Java数据结构和算法 - 高级排序

2021/04/23 algorithm 共 1835 字,约 6 分钟
Bob.Zhu

高级排序

前面学习过简单排序:冒泡排序、选择排序、插入排序,都是一些容易实现但速度比较慢的排序算法; 在递归学习中,讲述了 归并排序,速度比简单排序要快,但是他需要的空间是原始数组空间的两倍,通常这是一个严重的缺点。

希尔排序

希尔排序是因计算机科学家Donald L. Shell 而得名,他在1959年发现了希尔排序算法。 希尔排序基于插入排序,但是增加了一个新的特性,大大地提高了插入排序的执行效率。

排序思路

增加一个间隔区间,这样不需要一个一个的移动过来,而是可以直接移动间隔区间的距离; 但是有另外一问题,就是虽然可以移动一个间隔区间的距离,但可能出现的情况是, 移动间隔区间之后却超过了需要移动的距离,那么下次迭代的时候,还需要再移动回来。 所以,效率的提升有限。

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核心代码

  @Override
  public void sort() {
    int in, out;
    int temp;

    int h = 1;
    while (h <= data.length / 3) {
      h = h * 3 + 1;
    }
    while (h > 0) {
      for (out = h; out < data.length; out++) {
        temp = data[out];
        in = out;
        while (in > h - 1 && data[in - h] >= temp) {
          data[in] = data[in - h];
          in -= h;
        }
        data[in] = temp;
      }
      h = (h - 1) / 3;
    }
  }

划分

划分是后面将要讨论的快速排序的根本机制,但是划分本身也是一个有用的操作,因此把它作为单独的一节 在这里讲解。 划分,就是把所有数据分为两组,使所有关键字大于特定值的数据项在一组,使所有关键字小于特定值的 数据项在另一组。 注意:划分的两组的元素数量可以不相等,这取决于枢纽以及数据的关键字的值。

排序思路

  • 设定一个分组值,作为分组的标准
  • 从左往右找到比分组值小的值的下标,从右往左找到比分组值大的值的下标,并进行交换
  • 循环执行此操作,直至小的值全在左边,大的值全在右边

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核心代码

  public int partitionIt(int left, int right, long pivot) {
    int leftPtr = left - 1;
    int rightPtr = right + 1;
    while (true) {
      while (leftPtr < right && data[++leftPtr] < pivot) {
      }
      while (rightPtr > left && data[--rightPtr] > pivot) {
      }
      if (leftPtr >= rightPtr) {
        break;
      } else {
        swap(leftPtr, rightPtr);
      }
    }
    return leftPtr;
  }

快速排序

快排基于划分的思想,唯一的区别就是:

  • 指定数组的最右边元素为比较值,也就是下标为 right
  • 分区算法中的分组完毕之后,需要交换一下leftPtr和right值,这样

排序思路

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核心代码

  @Override
  public void sort() {
    reQuickSort(0, data.length - 1);
  }

  public void reQuickSort(int left, int right) {
    if (right - left <= 0) {
      return;
    } else {
      int pivot = data[right];
      int partition = partitionIt(left, right, pivot);
      reQuickSort(left, partition - 1);
      reQuickSort(partition + 1, right);
    }
  }

  public int partitionIt(int left, int right, int pivot) {
    int leftPtr = left - 1;
    int rightPtr = right;
    while (true) {
      while (leftPtr < data.length && data[++leftPtr] < pivot) {
      }
      while (rightPtr > 0 && data[--rightPtr] > pivot) {
      }
      if (leftPtr >= rightPtr) {
        break;
      } else {
        swap(leftPtr, rightPtr);
      }
    }
    swap(leftPtr, right);
    return leftPtr;
  }

基数排序

排序思路

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核心代码

参考资料

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