常见算法(二分,分块查找,插入,快速排序)

2024-04-21 15:52

本文主要是介绍常见算法(二分,分块查找,插入,快速排序),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!

常见算法

1. 顺序查找

package com.mohuanan.exercise;import java.util.ArrayList;public class BasicFind01 {public static void main(String[] args) {int[] arr = {1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6};int number = 2;ArrayList<Integer> indexList = findIndex(arr, number);if (indexList.size() == 0) {System.out.println("没有该元素");} else {//遍历集合 输出for (int i = 0; i < indexList.size(); i++) {int numberIndex = indexList.get(i);System.out.println(numberIndex);}}}//基本查找public static ArrayList<Integer> findIndex(int[] arr, int number) {//定义一个集合ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();//遍历数组for (int i = 0; i < arr.length; i++) {if (arr[i] == number) {//Java会自动装箱和拆箱list.add(i);}}return list;}
}

2. 二分查找

  • 数组必须是有序的

  • mid只是数组元素的下标,要比较两个数字,是用arr[mid]和number比较,而不是mid和number比较

package com.mohuanan.exercise;public class HalfFind01 {public static void main(String[] args) {//前提是数组是有序的int[] arr = {11, 55, 66, 77, 88, 99};int number = 11;int index = findIndex(arr, number);System.out.println(index);}private static int findIndex(int[] arr, int number) {//两个指针 表示下标int min = 0;int max = arr.length - 1;//二分查找while (min <= max) {int mid = (min + max) / 2;//注意 mid只是 下标//要比较两个值 是arr[mid] 而不是midif(arr[mid]==number){return mid;}else if(arr[mid] > number){max = mid-1;}else if(arr[mid] < number){min = mid + 1;}}//没有找到return -1;}
}

3. 分块查找

  • 块内无序,块间有序
package com.mohuanan.exercise;public class FenkuaiFind01 {public static void main(String[] args) {//分块int[] arr = {11, 5, 8, 9,30, 20,50, 80, 45, 60, 50,84, 90};int number = 20;//创建四个块Block b1 = new Block(11, 0, 3);Block b2 = new Block(30, 4, 5);Block b3 = new Block(80, 6, 10);Block b4 = new Block(90, 11, 12);//创建数组存储每一块Block[] blockArr = {b1, b2, b3, b4};int index = findIndex(blockArr,arr,number);System.out.println(index);}//查找元素public static int findIndex(Block[] blockArr, int[] arr, int number) {//查找该元素在那一块里面int result = findBlock(blockArr, number);if (result == -1) {return -1;} else {//获取该块的开始索引 和最后索引int startIndex = blockArr[result].getStartIndex();int endIndex = blockArr[result].getEndIndex();//从开始索引 到最后索引 遍历arr数字 查找元素for (int i = startIndex; i <= endIndex; i++) {if(arr[i] == number){return i;}}}//没有找到return -1;}private static int findBlock(Block[] blockArr, int number) {//遍历Block数组for (int i = 0; i < blockArr.length; i++) {//如果number小于等于max 那么number就在该块里面if (number <= blockArr[i].getMax()) {return i;}}//该数字太大 不在数组里面return -1;}}class Block {private int max;private int startIndex;private int endIndex;public Block() {}public Block(int max, int startIndex, int endIndex) {this.max = max;this.startIndex = startIndex;this.endIndex = endIndex;}/*** 获取** @return max*/public int getMax() {return max;}/*** 设置** @param max*/public void setMax(int max) {this.max = max;}/*** 获取** @return startIndex*/public int getStartIndex() {return startIndex;}/*** 设置** @param startIndex*/public void setStartIndex(int startIndex) {this.startIndex = startIndex;}/*** 获取** @return endIndex*/public int getEndIndex() {return endIndex;}/*** 设置** @param endIndex*/public void setEndIndex(int endIndex) {this.endIndex = endIndex;}public String toString() {return "Block{max = " + max + ", startIndex = " + startIndex + ", endIndex = " + endIndex + "}";}
}

4. 冒泡排序

package com.mohuanan.sort;public class MaopaoSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {7, 8, 9, 5, 4, 6, 3, 2, 1};int[] sortArr = sortArr(arr);//遍历for (int i : sortArr) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();}public static int[] sortArr(int[] arr) {//从da到小//轮数for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//内部比较 -1下标 -i后面排好的不用再一次排了for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {//两个数字 两两比较if (arr[j] < arr[j + 1]) {int t = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = t;}}}return arr;}}

5. 选择排序

package com.mohuanan.sort;public class ChooseSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {7, 8, 9, 5, 4, 6, 3, 2, 1};int[] sortArr = sortArr(arr);//遍历for (int i : sortArr) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();}private static int[] sortArr(int[] arr) {//da dao xiaofor (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//注意j必须初始值 是i  i+1也可以表示不用自己和自己比较for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {//原理从0开始 找值 放在开头if (arr[i] < arr[j]) {int t = arr[j];arr[j] = arr[i];arr[i] = t;}}}return arr;}}

6. 插入排序

  • 要重点复习这个算法
package com.mohuanan.sort;public class InsertSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {7, 8, 9, 5, 4, 6, 3, 2, 1};int[] sortArr = sortArr(arr);//遍历for (int i : sortArr) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();}private static int[] sortArr(int[] arr) {//找到无序的开始的索引//从大到小int startIndex = -1;for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {if (arr[i] < arr[i + 1]) {startIndex = i + 1;//找到第一个就退出break;}}System.out.println(startIndex);//从startIndex开始遍历for (int i = startIndex; i < arr.length; i++) {//二分//用于存储i前面数字的索引//j = i; 而不是j= startIndex;int j = i;//arr[j]表示 要插入的元素//arr[j - 1]表示要插入的元素的前面的元素//j> 0 为了下标 到了最后一个数字时 不用在插lwhile (j > 0 && arr[j] > arr[j - 1]) {//交换int t = arr[j];arr[j] = arr[j - 1];arr[j - 1] = t;//往前移一位j--;}}for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i]+ " ");}System.out.println();return arr;}
}

7. 快速排序

  • 重点复习这个算法
package com.mohuanan.sort;public class QuickSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {4, 1, 2, 5, 6, 3, 9, 7, 8, 10};quickSort(arr, 0, arr.length - 1);for (int i = 0; i < arr.length; i++) {System.out.print(arr[i] + " ");}System.out.println();}private static void quickSort(int[] arr, int i, int j) {//开始索引int start = i;//结束索引int end = j;//终止递归的条件if (start > end) {return;}//记录基准数int basicNumber = arr[i];//找到基准数//这里要用!=  表示while (start != end) {//先要移动end 从后往前找到 比基准数小的数字while (true) {//这里两个条件//end不能超过stratif (end <= start || arr[end] < basicNumber) {break;}end--;}//再移动start 从前往后找到 比基准数大的数字while (true) {if (start >= end || arr[start] > basicNumber) {break;}start++;}//找到两个数字 交换int t = arr[start];arr[start] = arr[end];arr[end] = t;}//当上面执行完之后//将基准数 和start或者end指向的数字进行交换//拿着这个范围里面的第一个数字进行交换int t = arr[start];arr[start] = arr[i];arr[i] = t;//重复执行quickSort(arr, i, start - 1);quickSort(arr, start + 1, j);}
}

这篇关于常见算法(二分,分块查找,插入,快速排序)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/923465

相关文章

深度解析Java @Serial 注解及常见错误案例

《深度解析Java@Serial注解及常见错误案例》Java14引入@Serial注解,用于编译时校验序列化成员,替代传统方式解决运行时错误,适用于Serializable类的方法/字段,需注意签... 目录Java @Serial 注解深度解析1. 注解本质2. 核心作用(1) 主要用途(2) 适用位置3

Python多线程实现大文件快速下载的代码实现

《Python多线程实现大文件快速下载的代码实现》在互联网时代,文件下载是日常操作之一,尤其是大文件,然而,网络条件不稳定或带宽有限时,下载速度会变得很慢,本文将介绍如何使用Python实现多线程下载... 目录引言一、多线程下载原理二、python实现多线程下载代码说明:三、实战案例四、注意事项五、总结引

C#高效实现Word文档内容查找与替换的6种方法

《C#高效实现Word文档内容查找与替换的6种方法》在日常文档处理工作中,尤其是面对大型Word文档时,手动查找、替换文本往往既耗时又容易出错,本文整理了C#查找与替换Word内容的6种方法,大家可以... 目录环境准备方法一:查找文本并替换为新文本方法二:使用正则表达式查找并替换文本方法三:将文本替换为图

C#使用Spire.XLS快速生成多表格Excel文件

《C#使用Spire.XLS快速生成多表格Excel文件》在日常开发中,我们经常需要将业务数据导出为结构清晰的Excel文件,本文将手把手教你使用Spire.XLS这个强大的.NET组件,只需几行C#... 目录一、Spire.XLS核心优势清单1.1 性能碾压:从3秒到0.5秒的质变1.2 批量操作的优雅

Python中高级文本模式匹配与查找技术指南

《Python中高级文本模式匹配与查找技术指南》文本处理是编程世界的永恒主题,而模式匹配则是文本处理的基石,本文将深度剖析PythonCookbook中的核心匹配技术,并结合实际工程案例展示其应用,希... 目录引言一、基础工具:字符串方法与序列匹配二、正则表达式:模式匹配的瑞士军刀2.1 re模块核心AP

Mybatis-Plus 3.5.12 分页拦截器消失的问题及快速解决方法

《Mybatis-Plus3.5.12分页拦截器消失的问题及快速解决方法》作为Java开发者,我们都爱用Mybatis-Plus简化CRUD操作,尤其是它的分页功能,几行代码就能搞定复杂的分页查询... 目录一、问题场景:分页拦截器突然 “失踪”二、问题根源:依赖拆分惹的祸三、解决办法:添加扩展依赖四、分页

c++日志库log4cplus快速入门小结

《c++日志库log4cplus快速入门小结》文章浏览阅读1.1w次,点赞9次,收藏44次。本文介绍Log4cplus,一种适用于C++的线程安全日志记录API,提供灵活的日志管理和配置控制。文章涵盖... 目录简介日志等级配置文件使用关于初始化使用示例总结参考资料简介log4j 用于Java,log4c

C++归并排序代码实现示例代码

《C++归并排序代码实现示例代码》归并排序将待排序数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将排序好的子数组合并,得到排序后的数组,:本文主要介绍C++归并排序代码实现的相关资料,需要的... 目录1 算法核心思想2 代码实现3 算法时间复杂度1 算法核心思想归并排序是一种高效的排序方式,需要用

MySQL ORDER BY 语句常见用法、示例详解

《MySQLORDERBY语句常见用法、示例详解》ORDERBY是结构化查询语言(SQL)中的关键字,隶属于SELECT语句的子句结构,用于对查询结果集按指定列进行排序,本文给大家介绍MySQL... 目录mysql ORDER BY 语句详细说明1.基本语法2.排序方向详解3.多列排序4.常见用法示例5.

MySQL 索引简介及常见的索引类型有哪些

《MySQL索引简介及常见的索引类型有哪些》MySQL索引是加速数据检索的特殊结构,用于存储列值与位置信息,常见的索引类型包括:主键索引、唯一索引、普通索引、复合索引、全文索引和空间索引等,本文介绍... 目录什么是 mysql 的索引?常见的索引类型有哪些?总结性回答详细解释1. MySQL 索引的概念2