java基本演算法

㈠ 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

㈡ 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）。

㈢ java實現幾種常見排序演算法

下面給你介紹四種常用排序演算法：

1、冒泡排序

特點：效率低，實現簡單

思想（從小到大排）：每一趟將待排序序列中最大元素移到最後，剩下的為新的待排序序列，重復上述步驟直到排完所有元素。這只是冒泡排序的一種，當然也可以從後往前排。

㈣ java最常用的幾種加密演算法

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。
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 java 加密方式有哪些

Java加密方式有多種，包括對稱加密、非對稱加密、散列加密等。

1. 對稱加密：

對稱加密是指加密和解密使用相同密鑰的加密方式。在Java中，常見的對稱加密演算法有AES、DES、3DES等。其中，AES演算法是DES的替代品，具有更高的安全性。這些演算法提供了不同級別的加密強度，適用於保護敏感信息。

2. 非對稱加密：

非對稱加密使用一對密鑰，一個用於加密，另一個用於解密。在Java中，常見的非對稱加密演算法有RSA、DSA、ECC等。RSA演算法是最常用的非對稱加密演算法之一，它利用公鑰進行加密，私鑰進行解密，適用於安全通信和數字簽名。

3. 散列加密（哈希加密）：

散列加密是一種將任意長度的輸入轉換為固定長度輸出的加密方式。在Java中，常見的散列加密演算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。這些演算法主要用於生成數據的唯一標識符（哈希值），適用於密碼存儲、文件校驗等場景。需要注意的是，雖然MD5在某些情況下存在安全隱患，但SHA系列演算法提供了更高的安全性。

以上三種加密方式在Java中都有廣泛的應用，根據具體需求選擇合適的加密方式至關重要。同時，為了確保加密的安全性，還需要注意密鑰的管理和保護，避免密鑰泄露帶來的安全風險。

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