写一个快排序,堆排序需要多少时间?

      排序,作为计算机算法的基础知识之一,是每个程序员必备的技能之一,也许你不经常自己写排序,但是,如果自己写,试试需要多长时间,完整,正确的写好排序了?最简单的莫过于冒泡,选择排序。说白了,排序,莫过于三部走,一是如何遍历,二是比较,三是交换。其中遍历是关键!

  下面,对常用的快排序和堆排序进行实现,争取5分钟只能完成一个算法的书写。天下武功,唯快不破!快速实现而熟练的实现是一个程序员基本功底的体现。

如何最简单,最快,而正确的实现了?那就是对10以内的整数排序,是最快的,最能看到效果的。首先了明确输入和输出。记住快排序的思想是找一个标杆,让后左右开工,分别找比标杆大小的进行交换。确定新的区间,然后递归实现。话不多说,开始:需要设计两个方法,一个实现一趟的操作,一个递归调用,完事。一下为java实现:(只要思路清晰,什么语言实现都无关紧要啦!)计时开始!

 1   
 2 /**  
 3  * filename:TestQuickSortS.java  
 4  * CopyRight:  
 5  * Date:2013-11-21  
 6  * Copyright JanneLee Corporation 2013   
 7  * Copyright
 8  * version 1.0 
 9  */  
10 
11 package com.lee.sort;
12 
13   
14 /**  
15  * Description:  
16  * @author: JanneLee@gmail.com  
17  * @date:2013-11-21 下午02:03:47
18  * @version:1.0   
19  */
20 
21 public class TestQuickSortS {
22     private int Partion(int arr[],int low,int high){
23         int pivotkey=arr[low];
24         while(low<high){
25             while(low<high&&arr[high]>=pivotkey){
26                 --high;
27             }
28             arr[low]=arr[high];
29             while(low<high&&arr[low]<=pivotkey){
30                 ++low;
31             }
32             arr[high]=arr[low];
33         }
34         arr[low]=pivotkey;
35         return low;
36     }
37     
38     public void  QuickSort(int arr[],int low,int high) {
39         if(low<high){
40             int pivot=Partion(arr, low, high);
41             QuickSort(arr, low, pivot-1);
42             QuickSort(arr,pivot+1,high);
43         }
44     }
45     /**
46     *Description:[the test code]  
47     *@author: JanneLeeMAC@gmail.com  
48     *@date:2013-11-21 下午02:09:36
49     *@version: 1.0
50      */
51     public static void  main(String args[]) {
52         int arr[]={2,3,1,4,5};
53         TestQuickSortS s = new TestQuickSortS();
54         s.QuickSort(arr, 0, arr.length-1);
55         for(int i=0;i<arr.length;++i){
56             System.out.print(arr[i]+" ");
57         }
58     }
59 }

事实证明,这次没有超过5分。nice啊,不过,只能对整数排序,似乎不太爽,还有浮点,字符串等等啊。c++中有模板非常的棒,java中可以借助泛型,不过java中有Object类,还有一个非常爽的Compareable接口,好了,有了比较的工具。那就再改进一下比较方式呗。动手:

package com.lee.sort;

public class TestQuickSort {
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static int Partion(Object [] arr,int low,int high){
        Object pivotkey=arr[low];
        while(low<high){
            while(low<high&&((Comparable<Object>)arr[high]).compareTo((Comparable<Object>)pivotkey)>=0){
                --high;
            }
            arr[low]=arr[high];
            while(low<high&&((Comparable<Object>)pivotkey).compareTo((Comparable<Object>)arr[low])>=0){
                ++low;
            }
            arr[high]=arr[low];
        }
        arr[low]=pivotkey;
        return low;
    }
    
    public static void QuickSort(Object arr[],int low,int high){
        if(low<high){
            int pivot=Partion(arr, low, high);
            QuickSort(arr, low, pivot-1);
            QuickSort(arr, pivot+1, high);
        }
    }
    
    public static void main(String args[]){
        Object arr[]={1,3,4,2,0,-5,6,7}; 
//        Object arr[]={1.1,3.3,4.2,2.2,0.1,-5.0,6.99999,7.0}; 
//        Object arr[]={"how","are","you","i","am","fine","thanks","!"}; 
//        Object arr[]={"123","432","213","124","a123","432","23412","adfa"}; 
        QuickSort(arr,0,arr.length-1);
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            System.out.print(arr[i]+" ");
        }
    }
}

  这次感觉是不是更爽了啊,哈哈。那就接着开始堆。基本的思想也是一样的,先简单写出来,再进行调整,堆是一颗完全二叉树。比较的规则是老子比两个儿子都大,或者老子比两个儿子都小。主要是遍历的技巧性。要先知道怎么调整一个堆,然后开始构造,不断的调整。也就是一个调整的方法,一个构造的方法,话不多说,开始:

 1 package com.lee.sort;
 2 
 3 public class TestHespSortS {
 4     private void HeapAdjust(int arr[],int start,int end){
 5         int temp=arr[start];
 6         int i=2*start+1;
 7         while(i<=end-1){
 8             if(i<end-1&&arr[i]<arr[i+1]){
 9                 ++i;
10             }
11             if(i<end-1&&temp<arr[i]){
12                 arr[start]=arr[i];
13                 start=i;
14                 i=start+1;
15             }else {
16                 break;
17             }
18         }
19         arr[start]=temp;
20     }
21     public void HeapSort(int arr[]) {
22         int len=arr.length;
23         for(int i=(len>>1)-1;i>=0;--i){
24             HeapAdjust(arr, i,len);
25         }
26         int temp=0;
27         while(len>0){
28             temp=arr[0];
29             arr[0]=arr[len-1];
30             arr[len-1]=temp;
31             HeapAdjust(arr, 0, --len);
32         }
33     }
34     public static void main(String sags[]){
35         int arr[]={1,3,2,4,6,5};
36         TestHespSortS s = new TestHespSortS();
37         s.HeapSort(arr);
38         
39         for(int i=0;i<arr.length;++i){
40             System.out.print(arr[i]+" ");
41         }
42     }
43 }

丫的,堆排序就是麻烦,都写了10几分钟。主要是各种边界的问题。同样,写出适合跟多种类的堆排序。如下:

package com.lee.sort;

public class TestHeapSort{
    public static void main(String args[]){
         Object arr[]={1,3,4,2,6,-5,6,7};  //最开始测试数组
//         Object arr[]={1.1,3.1,4.0,2.5,6.2,-5.2,6.2,7.2};  //最开始测试数组
//         Object arr[]={"we","are","the","best","one","In","the","china"};  //最开始测试数组

        HeapSort(arr);
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            System.out.print(arr[i]+" ");
        }
            
    }
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static void HeapAdjust(Object []arr,int start,int end){
        Object temp=arr[start];
        int i=2*start+1;
        while(i<=end-1){
            if(i<end-1&&((Comparable<Object>)arr[i]).compareTo((Comparable<Object>)arr[i+1])<0){
                ++i;
            }
            if(((Comparable<Object>)temp).compareTo(((Comparable<Object>)arr[i]))<0){
                arr[start]=arr[i];
                start=i;
                i=2*start+1;
            }else{
                break;
            }
        }
        arr[start]=temp;
    }
    
    public static void  HeapSort(Object []arr) {
        int n=arr.length;
        for(int i=(n/2-1);i>=0;i--){
            HeapAdjust(arr, i, n);
        }
        Object tempObject=null;
        while(n>0){
            tempObject=arr[0];
            arr[0]=arr[n-1];
            arr[n-1]=tempObject;
            HeapAdjust(arr, 0, --n);
        }
    }
}

要牛,无他,但手熟尔。

 

 

 

posted @ 2013-11-21 14:48  alexander.bruce.lee  阅读(1577)  评论(2编辑  收藏  举报