java的一些演算法

㈠ 請給出java幾種排序方法

java常見的排序分為：
1 插入類排序
主要就是對於一個已經有序的序列中，插入一個新的記錄。它包括：直接插入排序，折半插入排序和希爾排序
2 交換類排序
這類排序的核心就是每次比較都要「交換」，在每一趟排序都會兩兩發生一系列的「交換」排序，但是每一趟排序都會讓一個記錄排序到它的最終位置上。它包括：起泡排序，快速排序
3 選擇類排序
每一趟排序都從一系列數據中選擇一個最大或最小的記錄，將它放置到第一個或最後一個為位置交換，只有在選擇後才交換，比起交換類排序，減少了交換記錄的時間。屬於它的排序：簡單選擇排序，堆排序
4 歸並類排序
將兩個或兩個以上的有序序列合並成一個新的序列
5 基數排序
主要基於多個關鍵字排序的。
下面針對上面所述的演算法，講解一些常用的java代碼寫的演算法
二 插入類排序之直接插入排序
直接插入排序,一般對於已經有序的隊列排序效果好。
基本思想：每趟將一個待排序的關鍵字按照大小插入到已經排序好的位置上。
演算法思路，從後往前先找到要插入的位置，如果小於則就交換，將元素向後移動，將要插入數據插入該位置即可。時間復雜度為O(n2),空間復雜度為O(1)
package sort.algorithm;
public class DirectInsertSort {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int data[] = { 2, 6, 10, 3, 9, 80, 1, 16, 27, 20 };
int temp, j;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
temp = data[i];
j = i - 1;
// 每次比較都是對於已經有序的
while (j >= 0 && data[j] > temp) {
data[j + 1] = data[j];
j--;
}
data[j + 1] = temp;
}
// 輸出排序好的數據
for (int k = 0; k < data.length; k++) {
System.out.print(data[k] + " ");
}
}
}
三 插入類排序之折半插入排序(二分法排序)
條件：在一個已經有序的隊列中，插入一個新的元素
折半插入排序記錄的比較次數與初始序列無關
思想：折半插入就是首先將隊列中取最小位置low和最大位置high，然後算出中間位置mid
將中間位置mid與待插入的數據data進行比較，
如果mid大於data，則就表示插入的數據在mid的左邊，high=mid-1;
如果mid小於data，則就表示插入的數據在mid的右邊,low=mid+1
最後整體進行右移操作。
時間復雜度O(n2),空間復雜度O(1)

package sort.algorithm;
//折半插入排序
public class HalfInsertSort {
public static void main(String[] args) {
int data[] = { 2, 6, 10, 3, 9, 80, 1, 16, 27, 20 };
// 存放臨時要插入的元素數據
int temp;
int low, mid, high;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
temp = data[i];
// 在待插入排序的序號之前進行折半插入
low = 0;
high = i - 1;
while (low <= high) {
mid = (low + high) / 2;
if (temp < data[mid])
high = mid - 1;
else
// low=high的時候也就是找到了要插入的位置，
// 此時進入循環中，將low加1，則就是要插入的位置了
low = mid + 1;
}
// 找到了要插入的位置，從該位置一直到插入數據的位置之間數據向後移動
for (int j = i; j >= low + 1; j--)
data[j] = data[j - 1];
// low已經代表了要插入的位置了
data[low] = temp;
}
for (int k = 0; k < data.length; k++) {
System.out.print(data[k] + " ");
}
}
}

四 插入類排序之希爾排序
希爾排序，也叫縮小增量排序，目的就是盡可能的減少交換次數，每一個組內最後都是有序的。
將待續按照某一種規則分為幾個子序列，不斷縮小規則，最後用一個直接插入排序合成
空間復雜度為O(1)，時間復雜度為O(nlog2n)
演算法先將要排序的一組數按某個增量d（n/2,n為要排序數的個數）分成若干組，每組中記錄的下標相差d.對每組中全部元素進行直接插入排序，然後再用一個較小的增量（d/2）對它進行分組，在每組中再進行直接插入排序。當增量減到1時，進行直接插入排序後，排序完成。

package sort.algorithm;
public class ShellSort {
public static void main(String[] args) {
int a[] = { 1, 54, 6, 3, 78, 34, 12, 45, 56, 100 };
double d1 = a.length;
int temp = 0;
while (true)
{
//利用這個在將組內倍數減小
//這里依次為5,3,2,1
d1 = Math.ceil(d1 / 2);
//d為增量每個分組之間索引的增量
int d = (int) d1;
//每個分組內部排序
for (int x = 0; x < d; x++)
{
//組內利用直接插入排序
for (int i = x + d; i < a.length; i += d) {
int j = i - d;
temp = a[i];
for (; j >= 0 && temp < a[j]; j -= d) {
a[j + d] = a[j];
}
a[j + d] = temp;
}
}

if (d == 1)
break;
}
for (int i = 0; i < a.length; i++)
System.out.print(a[i]+" ");
}
}

五 交換類排序之冒泡排序
交換類排序核心就是每次比較都要進行交換
冒泡排序：是一種交換排序
每一趟比較相鄰的元素，較若大小不同則就會發生交換，每一趟排序都能將一個元素放到它最終的位置！每一趟就進行比較。
時間復雜度O(n2)，空間復雜度O(1)

package sort.algorithm;
//冒泡排序：是一種交換排序
public class BubbleSort {
// 按照遞增順序排序
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int data[] = { 2, 6, 10, 3, 9, 80, 1, 16, 27, 20, 13, 100, 37, 16 };
int temp = 0;
// 排序的比較趟數,每一趟都會將剩餘最大數放在最後面
for (int i = 0; i < data.length - 1; i++) {
// 每一趟從開始進行比較，將該元素與其餘的元素進行比較
for (int j = 0; j < data.length - 1; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
temp = data[j];
data[j] = data[j + 1];
data[j + 1] = temp;
}
}
}
for (int i = 0; i < data.length; i++)
System.out.print(data[i] + " ");
}
}

㈡ java常見gc演算法有哪些

1：標記—清除 Mark-Sweep
過程：標記可回收對象，進行清除
缺點：標記和清除效率低，清除後會產生內存碎片
2：復制演算法
過程：將內存劃分為相等的兩塊，將存活的對象復制到另一塊內存，把已經使用的內存清理掉
缺點：使用的內存變為了原來的一半
進化：將一塊內存按8:1的比例分為一塊Eden區（80%）和兩塊Survivor區（10%）
每次使用Eden和一塊Survivor，回收時，將存活的對象一次性復制到另一塊Survivor上，如果另一塊Survivor空間不足，則使用分配擔保機制存入老年代
3：標記—整理 Mark—Compact
過程：所有存活的對象向一端移動，然後清除掉邊界以外的內存

4：分代收集演算法
過程：將堆分為新生代和老年代，根據區域特點選用不同的收集演算法，如果新生代朝生夕死，則採用復制演算法，老年代採用標記清除，或標記整理
面試的話說出來這四種足夠了

㈢ Java的數組的幾種經典演算法

JAVA中在運用數組進行排序功能時，一般有四種方法：快速排序法、冒泡法、選擇排序法、插入排序法。
快速排序法主要是運用了Arrays中的一個方法Arrays.sort（）實現。
冒泡法是運用遍歷數組進行比較，通過不斷的比較將最小值或者最大值一個一個的遍歷出來。
選擇排序法是將數組的第一個數據作為最大或者最小的值，然後通過比較循環，輸出有序的數組。
插入排序是選擇一個數組中的數據，通過不斷的插入比較最後進行排序。下面我就將他們的實現方法一一詳解供大家參考。
<1>利用Arrays帶有的排序方法快速排序

public class Test2{ public static void main(String[] args){ int[] a={5,4,2,4,9,1}; Arrays.sort(a); //進行排序 for(int i: a){ System.out.print(i); } } }

<2>冒泡排序演算法

public static int[] bubbleSort(int[] args){//冒泡排序演算法 for(int i=0;i<args.length-1;i++){ for(int j=i+1;j<args.length;j++){ if (args[i]>args[j]){ int temp=args[i]; args[i]=args[j]; args[j]=temp; } } } return args; }

<3>選擇排序演算法

public static int[] selectSort(int[] args){//選擇排序演算法 for (int i=0;i<args.length-1 ;i++ ){ int min=i; for (int j=i+1;j<args.length ;j++ ){ if (args[min]>args[j]){ min=j; } } if (min!=i){ int temp=args[i]; args[i]=args[min]; args[min]=temp; } } return args; }

<4>插入排序演算法

public static int[] insertSort(int[] args){//插入排序演算法 for(int i=1;i<args.length;i++){ for(int j=i;j>0;j--){ if (args[j]<args[j-1]){ int temp=args[j-1]; args[j-1]=args[j]; args[j]=temp; }else break; } } return args; }

㈣ 分享Java常用幾種加密演算法

簡單的Java加密演算法有：
第一種. BASE
Base是網路上最常見的用於傳輸Bit位元組代碼的編碼方式之一，大家可以查看RFC～RFC，上面有MIME的詳細規范。Base編碼可用於在HTTP環境下傳遞較長的標識信息。例如，在Java Persistence系統Hibernate中，就採用了Base來將一個較長的唯一標識符（一般為-bit的UUID）編碼為一個字元串，用作HTTP表單和HTTP GET URL中的參數。在其他應用程序中，也常常需要把二進制數據編碼為適合放在URL（包括隱藏表單域）中的形式。此時，採用Base編碼具有不可讀性，即所編碼的數據不會被人用肉眼所直接看到。
第二種. MD
MD即Message-Digest Algorithm （信息-摘要演算法），用於確保信息傳輸完整一致。是計算機廣泛使用的雜湊演算法之一（又譯摘要演算法、哈希演算法），主流編程語言普遍已有MD實現。將數據（如漢字）運算為另一固定長度值，是雜湊演算法的基礎原理，MD的前身有MD、MD和MD。廣泛用於加密和解密技術，常用於文件校驗。校驗？不管文件多大，經過MD後都能生成唯一的MD值。好比現在的ISO校驗，都是MD校驗。怎麼用？當然是把ISO經過MD後產生MD的值。一般下載linux-ISO的朋友都見過下載鏈接旁邊放著MD的串。就是用來驗證文件是否一致的。
MD演算法具有以下特點：
壓縮性：任意長度的數據，算出的MD值長度都是固定的。
容易計算：從原數據計算出MD值很容易。
抗修改性：對原數據進行任何改動，哪怕只修改個位元組，所得到的MD值都有很大區別。
弱抗碰撞：已知原數據和其MD值，想找到一個具有相同MD值的數據（即偽造數據）是非常困難的。
強抗碰撞：想找到兩個不同的數據，使它們具有相同的MD值，是非常困難的。
MD的作用是讓大容量信息在用數字簽名軟體簽署私人密鑰前被」壓縮」成一種保密的格式（就是把一個任意長度的位元組串變換成一定長的十六進制數字串）。除了MD以外，其中比較有名的還有sha-、RIPEMD以及Haval等。
第三種.SHA
安全哈希演算法（Secure Hash Algorithm）主要適用於數字簽名標准（Digital Signature Standard DSS）裡面定義的數字簽名演算法（Digital Signature Algorithm DSA）。對於長度小於^位的消息，SHA會產生一個位的消息摘要。該演算法經過加密專家多年來的發展和改進已日益完善，並被廣泛使用。該演算法的思想是接收一段明文，然後以一種不可逆的方式將它轉換成一段（通常更小）密文，也可以簡單的理解為取一串輸入碼（稱為預映射或信息），並把它們轉化為長度較短、位數固定的輸出序列即散列值（也稱為信息摘要或信息認證代碼）的過程。散列函數值可以說是對明文的一種「指紋」或是「摘要」所以對散列值的數字簽名就可以視為對此明文的數字簽名。
SHA-與MD的比較
因為二者均由MD導出，SHA-和MD彼此很相似。相應的，他們的強度和其他特性也是相似，但還有以下幾點不同：
對強行攻擊的安全性：最顯著和最重要的區別是SHA-摘要比MD摘要長 位。使用強行技術，產生任何一個報文使其摘要等於給定報摘要的難度對MD是^數量級的操作，而對SHA-則是^數量級的操作。這樣，SHA-對強行攻擊有更大的強度。
對密碼分析的安全性：由於MD的設計，易受密碼分析的攻擊，SHA-顯得不易受這樣的攻擊。
速度：在相同的硬體上，SHA-的運行速度比MD慢。
第四種.HMAC
HMAC(Hash Message Authentication Code，散列消息鑒別碼，基於密鑰的Hash演算法的認證協議。消息鑒別碼實現鑒別的原理是，用公開函數和密鑰產生一個固定長度的值作為認證標識，用這個標識鑒別消息的完整性。使用一個密鑰生成一個固定大小的小數據塊，即MAC，並將其加入到消息中，然後傳輸。接收方利用與發送方共享的密鑰進行鑒別認證等。

㈤ 常用的演算法在java里邊怎麼做，例

（一） 問題描述
給定由n個整數（可能為負整數）組成的序列a1，a2，a3，···，an，求該序列的子段和的最大值。當所有整數均為負整數是定義其最大子段和為0，一次定義，所求的最優質值為：max{0、max子段和}。

（二） 演算法描述
動態規劃法的基本思想：
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。
演算法設計：
#include "stdafx.h"
int MaxSum(int a[],int n,int &Start,int&End){
intsum=0;
int*b,t;
b=newint[n+1];
b[0]=0;
for(inti=1;i<=n;i++){
if(b[i-1]>0){
b[i]=b[i-1]+a[i];
}
else {
b[i]=a[i];t=i;
}
if(b[i]>sum){
sum=b[i];
Start=t;
End=i;
}
}
delete[]b;
returnsum;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
inta[7]={0,-2,11,-4,13,-5,-2},sum,Start,End,i;
sum=MaxSum(a,6,Start,End);
for(i=Start;i<=End;i++){
printf("%d ",a[i]);
}
printf("\n%d\n",sum);
getchar();
getchar();
return0;

㈥ Java的排序演算法有哪些

排序： 插入，冒泡，選擇，Shell,快速排序

㈦ java 演算法

Java的運算符可分為4類：算術運算符、關系運算符、邏輯運算符和位運算符。

1.算術運算符
Java的算術運算符分為一元運算符和二元運算符。一元運算符只有一個操作數；二元運算符有兩個操作數，運算符位於兩個操作數之間。算術運算符的操作數必須是數值類型。

(1)一元運算符：
一元運算符有：正（+）、負（－）、加1（++）和減1（－－）4個。
加1、減1運算符只允許用於數值類型的變數，不允許用於表達式中。加1、減1運算符既可放在變數之前（如＋＋i），也可放在變數之後（如i＋＋），兩者的差別是：如果放在變數之前（如＋＋i），則變數值先加1或減1，然後進行其他相應的操作（主要是賦值操作）；如果放在變數之後（如i＋＋），則先進行其他相應的操作，然後再進行變數值加1或減1。
例如：
int i=6，j，k，m，n;
j = +i; //取原值，即j=6
k = -i; //取負值，即k=-6
m = i++; //先m=i,再i=i+1，即m=6，i=7
m = ++i; //先i=i+1,再m=i，即i=7，m=7
n = j--; //先n=j,再j=j-1，即n=6，j=5
n = --j; //先j=j-1,再n=j，即j=5，n=5
在書寫時還要注意的是：一元運算符與其前後的操作數之間不允許有空格，否則編譯時會出錯。

(2)二元運算符
二元運算符有：加（+）、減（－）、乘（*）、除（／）、取余（%）。其中+、－、*、／完成加、減、乘、除四則運算，%是求兩個操作數相除後的余數。

%求余操作舉例：
a % b = a － (a / b) * b
取余運算符既可用於兩個操作數都是整數的情況，也可用於兩個操作數都是浮點數（或一個操作數是浮點數）的情況。當兩個操作數都是浮點數時，例如7.6 % 2.9時，計算結果為：7.6 － 2 * 2.9 = 1.8。
當兩個操作數都是int類型數時，a%b的計算公式為：
a % b = a － （int）(a / b) * b
當兩個操作數都是long類型（或其他整數類型）數時，a%b的計算公式可以類推。

當參加二元運算的兩個操作數的數據類型不同時，所得結果的數據類型與精度較高（或位數更長）的那種數據類型一致。

例如：
7 / 3 //整除，運算結果為2
7.0 / 3 //除法，運算結果為2.33333,即結果與精度較高的類型一致
7 % 3 //取余，運算結果為1
7.0 % 3 //取余，運算結果為1.0
-7 % 3 //取余，運算結果為-1，即運算結果的符號與左操作數相同
7 % -3 //取余，運算結果為1，即運算結果的符號與左操作數相同

2.關系運算符
關系運算符用於比較兩個數值之間的大小，其運算結果為一個邏輯類型的數值。關系運算符有六個：等於（==）、不等於（!=）、大於（>）、大於等於（>=）、小於（<）、小於等於（<=）。

例如：
9 <= 8 //運算結果為false
9.9 >= 8.8 //運算結果為true
'A' < 'a' //運算結果為true，因字元'A'的Unicode編碼值小於字元'a'的
要說明的是，對於大於等於（或小於等於）關系運算符來說，只有大於和等於兩種關系運算都不成立時其結果值才為false，只要有一種（大於或等於）關系運算成立其結果值即為true。例如，對於9 <= 8，9既不小於8也不等於8，所以9 = 9，因9等於9，所以9 >= 9的運算結果為true。

3.邏輯運算符
邏輯運算符要求操作數的數據類型為邏輯型，其運算結果也是邏輯型值。邏輯運算符有：邏輯與（&&）、邏輯或（||）、邏輯非（!）、邏輯異或（^）、邏輯與（&）、邏輯或（|）。
真值表是表示邏輯運算功能的一種直觀方法，其具體方法是把邏輯運算的所有可能值用表格形式全部羅列出來。Java語言邏輯運算符的真值表如下：
邏輯運算符的真值表
A B A&&B A||B !A A^B A&B A|B
false false false false true false false false
true false false true false true false true
false true false true true true false true
true true true true false false true true

前兩列是參與邏輯運算的兩個邏輯變數，共有4種可能，所以表2.5共有4行。後6列分別是6個邏輯運算符在邏輯變數A和邏輯變數B取不同數值時的運算結果值。
要說明的是，兩種邏輯與（&&和&）的運算規則基本相同，兩種邏輯或（||和|）的運算規則也基本相同。其區別是：&和|運算是把邏輯表達式全部計算完，而&&和||運算具有短路計算功能。所謂短路計算，是指系統從左至右進行邏輯表達式的計算，一旦出現計算結果已經確定的情況，則計算過程即被終止。對於&&運算來說，只要運算符左端的值為false，則因無論運算符右端的值為true或為false，其最終結果都為false。所以，系統一旦判斷出&&運算符左端的值為false，則系統將終止其後的計算過程；對於 || 運算來說，只要運算符左端的值為true，則因無論運算符右端的值為true或為false，其最終結果都為true。所以，系統一旦判斷出|| 運算符左端的值為true，則系統將終止其後的計算過程。

例如，有如下邏輯表達式：
(i>=1) && (i<=100)
此時，若i等於0，則系統判斷出i>=1的計算結果為false後，系統馬上得出該邏輯表達式的最終計算結果為false，因此，系統不繼續判斷i<=100的值。短路計算功能可以提高程序的運行速度。
作者建議讀者：在程序設計時使用&&和||運算符，不使用&和|運算符。

用邏輯與（&&）、邏輯或（||）和邏輯非（!）可以組合出各種可能的邏輯表達式。邏輯表達式主要用在 if、while等語句的條件組合上。
例如：
int i = 1;
while(i>=1) && (i<=100) i++; //循環過程
上述程序段的循環過程將i++語句循環執行100次。

4.位運算符
位運算是以二進制位為單位進行的運算，其操作數和運算結果都是整型值。
位運算符共有7個，分別是：位與（&）、位或（|）、位非（~）、位異或（^）、右移（>>）、左移（<>>）。
位運算的位與（&）、位或（|）、位非（~）、位異或（^）與邏輯運算的相應操作的真值表完全相同，其差別只是位運算操作的操作數和運算結果都是二進制整數，而邏輯運算相應操作的操作數和運算結果都是邏輯值。

位運算示例
運算符 名稱 示例 說明
& 位與 x&y 把x和y按位求與
| 位或 x|y 把x和y按位求或
~ 位非 ~x 把x按位求非
^ 位異或 x^y 把x和y按位求異或
>> 右移 x>>y 把x的各位右移y位
<< 左移 x<<y 把x的各位左移y位
>>> 右移 x>>>y 把x的各位右移y位，左邊填0

舉例說明：
（1）有如下程序段：
int x = 64; //x等於二進制數的01000000
int y = 70; //y等於二進制數的01000110
int z = x&y //z等於二進制數的01000000
即運算結果為z等於二進制數01000000。位或、位非、位異或的運算方法類同。
（2）右移是將一個二進制數按指定移動的位數向右移位，移掉的被丟棄，左邊移進的部分或者補0（當該數為正時），或者補1（當該數為負時）。這是因為整數在機器內部採用補碼表示法，正數的符號位為0，負數的符號位為1。例如，對於如下程序段：
int x = 70; //x等於二進制數的01000110
int y = 2;
int z = x>>y //z等於二進制數的00010001
即運算結果為z等於二進制數00010001，即z等於十進制數17。
對於如下程序段：
int x = -70; //x等於二進制數的11000110
int y = 2;
int z = x>>y //z等於二進制數的11101110
即運算結果為z等於二進制數11101110，即z等於十進制數-18。要透徹理解右移和左移操作，讀者需要掌握整數機器數的補碼表示法。
（3）0填充的右移（>>>）是不論被移動數是正數還是負數，左邊移進的部分一律補0。

5.其他運算符

（1）賦值運算符與其他運算符的簡捷使用方式
賦值運算符可以與二元算術運算符、邏輯運算符和位運算符組合成簡捷運算符，從而可以簡化一些常用表達式的書寫。
賦值運算符與其他運算符的簡捷使用方式
運算符 用法 等價於 說明
+= s+=i s=s+i s，i是數值型
-= s-=i s=s-i s，i是數值型
*= s*=i s=s*i s，i是數值型
/= s/=i s=s/i s，i是數值型
%= s%=i s=s%i s，i是數值型
&= a&=b a=a&b a，b是邏輯型或整型
|= a|=b a=a|b a，b是邏輯型或整型
^= A^=b a=a^b a，b是邏輯型或整型
<<= s<<=i s=s<<i s，i是整型
>>= s>>=i s=s>>i s，i是整型
>>>= s>>>=i s=s>>>i s，i是整型

（2）方括弧[]和圓括弧（）運算符
方括弧[]是數組運算符，方括弧[]中的數值是數組的下標，整個表達式就代表數組中該下標所在位置的元素值。
圓括弧（）運算符用於改變表達式中運算符的優先順序。

（3）字元串加（+）運算符
當操作數是字元串時，加（+）運算符用來合並兩個字元串；當加（+）運算符的一邊是字元串，另一邊是數值時，機器將自動將數值轉換為字元串，這種情況在輸出語句中很常見。如對於如下程序段：
int max = 100;
System.out.println（"max = "+max）;
計算機屏幕的輸出結果為：max = 100，即此時是把變數max中的整數值100轉換成字元串100輸出的。

（4）條件運算符（？：）
條件運算符（？：）的語法形式為：
？ :
條件運算符的運算方法是：先計算的值，當的值為true時，則將的值作為整個表達式的值；當的值為false時，則將的值作為整個表達式的值。如：
int a=1，b=2，max;
max = a>b？a：b; //max等於2

（5）強制類型轉換符
強制類型轉換符能將一個表達式的類型強制轉換為某一指定數據類型，其語法形式為：
()

（6）對象運算符instanceof
對象運算符instanceof用來測試一個指定對象是否是指定類（或它的子類）的實例，若是則返回true，否則返回false。

（7）點運算符
點運算符「.」的功能有兩個：一是引用類中成員，二是指示包的層次等級。

6.運算符的優先順序
以下按優先順序從高到低的次序列出Java語言中的所有運算符，表中結合性一列中的「左右」表示其運算次序為從左向右，「右左」表示其運算次序為從右向左。

優先順序 運算符 結合性
1 . [] () ; ,
2 ++ ―― += ! ~ +(一元) -(一元) 右左
3 * / % 左右
4 +(二元) -(二元) 左右
5 < >> >>> 左右
6 > = instanceof 左右
7 = = != 左右
8 & 左右
9 ^ 左右
10 | 左右
11 && 左右
12 || 左右
13 ?： 右左
14 = *= /= %= += －= <>= >>>= &= ^= |= 右左

㈧ 數據結構 java開發中常用的排序演算法有哪些

排序演算法有很多，所以在特定情景中使用哪一種演算法很重要。為了選擇合適的演算法，可以按照建議的順序考慮以下標准：
（1）執行時間
（2）存儲空間
（3）編程工作
對於數據量較小的情形，（1）（2）差別不大，主要考慮（3）；而對於數據量大的，（1）為首要。

主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相鄰交換
二、選擇排序——每次最小/大排在相應的位置
三、插入排序——將下一個插入已排好的序列中
四、殼（Shell）排序——縮小增量
五、歸並排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓撲排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 從小到大排序n個數------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比較交換相鄰元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,適用於排序小列表。

二、選擇排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次掃描選擇最小項
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小項交換，即將這一項移到列表中的正確位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），適用於排序小的列表。

三、插入排序
--------------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循環從第二個數組元素開始，因為arr[0]作為最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp標記為未排序第一個元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*將temp與已排序元素從小到大比較，尋找temp應插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）與冒泡、選擇相同，適用於排序小列表
若列表基本有序，則插入排序比冒泡、選擇更有效率。

四、殼（Shell）排序——縮小增量排序
-------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量遞減，以增量3，2，1為例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重復分成的每個子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//對每個子列表應用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
適用於排序小列表。
效率估計O（nlog2^n）~O（n^1.5），取決於增量值的最初大小。建議使用質數作為增量值，因為如果增量值是2的冪，則在下一個通道中會再次比較相同的元素。
殼（Shell）排序改進了插入排序，減少了比較的次數。是不穩定的排序，因為排序過程中元素可能會前後跳躍。

五、歸並排序
----------------------------------------------Code 從小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每個子列表中剩下一個元素時停止
else int mid=(low+high)/2;/*將列表劃分成相等的兩個子列表,若有奇數個元素，則在左邊子列表大於右側子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表進一步劃分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一個數組，用於存放歸並的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*兩個子列表進行排序歸並，直到兩個子列表中的一個結束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二個子列表中仍然有元素，則追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一個子列表中仍然有元素，則追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//將排序的數組B的 所有元素復制到原始數組arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），歸並的最佳、平均和最糟用例效率之間沒有差異。
適用於排序大列表，基於分治法。

六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的演算法思想：選定一個樞紐元素，對待排序序列進行分割，分割之後的序列一個部分小於樞紐元素，一個部分大於樞紐元素，再對這兩個分割好的子序列進行上述的過程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//採用子序列的第一個元素作為樞紐元素
while (low < high)
{
//從後往前栽後半部分中尋找第一個小於樞紐元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//將這個比樞紐元素小的元素交換到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//從前往後在前半部分中尋找第一個大於樞紐元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//將這個樞紐元素大的元素交換到後半部分
}
return low ;//返回樞紐元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}
----------------------------------------Code-------------------------------------
平均效率O（nlogn），適用於排序大列表。
此演算法的總時間取決於樞紐值的位置；選擇第一個元素作為樞紐，可能導致O（n²）的最糟用例效率。若數基本有序，效率反而最差。選項中間值作為樞紐，效率是O（nlogn）。
基於分治法。

七、堆排序
最大堆：後者任一非終端節點的關鍵字均大於或等於它的左、右孩子的關鍵字，此時位於堆頂的節點的關鍵字是整個序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,並令temp＝ kl ;
(2)計算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，則轉(4),否則轉(6);
(4)比較kj和kj+1,若kj+1>kj,則令j＝j＋1，否則j不變；
(5)比較temp和kj，若kj>temp，則令ki等於kj，並令i=j,j=2i+1,並轉(3),否則轉(6)
(6)令ki等於temp，結束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)

{ //對R[1..n]進行堆排序，不妨用R[0]做暫存單元 int I; BuildHeap(R)； //將R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //對當前無序區R[1..i]進行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //將堆頂和堆中最後一個記錄交換 Heapify(R,1,i-1); //將R[1..i-1]重新調整為堆，僅有R[1]可能違反堆性質 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的時間，主要由建立初始堆和反復重建堆這兩部分的時間開銷構成，它們均是通過調用Heapify實現的。

堆排序的最壞時間復雜度為O(nlgn)。堆排序的平均性能較接近於最壞性能。 由於建初始堆所需的比較次數較多，所以堆排序不適宜於記錄數較少的文件。 堆排序是就地排序，輔助空間為O(1)， 它是不穩定的排序方法。

堆排序與直接插入排序的區別:
直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重復執行了這些比較操作。
堆排序可通過樹形結構保存部分比較結果，可減少比較次數。

八、拓撲排序
例 ：學生選修課排課先後順序
拓撲排序：把有向圖中各頂點按照它們相互之間的優先關系排列成一個線性序列的過程。
方法：
在有向圖中選一個沒有前驅的頂點且輸出
從圖中刪除該頂點和所有以它為尾的弧
重復上述兩步，直至全部頂點均已輸出（拓撲排序成功），或者當圖中不存在無前驅的頂點（圖中有迴路）為止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*輸出拓撲排序函數。若G無迴路，則輸出G的頂點的一個拓撲序列並返回OK，否則返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//對各頂點求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化棧
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("結點"+G.vertices[i].data+"的入度為"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓撲排序輸出順序為：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("發生錯誤，程序結束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("該圖有環，出現錯誤，無法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
演算法的時間復雜度O（n+e）。

㈨ 大學java中都學過哪些經典演算法請學過的朋友解答下

¤ 歸並排序演算法
¤ 枚舉法
¤ 數字全排列問題
¤ 優化高精度減法
¤ 高精度階乘
¤ 高精度減法
¤ 高精度乘法
¤ Dijkstra最短路徑（一點到各頂點最短路徑）
¤ 八皇後問題
¤ 快速排序演算法
¤ 地圖四色問題
¤ 穿越迷宮
¤ 常用排序演算法
¤ 二分查找法完整版
¤ 標准快速排序演算法
¤ 一躺快速排序法
¤ 快速排序演算法
¤ 插入排序演算法
¤ 選擇排序演算法
¤ 冒泡排序演算法
¤ 統計演算法
¤ 常用演算法——廣度優先搜索
¤ 常用演算法——深度優先搜索

㈩ java十大演算法

演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

演算法步驟：

1 從數列中挑出一個元素，稱為 "基準"（pivot），

2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。

3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。

堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

演算法步驟：

創建一個堆H[0..n-1]

把堆首（最大值）和堆尾互換

3. 把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置

4. 重復步驟2，直到堆的尺寸為1

演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

演算法步驟：

1. 申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列

2. 設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置

3. 比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置

4. 重復步驟3直到某一指針達到序列尾

5. 將另一序列剩下的所有元素