排序算法记录(冒泡+快排+归并)

文章目录

    • 前言
    • 冒泡排序
    • 快速排序
    • 归并排序

前言

冒泡 + 快排 + 归并,这三种排序算法太过经典,但又很容易忘了。虽然一开始接触雀氏这些算法雀氏有些头大,但时间长了也还好。主要是回忆这些算法干了啥很耗时间。

如果在笔试时要写一个o(nlogn)的排序算法,如果不能立刻写出 快排或者归并,未免有些太浪费时间了。

故写这篇文章用于记录

tip: 一下内容均实现升序排序

冒泡排序

所谓冒泡,就是每一轮都排出一个最大的元素,把他丢在末尾。
在这里插入图片描述
如上图所示,5个元素的数组我们需要5轮遍历,每次遍历可以排出一个当前遍历区域内最大的元素

而确定最大元素的方法起始也很简单。每一次遍历,我们都和其前一个元素对比,也就是比较arr[j - 1]arr[j]。如果 arr[j - 1] > arr[j],则交换,否则不变。这样的比较方式让算法趋向于将大的元素向右边送,直到将最大的元素送到最右侧

当第一轮排序完成后,第二轮排序的范围则被缩小。因为已知最大元素在最右侧,那么无需遍历最右侧元素。

第三轮同理,无需遍历倒数第二个元素。以此类推

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 冒泡
        int N;

        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        N = sc.nextInt();

        int[] arr = new int[N];
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }

        // sort 核心
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            for (int j = 1; j < N - i; ++j) {
                if (arr[j - 1] > arr[j]) {
                    int tmp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j - 1];
                    arr[j - 1] = tmp;
                }
            }
        }

        // print
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            System.out.print(arr[i]);
            if (i < N - 1) System.out.print(" ");
        }
    }
}

快速排序

所谓快速排序,和俄罗斯套娃很像。我们想要快速排序俄罗斯套娃,可以做如下操作:

  1. 选出一个基准娃
  2. 遍历所有娃,小的放左边,大的放右边
  3. 如果两侧的娃不用排序,则终止
  4. 对基准娃左右两侧的娃娃们做1,2,3操作

快排也是类似的

在这里插入图片描述
不同的是,俄罗斯套娃是将别的元素摆放到基准娃的两侧;快排是通过交换左右两侧元素,定位到base的位置

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int N = sc.nextInt();
        int[] arr = new int[N];

        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }

        // quickSort
        quickSort(arr, 0, N - 1);

        // print
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            System.out.print(arr[i]);
            if (i < N - 1) System.out.print(" ");
        }
    }

    public static void quickSort(int[] arr, int lef, int rig) {
        if (lef >= rig) return;
        int base = arr[lef];
        int lp = lef, rp = rig;
        while (lp < rp) {
            // 右指针寻找到<base的数
            for (; rp > lp && arr[rp] >= base; --rp);
            arr[lp] = arr[rp];
            // 左指针寻找到>base的数
            for (; rp > lp && arr[lp] <= base; ++lp);
            arr[rp] = arr[lp];
        }
        arr[lp] = base;
        quickSort(arr, lef, lp - 1);
        quickSort(arr, lp + 1, rig);
    }
}

tip: 快排有一些注意点需要强调

  1. 递归终止条件,快排起始也是递归,是递归就需要终止条件。本题递归的终止条件就是lef >= rig,排序范围左侧端点不在右侧端点左边
  2. for (; rp > lp && arr[rp] >= base; --rp); 这个for相当于右侧小人,寻找 小于 base的数。因为是寻找小于,因此循环条件是 >= base就一直寻找
  3. 如果base是数组第一个元素,那么先走动的必须是右侧小人。因为数组最左侧元素,我们用base进行备份,先走右侧小人覆盖最左侧元素不会丢失base信息

归并排序

归并排序就有点蛋疼了,虽然代码极少(相对来说),但思维量如果不熟悉分治的情况下还是比较大的。

本文并非专业的介绍文章,感兴趣的读者可以详细阅读这篇文章

归并排序大致思路如下:

  1. 往死里拆分数组,具体拆分的方式就是对半拆
  2. 当拆分到不能再拆,局部合并

其中,mergeSort干的任务是对lef ~ right范围内的数组归并排序,merge属于归并排序中,的部分。

因为递归的原因,上层递归栈merge数组,以mid为临界区域,left ~ midmid + 1 ~ right这两段数组,内部元素都是局部递增的。这个原因很简单,因为递归的特性,回溯到上层栈,底层栈一定把功能实现好

这有点类似于甩锅,我排序全部数组太累了,于是找两个小弟,一个归并排序左边,一个排序右边。我不许用关心小弟怎么排序,我只需要知道,等小弟回来(回溯),我就只需要排序两个有序数组

所以要实现merge的功能,起始就是对两段有序数组进行排序

假设两段数组分别是arr1, arr2(实际上只有arr,为了方便叙述,我们说成两段)具体的排法是双指针遍历。

对于arr1, arr2。谁的元素大,谁就把元素按序存储到tmp中。

import java.util.*;

public class Main {
    private static int[] tmp;
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int N = sc.nextInt();
        int[] arr = new int[N];
        tmp = new int[N];

        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            arr[i] = sc.nextInt();
        }

        // merge
        mergeSort(arr, 0, N - 1);

        // print
        for (int i = 0; i < N; ++i) {
            System.out.print(arr[i]);
            if (i < N - 1)
                System.out.print(" ");
        }

        sc.close();
    }

    public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
        if (left < right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            mergeSort(arr, left, mid);
            mergeSort(arr, mid + 1, right);
            merge(arr, left, right);
        }
    }

    public static void merge(int[] arr, int left, int right) {
        int mid = (left + right) / 2;        
        int lp = left, rp = mid + 1, k = left;

        while (lp <= mid && rp <= right) {
            if (arr[lp] < arr[rp]) tmp[left++] = arr[lp++];
            else tmp[left++] = arr[rp++]; 
        }
        while (lp <= mid) tmp[left++] = arr[lp++]; // 左区间没迭代完
        while (rp <= right) tmp[left++] = arr[rp++]; // 右区间没迭代完
        for (; k <= right; ++k) arr[k] = tmp[k]; // copy
    }
}

另外,值得一提的是,归并是上述三种排序中最快的。冒泡,快排都没有AC

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