关于java:面试高频算法精简总结

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排序

一、排序办法与复杂度归类
(1)几种最经典、最罕用的排序办法:冒泡排序、插入排序、抉择排序、疾速排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。
(2)复杂度归类
冒泡排序、插入排序、抉择排序 O(n^2)
疾速排序、归并排序 O(nlogn)
计数排序、基数排序、桶排序 O(n)

二、如何剖析一个“排序算法”?
<1> 算法的执行效率

  1. 最好、最坏、均匀状况工夫复杂度。
  2. 工夫复杂度的系数、常数和低阶。
  3. 比拟次数,替换(或挪动)次数。

<2> 排序算法的稳定性

  1. 稳定性概念:如果待排序的序列中存在值相等的元素,通过排序之后,相等元素之间原有的先后顺序不变。
  2. 稳定性重要性:可针对对象的多种属性进行有优先级的排序。
  3. 举例:给电商交易系统中的“订单”排序,依照金额大小对订单数据排序,对于雷同金额的订单以下单工夫早晚排序。用稳固排序算法可简洁地解决。先依照下单工夫给订单排序,排序实现后用稳固排序算法依照订单金额从新排序。

<3> 排序算法的内存损耗
原地排序算法:特指空间复杂度是 O(1)的排序算法。

三、冒泡排序

   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拟,看是否满足大小关系要求,如果不满足就让它俩调换。

稳定性:冒泡排序是稳固的排序算法。
空间复杂度:冒泡排序是原地排序算法。
工夫复杂度:

  1. 最好状况(满有序度):O(n)。
  2. 最坏状况(满逆序度):O(n^2)。
  3. 均匀状况:
    “有序度”和“逆序度”:对于一个不齐全有序的数组,如 4,5,6,3,2,1,有序元素对为 3 个(4,5),(4,6),(5,6),有序度为 3,逆序度为 12;对于一个齐全有序的数组,如 1,2,3,4,5,6,有序度就是 n *(n-1)/2,也就是 15,称作满有序度;逆序度 = 满有序度 - 有序度;冒泡排序、插入排序替换(或挪动)次数 = 逆序度。
    最好状况下初始有序度为 n (n-1)/2,最坏状况下初始有序度为 0,则均匀初始有序度为 n (n-1)/4,即替换次数为 n *(n-1)/4,因替换次数 < 比拟次数 < 最坏状况工夫复杂度,所以均匀工夫复杂度为 O(n^2)。

四、插入排序

   插入排序将数组数据分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素,即数组第一个元素。在未排序区间取出一个元素插入到已排序区间的适合地位,直到未排序区间为空。

空间复杂度:插入排序是原地排序算法。
工夫复杂度:

  1. 最好状况:O(n)。
  2. 最坏状况:O(n^2)。
  3. 均匀状况:O(n^2)(往数组中插入一个数的均匀工夫复杂度是 O(n),一共反复 n 次)。

稳定性:插入排序是稳固的排序算法。

五、抉择排序

   抉择排序将数组分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间为空。每次从未排序区间中选出最小的元素插入已排序区间的开端,直到未排序区间为空。

空间复杂度:抉择排序是原地排序算法。
工夫复杂度:(都是 O(n^2))

  1. 最好状况:O(n^2)。
  2. 最坏状况:O(n^2)。
  3. 均匀状况:O(n^2)。

稳定性:抉择排序不是稳固的排序算法。

思考

   抉择排序和插入排序的工夫复杂度雷同,都是 O(n^2),在理论的软件开发中,为什么咱们更偏向于应用插入排序而不是冒泡排序算法呢?答:从代码实现上来看,冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据挪动要简单,冒泡排序须要 3 个赋值操作,而插入排序只须要 1 个,所以在对雷同数组进行排序时,冒泡排序的运行工夫实践上要长于插入排序。

正文完
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