选择排序、插入排序、希尔排序总结
本来昨天想写最小生成树的kruskal算法,但是其中需要将图的边集数组进行排序,要用到排序算法,所以暂时先将kruskal算法放一下,把排序算法好好复习和总结一遍
以下的排序结果默认为非递减
1、选择排序
选择排序的思想:从第i个元素开始(i=1,i++),遍历一遍数组,找出数组中的最小值,然后与第i个元素交换位置,i++,不断的循环下去直到i>数组长度(长度为length-1,第0个元素习惯用作哨兵位)
看看具体算法
public void selectSort(int arc[]){
int min;
for(int j=1;j<arc.length;j++){
min = j;
for(int i=j+1;i<arc.length;i++){
if(arc[i]<arc[min])
min = i;
}
each(arc,j,min); //交换arc[j]和arc[min]的位置
System.out.println(arc[j]);
}
}
选择排序的几个特点:
1.时间复杂度为O(n^2);
2.运行的时间与输入参数的初始状态无关,因为每一次的遍历都不会为下一次提供任何有用的信息;
3.数据的移动是最少的。
2、插入排序
插入排序的思想:将第i个元素与i-1的元素比较,如果第i个元素较小,则把其插入到arc[0]的哨兵位,然后比哨兵位大的元素不断的往后移动一位,最后将哨兵位的元素插入到最后移动的那个位置。注:i一般从2开始,因为假设第1位已经排好序了。
看看具体算法
public void insertSort(int arc[]){
int i;
for(int j=2;j<arc.length;j++){
if(arc[j]<arc[j-1]){
arc[0] = arc[j]; //插入哨兵位
for(i=j-1;arc[i]>arc[0];i--){
arc[i+1] = arc[i]; //元素不断向后移动一位
}
arc[i+1] = arc[0]; //将哨兵位的元素插入到最后一次移动的位置
}
}
output(arc); //输出排好序的数组元素
}
output(int arc[])具体代码
private void output(int[] arc) {
for(int i=1;i<arc.length;i++){
System.out.println(arc[i]);
}
}
插入排序的几个特点:
1.时间复杂度为O(n^2),但插入排序平均速度要比选择排序快;
2.运行时间与输入的参数初始化状态有关,比如对于部分有序的数组十分高效;
3、希尔排序
希尔排序思想:希尔排序是简单的改进了插入排序,交换不相邻的元素以进行局部的排序,并最终用插入排序对局部的数组排序。
看看具体代码
public void shellSort(int arc[]){
int i;
int increment = arc.length/3+1; //增量序列
while(increment>0){
for(int j=1+increment;j<arc.length;j++){
if(arc[j]<arc[j-increment]){
arc[0] = arc[j];
for(i=j-increment;i>0&&arc[i]>arc[0];i-=increment){//i>0是表示当要插到第1位时的条件,且i>0一定要在逻辑运算中的前面
arc[i+increment] = arc[i]; //否则会ArrayIndexOutOfBoundsException
}
arc[i+increment] = arc[0];
}
}
increment/=3;
}
output(arc); //输出排好序的数组元素
}
希尔排序的几个特点:
1.时间复杂度为O(n^3/2)
2.对于较大的数组,希尔排序的速度相较于插入排序的优势更加明显
总结
虽然选择排序和插入排序的时间复杂度一样,但是选择排序的运行时间和参数的初始状态无关,只要数组参数的长度一样,不管数组里面的元素初始排序是怎样的,运行时间都不会有改变(默认理想环境,忽略硬件环境造成的误差)。而插入排序的运行时间和参数初始状态有关,特别是对于部分有序数组,十分高效,因此插入排序比选择排序的平均运行时间要快一些。
希尔排序是对插入排序的改进,对距离increment的元素进行比较和交换,元素的跳跃跨度较大,使得希尔排序在较大的数组中的运行时间要比插入排序短。
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