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java数值排序代码 java的排序代码

IT技术排序

Java几种简单的排序源代码给你介绍4种排序方法及源码java数值排序代码，供参考
1.冒泡排序
主要思路： 从前往后依次交换两个相邻的元素java数值排序代码，大的交换到后面java数值排序代码，这样每次大的数据就到后面，每一次遍历，最大的数据到达最后面，时间复杂度是O(n^2) 。
public static void bubbleSort(int[] arr){
for(int i =0; iarr.length - 1; i){
for(int j=0; jarr.length-1; j){
if(arr[j]arr[j 1]){
arr[j] = arr[j]^arr[j 1];
arr[j 1] = arr[j]^arr[j 1];
arr[j] = arr[j]^arr[j 1];
}
}
}
}
2.选择排序
主要思路：每次遍历序列，从中选取最小的元素放到最前面，n次选择后，前面就都是最小元素的排列了，时间复杂度是O(n^2） 。
public static void selectSort(int[] arr){
for(int i = 0; i arr.length -1; i){
for(int j = i 1; jarr.length; j){
if(arr[j]arr[i]){
arr[j] = arr[j]^arr[i];
arr[i] = arr[j]^arr[i];
arr[j] = arr[j]^arr[i];
}
}
}
}
3.插入排序
主要思路：使用了两层嵌套循环，逐个处理待排序的记录 。每个记录与前面已经排好序的记录序列进行比较，并将其插入到合适的位置，时间复杂度是O(n^2） 。
public static void insertionSort(int[] arr){
int j;
for(int p = 1; parr.length; p){
int temp = arr[p];//保存要插入的数据
//将无序中的数和前面有序的数据相比，将比它大的数，向后移动
for(j=p; j0temp arr[j-1]; j--){
arr[j] = arr[j-1];
}
//正确的位置设置成保存的数据
arr[j] = temp;
}
}
4.希尔排序
主要思路：用步长分组，每个分组进行插入排序 ， 再慢慢减小步长，当步长为1的时候完成一次插入排序，希尔排序的时间复杂度是：O（nlogn）～O（n2），平均时间复杂度大致是O(n^1.5)
public static void shellSort(int[] arr){
int j ;
for(int gap = arr.length/2; gap0 ; gap/=2){
for(int i = gap; iarr.length; i){
int temp = arr[i];
for(j = i; j=gaptemparr[j-gap]; j-=gap){
arr[j] = arr[j-gap];
}
arr[j] = temp;
}
}
}
java 输入任意几个数字，怎样将他们从大到小排序？public static void main(String[] args) { Scanner scan = new Scanner(System.in) 。
}
System.out.println("从大到小输出java数值排序代码：");
for (int m = num.length-1; m =0; m--) {
System.out.println(num[m]);//从大到小输出
}
}
String[] str = scan.nextLine().split(" ")java数值排序代码，// 输入时以空格隔开数字 。
int[] num = new int[str.length];//初始化一个整型数组，长度为java数值排序代码你输入数字的个数 。
String[] str = scan.nextLine().split(" ");// 输入时以空格隔开数字
int[] num = new int[str.length];//初始化一个整型数组，长度为你输入数字的个数
for (int i = 0; istr.length; i) {
num[i] = Integer.parseInt(String.valueOf(str[i]));//将字符转换为int型再赋给整型数组
}
Arrays.sort(num);//升序排序
System.out.println("从小到大输出：");
for (int j = 0; jnum.length; j) {
System.out.println(num[j]);//从小到大输出
在java中如何给数据进行大小排序java中对数据进行大小排序可以使用冒泡排序算法来实现 。具体事例代码如下：
public class Demo{
public static void main(String[] args) {
int a[] = new int[]{34,23,43,5,56,76};
int temp = 0;//定义一个变量来供两个数的转换
for(int i=0;ia.length-1;i){
for(int j=i 1;ja.length;j){
if(a[i]a[j]){
temp = a[j];
a[j] = a[i];
a[i] = temp;
}
}
}
for(int i=0;ia.length;i){
System.out.print(a[i] " ");//从小到大排序
}
}
}
接下来介绍下什么是冒泡排序：冒泡排序是一种简单的排序算法 ， 冒泡排序重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来 。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成 。
java快速排序简单代码.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px}排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一 。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存 。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等 。以下是快速排序算法：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法 。在平均状况下 ， 排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较 。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见 。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快 ， 因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来 。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists） 。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用 。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法 。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了 。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道 。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排 。但它的平摊期望时间是 O(nlogn) ， 且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多 。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序 。
1. 算法步骤
从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边） 。在这个分区退出之后 ， 该基准就处于数列的中间位置 。这个称为分区（partition）操作；
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
2. 动图演示
代码实现JavaScript实例functionquickSort ( arr ,left ,right ){
varlen=arr. length,
partitionIndex ,
left=typeofleft!='number'?0:left ,
right=typeofright!='number'?len-1:right ;
if( left
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