当前位置: 首页 > news >正文

算法-02-排序-冒泡插入选择排序

       一般最经典的、最常用的:冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。那么我们如何分析一个"排序算法"呢?

1-分析排序算法要点

       时间复杂度:具体是指最好情况、最坏情况、平均情况下的时间复杂度。
       时间复杂度的系数,常数,低阶:对于排序规模很小的数据,在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候,我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
       比较次数和交换次数:在分析排序算法的执行效率的时候,应该把比较次数和交换(或移动)次数也考虑进去。
       排序算法的内存消耗:算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量,排序算法也不例外;原地排序(Sorted in place)算法,就是特指空间复杂度是O(1)的排序算法。。
       排序算法的稳定性:如果待排序的序列中存在值相等的元素,经过排序之后,相等元素之间原有的先后顺序不变。

2-冒泡-插入-选择排序

2.1-冒泡排序(Bubble Sort)

       冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较,看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换。一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置,重复n次,就完成了n个数据的排序工作。
工作原理:原始数据14,15,16,13,12,11,冒泡排序的经过如下图:

我们展示一下第1轮冒泡出16的过程:

下图是多轮冒泡的结果

       Java代码体现,为了减少不必要的排序次数,我们如果发现没有数据交换,就可以结束排序,这样可以减少循环次数。

@Slf4j
public class BubbleSort {public static void main(String[] args) {int[] arr={10,8,9,15,23,6,24};sort(arr);}public static void sort(int[] arr) {int length = arr.length;if (length <= 1) {return;}for (int i = 0; i < length; i++) {boolean flag = false;for (int j = 0; j < length - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;flag = true;}}if(! flag){break;}}log.info("排序后数组arr={}",arr);}
}

(1)冒泡的过程只涉及相邻数据的交换操作,只需要常量级的临时空间,所以它的空间复杂度为O(1),是一个原地排序算法。
(2)在冒泡排序中,只有交换才可以改变两个元素的前后顺序。为了保证冒泡排序算法的稳定性,当有相邻的两个元素大小相等的时候,我们不做交换,相同大小的数据在排序前后不会改变顺序,所以冒泡排序是稳定的排序算法。
(3)最好情况下,要排序的数据已经是有序的了,我们只需要进行一次冒泡操作,就可以结束了,所以最好情况时间复杂度是O(n)。而最坏的情况是,要排序的数据刚好是倒序排列的,我们需要进行n次冒泡操作,所以最坏情况时间复杂度为O(n^2)。平均情况下的时间复杂度就是O(n^2)。

2.2-插入排序(Insertion Sort)

       插入算法的核心思想是取未排序区间中的元素,在已排序区间中找到合适的插入位置将其插入,并保证已排序区间数据一直有序。重复这个过程,直到未排序区间中元素为空,算法结束。

原始数组:14,15,16,13,12,11;排序的流程图如下:

@Slf4j
public class InsertionSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {10, 8, 9, 15, 23, 6, 24};sort(arr);}public static void sort(int[] arr) {int length = arr.length;if (length <= 1) {return;}for (int i = 1; i < length; i++) {int value = arr[i];int j = i - 1;for (; j >= 0; j--) {if (arr[j] > value) {arr[j + 1] = arr[j];} else {break;}}arr[j+1]=value;}log.info("排序后数组arr={}", arr);}
}

(1)从实现过程可以很明显地看出,插入排序算法的运行并不需要额外的存储空间,所以空间复杂度是O(1),也就是说,这是一个原地排序算法。
(2)在插入排序中,对于值相同的元素,我们可以选择将后面出现的元素,插入到前面出现元素的后面,这样就可以保持原有的前后顺序不变,所以插入排序是稳定的排序算法。
(3)最好是时间复杂度为O(n),最坏情况时间复杂度为O(n^2),平均时间复杂度为O(n^2)。

2.3-选择排序(Selection Sort)

       选择排序算法的实现思路有点类似插入排序,也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素,将最小元素放到已排序区间的第一个位置。

@Slf4j
public class SelectionSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {10, 8, 9, 15, 23, 6, 24};sort(arr);}public static void sort(int[] arr) {int length = arr.length;if (length <= 1) {return;}int minIndex;//最小值元素索引int min;//最小值元素for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {minIndex = i;min = arr[i];for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {if (min > arr[j]) {min = arr[j];minIndex = j;}}//交换if (minIndex != i) {arr[minIndex] = arr[i];arr[i] = min;}}log.info("排序后数组arr={}", arr);}
}

(1)选择排序空间复杂度为O(1),是一种原地排序算法。
(2)选择排序是一种不稳定的排序算法。选择排序每次都要找剩余未排序元素中的最小值,并和前面的元素交换位置,这样破坏了稳定性。
(3)选择排序的最好情况时间复杂度、最坏情况和平均情况时间复杂度都为O(n^2)。

3-小结

 冒泡,插入,选择排序的平均时间复杂度都是O(n^2),三种排序算法对比结果如下图:

       冒泡排序和插入排序的时间复杂度都是O(n2),都是原地排序算法,插入排序要比冒泡排序性能更好。因为冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据移动要复杂,冒泡排序需要3个赋值操作,而插入排序只需要1个,冒泡排序耗费更多的时间单位。

相关文章:

算法-02-排序-冒泡插入选择排序

一般最经典的、最常用的&#xff1a;冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。那么我们如何分析一个"排序算法"呢&#xff1f; 1-分析排序算法要点 时间复杂度&#xff1a;具体是指最好情况、最坏情况、平均情况下的时间复杂…...

流量异常-挂马造成百度收录异常关键词之解决方案(虚拟主机)

一.异常现象&#xff1a;流量突然暴涨&#xff0c;达到平时流量几倍乃至几十倍&#xff0c;大多数情况下因流量超标网站被停止。 二.排查原因&#xff1a; 1.首先分析web日志&#xff1a;访问量明显的成倍、几十倍的增加&#xff1b;访问页面不同&#xff1b;访问IP分散并不固…...

磁力计LIS2MDL开发(1)----轮询获取磁力计数据

磁力计LIS2MDL开发.1--轮询获取磁力计数据 概述视频教学样品申请源码下载通信模式速率生成STM32CUBEMX串口配置IIC配置CS设置串口重定向参考程序初始换管脚获取ID复位操作BDU设置设置速率启用偏移消除开启温度补偿设置为连续模式轮询读取数据主程序演示 概述 本文将介绍如何使…...

C++学习笔记—— C++内存管理方式:new和delete操作符进行动态内存管理

系列文章目录 http://t.csdnimg.cn/d0MZH 目录 系列文章目录http://t.csdnimg.cn/d0MZH 比喻和理解a.比喻C语言开空间C开空间 b.理解a、C语言的内存管理的缺点1、开发效率低&#xff08;信息传递繁琐&#xff09;2、可读性低&#xff08;信息展示混乱&#xff09;3、稳定性差&…...

8、操作符重载

友元 可以通过friend关键字&#xff0c;把一个全局函数、另一个类的成员函数或者另一个类整体&#xff0c;声明为授权类的友元友元拥有访问授权类任何非公有成员的特权友元声明可以出现在授权类的公有、私有或者保护等任何区域且不受访问控制限定符的约束友元不是成员&#xf…...

前端组件库开发

通常我们会使用很多组件库&#xff0c;有时候我们会去看源码比如element&#xff0c;antd&#xff0c;然后发现多少是按需导出&#xff0c;和vue.use全局注册&#xff0c;依赖于框架的拓展。 组件库的开发依赖框架的版本和node的版本&#xff0c;这个是需要说明的&#xff0c;然…...

自定义日志打印功能--C++

一、介绍 日志是计算机程序中用于记录运行时事件和状态的重要工具。通过记录关键信息和错误情况&#xff0c;日志可以帮助程序开发人员和维护人员追踪程序的执行过程&#xff0c;排查问题和改进性能。 在软件开发中&#xff0c;日志通常记录如下类型的信息&#xff1a; 事件信…...

gitlab注册无中国区电话验证问题

众所周知gitlab对中国区不友好&#xff0c;无法直接注册&#xff0c;页面无法选择86的手机号进行验证码发送。 Google上众多的方案是修改dom&#xff0c;而且时间大约是21年以前。 修改dom&#xff0c;对于现在的VUE、React框架来说是没有用的&#xff0c;所以不用尝试。 直接看…...

【JAVA基础题目练习】----第二天

JAVA基础题目练习 1. 键盘录入数据&#xff0c;比较大小2. 代码重构&#xff08;简化代码&#xff0c;少做判断&#xff09;3. 键盘录入月份的值&#xff0c;输出对应的季节4. 获取三个数据中的最大值使用IF语句5. 用switch语句实现键盘录入月份&#xff0c;输出对应的季节6. 求…...

node.js和npm的安装与环境配置(2023最新版)

目录 安装node.js测试是否安装成功测试npm环境配置更改环境变量新建系统变量 安装node.js 1、进入官网下载&#xff1a;node.js官网 我选择的是windows64位的&#xff0c;你可以根据自己的实际情况选择对应的版本。 2、下载完成&#xff0c;安装。 打开安装程序 接受协议 选…...

ke14--10章-1数据库JDBC介绍

注册数据库(两种方式),获取连接,通过Connection对象获取Statement对象,使用Statement执行SQL语句。操作ResultSet结果集 ,回收数据库资源. 需要语句: 1Class.forName("DriverName");2Connection conn DriverManager.getConnection(String url, String user, String…...

【IC验证】perl脚本——分析前/后仿用例回归情况

目录 1 脚本名称 2 脚本使用说明 3 nocare_list文件示例 4 脚本执行方法 5 postsim_result.log文件示例 6 脚本代码 1 脚本名称 post_analysis 2 脚本使用说明 help&#xff1a;打印脚本说明信息 命令&#xff1a;post_analysis help 前/后仿结束后&#xff0c;首先填…...

Ansible适合的场景是什么?

Ansible将编排与配置管理、供应和应用程序部署结合并统一在一个易于使用的平台上。Ansible的一些主要场景包括: 配置管理&#xff1a;集中配置文件管理和部署是Ansible的一个常见场景。 应用程序部署&#xff1a;当使用Ansible定义应用程序&#xff0c;并使用Ansible Tower管…...

Flink 读写 HBase 总结

前言 总结 Flink 读写 HBase 版本 Flink 1.15.4HBase 2.0.2Hudi 0.13.0官方文档 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/connectors/table/hbase/ Jar包 https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hbase-2.2/1…...

记录一次chatGPT人机协同实战辅助科研——根据词库自动进行情感分析

有一个Excel中的一列&#xff0c;读取文本判断文本包含积极情感词.txt和消极情感词.txt的个数&#xff0c;分别生成两列统计数据 请将 ‘your_file.xlsx’ 替换为你的Excel文件名&#xff0c;Your Text Column’替换为包含文本的列名。 这个程序首先读取了积极和消极情感词&…...

Java_LinkedList链表详解

目录 前言 ArrayList的缺陷 链表 链表的概念及结构 链表的种类 1.单向或双向 2.带头或不带头 3.循环或不循环 LinkedList的使用 什么是LinkedList LinkedList的使用 LinkedList的构造 LinkedList的其他常用方法介绍 LinkedList的遍历 ArrayList和LinkedList的…...

MacOS 12 开放指定端口 指定ip访问

MacOS 12 开放指定端口 指定ip访问 在 macOS 上开放一个端口&#xff0c;并指定只能特定的 IP 访问&#xff0c;你可以使用 macOS 内置的 pfctl&#xff08;Packet Filter&#xff09;工具来实现。 以下是一些基本的步骤&#xff1a; 1、 编辑 pf 配置文件&#xff1a; 打开 /…...

LeedCode刷题---滑动窗口问题

顾得泉&#xff1a;个人主页 个人专栏&#xff1a;《Linux操作系统》 《C/C》 《LeedCode刷题》 键盘敲烂&#xff0c;年薪百万&#xff01; 一、长度最小的子数组 题目链接&#xff1a;长度最小的子数组 题目描述 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。…...

leetcode24. 两两交换链表中的节点

题目描述 给你一个链表&#xff0c;两两交换其中相邻的节点&#xff0c;并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题&#xff08;即&#xff0c;只能进行节点交换&#xff09;。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,4] 输出&#…...

TCP传输层详解(计算机网络复习)

介绍&#xff1a;TCP/IP包含了一系列的协议&#xff0c;也叫TCP/IP协议族&#xff0c;简称TCP/IP。该协议族提供了点对点的连接机制&#xff0c;并将传输数据帧的封装、寻址、传输、路由以及接收方式都予以标准化 TCP/IP的分层模型 在讲TCP/IP协议之前&#xff0c;首先介绍一…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

Vue记事本应用实现教程

文章目录 1. 项目介绍2. 开发环境准备3. 设计应用界面4. 创建Vue实例和数据模型5. 实现记事本功能5.1 添加新记事项5.2 删除记事项5.3 清空所有记事 6. 添加样式7. 功能扩展&#xff1a;显示创建时间8. 功能扩展&#xff1a;记事项搜索9. 完整代码10. Vue知识点解析10.1 数据绑…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外&#xff0c;K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案&#xff0c;全安装在K8S群集中。 具体可参…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

聊一聊接口测试的意义有哪些?

目录 一、隔离性 & 早期测试 二、保障系统集成质量 三、验证业务逻辑的核心层 四、提升测试效率与覆盖度 五、系统稳定性的守护者 六、驱动团队协作与契约管理 七、性能与扩展性的前置评估 八、持续交付的核心支撑 接口测试的意义可以从四个维度展开&#xff0c;首…...

深入理解Optional:处理空指针异常

1. 使用Optional处理可能为空的集合 在Java开发中&#xff0c;集合判空是一个常见但容易出错的场景。传统方式虽然可行&#xff0c;但存在一些潜在问题&#xff1a; // 传统判空方式 if (!CollectionUtils.isEmpty(userInfoList)) {for (UserInfo userInfo : userInfoList) {…...

MFE(微前端) Module Federation:Webpack.config.js文件中每个属性的含义解释

以Module Federation 插件详为例&#xff0c;Webpack.config.js它可能的配置和含义如下&#xff1a; 前言 Module Federation 的Webpack.config.js核心配置包括&#xff1a; name filename&#xff08;定义应用标识&#xff09; remotes&#xff08;引用远程模块&#xff0…...

Java 与 MySQL 性能优化:MySQL 慢 SQL 诊断与分析方法详解

文章目录 一、开启慢查询日志&#xff0c;定位耗时SQL1.1 查看慢查询日志是否开启1.2 临时开启慢查询日志1.3 永久开启慢查询日志1.4 分析慢查询日志 二、使用EXPLAIN分析SQL执行计划2.1 EXPLAIN的基本使用2.2 EXPLAIN分析案例2.3 根据EXPLAIN结果优化SQL 三、使用SHOW PROFILE…...

leetcode_69.x的平方根

题目如下 &#xff1a; 看到题 &#xff0c;我们最原始的想法就是暴力解决: for(long long i 0;i<INT_MAX;i){if(i*ix){return i;}else if((i*i>x)&&((i-1)*(i-1)<x)){return i-1;}}我们直接开始遍历&#xff0c;我们是整数的平方根&#xff0c;所以我们分两…...