java去重排序算法

A. java实现几种常见排序算法

下面给你介绍四种常用排序算法：

1、冒泡排序

特点：效率低，实现简单

思想（从小到大排）：每一趟将待排序序列中最大元素移到最后，剩下的为新的待排序序列，重复上述步骤直到排完所有元素。这只是冒泡排序的一种，当然也可以从后往前排。

B. 数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些

排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：
（1）执行时间
（2）存储空间
（3）编程工作
对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。

主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换
二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置
三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中
四、壳（Shell）排序——缩小增量
五、归并排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓扑排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,适用于排序小列表。

二、选择排序
----------------------------------Code 从小到大排序n个数--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），适用于排序小的列表。

三、插入排序
--------------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表
若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。

四、壳（Shell）排序——缩小增量排序
-------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序
{
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-------------------------------------------
适用于排序小列表。
效率估计O（nlog2^n）~O（n^1.5），取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值，因为如果增量值是2的幂，则在下一个通道中会再次比较相同的元素。
壳（Shell）排序改进了插入排序，减少了比较的次数。是不稳定的排序，因为排序过程中元素可能会前后跳跃。

五、归并排序
----------------------------------------------Code 从小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止
else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。
适用于排序大列表，基于分治法。

六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ 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];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while (low < high)
{
//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分
}
return low ;//返回枢纽元素所在的位置
}
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），适用于排序大列表。
此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。
基于分治法。

七、堆排序
最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,并令temp＝ kl ;
(2)计算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，则转(4),否则转(6);
(4)比较kj和kj+1,若kj+1>kj,则令j＝j＋1，否则j不变；
(5)比较temp和kj，若kj>temp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6)
(6)令ki等于temp，结束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)

{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。

堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。

堆排序与直接插入排序的区别:
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

八、拓扑排序
例 ：学生选修课排课先后顺序
拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。
方法：
在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出
从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧
重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化栈
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");
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("该图有环，出现错误，无法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
算法的时间复杂度O（n+e）。

C. 在java中，给出一个数组，里面有重复的数字，要求将重复的数字去掉然后给新的数组进行排序

数组是没有去重的函数的，你可以用set或者map来去重 ，如果你想要代码，可以追问

D. 用java读取txt文件，然后对数据进行排序，去重等操作。

因为各氏姿个列没有分隔符,我添加了逗颤段号作分隔符.文件内容如下.
Id Name Year Current Cumulative
16, Melissa Will, 3, 5, 9
17, Naomi Thomas, 3, 3, 12
21, Ronaldo Gomes, 3, 1, 11
22, Sam Del-Prete, 2, 4, 10
2, Abe Storey, 3, 4, 6
3, Anthony Tabrin, 3, 1, 7
18, Nathan Bentley, 3, 2, 19

你用这个文件内容,试一下下边的程序.

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test {

public static void main(String[] args) throws Exception {
FileReader fr = new FileReader("H:\\test.txt");
BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
int row = 1;

int sum1 = 0, sum2 = 0;
FileWriter fw = new FileWriter("H:\\new.txt");
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(fw);
bw.write("Id Name Year Current Cumulative");
bw.newLine();
List<String> first = new ArrayList<String>();
while (br.ready()) {
if (row++ == 1) {
br.readLine();
continue;
}
String line = br.readLine();
String[] array = line.split(",", 5);
String tmp = array[1].trim().substring(0, 1);
if (!first.contains(tmp)) {
sum1 += toInt(array[3].trim());
sum2 += toInt(array[4].trim());
bw.write(line);
bw.newLine();
first.add(tmp);
}
}

bw.write("sum : \t\t\t\t" + sum1 + "\歼洞绝t" + sum2);
bw.newLine();
bw.write("average : \t\t\t" + (sum1 / (first.size() * 1.0)) + "\t"
+ sum2 / (first.size() * 1.0));
br.close();
fr.close();
bw.close();
fw.close();
}

public static int toInt(String str) {
try {
return Integer.parseInt(str);
} catch (Exception e) {
return 0;
}
}

}

E. JAVA数组去重问题

我这有个笨办法供楼主参考：
把vector中元素都取出来放到一个数组中，
根据数据的实际情况，
选择不同的时间复杂度为log2N的排序算法进行排序，
然后新建一个链表，
结点为保存数据和频率的类，
遍历排序后的数组，
如果链表的尾结点与数组中当前元素相同，
将尾结点的频率加1，
否则append一个频率为1的结点，
希望大牛们能给出更好的解法

F. java排列组合的算法 譬如我有（A，B,C,D）,我想输出的结果是

我觉得可以看成数字的排列如 1 2 3 4分别代表A B C D
就是将1 2 3 4排列
四位的就是1234
三位的就是从这四个数字中取出三个数字，得到的三位数是最小的，如：
取 1 2 3 可以得到123 213 321 132等等 其中123是最小的
两为数字的跟三位数字的一样

G. java对List去重并排序，如何快速地去掉两个

Java8开始,对数值,集昌并厅合等提供了Stream流操作,可以方便的对集合进行操作.

比如 筛选,过滤,去重, 映射, 排序,规约,收集 等操作

简单的参考代码如下

importjava.util.Arrays;
importjava.util.List;
importjava.util.stream.Collectors;
//使用Java8的Stream特性和Java8的Lambda语句
publicclassDemo{
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		//需求:集合去重,排序,得到一个新集耐隐合里面的元素是之前元素的平方
		List<Integer>list=Arrays.asList(5,2,2,1,3,4);
		List<Integer>listResult=	list
			.stream()//得到流
			.distinct()//去重蔽烂5,2,1,3,4
			.sorted()//自然排序,也可以自定义排序规则1,2,3,4,5
			.map(x->x*x)//每个元素求平方1,4,9,16,25
			.collect(Collectors.toList());//收集并返回
		
		System.out.println(listResult);//1,4,9,16,25
	}
}

H. java面试题：将一个20G的数据,存入一个运行2G的电脑里，每个数据占一行,怎么去重

这题考的是大数据去重，数据量大于内存，即无法直接在内存中去重，那么有两个方案：
1、内存外去重
也就是将数据存入数据颤芦库，然后利用数据库进行排序并去重。
优缺点：
1）优点：简单直接
2）茄羡带缺点：消派空耗大
2、算法去重
题目中说明是20G数据，假设每行数据是1k，则数据行数是20M（如果每行数据是512字节，则数据行数是40M），可使用MD5对每行数据进行映射，获得16字节映射吗，即总共需要内存空间320M（或640M），满足内存内去重的需求。
优缺点：
1）优点：在内存内进行处理，速度明显比内存为要快。
2）缺点：需要进行额外的编码，程序复杂度和效率要求较高。

I. JAVA关于顺序数组数据去重，效率最高的方式是什么

JAVA关于顺序数组数据去重，效率最高的方式是使用LinkedHashSet也是Set,set的特征就是对重复的元素只保存一个,LinkedHashSet只是在内仿纳埋部使用链表维护元素插入的顺序

packagecom.question;

importjava.io.BufferedReader;
importjava.io.FileInputStream;
importjava.io.FileNotFoundException;
importjava.io.FileOutputStream;
importjava.io.IOException;
importjava.io.InputStream;
importjava.io.InputStreamReader;
importjava.io.OutputStream;
importjava.util.LinkedHashSet;

/**
*deletetheconflictString.
*
*@authorXxx
*/
publicclassQ16{

/**
*generatethetext.
*
*/
publicvoidinit(){

//writefile
OutputStreamoutputStream=null;
try{
outputStream=newFileOutputStream("C:/init.txt");
for(inti=0;i<100000;i++){
for(intj=0;j<2;j++){
outputStream.write(("Hello"+i).getBytes());
outputStream.write("
".getBytes());
}
}
}catch(FileNotFoundExceptione){
e.printStackTrace();
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}finally{
if(outputStream!=null){
outputStream=null;
}
}
}

/**
*filterthestring.
*
*@return
*/
publicLinkedHashSet<String>filter(){

//createaLinkedHashSetproject.
LinkedHashSet<String>linkedHashSet=newLinkedHashSet<String>();
try{

//readthefile.
InputStreaminputStream=newFileInputStream("C:/init.txt");
=newInputStreamReader(inputStream);
BufferedReaderbufferedReader=newBufferedReader(inputStreamReader);
Stringline=bufferedReader.readLine();

备蚂//
while(line!=null){
linkedHashSet.add(line);
line=bufferedReader.readLine();
}

}catch(FileNotFoundExceptione){
e.printStackTrace();
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
茄慧}
//returntheresult.
returnlinkedHashSet;
}

@Deprecated
publicstaticvoidmain(String[]args){
Q16q16=newQ16();
//q16.init();
LinkedHashSet<String>linkedHashSet=q16.filter();
System.out.println(linkedHashSet.size());
}
}

J. 有序数组去重的几种算法

这个问题的意思是，如果假设一个数组中存芦竖在重复的数据项，那么就中保留重复数据项中的一个。也就是说最终输出的结果数组中不容许存在重复数据项，所以因为这里涉及到重复数据项的问题，所以立马想到了集合(Set)这个数据结构，因为它是不容序存在重复数据项的数据结构，
思路1.也就是将数组中的所有元素插入到一个Set中，利用Set的自动剔除重复数据项的功能，将导致所有重复数据项慎胡没有办法插入成功，也就是add方法
返回false,然后调用toArray方法，返回这个集合所对应的数组。那么这个数组就是一个没有重复数据项的数组，利用这个方法，通过比较结果数组和
源数组之间的大小，查看源数组中到底是否存在重复数陪孝大据项。
思路2.除了利用Set这个数据结构不容序存在重复数据项的功能之外，还有一种很容易想到的方法，也就是对整个数组进行排序，然后遍历排序之后的数组，将重复数据项，清除掉。
思路1的实现：
public static int[] noDup(int[] array) {

Set<Integer> set = new
HashSet<Integer>();

for (int i :
array)

set.add(i);

Integer[]
integers = (Integer[]) set.toArray();

int[] result
= new int[integers.length];

for (int i =
0; i < integers.length; i++)

result[i] =
integers[i];

return
result;
}

思路2的实现:
使用快速排序等算法对数组进行排序，这个排序过程不在介绍。假设下面这个算法的输入是一个几经排好序的数组。
for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {

if (array[i]
== array[i + 1]) {

array[i] =
-1;

}

}
通过上面这段代码就能够实现把数组中所有的重复数据项只保留一个，其它的置为-1或者根据实际情况置成其它值。然后遍历数据，删除所有位-1的数据项，并且将数组中包含的记录个数不断减少即可。