정렬 알고리즘
또한 정렬 (정렬 알고리즘) 등의 알고리즘을 정렬, 정렬 프로세스는 일련의 데이터 배열은 특정 순서에 따라 인
분류 정렬
내부 정렬은 : 정렬 내부 메모리에 로딩되어 처리 될 모든 데이터를 의미
외부 정렬 방법 : 데이터를 모두 메모리로로드 너무 커서, 그것은 외부 저장 장치를 정렬 할 필요가있다
두 방법 (알고리즘)는 프로그램 실행 시간 측정
1. 이후 통계적 방법
이 방법은 가능하지만, 즉, 평가를위한 알고리즘 설계의 성능을 실행하기 위해, 당신이 실제로 프로그램을 실행하는 데 필요한 두 가지 문제가 있습니다 : 소득 등 환경 요인의 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어에 따라 달라집니다의 두 번째 시간 통계는 동일한 컴퓨터에서 동일한 상태에서 실행 알고리즘은 빠른 비교하기 위해 할 수있는 방법
2. 사전적인 추정 방법
알고리즘의 시간 복잡도를 분석하여 판단 할 것은 알고리즘 낫다
알고리즘의 시간 복잡도
시간 주파수 : 알고리즘의 알고리즘 실행 시간 함께 보낸 시간이 문 알고리즘이 더 자주 그가 보낸 시간이 더 실행 문에 비례, 실행 알고리즘 문의 수는 문 주파수 또는 주파수 시간이라고합니다. 로 표시 : T (N)
통계적인 시간 주파수 : N 증가 일정 용어로서, 하위 계수 조건은 무시 될 수있다
시간 복잡도
1. 일반적으로는 알고리즘 실행 문의 작동 반복 횟수는 T (n)에 대한 문제의 크기 (N)의 함수이며,이고, 보조 함수 F (N)와 같은 경우, N이 무한대에 도달한다면 , T (N) / F (N)을 F라고 상수 같지 제로 한계이다 (n)은 T (n)은 동일한 순서의 함수이다. T (n)에 의해 표시 = O (F (N)), O (F가 (N)) 알고리즘, 시간 복잡도 약어의 점진적인 시간 복잡도 인 것을
2.T (n)은 상이하지만 동시에 복잡 할 수있다
계산 시간 복잡도 3 항
- 대신 일정 주행 시간 모든 상수 T (N) = N ^ 2 + 7N + 6 => T (N) = N을 첨가 한 ^ 2 + 1 + 7N
- 단지 최상위 용어 T (N) = (N) N ^ 2 + 7N + 1 => T = 2 ^ N두고 수정 기능 시간 후에 실행
- 계수 T (n)은 높은 차항 = (N) N ^ 2 => T 제거 N = 2 ^
일반적인 시간 복잡도
1. 일정한 순서 O (1)의 코드 실행, 더 긴 순환 없기 때문에 복잡한 구조의 아무리 많은 라인이 코드의 시간 복잡도는 O (1) 호
2. 순서 O (log2n)
//说明：在while循环里面，每次都将i乘以2，乘完之后，i距离n就越来越近了，假设循环x次之后，退出循环，也就是说2的x次方等于n，那么x=log2n也就是说当循环log2n次以后，这个代码就结束了。因此这个代码的时间复杂度为:O(log2n)
//如果a的x次方等于N（a>0，且a不等于1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作x=logaN。其中，a叫做对数的底数，N叫做真数
//这段代码执行log2^1024次
public static void main(String[] args) {
int count=0;
int i=1;
int n=1024;
while(i<n) {
i=i*2;
count++;
}
//log2^1024=10
System.out.println(count);//10
}3. 선형 순서 O (n)은 : 환상 코드가 실행 n 회, 그에 의해 소비되는 시간이 N이다 대한 변화에 따라 변화
4 선형 대수 순서 O (nlog2n) 선형 대수 순서 O (nlogN) 이해할 실제로 매우 쉽고, 시간 복잡도는 O (logn) 코드 루프 N 배이며, 그 시간 복잡도는 N 개의 *의 O이다 (logN)
순서 O (N ^ 2)의 제곱 : 중첩 코드의 O는 (N), 다시 그 시간 복잡도는 (N ^ 2) O이면
//这段代码其实就是嵌套了2层n循环，他的时间复杂度就是O(n*n)
for(x=1;i<=n;x++) {
for(x=1;i<=n;x++) {
j=i;
j++;
}
}6. 입방 순서 O (N ^ 3)에 대한 3 개주기에 해당
7.k 번째 순서 (N ^ K)
제 지수 순서 O (2 ^ N)
우주의 복잡성
토론 시간 복잡도와 유사하게, 알고리즘 잠금이 소요되는 저장 공간에 대해 정의 된 알고리즘의 공간 복잡도, 그는 또한 문제 n의 규모의 함수이다
버블 정렬
정렬 때마다 최대 결정됩니다
package sort;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
public class BubbleSort {
public static void main(String[] args) {
//int arr[] = {3,9,-1,10,-2};
//时间复杂度O(n^2)
//测试冒泡排序的速度，要求排序80000个数字
int[] arr = new int[80000];
for(int i=0;i<arr.length;i++) {
//每循环一次就添加一个元素
arr[i]=(int)(Math.random()*80000);
}
Date data1 = new Date();
System.out.println(data1);
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dateStr = sdf.format(data1);
System.out.println("开始时间"+dateStr);
System.out.println("排序进行中........");
//对数组进行排序
bubbleSort(arr);
Date data2 = new Date();
String dateStr2 = sdf.format(data2);
System.out.println("开始时间"+dateStr2);
System.out.println("排序结束");
}
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int temp = 0;//临时变量
boolean b = false;
for(int i=0;i<arr.length-1;i++) {//一共需要进行arr.length-1次排序
for(int j=0; j<arr.length-1-i;j++) {
if(arr[j]>arr[j+1]) {
b=true;
temp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=temp;
}
}
//System.out.println("第"+(i+1)+"次冒泡。。。。。");
//System.out.println(Arrays.toString(arr));
if(!b) {
break;
}else {
b=false;//重置为false，是因为已经有进行过排序
}
}
}
}
//冒泡排序平均15秒선택 정렬
각 정렬 최소값 결정한
package sort;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
public class SelectSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[80000];
for(int i=0;i<arr.length;i++) {
//每循环一次就添加一个元素
arr[i]=(int)(Math.random()*80000);
}
Date data1 = new Date();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dateStr = sdf.format(data1);
System.out.println("开始时间"+dateStr);
System.out.println("排序进行中........");
selectSort(arr);
Date data2 = new Date();
String dateStr2 = sdf.format(data2);
System.out.println("开始时间"+dateStr2);
System.out.println("排序结束");
//System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
//选择排序arr[0]=min
public static void selectSort(int[] arr) {
for(int i=0;i<arr.length-1;i++) {
int minIndex = i;//假定最小索引为0
int min = arr[i];//假定最小值是arr数组的0索引
for(int j = 1+i;j<arr.length;j++) {
if(min > arr[j]) {
min=arr[j];//重置最小值
minIndex=j;//重置最小值得索引
}
}
if(minIndex !=i) {//表示minIndex没有放生交换
arr[minIndex] = arr[i+0];//101赋值给索引3
arr[0+i] = min;//1赋值给索引0
}
}
}
}
//选择排序平均3秒삽입 정렬
요소는 요소의 적절한 삽입 위치를 찾는 방식으로 정렬하는 정렬 내부가 삽입되고 정렬, 이것은 순서의 목적을 가지고
사고 삽입 정렬은 두 개의 테이블의 배열로 간주 될 저장된 테이블 [0]의 초기 요소 도착 목록을 정렬 요소, 테이블 기억 무질서한 요소를 주문한 도착과 비교하여 [0]의 그래서, 삽입 위치를 결정하고있다.
package sort;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
public class InsertSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[80000];
for(int i=0;i<arr.length;i++) {
//每循环一次就添加一个元素
arr[i]=(int)(Math.random()*80000);
}
Date data1 = new Date();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dateStr = sdf.format(data1);
System.out.println("开始时间"+dateStr);
System.out.println("排序进行中........");
insertSort(arr);
Date data2 = new Date();
String dateStr2 = sdf.format(data2);
System.out.println("开始时间"+dateStr2);
System.out.println("排序结束");
//int arr[] = {3,9,-1,10,-2};
}
public static void insertSort(int[] arr) {
for(int i = 1;i < arr.length; i++) {
int insertVal = arr[i];
int insertIndex = i-1;//i-1的意思是要把插入的数与前一个数比较
//insertIndex >=0 防止越界
//insertVal < arr[insertIndex])
while(insertIndex >=0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
arr[insertIndex+1] = arr[insertIndex];//往后移
insertIndex--;//继续与前面的数比较
}
if(insertIndex+1!=i) {
arr[insertIndex+1] = insertVal;
}
}
}
}
//平均时间5秒