排序算法进阶--排序算法优化

排序算法进阶

        上篇文章中我们主要介绍了经典的八大排序算法,从算法思想,动图演示,代码实现,复杂度及稳定性分析等角度进行学习。还没阅读的童鞋可以点这里进行浏览。

        求知若渴的你肯定不会满足于入门的内容,今天,小编在上一篇的基础上,对多种排序算法进行优化,让我们一起来康康吧~~

01冒泡排序

1. 优化一

  • 优化思路:优化外层循环,我们知道,冒泡排序的每一轮都会对未排序部分进行一次遍历,如果在某次循环中没有交换操作,就说明数组已经有序,不用继续排序。

  • 实现代码

     1 public static int[] bubbleSort(int[] array) {
     2       if (array.length == 0)
     3           return array;
     4       for (int i = 0; i < array.length; i++){
     5           boolean isSwap = false;//标记是否已经有序
     6           for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++)
     7               if (array[j + 1] < array[j]) {
     8                   int temp = array[j + 1];
     9                   array[j + 1] = array[j];
    10                   array[j] = temp;
    11                   isSwap = true;
    12               }
    13           if(!isSwap)
    14               break;
    15       }
    16       return array;
    17   }

2. 优化二

  • 优化思路:优化内层循环,记住上一次发生交换的位置pos,则有序区扩展为[pos, len-1],下一趟排序只需遍历[0, pos-1]即可。

  • 实现代码

 1 public static int[] bubbleSort(int[] array) {
 2     if (array.length == 0)
 3         return array;
 4     int pos = 0;//标记最后一次交换的位置
 5     int k = array.length-1;
 6     for (int i = 0; i < array.length; i++){
 7         boolean isSwap = false;
 8         for (int j = 0; j < k; j++)
 9             if (array[j + 1] < array[j]) {
10                 int temp = array[j + 1];
11                 array[j + 1] = array[j];
12                 array[j] = temp;
13                 isSwap = true;
14                 pos = j;
15             }
16             k=pos;
17             if(!isSwap)
18                 break;
19     }
20     return array; 
21 }    1570932802569

3. 优化三

  • 优化思路:双向冒泡排序(鸡尾酒排序),先从前往后,再从后往前去比较序列中的元素大小,每一次排序分别能确定未排序序列的最大最小值并放在相应位置。

  • 实现代码

 1 public void cocktail_sort(int[] a){
 2     int left = 0, right = a.length-1;
 3     int temp;
 4     while(left<right){
 5 //找到当前排序元素里最大的那个,放在右侧
 6         for(int i=left;i<right;i++){ 
 7             if(a[i]>a[i+1]){
 8                 temp = a[i];
 9                 a[i] = a[i+1] ;
10                 a[i+1] = temp;
11             }
12         }
13         right--;
14 //找到当前排序元素里最小的那个,放在左侧
15         for(int j=right;j>left;j--){
16             if(a[j-1]>a[j]){
17                 temp = a[j];
18                 a[i] = a[j+1] ;
19                 a[j+1] = temp;}
20         }
21         left++;
22     }
23 }

   当然,你也可以结合上述的优化算法实现:优化外层循环+优化内层循环+双向冒泡排序。

02选择排序

 

1. 优化一

  • 优化思路折半插入排序,由于我们是要在有序的序列中找到一个位置插入元素,所以可以用二分查找的方法来代替顺序查找,不过这种方法虽然减少了插入过程的比较次数,时间复杂度仍为O(n^2)。

  • 实现代码

     1 public static int[]  selectSort(int[] array) {
     2     if (array.length == 0)
     3         return array;
     4     int left = 0;
     5     int right = array.length-1;
     6     int min = left;//最小值下标
     7     int max = right;//最大值下标
     8     while(left<=right){
     9         min = left;
    10         max = right;
    11         for(int i=left; i<=right; i++){
    12             if(array[i]<array[min]){
    13                 min = i;
    14             }
    15             if(array[i]>array[max])
    16                 max = i;
    17         }
    18         swap(array[left],array[min]);
    19         if(left==max)
    20             max = min;
    21         swap(array[right],array[max]);
    22         ++left;
    23         --right;
    24     }
    25     return array;
    26 }

 

03插入排序

 

1. 优化一

  • 优化思路:每一次查找最大值的时候,也可以同时查找最小值,然后分别放在相应的位置。

  • 实现代码

     1 public static int[] BinsertSort(int[] a){
     2     int left, right, m, num;
     3     for(int i=1;i<a.length;i++){
     4         num = a[i];
     5         left = 0;
     6         right = i-1;
     7 //二分查找
     8         while(left<=right){
     9             m = (left+right)/2;
    10             if(num<a[m])
    11                 right = m-1;
    12 else
    13                 left = m+1;
    14         }
    15         for(int j=i-1;j>=right+1;--j)
    16             a[j+1]=a[j];
    17         a[right+1]=num;
    18     }
    19     return a;
    20 }

     

 

04快速排序

1. 优化一

  • 优化思路:优化基准值选取:采用固定基准的方法来对数组进行划分时,如果数组元素基本有序,容易产生最坏时间复杂度O(n^2);所以可以采用随机基准值确定;但是如果数组值是随机的,采用固定基准可能比随机的要快;故可考虑三数取中:选取待排序数组的开头中间和结尾,通过比较,选取中间值作为基准;

  • 实现代码

     1 public static void swap(int[] arr,int left,int right)
     2 {
     3     int temp;
     4     temp=arr[left];
     5     arr[left]=arr[right];
     6     arr[right]=temp;
     7 }
     8 public static int partition(int[] arr,int left,int right)
     9 {
    10     int m=left+(right-left)/2;//找到中间的数字的下标
    11     if(arr[left]>arr[right])//最左大于最右的时候,交换左右
    12     {
    13         swap(arr,left,right);
    14     }
    15     if(arr[m]>arr[right])//如果中间的>right ,交换
    16     {
    17         swap(arr,m,right);
    18     }
    19     if(arr[m]>arr[left])//如果中间的>left,交换
    20     {
    21         swap(arr,m,right);
    22     }
    23     int temp=arr[left];//基准
    24     while(left<right)//知道left和right重合的时候,才找到合适的位置
    25     {     //从后向前找到比小的数字
    26         while(left<right  &&  arr[right]>=temp)
    27         {
    28             right--;
    29         }
    30         arr[left]=arr[right];//当right的值小于temp的值的时候执行
    31         while(left<right  && arr[left] <= temp)//从前往后找到比基准大的数字
    32         {
    33             left++;
    34         }
    35         arr[right]=arr[left];//当left的值大于temp的时候执行
    36     }
    37     arr[left]=temp;//此时的left和right在同一个位置,此时为合适的位置,把temp的值给left
    38     return left;//此时返回的值是temp合适的位置,即小于它的在它的左边,大于它的在它的右边
    39 }
    40 public static int[] Quicksort(int array[], int left, int right) {
    41     if(left < right){
    42         int pos = partition(array, left, right);
    43         Quicksort(array, left, pos - 1);
    44         Quicksort(array, pos + 1, right);
    45     }
    46     return array;
    47 }

     

2. 优化二

  • 优化思路:序列长度达到一定大小时,使用插入排序:当快排达到一定深度后,划分的区间很小,使用快排效率不高,可以使用插入排序;

  • 实现代码

     1 public static void quickSort(int[] arr,int left,int right)
     2 {
     3     int length=right-left;
     4     if(length>max_len )
     5     {
     6         int pivot=partition(arr,left,right);
     7         quickSort(arr,left,pivot-1);
     8         quickSort(arr,pivot+1,right);
     9     }
    10 else
    11     {
    12         BinsertSort(arr);
    13     }
    14 }

     

3. 优化三

  • 优化思路:尾递归优化,快排的递归出现在函数的尾部,且它的返回值不作为表达式的一部分,即递归回溯后不需要做任何操作,编译器检测到尾递归时,他就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一个新的,节省了大量栈空间;

4. 优化四

  • 优化思路:聚集元素,在一次分割结束后,将与本次基准相等的元素聚集在一起,再分割时,不再对聚集过的元素进行分割(可以在划分过程中,将与本次基准相等元素放入数组两端,划分结束后再将这些元素一道基准值周围);

  • 代码实现

     1 //找基准
     2 public static int partion(int[] array,int low,int high){//一次快排
     3     int tmp=array[low];
     4     while(low < high){
     5 //从后找
     6         while(low < high && array[high] >= tmp){
     7             --high;
     8         }
     9         if(low >= high){
    10             break;
    11         }else{
    12             array[low] = array[high];
    13         }
    14 //从前找
    15         while(low < high && array[low] <= tmp){
    16             ++low;
    17         }
    18         if(low >= high){
    19             break;
    20         }else{
    21             array[high] =array[low];
    22         }
    23     }
    24     array[low] = tmp;
    25     return low;
    26 }
    27 //将相同元素聚集在一起
    28 public static int[] focusNum(int[] array,int start,int end,int par){
    29     int tmp = 0;
    30 //查找范围
    31     int left=par-1;
    32     int right=par+1;
    33 //交换的指引变量
    34     int parLeft=par-1;
    35     int parRight=par+1;
    36 //左边找
    37     for(int i = left;i >= start;i--){
    38         if(array[i] == array[par]){//遍历过程中,有与par相同的元素时
    39             if(i != parLeft){//若i 和parLeft相同,将两下标所对应的元素交换
    40                 tmp = array[i];
    41                 array[i] = array[parLeft];
    42                 array[parLeft] = tmp;
    43                 parLeft--;
    44             }else{
    45                 parLeft--;
    46             }
    47         }
    48     }
    49 //右边找
    50     for(int j = right;j <= end;j++){//遍历过程中,有与par相同的元素时
    51         if(array[j] == array[par]){//若i 和parRight相同,将两下标所对应的元素交换
    52             if(j != parRight){
    53                 tmp = array[j];
    54                 array[j] = array[parRight];
    55                 array[parRight] = tmp;
    56                 parRight++;
    57             }else{
    58                 parRight++;
    59             }
    60         }
    61     }
    62     int[] focus={parLeft,parRight};
    63     return focus;
    64 }
    65 //基准左右进行递归排序
    66 public static void Quick(int[] array,int start,int end){
    67     int par = partion(array,start,end);
    68     int[] brray = focusNum(array,start,end,par);//相同元素聚集在一起后,新的left和right
    69     int left = brray[0];
    70     int right = brray[1];
    71     if(par > start+1){
    72         Quick(array,start,left);
    73     }
    74     if(par < end-1){
    75         Quick(array,right,end);
    76     }
    77 }

     

5. 优化五

  • 优化思路:采用多线程,因为子问题是独立的。   

                                                                                                                                                 欢迎补充,指错,提建议,感谢阅读,感谢支持!

 

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posted @ 2019-10-15 08:51  PJQOOO  阅读(618)  评论(0编辑  收藏  举报