObject[] cmn(Object[] source int n) { ArrayListObject[] result=new ArrayListObject[](); if(n== ) { for(int i= ;isource length;i++) { result add(new Object[]{source[i]}); } } else if(source length==n) { result add(source); } else { Object[] psource=new Object[source length ]; for(int i= ;ipsource length;i++) { psource[i]=source[i]; } result=cmn(psource n); ArrayListObject[] tmp=cmn(psource n ); for(int i= ;itmp size();i++) { Object[] rs=new Object[n]; for(int j= ;jn ;j++) { rs[j]=tmp get(i)[j]; } rs[n ]=source[source length ]; result add(rs); } } return result; }

}

三 利用动态规划的思想求排列和组合

复制代码 代码如下: package Acm; //强大的求组合数 public class MainApp { public static void main(String[] args) { int[] num=new int[]{ }; String str=""; //求 个数的组合个数 // count( str num ); // 求 n个数的组合个数 count ( str num); }

private static void count (int i String str int[] num) { if(i==num length){ System out println(str); return; } count (i+ str num); count (i+ str+num[i]+" " num); }

private static void count(int i String str int[] num int n) { if(n== ){ System out println(str); return; } if(i==num length){ return; } count(i+ str+num[i]+" " num n ); count(i+ str num n); } }

下面是求排列

复制代码 代码如下: lishixinzhi/Article/program/Java/JSP/201311/20148

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java全排代码，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java全排代码他 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！它是处理大数据最快的排序算法之一java全排代码了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到java全排代码了 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，java全排代码我也不知道。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；

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

关于java全排代码和全排列java代码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。