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排序算法 - 1.冒泡排序 冒泡排序是最简单的排序方法，理解起来容易。虽然它的计算步骤比较多，不是最快的，但它是最基本的，初学者一定要掌握。 冒泡排序的原理是：从左到右，相邻元素进行比较。每次比较一轮，就会找到序列中最大的一个或最小的一个。这个数就会从序列的最右边冒出来。 以从小到大排序为例，第一轮比较后，所有数中最大的那个数就会浮到最右边；第二轮比较后，所有数中第二大的那个数就会浮到倒数第二个位置……就这样一轮一轮地比较，最后实现从小到大排序。 # include <stdio.h> int main(void) { int a[] = {900, 2, 3, -58, 34, 76, 32, 43, 56, -70, 35, -234, 532, 543, 2500}; int n; //存放数组a中元素的个数 int i; //比较的轮数 int j; //每轮比较的次数 int buf; //交换数据时用于存放中间数据 n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); /*a[0]是int型, 占4字节, 所以总的字节数除以4等于元素的个数*/ for (i=0; i<n-1; ++i) //比较n-1轮 { for (j=0; j<n-1-i; ++j) //每轮比较n-1-i次, { if (a[j] < a[j+1]) { buf = a[j]; a[j] = a[j+1]; a[j+1] = buf; } } } for (i=0; i<n; ++i) { printf("%d\x20", a[i]); } printf("\n"); return 0; } 算法分析 冒泡排序一共要进行(n-1)次循环,每一次循环都要进行当前n-1次比较所以一共的比较次数是:(n-1) + (n-2) + (n-3) + … + 1 = n*(n-1)/2;所以冒泡排序的时间复杂度是 O(n^2)
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排序算法 - 3.归并排序（Merge Sort） 归并排序（Merge Sort） 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 public class Merge { public static void main(String[] args) throws Exception { Integer[] arr = {8, 4, 5, 7, 1, 3, 6, 2}; Merge.sort(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } private static Comparable[] assist;//归并所需要的辅助数组 /* 对数组a中的元素进行排序 */ public static void sort(Comparable[] a) { assist = new Comparable[a.length]; int lo = 0; int hi = a.length - 1; sort(a, lo, hi); } /* 对数组a中从lo到hi的元素进行排序 */ private static void sort(Comparable[] a, int lo, int hi) { if (hi <= lo) { return; } int mid = lo + (hi - lo) / 2; //对lo到mid之间的元素进行排序； sort(a, lo, mid); //对mid+1到hi之间的元素进行排序； sort(a, mid + 1, hi); //对lo到mid这组数据和mid到hi这组数据进行归并 merge(a, lo, mid, hi); } /* 对数组中，从lo到mid为一组，从mid+1到hi为一组，对这两组数据进行归并 */ private static void merge(Comparable[] a, int lo, int mid, int hi) { //lo到mid这组数据和mid+1到hi这组数据归并到辅助数组assist对应的索引处 int i = lo;//定义一个指针，指向assist数组中开始填充数据的索引 int p1 = lo;//定义一个指针，指向第一组数据的第一个元素 int p2 = mid + 1;//定义一个指针，指向第二组数据的第一个元素 //比较左边小组和右边小组中的元素大小，哪个小，就把哪个数据填充到assist数组中 while (p1 <= mid && p2 <= hi) { if (less(a[p1], a[p2])) { assist[i++] = a[p1++]; } else { assist[i++] = a[p2++]; } } //上面的循环结束后，如果退出循环的条件是p1<=mid，则证明左边小组中的数据已经归并完毕，如果退出循环的条件是p2<=hi,则证明右边小组的数据已经填充完毕； //所以需要把未填充完毕的数据继续填充到assist中,//下面两个循环，只会执行其中的一个 while (p1 <= mid) { assist[i++] = a[p1++]; } while (p2 <= hi) { assist[i++] = a[p2++]; } //到现在为止，assist数组中，从lo到hi的元素是有序的，再把数据拷贝到a数组中对应的索引处 for (int index = lo; index <= hi; index++) { a[index] = assist[index]; } } /* 比较v元素是否小于w元素 */ private static boolean less(Comparable v, Comparable w) { return v.compareTo(w) < 0; } /* 数组元素i和j交换位置 */ private static void exch(Comparable[] a, int i, int j) { Comparable t = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = t; } } 时间复杂度为O(nlogn); 归并排序的缺点： 需要申请额外的数组空间，导致空间复杂度提升，是典型的以空间换时间的操作。
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