数据结构与算法-java

news2024/10/5 15:35:00
  1. 什么是数组?
    (1)数组是计算机中最基本的数据结构之一,我们会用一些名为索引的数字来标识每项数据在数组中的位置。
    (2)大多数编程语言中索引是从0开始的。
    (3)数组在内存中是存在连续的地址中的。

  2. 数组的特点
    (1)计算机可以一步跳到任意一个内存地址上。
    (2)数组本身会记有第一个内存的地址,因此计算机知道数组的开头在哪里。
    (3)数组索引从0开始算起。

  3. 数组查找
    数组查找某个值的时候只能从前往后线性查找。

  4. 数组插入
    (1)如果只是在数组末尾插入,直接算出最后一个内存地址 插入。
    (2)如果是在开头或者结尾插入,则需要移动其他元素的位置,腾出准备插入元素的位置。

  5. 数组删除
    同数组插入相同
    (1)如果只是在数组末尾插入,直接算出最后一个内存地址 插入。
    (2)如果是在开头或者结尾插入,则需要移动其他元素的位置,腾出准备插入元素的位置。

  6. 集合
    集合是一种不允许元素重复的数据结构。

  7. 集合查找
    同数组的查找相同。数组查找某个值的时候只能从前往后线性查找。

  8. 集合插入
    在插入时要先查找,确认集合中没有要插入的元素。
    (1)如果只是在数组末尾插入,直接算出最后一个内存地址 插入。
    (2)如果是在开头或者结尾插入,则需要移动其他元素的位置,腾出准备插入元素的位置。

  9. 集合删除
    同数组删除相同。
    (1)如果只是在数组末尾插入,直接算出最后一个内存地址 插入。
    (2)如果是在开头或者结尾插入,则需要移动其他元素的位置,腾出准备插入元素的位置。

  10. 常见的排序列表

  11. 各类排序算法java实现

public class Test {
		public static void main(String[] args) {
		int[] arr= {11,2,5,7,4,0,3,6,89,5,9,8,1,45};
		Test ts=new Test();
		System.out.print("原数组:");
		ts.toString(arr);		
		long before=System.currentTimeMillis();//记录当前时间(毫秒),算法开始时间
		System.out.print("选择排序:");
		ts.selectSort(arr);
//		System.out.print("冒泡排序:");
//		ts.bubbleSort(arr);
//		System.out.print("插入排序:");
//		ts.insertSort(arr);
//		System.out.print("快速排序:");
//		ts.quickSort(arr);
//      	ts.toString(arr,0,arr.length);
//		System.out.print("归并排序:");
//		ts.mergeSort(arr);
//      	ts.toString(arr,0,arr.length);
//		System.out.print("堆排序:");
//		ts.heapSort(arr);
//		System.out.print("希尔排序:");
//		ts.shellSort(arr);
//		System.out.print("基数排序:");//鲁棒性不强,需要数组中元素都为相同的位数
//		ts.radixtSort();
//		System.out.print("计数排序:");
//		ts.countSort(arr);
//		System.out.print("桶排序:");
//		ts.bucketSort(arr);
		long after=System.currentTimeMillis();//算法结束时间
		long time=after-before;//时间差作为算法消耗时间
		System.out.println("算法所用时间:"+time);//打印
	}
	//选择排序 平均时间复杂度:n^2 	 不稳定  	空间复杂度:1
	public void selectSort(int[] arr) {
		for(int i=0;i<arr.length-1;i++) {
			int minPos=i;//假设最小值最初在0的位置
			for(int j=i+1;j<arr.length;j++) {
//				if(arr[i]<arr[minPos]) {
//					minPos=i;
//				}
				//优化
				minPos=arr[j]<arr[minPos] ? j:minPos;
			}
			swap(arr,i,minPos);
		}
		toString(arr);
	}
	//冒泡排序 平均时间复杂度n^2 	稳定  	空间复杂度:1
	public void bubbleSort(int[] arr) {
		for(int i=0;i<arr.length-1;i++) {
			for(int j=i+1;j<arr.length;j++) {
				if(arr[i]>arr[j]) {
					swap(arr,i,j);
				}
			}
		}
		toString(arr);
	}
	//插入排序 平均时间复杂度n^2 	稳定  	空间复杂度:1
        public void insertSort(int[] arr) {
		for(int i=1;i<arr.length;i++){
			for(int j=i;j>0;j--) {
				if(arr[j]<arr[j-1]) {
					swap(arr,j,j-1);
				}
			}
		}
		toString(arr);
	}
	//快速排序  平均时间复杂度 n log2(n)	不稳定  	空间复杂度:log2(n)
	public void quickSort(int[] arr,int left,int right) {
		if(left>=right) return;
		int mid=partition(arr,left,right);
		quickSort(arr,left,mid-1);
		quickSort(arr,mid+1,right);
	}
	public int partition(int[] arr ,int left,int right) {
		int pivot=arr[right];
		int l=left;
		int r=right;
		while(l<r) {
			while(l<=r && arr[l]<=pivot) l++;
			while(l<=r && arr[r]>pivot) r--;
			if(l<r) swap(arr,l,r);
		}
		arr[l]=pivot;
		return l;
	}
	//归并排序 平均时间复杂度 n log2(n)	稳定	  	空间复杂度:n
	public void mergeSort(int[] arr,int left,int right) {
		//将基本有序的数组进行合并
		//java 和python内部都是用的该方法
		if(left>=right) return;
		//分成两半
		int mid=(right+left)/2;
		//左边排序
		mergeSort(arr,left,mid);
		//右边排序
		mergeSort(arr,mid+1,right);
		//左右归并
		merge(arr,left,mid,right);
	}
	public void merge(int[] arr,int left,int mid,int right) {
		int[] temp=new int[right-left+1];
		int i=left;
		int j=mid+1;
		int k=0;//计数,统计存入新数组的元素个数
		// 把较小的数先移到新数组中
		while(i<=mid && j<=right) {
			temp[k++]=arr[i]<arr[j]?arr[i++]:arr[j++];
		}
		// 把左边剩余的数移入数组 
		while(i<=mid) {
			temp[k++]=arr[i++];
		}
		// 把右边边剩余的数移入数组
		while(j<=right) {
			temp[k++]=arr[j++];
		}
		for(int m=0;m<temp.length;m++) {
			arr[left+m]=temp[m];
		}		
	}
	//堆排序 平均时间复杂度 n log2(n)	不稳定	 空间复杂度:1
	public void heapSort(int[] arr) {
		toString(arr);
	}
	//希尔排序 平均时间复杂度 n^1.3	不稳定  	空间复杂度:1
	public void shellSort(int[] arr) {
		//按照一定的间隔排序,其他地方同插入排序相同
//		int gap=4;//设定初始间隔      ——》增加for循环,优化代码
		int h=1;
		while(h<=arr.length/3) {
			h=h*3+1;
		}
		for(int gap=h;gap>0;gap=(gap-1)/3) {
			for(int i=gap;i<arr.length;i++) {
				for(int j=i;j>0;j--) {
					if(arr[j]<arr[j-1])
						swap(arr,j,j-1);
				}
				
			}
		}
		toString(arr);
	}
	//基数排序平均时间复杂度 n+k	稳定  	空间复杂度:n+k
	public void radixtSort() {
		//待完善,有bug
		int[] arr= {412,240,115,305,430,124,11,25};
		int[] result=new int[arr.length];
		
		//先求最高位数
		int max=arr[0];//初始最大值
		int maxIndex=0;//初始化最大值位数
		//获取最大值
		for (int c=0;c<arr.length;c++) {
			if(max<arr[c]) {
				max=arr[c];
			}
		}
		//获取最大值位数
		while(max!=0) {
			max=max/10;
			maxIndex++;
		}
		for(int i=0;i<maxIndex;i++) {
			int devision=(int)Math.pow(10, i);
			int[] count=new int[10];
			for(int j=0;j<arr.length;j++) {
				int num=arr[j]/devision%10;
				count[num]=count[num]+1;//存储每个元素的位数
			}
			for(int m=1;m<count.length;m++) {
				count[m]=count[m]+count[m-1];
			}
				
			for(int n=arr.length-1;n>=0;n--) {
				int num=arr[n]/devision%10;
				result[--count[num]]=arr[n];
			}	
		}
		toString(result);
	}
	//计数排序平均时间复杂度 n+k	稳定  	空间复杂度:n+k
	public void countSort() {
		//同基数排序不同,鲁棒性不强
		int[] arr= {5,2,1,6,9,4,5};
		int[] result=new int[arr.length];
		int[] count=new int[10];
		for(int i=0;i<arr.length;i++) {
			count[arr[i]]++;
		}
		for(int i=1;i<count.length;i++) {
			count[i]=count[i]+count[i-1];
		}
		for(int i=arr.length-1;i>=0;i--) {
			result[--count[arr[i]]]=arr[i];
		}
		toString(result);
	}
	//桶排序平均时间复杂度 n+k		稳定  	空间复杂度:n+k
	public void bucketSort(int[] arr) {
		toString(arr);
	}
	//打印数组函数
	public void toString(int[] arr) {
		for (int i=0;i<arr.length;i++) {
			System.out.print(arr[i]);
			if(i<arr.length-1) {
				System.out.print(",");
			}
			else {
				System.out.println();
			}
				
		}
	}
	//转化函数
	public void swap(int[] arr,int i,int j) {
		int temp=arr[i];
		arr[i]=arr[j];
		arr[j]=temp;
	}
}

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