演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。
演算法步驟：
1 從數列中挑出一個元素，稱為 "基準"（pivot），
2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。
堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。
演算法步驟：
創建一個堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互換
3. 把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4. 重復步驟2，直到堆的尺寸為1
演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
演算法步驟：
1. 申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列
2. 設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置
3. 比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置
4. 重復步驟3直到某一指針達到序列尾
5. 將另一序列剩下的所有元素
⑵ JAVA數據結構與演算法
給你寫了答案如下，有問題再追問。
B
A
C
確切性
3
infexOf
隊頭指針指向隊尾
對
對
順序表：查找方便，但插入困難；
鏈表：查找困難，但插入方便。
//最大值
publicstaticintgetMax(intn,int[]arr){//n是數組最後一個元素的index
if(n==0)
returnarr[0];
if(arr[n]>getMax(n-1,arr))
returnarr[n];
returngetMax(n-1,arr);
}
//平均值
publicstaticintgetAverage(intn,int[]arr){//n是數組最後一個元素的index
if(n==1)
returnarr[0];
return(arr[n]+getAverage(n-1,arr)*(n-1))/n;
}
//刪除節點
publicstaticNodermNode(Nodehead,Nodenode){
Nodetemp=head;
while(temp.next!=null){
if(temp.next==node){
temp.next=node.next;
break;
}
else
temp=temp.next;
}
returnhead;
}
//數組元素逆置
publicstaticint[]inverseArray(int[]arr){
intstart=0;
intend=arr.length-1;
for(;start<arr.length/2;start++,end--){
inttemp=arr[start];
arr[start]=arr[end];
arr[end]=temp;
}
returnarr;
⑶ java數據結構與演算法分析
於之前面試android的時候考到了很多關於java的知識，所以這次重溫數據結構知識就打算用java來學習，畢竟android是以java為基礎的，而且我現在學習的j2ee架構也是以java為基礎的。
java中的類就是對現實世界的對象的一種抽象，例如人就是一個類別，人有名字，聯系電話，住址等成員屬性，人擁有說話，吃飯，走路等成員方法。類就是這樣，定義了一種對象，它有什麼，會做什麼。
繼承——子類就是父類的一種特定類別。例如學生就是人的子類，學生屬於人，是特定的一類人。所以我們讓學生繼承人，這樣學生可以擁有人的屬性和方法，也就是說，學生也有了名字，聯系電話，住址等成員屬性，擁有說話，吃飯，走路等成員方法。但是學生還有特定的一些方法（讀書，上課），或者特定的一些屬性（學號，年級），這些可以添加在子類中。
因為每個子類都屬於父類，例如每個學生都屬於人，所以可以用父類來引用子類的對象:People p = new Student();反過來不行。
java中一個類只能繼承一個父類，也就是單繼承。
但一個類可以實現多個介面，間接地實現了多繼承。介面就是一系列方法的聲明，沒有實現。於之前面試android的時候考到了很多關於java的知識，所以這次重溫數據結構知識就打算用java來學習，畢竟android是以java為基礎的，而且我現在學習的j2ee架構也是以java為基礎的。
java中的類就是對現實世界的對象的一種抽象，例如人就是一個類別，人有名字，聯系電話，住址等成員屬性，人擁有說話，吃飯，走路等成員方法。類就是這樣，定義了一種對象，它有什麼，會做什麼。
繼承——子類就是父類的一種特定類別。例如學生就是人的子類，學生屬於人，是特定的一類人。所以我們讓學生繼承人，這樣學生可以擁有人的屬性和方法，也就是說，學生也有了名字，聯系電話，住址等成員屬性，擁有說話，吃飯，走路等成員方法。但是學生還有特定的一些方法（讀書，上課），或者特定的一些屬性（學號，年級），這些可以添加在子類中。
因為每個子類都屬於父類，例如每個學生都屬於人，所以可以用父類來引用子類的對象:People p = new Student();反過來不行。
java中一個類只能繼承一個父類，也就是單繼承。
但一個類可以實現多個介面，間接地實現了多繼承。介面就是一系列方
⑷ java是做數據分析最好的方法嗎
不算是。只要是計算機語言都可以做數據分析，但是因為python的特性，加上python的擴展生態，（有很多擴展包）更多的人選擇用python，尤其是panda庫。
資料補充：
做數據分析的人都知道，開展項目第一步就是建立工程並導入數據，所以數據分析師如何進階，更好的學會使用數據集是非常重要的，為此，小編為大家精心整理了九個公開的數據科學項目的數據集，可供大家創建項目。
什麼是數據集？
很多小夥伴們不知道什麼是數據集。數據集實際上就是一種由數據組合的集合，又稱為數據集合、資料集或資料集合。例如：
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這就是一組數據集。它涵蓋了某一特定商品的某些信息，每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。每個數值被稱為數據資料。對應於行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。這些特定的信息將對我們的需要做的數據報告起著關鍵性作用。
利用這些數據集進行分析，對數據分析師進階是非常有幫助的。
有哪些公開的數據集可供練習？
1.ImageNet數據集：
ImageNet數據集主要用於機器學習以及計算機視覺研究領域。每條記錄都包含邊界框和相應的類標簽。ImageNet為每個同義詞集都提供了1000張圖像，而且，你可以直接在ImageNet中查看圖片網址。
2.COCO數據集：
COCO數據集是大規模的對象檢測、分割和字幕的數據集，通過大量使用Amazon Mechanical Turk來收集數據。該數據集具有針對80個對象類別的150萬個對象實例。
3.鳶尾花數據集：
鳶尾花數據集是專門為初學者設計的數據集。藉助這些數據，小白可以使用機器學習演算法構建簡單的項目。值得一提的是，該數據集中的所有屬性都是真實的。鳶尾花數據集的大小很小，因此小白不需要對數據進行預處理。
所謂預處理，就是在處理數據之前，將數據進行整理和清除。比如，你現在正在做飯，你想找到胡椒粉，並把它灑到鍋里。但是所有的作料都被你放到了一起，運氣不好的話你要花很長時間才能找到胡椒粉。找到後，你准備撒到鍋里，發現菜已經糊了。因此，我們事先要將作料擺放整齊，等做飯的時候才會更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集：
乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集是機器學習中最流行的數據集之一。此數據集基於對乳腺癌的分析。
5.Twitter情緒分析數據集：
情緒分析是自然語言處理（NLP）中最常見的應用程序之一。你可以使用Twitter情緒分析數據集建立基於情緒分析的模型。眾所周知，我們的川普同志可以說是Twitter的常駐「相聲演員」，沒准你還能瀏覽到他發表過的言論呢~
6.MNIST數據集：
MNIST數據集建立在手寫數據上。該數據集易於初學者使用，有助於了解實際數據上的技術和深度學習識別模式。你無需花費太多時間對數據進行預處理。對於熱衷於深度學習或機器學習的初學者來說，MINIST數據集是一個很好的選擇。
7.Fashion MNIST數據集：
Fashion MNIST數據集建立在衣服數據上，可用於深度學習圖像分類問題以及機器學習。該數據集易於初學者使用，你不需要花費太多時間在數據預處理上。同時，FashionMNIST數據集可以幫助你了解和學習實際數據上的技術和深度學習中的ML技術以及模式識別方法。
8.亞馬遜評論數據集：
亞馬遜評論數據集也是用於NLP（自然語言處理）的數據集。藉助亞馬遜評論數據集，你不僅可以了解到業務會出現的實質性問題，而且還能從中了解到近幾年各種商品的銷售趨勢。沒准研究著研究著，你也能開一家網店了。
9.垃圾簡訊分類器數據集：
垃圾簡訊分類數據集可以幫助你預測垃圾郵件。藉助垃圾簡訊分類數據集，小白可以使用機器學習分類演算法構建簡單的項目。不僅如此，你還能學習到為什麼你的手機能夠自動識別出垃圾簡訊，想想就有些神奇呢~
⑸ 根據以往天氣狀況表中數據編寫預測以後天氣的java程序
用HttpClient調用天氣預的url,看一下網上API返回的格式,用JSON封裝一下就行了;天氣預報一般都是通過webservice來調用的多些。
⑹ 關於java新聞網站的演算法
問:新聞網站，如新浪網站，比如說國際足球頻道，每天會有跟新。請問這塊在代碼設計的地方，是從資料庫中讀取5條最新的（按照日期）還是說做一個程序由編輯強制置頂?
答:是從資料庫中讀取5條最新的（按照日期）
問:如果是論壇，需要把點擊最高的新聞自動排到前面，這個怎麼處理，需要用到servletcontext嗎 ?
答:讀取點擊最高的新聞記錄(你想讀取幾條就幾條),然後放到網頁上去,就怎麼回事.......跟你平時放其他數據沒什麼區別,都是根據條件取數據而已.
⑺ java中的演算法，一共有多少種，哪幾種，怎麼分類。
就好比問，漢語中常用寫作方法有多少種，怎麼分類。
演算法按用途分,體現設計目的、有什麼特點
演算法按實現方式分，有遞歸、迭代、平行、序列、過程、確定、不確定等等
演算法按設計范型分，有分治、動態、貪心、線性、圖論、簡化等等
作為圖靈完備的語言，理論上」Java語言「可以實現所有演算法。
「Java的標准庫'中用了一些常用數據結構和相關演算法.
像apache common這樣的java庫中又提供了一些通用的演算法
⑻ Java數據結構與演算法有哪些
《Java數據結構和演算法》（第2版）介紹了計算機編程中使用的數據結構和演算法，對於在計算機應用中如何操作和管理數據以取得最優性能提供了深入淺出的講解。全書共分為15章，分別講述了基本概念、數組、簡單排序、堆和隊列、鏈表、遞歸、進階排序、二叉樹、紅黑樹、哈希表及圖形等知識。附錄中則提供了運行專題Applet和常式、相關書籍和問題解答。《Java數據結構和演算法》（第2版）提供了學完一門編程語言後進一步需要知道的知識。本書所涵蓋的內容通常作為大學或學院中計算機系二年級的課程，在學生掌握了編程的基礎後才開始本書的學習。
⑼ java（樹的內容）演算法與數據結構
其實有兩種方式：
第一種就是遞歸 就像現在比較老的樹形菜單。這種方式應該string類型應該是存不了的。就是自定義一個類型A 裡面有一個成員變數 list<A>。 這種結構就是list裡面嵌套list，你有多少級就有多少層。
第二種其實要做處理，就是把原數據按一定規則排序放到一個list裡面，這裡面不會再嵌套list。list排完序就如你的效果圖一樣。第一個 一級節點 》》其子節點；然後第二個一級節點》》其子節點，etc。 但是這種結構要有存的時候要循環一遍排成上述的順序，取的時候還需要判斷哪個是下一個不同級節點的開始。
js前台展示比較簡單，根據父id直接添加就行了，原數據什麼都不用做。但是java里這種方式不行。
⑽ java偽隨機數是否有可以預測的方法
只要知道了種子，就能預測了
java的偽隨機數的生成完全依賴於種子
如果有相同的種子，那麼生成的偽隨機數序列就會相同