java最快的排序算法
本文将介绍两种最快的排序算法并用 java 编写它们的代码。
第一种技术是计数排序,它有一些局限性。 因此,我们还将介绍合并排序算法。
java中的计数排序算法
当数组元素在特定范围内时,计数排序算法是我们可以使用的最快排序技术之一。 它不是基于比较的排序技术,而是通过计算和存储每个数组元素的频率来对数组进行排序。
简单来说,它使用散列对数组进行排序。
用户应遵循以下算法进行计数排序。
- 找出数组的最大和最小元素。
- 接下来,使用最大和最小元素找到数组的范围,并创建一个大小范围的新 freq 数组来存储每个元素的频率。
- 迭代原始数组并将每个元素的频率存储在 freq 数组中。
- 通过添加频率,计算每个元素的累积频率。
- 从末尾开始迭代原始数组,并使用 freq 数组将每个元素放入其排序位置。
- 将result中所有排序后的元素存储到原数组中,使原数组排序。
示例代码:
class countingsort{
// function to find the maximum from the array
static int findmax(int arr[]) {
int maxi = arr[0];
for(int i = 1; iif(arr[i]>maxi)
maxi = arr[i];
}
return maxi; // return maximum
}
// function to find the minimum from the array
static int findmin(int arr[]) {
int mini = arr[0];
for(int i=1; iif(arr[i]return mini; // return minimum
}
static void cntsort(int[] arr)
{
int maxi = findmax(arr);
int mini = findmin(arr);
// getting range from maximum and minimum elements of the array
int range = maxi - mini 1;
// creating the array to store the frequency of elements
int freq[] = new int[range];
// resultant array
int result[] = new int[arr.length];
// counting frequency of elements and storing it to freq array
for (int i=0; i// doing addition of frequency
for (int i=1; i1];
}
// putting every element of arr to its correct place based on the freq array
for (int i=arr.length - 1; i>=0; i--) {
result[freq[arr[i] - mini] - 1] = arr[i];
freq[arr[i] - mini]--;
}
// make arr array sorted by assigning elements from the result array
for (int i = 0; i < arr.length; i ) {
arr[i] = result[i];
}
}
public static void main(string[] args)
{
int[] arr = { 10, 20, -2, -4, 3, 40, 50, 30, 20, 10 };
cntsort(arr);
system.out.println("sorted array using counting sort is ");
for (int a=0; a" ");
}
}
}
输出:
sorted array is -4 -2 3 10 10 20 20 30 40 50
java计数排序算法的时间复杂度
计数排序的时间复杂度是线性顺序的,因为我们使用单个 for 循环。
最好情况 | o(n k) |
平均情况 | o(n k) |
最坏情况 | o(n k) |
java计数排序算法的空间复杂度
由于我们使用临时数组来存储已排序的元素,因此计数排序的空间复杂度为 o(n)。
java中计数排序算法的局限性
毫无疑问,计数排序技术是对数组元素进行排序的最快算法,但它有一些局限性。
用户可以想象一下数组长度非常小的场景,而输入范围太大,比如数百万。 在这种情况下,即使是冒泡排序也能表现得更好。
因此,当输入范围较小时,用户可以使用它在线性时间内对数组进行排序。
java中的归并排序算法
为了克服计数排序的局限性,用户可以使用合并排序技术。
归并排序算法遵循分而治之的方法。 首先,它将数组分成两半,对其进行排序,然后合并排序后的数组。
要逐步学习完整的算法,用户可以按照以下步骤操作。
- 找到数组的中点。
- 对数组的第一部分和第二部分递归调用 mergesort() 函数。
- 调用 merge() 函数合并数组。
- 在 merge() 函数中,创建两个与数组的两个部分大小相同的临时数组,并将数组元素存储到相应的临时数组中。
- 迭代临时数组,直到两个数组都有未排序的元素,从两个数组中找到最小元素,将其存储在原始数组中,然后继续移动。
- 如果 leftarray 中还有剩余元素,则将它们存储到原始数组中,并对 rightarray 执行相同的操作。
示例代码:
class test {
// function to merge two sorted arrays
static void merge(int arr[], int left, int mid, int right)
{
// sizes for temp arrays
int n1 = mid - left 1;
int n2 = right - mid;
// temp arrays
int leftarray[] = new int[n1];
int rigtharray[] = new int[n2];
// clone data to temp arrays
for (int i=0; ifor (int j=0; j1 j];
int a = 0, b = 0;
// merging temp arrays to the original array
int k = left;
while (aif (leftarray[a] <= rigtharray[b]) {
arr[k] = leftarray[a];
a ;
}
else {
arr[k] = rigtharray[b];
b ;
}
k ;
}
// if any elements are left in leftarray, clone it to the original array
while (a// if any elements are left in rightarray, clone it to the original array
while (bstatic void mergesort(int arr[], int left, int right)
{
if (left// find the mid of the array using the left and right
int mid = left (right - left) / 2;
// sort the first half of the array
mergesort(arr, left, mid);
// sort the second half of the array
mergesort(arr, mid 1, right);
// sort both parts of the array and merge it
merge(arr, left, mid, right);
}
}
public static void main(string args[])
{
int[] arr = { 10, 201, -22121, -412, 3, 212121, 50, 30, 20, 1021212 };
mergesort(arr, 0, arr.length - 1);
system.out.println("sorted array using merge sort is");
for (int a=0; a" ");
}
}
}
输出:
sorted array is -22121 -412 3 10 20 30 50 201 212121 1021212
java 归并排序算法的时间复杂度
mergesort()
的时间复杂度为 o(nlogn),其中 n 是数组的长度。 这里,merge() 函数的时间复杂度为 o(n),mergesort()
函数的时间复杂度为 o(logn),因为我们对数组的每半部分进行递归调用。
最好情况 | o(nlog(n)) |
平均情况 | o(nlog(n)) |
最坏情况 | o(nlog(n)) |
java 归并排序算法的空间复杂度
合并排序的空间复杂度为 o(n),因为我们使用两个临时数组来存储未排序的元素。
在本文中,我们通过示例代码逐步学习了计数排序算法,这是 java 中最快的算法之一。 此外,为了克服计数排序的局限性,我们学习了合并排序,它适用于任何输入范围。
转载请发邮件至 1244347461@qq.com 进行申请,经作者同意之后,转载请以链接形式注明出处
本文地址:
相关文章
如何在 java 中延迟几秒钟的时间
发布时间:2023/12/17 浏览次数:217 分类:java
-
本篇文章主要介绍如何在 java 中制造程序延迟。本教程介绍了如何在 java 中制造程序延时,并列举了一些示例代码来了解它。
如何在 java 中把 hashmap 转换为 json 对象
发布时间:2023/12/17 浏览次数:187 分类:java
-
它描述了允许我们将哈希图转换为简单的 json 对象的方法。本文介绍了在 java 中把 hashmap 转换为 json 对象的方法。我们将看到关于创建一个 hashmap,然后将其转换为 json 对象的详细例子。
如何在 java 中按值排序 map
发布时间:2023/12/17 浏览次数:171 分类:java
-
本文介绍了如何在 java 中按值对 map 进行排序。本教程介绍了如何在 java 中按值对 map
进行排序,并列出了一些示例代码来理解它。
如何在 java 中打印 hashmap
发布时间:2023/12/17 浏览次数:192 分类:java
-
本帖介绍了如何在 java 中打印 hashmap。本教程介绍了如何在 java 中打印 hashmap 元素,还列举了一些示例代码来理解这个主题。
在 java 中更新 hashmap 的值
发布时间:2023/12/17 浏览次数:146 分类:java
-
本文介绍了如何在 java 中更新 hashmap 中的一个值。本文介绍了如何在 java 中使用 hashmap 类中包含的两个方法-put() 和 replace() 更新 hashmap 中的值。
java 中的 hashmap 和 map 之间的区别
发布时间:2023/12/17 浏览次数:79 分类:java
-
本文介绍了 java 中的 hashmap 和 map 接口之间的区别。本教程介绍了 java 中 map 和 hashmap 之间的主要区别。在 java 中,map 是用于以键值对存储数据的接口,
在 java 中获取用户主目录
发布时间:2023/12/17 浏览次数:218 分类:java
-
这篇文章向你展示了如何在 java 中获取用户主目录。本教程介绍了如何在 java 中获取用户主目录,并列出了一些示例代码以指导你完成该主题。
java 中 size 和 length 的区别
发布时间:2023/12/17 浏览次数:179 分类:java
-
这篇文章教你如何知道 java 中大小和长度之间的区别。本教程介绍了 java 中大小和长度之间的区别。我们还列出了一些示例代码以帮助你理解该主题。
java 中的互斥锁
发布时间:2023/12/17 浏览次数:111 分类:java
-
了解有关 java 中互斥锁的一切,在计算机科学领域,互斥或互斥被称为并发控制的属性。每台计算机都使用称为线程的最小程序指令序列。有一次,计算机在一个线程上工作。为了更好地理解,