八大排序算法(面试被问到)

2024-04-14 21:36

本文主要是介绍八大排序算法(面试被问到),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.八大排序算法都是什么?

八大排序算法有:插入排序、冒泡排序、归并排序、选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序、基数排序(通常不提)。此外,还可以直接调用Arrays.sort()进行排序。

2.八大排序算法时间复杂度和稳定性?

这里有一个口诀记法:

(插入)(冒泡)(归并),他很稳(稳定)

插冒归喜欢选(选择)(插入)(冒泡),插完他就方了O(n^2)

(快速)(归并)(堆),n老O(logn)

(基数)你太稳(稳定)

3.算法讲解?

  (1) 冒泡排序

过程:

①从数列的开头开始,在这趟遍历中对没有进行比较的一对两两比较,直到数列的结尾;

②如果第一个元素比第二个元素大,则交换它们的位置,这样较大的元素就逐渐“浮”到数列的末尾;

③然后,算法再次从数列的开始执行相同的操作,但是排好序的元素(即最大的元素)不再参与比较;这个过程一直持续到整个数列都排好序为止。

代码实现:

public class BubbleSort {
11	    public static void main(String[] args) {
12	        int[] arr={5,4,2,1};
13	      bubblesort(arr);
14	        System.out.println("Sorted array:"+ Arrays.toString(arr));
15	        for(int i=0;i<arr.length;i++){
16	            System.out.print(arr[i]+" ");
17	        }
18	    }
19	
20	    private static void bubblesort(int[] arr) {
21	        int n=arr.length;
22	        for(int i=0;i<n;i++){//控制整个冒泡排序的次数
23	            for(int j=0;j<n-1-i;j++){//控制两两交换的次数
24	                if(arr[j]>arr[j+1]){
25	                    int temp=arr[j];
26	                    arr[j]=arr[j+1];
27	                    arr[j+1]=temp;
28	                }
29	            }
30	        }
31	    }
34	}

优点:

稳定性——在排序过程中,相同元素的相对顺序保持不变。

缺点:

不适合大规模数据——对于大规模乱序序列的排序效率较低,时间复杂度较高。

(2)插入排序

过程:

 ①将第一个元素视为已排序序列。

②从第二个元素开始,将其与已排序序列中的元素逐个比较,并插入到正确的位置上。这个过程不断重复,直到整个数组变得有序。

③在实现上,插入排序使用双层循环,外层循环遍历数组中的每个元素,内层循环则在已排序的部分中查找新元素应插入的位置。

代码实现:

public class InsertSort {
11	    public static void main(String[] args) {
12	        int[] arr={23,46,87,11,24,1};
13	        System.out.println("Original array:"+ Arrays.toString(arr));
14	        insertsort(arr);
15	        System.out.println("Sorted array:"+Arrays.toString(arr));
16	        for(int i=0;i<arr.length;i++){
17	            System.out.print(arr[i]+" ");
18	        }
19	    }
20	    public static  void insertsort(int[] arr){
21	        //遍历除第一个数之外的所有数字
22	        for(int i=1;i<arr.length;i++){
23	           //当前数字比前一个数字小
24	            if(arr[i]<arr[i-1]){
25	                //把当前数字保存起来,当前位置腾开
26	                int temp=arr[i];
27	                //当前数字和他之前所有数字进行比较
28	                int j=0;
29	                for(j=i-1;j>=0&&arr[j]>temp;j--){//如果前面的数字大于temp,右移
30	                    arr[j+1]=arr[j];
31	                }
32	                arr[j+1]=temp;//如果前面的数字小于等于temp,将temp放入
33	            }
34	        }
35	    }
36	
37	}

优点:

稳定性——在排序过程中,相同元素的相对顺序保持不变。

缺点:

不适合大规模数据——对于大规模乱序序列的排序效率较低,时间复杂度较高。

(3)归并排序

过程:

①分解(Divide):将数组递归地分成两半,直到数组被分解为单个元素。
②解决(Conquer):对每一对分解后的子数组进行排序,这一过程通常通过归并排序递归地完成。
③合并(Merge):将已排序的子数组合并成一个完整的、有序的数组。

代码实现:

public class MergeSort {
11	    public static void main(String[] args) {
12	int[] arr={12,11,13,43,5,9};
13	        System.out.println("Original Array:"+ Arrays.toString(arr));
14	        mergesort(arr,0,arr.length-1);
15	        System.out.println("Sorted Array:"+Arrays.toString(arr));
16	    }
17	
18	    private static void mergesort(int[] arr,int left,int right) {
19	        if(left<right){
20	            int mid=(left + right)  / 2;
21	            mergesort(arr,left,mid);
22	            mergesort(arr,mid+1,right);
23	            Merge(arr,left,mid,right);
24	        }
25	
26	    }
27	
28	    private static void Merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
29	        int i=left;int j=mid+1;int k=0;
30	        int[] temp=new int[right-left+1];
31	       while(i<=mid&&j<=right){
32	           if(arr[i]<arr[j]){
33	               temp[k++]=arr[i++];
34	           }else{
35	               temp[k++]=arr[j++];
36	           }
37	       }
38	       while(i<=mid){
39	           temp[k++]=arr[i++];
40	       }
41	       while(j<=right){
42	           temp[k++]=arr[j++];
43	       }
44	       //按照排好的顺序给arr赋值
45	       for(int t=0;t<temp.length;t++){
46	           arr[t+left]=temp[t];
47	       }
48	    }
49	}

优点:

稳定性——在排序过程中,相同元素的相对顺序保持不变。

缺点:

内存占用大——在划分和合并过程中,需要额外的内存来存储列表的两半和最终排序的列表,

(4)选择排序

过程:

①从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置;

②再从剩余的未排序元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾;

③重复操作,直到所有元素均排序完毕。

代码实现:

public class SelectSort {
11	    public static void main(String[] args) {
12	        int[] arr={12,45,72,32,10};
13	        System.out.println("Original Array:"+ Arrays.toString(arr));
14	        insertsort(arr);
15	        System.out.println("Sorted Array:"+Arrays.toString(arr));
16	        for(int i=0;i<arr.length;i++){
17	            System.out.print(arr[i]+" ");
18	        }
19	    }
20	    public static void insertsort(int[] arr){
21	        int n=arr.length;
22	        for(int k=0;k<n;k++){
23	            int min=k;//设置第一个下标为最小值
24	            for(int i=k+1;i<n;i++){//将其他元素与最小值作比较
25	                if(arr[i]<arr[min]){
26	                    min=i;//更新最小值对应的下标
27	                }
28	            }
29	           int temp=arr[k];//交换,将最小值标记到最前面,之后k++,寻找第二个最小值,循环
30	            arr[k]=arr[min];
31	            arr[min]=temp;
32	        }
33	    }
35	}

优点:

可读性高——简单易懂、易于实现,以及它是原地排序算法,不占用额外的内存空间。

缺点:

时间复杂度较高——无论数据是否有序,都需要进行O(n²)次比较,处理大规模数据集时效率较低。

不稳定——这意味着在排序过程中相等元素的相对位置可能发生变化,导致相同元素的相对顺序不同。

(5)快速排序

过程:

①选择基准元素:从待排序序列中选取一个元素作为基准(pivot)。
②分区操作:通过比较其他元素与基准元素的大小,将序列分为两部分。所有比基准元素小的元素放在其左边,所有比基准元素大的元素放在其右边。
③递归排序:对基准元素左右两边的子序列递归执行上述步骤,直到子序列的长度为0或1,此时子序列已经有序。

代码实现:

public class QuickSort {
11	    //快速排序:
12	    //首先在序列中随机选择一个基准值(privot)
13	    //除了基准值以外的数分为:“比基准值小的数”、“比基准值大的数”,再将其排列成以下形式 【比基准值小的数】 基准值 【比基准值大的数】
14	    //对【】中的数据进行递归,同样使用快速排序
15	    public static void main(String[] args) {
16	        int[] arr={12,45,67,81,1,2};
17	        System.out.println("Original array:"+ Arrays.toString(arr));
18	      quicksort(arr,0,arr.length-1);
19	        System.out.println("Sorted array:"+Arrays.toString(arr));
20	        for(int i=0;i<arr.length;i++){
21	            System.out.print(arr[i]+" ");
22	        }
23	    }
24	    public static void quicksort(int[] arr,int left,int right){
25	        if(left<right) {
26	            int partitionIndex=partition(arr,left,right);
27	            quicksort(arr,left,partitionIndex-1);
28	            quicksort(arr,partitionIndex+1,right);
29	        }
30	    }
31	    public static int partition(int[] arr,int left,int right) {
32	        int privot=arr[left];
33	while(left<right){
34	    while(left<right&&arr[right]>=privot){
35	        right--;
36	    }
37	    arr[left]=arr[right];
38	    while(left<right&&arr[left]<=privot){
39	        left++;
40	    }
41	    arr[right]=arr[left];
42	        }
43	//在left==right时候,将privot放进去,此时privot左边都是比privot小的,privot右边都是比privot大的
44	        arr[left]=privot;
45	        return  left;
46	    }
47	}

优点:

高效率——快速排序的平均时间复杂度为O(NlogN),使其在处理大量数据时表现出色。

数据移动少——在排序过程中,快速排序需要移动的数据量相对较小。

缺点:

不稳定——当处理大量重复元素时,可能会导致递归深度过大,甚至栈溢出。

(6)堆排序

过程:

①最大堆调整(Max Heapify):将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点;
②创建最大堆(Build Max Heap):将堆中的所有数据重新排序(按照最大堆调整);
③堆排序(HeapSort):移除位在第一个数据的根节点(最大堆顺序就会被打乱),并重复做最大堆调整的递归运算。

代码实现:

public class HeapSort {
11	    //大顶堆:
12	    // 孩子节点下标为i时,父节点下标:(i-1)/2
13	    //父亲节点下标为k时,左孩子下标(k*2)+1;右孩子下标k*2+2
14	    public static void main(String[] args) {
15	        //测试用例
16	int[] arr={12,45,72,32,10};
17	        System.out.println("Original Array:"+ Arrays.toString(arr));
18	        heapsort(arr);
19	        System.out.println("Sorted Array:"+Arrays.toString(arr));
20	        for(int k:arr){
21	            System.out.print(k+" ");
22	        }
23	    }
24	
25	//堆排序函数
26	    private static void heapsort(int[] arr) {
27	        int n=arr.length;
28	        //建堆
29	        buildMaxHeap(arr,n);
30	        for(int i=n-1;i>0;i--){
31	            //交换
32	            swap(arr,0,i);
33	            //维护最大堆的性质
34	            heapify(arr,0,i);
35	        }
36	        //
37	    }
38	
39	    private static void heapify(int[] arr, int x, int n) {
40	        int father=x;
41	        int left=2*x+1;
42	        int right=2*x+2;
43	        if(left<n&&arr[left]>arr[father]){
44	           father=left;
45	        }
46	        if(right<n&&arr[right]>arr[father]){
47	            father=right;
48	        }
49	        if(father!=x){
50	            swap(arr,x,father);
51	            heapify(arr,father,n);//向下调整维护大堆性质
52	        }
53	
54	    }
55	
56	    private static void swap(int[] arr, int a, int b) {
57	        int temp=arr[a];
58	        arr[a]=arr[b];
59	        arr[b]=temp;
60	    }
61	
62	    private static void buildMaxHeap(int[] arr, int n) {
63	        //寻找最后一个非叶子节点
64	        for(int i=n/2-1;i>=0;i--){
65	            heapify(arr,i,n);
66	        }
67	    }
68	}

优点:

速度快——时间复杂度为O(nlogn),这意味着无论数据规模多大,堆排序都能在多项式时间内完成。排序空间复杂度O(1),这意味着它不需要额外的存储空间来保存数据,这使得堆排序在空间效率方面表现优异;

稳定——堆排序是一种稳定的排序算法,堆排序适用于多种场景,包括在数据频繁变动的情况下,因为它可以在不重建整个堆的情况下更新堆顶元素。


缺点:

堆维护问题——需要频繁地重建和维护堆,这可能会在数据频繁变动的情况下导致效率降低,因为每次数据更新都可能需要调整堆的结构,这增加了额外的计算负担。

(7)希尔排序

希尔排序是一种改进后的插入排序算法,也被称为缩小增量排序。

过程:

①选择一个小于数组长度的增量(gap),最开始gap=n/2,然后将数组分为多个子序列,每个子序列的元素间隔为这个增量值,对每个子序列分别进行直接插入排序。
②逐渐减小增量值(减半),再次进行子序列的划分和排序。

③直到增量减至1,此时整个数组被当作一个序列进行插入排序。

代码实现:

public class ShellSort {
11	    public static void main(String[] args) {
12	int[] arr=new int[]{12,23,11,5,65,88};
13	        System.out.println("Original Array:"+ Arrays.toString(arr));
14	        shellsort(arr);
15	        System.out.println("Sorted Array:"+Arrays.toString(arr));
16	        for(int i=0;i<arr.length;i++){
17	            System.out.print(arr[i]+" ");
18	        }
19	    }
20	
21	    private static void shellsort(int[] arr) {//时间复杂度n^1.3
22	int n=arr.length;
23	//初始化间隔为数组长度的一半
24	int gap=n/2;
25	while(gap>0){
26	    //对每个间隔进行直接插入排序
27	    for(int i=gap;i<n;i++){
28	        int temp=arr[i];
29	        int j=0;
30	        //对间隔为 gap 的元素进行插入排序
31	        for(j=i;j>=gap&&temp<arr[j-gap];j=j-gap){
32	            arr[j]=arr[j-gap];
33	        }
34	        arr[j]=temp;
35	    }
36	    // 缩小间隔
37	    gap=gap/2;
38	}
39	    }
40	}

优点:

速度快——由于开始时增量的取值较大,每个子序列中的元素较少,所以排序速度快;随着增量逐渐减小,虽然子序列中的元素个数增多,但是由于前面工作的基础,大多数元素已经基本有序,因此排序速度仍然较快。希尔排序的时间复杂度为O(n^1.3)至O(n^2)。

缺点:

不稳定——取决于增量序列的选择,它是一种非稳定排序算法,这意味着在排序过程中,相同的元素可能会移动位置,导致最终顺序与原始顺序不同。

这篇关于八大排序算法(面试被问到)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/904078

相关文章

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

C++快速排序超详细讲解

《C++快速排序超详细讲解》快速排序是一种高效的排序算法,通过分治法将数组划分为两部分,递归排序,直到整个数组有序,通过代码解析和示例,详细解释了快速排序的工作原理和实现过程,需要的朋友可以参考下... 目录一、快速排序原理二、快速排序标准代码三、代码解析四、使用while循环的快速排序1.代码代码1.由快

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

Java中八大包装类举例详解(通俗易懂)

《Java中八大包装类举例详解(通俗易懂)》:本文主要介绍Java中的包装类,包括它们的作用、特点、用途以及如何进行装箱和拆箱,包装类还提供了许多实用方法,如转换、获取基本类型值、比较和类型检测,... 目录一、包装类(Wrapper Class)1、简要介绍2、包装类特点3、包装类用途二、装箱和拆箱1、装

Spring排序机制之接口与注解的使用方法

《Spring排序机制之接口与注解的使用方法》本文介绍了Spring中多种排序机制,包括Ordered接口、PriorityOrdered接口、@Order注解和@Priority注解,提供了详细示例... 目录一、Spring 排序的需求场景二、Spring 中的排序机制1、Ordered 接口2、Pri

大数据小内存排序问题如何巧妙解决

《大数据小内存排序问题如何巧妙解决》文章介绍了大数据小内存排序的三种方法:数据库排序、分治法和位图法,数据库排序简单但速度慢,对设备要求高;分治法高效但实现复杂;位图法可读性差,但存储空间受限... 目录三种方法:方法概要数据库排序(http://www.chinasem.cn对数据库设备要求较高)分治法(常

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1