java排序代码 java排序代码集合

如何用JAVA实现快速排序算法？

本人特地给你编的代码\x0d\x0a亲测\x0d\x0a\x0d\x0apublicclassQuickSort{\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticintPartition(inta[],intp,intr){\x0d\x0aintx=a[r-1];\x0d\x0ainti=p-1;\x0d\x0ainttemp;\x0d\x0afor(intj=p;jif(a[j-1]//swap(a[j-1],a[i-1]);\x0d\x0ai++;\x0d\x0atemp=a[j-1];\x0d\x0aa[j-1]=a[i-1];\x0d\x0aa[i-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a//swap(a[r-1,a[i+1-1]);\x0d\x0atemp=a[r-1];\x0d\x0aa[r-1]=a[i+1-1];\x0d\x0aa[i+1-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0areturni+1;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticvoidQuickSort(inta[],intp,intr){\x0d\x0a\x0d\x0aif(p

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java冒泡排序法代码

冒泡排序是比较经典的排序算法。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：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端。

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；

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

请问一下java快速排序源代码

快速排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**

* @author treeroot

* @since 2006-2-2

* @version 1.0

*/

public class QuickSort implements SortUtil.Sort{

/* (non-Javadoc)

* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])

*/

public void sort(int[] data) {

quickSort(data,0,data.length-1);

}

private void quickSort(int[] data,int i,int j){

int pivotIndex=(i+j)/2;

//swap

SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);

int k=partition(data,i-1,j,data[j]);

SortUtil.swap(data,k,j);

if((k-i)1) quickSort(data,i,k-1);

if((j-k)1) quickSort(data,k+1,j);

}

/**

* @param data

* @param i

* @param j

* @return

*/

private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {

do{

while(data[++l]pivot);

while((r!=0)data[--r]pivot);

SortUtil.swap(data,l,r);

}

while(lr);

SortUtil.swap(data,l,r);

return l;

}

}

改进后的快速排序：

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**

* @author treeroot

* @since 2006-2-2

* @version 1.0

*/

public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort {

private static int MAX_STACK_SIZE=4096;

private static int THRESHOLD=10;

/* (non-Javadoc)

* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])

*/

public void sort(int[] data) {

int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE];

int top=-1;

int pivot;

int pivotIndex,l,r;

stack[++top]=0;

stack[++top]=data.length-1;

while(top0){

int j=stack[top--];

int i=stack[top--];

pivotIndex=(i+j)/2;

pivot=data[pivotIndex];

SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);

//partition

l=i-1;

r=j;

do{

while(data[++l]pivot);

while((r!=0)(data[--r]pivot));

SortUtil.swap(data,l,r);

}

while(lr);

SortUtil.swap(data,l,r);

SortUtil.swap(data,l,j);

if((l-i)THRESHOLD){

stack[++top]=i;

stack[++top]=l-1;

}

if((j-l)THRESHOLD){

stack[++top]=l+1;

stack[++top]=j;

}

}

//new InsertSort().sort(data);

insertSort(data);

}

/**

* @param data

*/

private void insertSort(int[] data) {

int temp;

for(int i=1;idata.length;i++){

for(int j=i;(j0)(data[j]data[j-1]);j--){

SortUtil.swap(data,j,j-1);

}

}

}

}

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！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；

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