㈠ 編寫java程序:輸入一組整數存放在數組中,比較並輸出其中最大值和最小值,並將數組
public class Arr{
//數組
int[] arr = {3,1,6,4,5,10,2};
//對數組進行簡單的排序
java.util.Arrays.sort(arr);
//輸出最大值、最小值
System.out.println("最大值：" + arr[arr.length-1] +"
最小值：" + arr[0]);
//從小到大輸出
System.out.println(java.util.Arrays.toString(arr));
}
㈡ JAVA中堆和棧
堆棧是一種執行「後進先出」演算法的數據結構。
設想有一個直徑不大、一端開口一端封閉的竹筒。有若干個寫有編號的小球，小球的直徑比竹筒的直徑略小。現在把不同編號的小球放到竹筒裡面，可以發現一種規律：先放進去的小球只能後拿出來，反之，後放進去的小球能夠先拿出來。所以「先進後出」就是這種結構的特點。
堆棧就是這樣一種數據結構。它是在內存中開辟一個存儲區域，數據一個一個順序地存入（也就是「壓入——push」）這個區域之中。有一個地址指針總指向最後一個壓入堆棧的數據所在的數據單元，存放這個地址指針的寄存器就叫做堆棧指示器。開始放入數據的單元叫做「棧底」。數據一個一個地存入，這個過程叫做「壓棧」。在壓棧的過程中，每有一個數據壓入堆棧，就放在和前一個單元相連的後面一個單元中，堆棧指示器中的地址自動加1。讀取這些數據時，按照堆棧指示器中的地址讀取數據，堆棧指示器中的地址數自動減 1。這個過程叫做「彈出pop」。如此就實現了後進先出的原則。
堆棧是計算機中最常用的一種數據結構，比如函數的調用在計算機中是用堆棧實現的。
堆棧可以用數組存儲，也可以用以後會介紹的鏈表存儲。
下面是一個堆棧的結構體定義，包括一個棧頂指針，一個數據項數組。棧頂指針最開始指向-1,然後存入數據時，棧頂指針加1，取出數據後，棧頂指針減1。
#define MAX_SIZE 100
typedef int DATA_TYPE;
struct stack
{
DATA_TYPE data[MAX_SIZE];
int top;
};
在C++中，內存分成5個區，他們分別是堆、棧、自由存儲區、全局/靜態存儲區和常量存儲區。
棧，就是那些由編譯器在需要的時候分配，在不需要的時候自動清楚的變數的存儲區。裡面的變數通常是局部變數、函數參數等。
堆，就是那些由new分配的內存塊，他們的釋放編譯器不去管，由我們的應用程序去控制，一般一個new就要對應一個delete。如果程序員沒有釋放掉，那麼在程序結束後，操作系統會自動回收。
自由存儲區，就是那些由malloc等分配的內存塊，他和堆是十分相似的，不過它是用free來結束自己的生命的。
全局/靜態存儲區，全局變數和靜態變數被分配到同一塊內存中，在以前的C語言中，全局變數又分為初始化的和未初始化的，在C++裡面沒有這個區分了，他們共同佔用同一塊內存區。
常量存儲區，這是一塊比較特殊的存儲區，他們裡面存放的是常量，不允許修改（當然，你要通過非正當手段也可以修改，而且方法很多.
㈢ JAVA中堆棧是什麼
= = 樓上的,樓上問的是JAVA的堆棧啊...
JAVA有struct這種東西,這玩笑開大了吧...
別用題目的一個的關鍵詞,然後找一堆內容硬套上去好不好~~~
堆棧是什麼,樓上的都說了...
在JAVA上,如果是J2ME上的話,就是可用內存...
如手機,在手機上的RAM與ROM都算是內存,但在運行JAVA程序時,
程序能操作的內存只能是系統劃分的堆棧空間....
㈣ Java的堆內存是什麼
Java堆（Java Heap）是java虛擬機所管理的內存中最大的一塊
java堆被所有線程共享的一塊內存區域
虛擬機啟動時創建java堆
java堆的唯一目的就是存放對象實例。
java堆是垃圾收集器管理的主要區域。
從內存回收的角度來看， 由於現在收集器基本都採用分代收集演算法， 所以Java堆可以細分為：新生代（Young）和老年代（Old）。 新生代又被劃分為三個區域Eden、From Survivor， To Survivor等。無論怎麼劃分，最終存儲的都是實例對象， 進一步劃分的目的是為了更好的回收內存， 或者更快的分配內存。
java堆的大小是可擴展的， 通過-Xmx和-Xms控制。
如果堆內存不夠分配實例對象， 並且對也無法在擴展時， 將會拋出outOfMemoryError異常。
㈤ java中有堆排序演算法嗎
分為大根堆和小根堆，也就是畫成二叉樹的樣子，大根堆顧名思義就是大的在上面小的在下面，小根堆則相反，而且兩者都是從左子樹的葉子結點進行遍歷，找以葉子結點的那一分支進行比較
㈥ 以下代碼用java語句描述堆棧結構及演算法
摘要 1. Java中堆棧(stack)和堆(heap)
㈦ java編程的冒泡等排序示例
Java排序演算法
1）分類：
1）插入排序（直接插入排序、希爾排序）
2）交換排序（冒泡排序、快速排序）
3）選擇排序（直接選擇排序、堆排序）
4）歸並排序
5）分配排序（箱排序、基數排序）
所需輔助空間最多：歸並排序
所需輔助空間最少：堆排序
平均速度最快：快速排序
不穩定：快速排序，希爾排序，堆排序。
1）選擇排序演算法的時候
1.數據的規模 ； 2.數據的類型 ； 3.數據已有的順序
一般來說，當數據規模較小時，應選擇直接插入排序或冒泡排序。任何排序演算法在數據量小時基本體現不出來差距。 考慮數據的類型，比如如果全部是正整數，那麼考慮使用桶排序為最優。 考慮數據已有順序，快排是一種不穩定的排序（當然可以改進），對於大部分排好的數據，快排會浪費大量不必要的步驟。數據量極小，而起已經基本排好序，冒泡是最佳選擇。我們說快排好，是指大量隨機數據下，快排效果最理想。而不是所有情況。
3）總結：
——按平均的時間性能來分：
1）時間復雜度為O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和歸並排序，其中以快速排序為最好；
2）時間復雜度為O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和簡單選擇排序，其中以直接插入為最好，特 別是對那些對關鍵字近似有序的記錄序列尤為如此；
3）時間復雜度為O(n)的排序方法只有，基數排序。
當待排記錄序列按關鍵字順序有序時，直接插入排序和起泡排序能達到O(n)的時間復雜度;而對於快速排序而言，這是最不好的情況，此時的時間性能蛻化為O(n2)，因此是應該盡量避免的情況。簡單選擇排序、堆排序和歸並排序的時間性能不隨記錄序列中關鍵字的分布而改變。
——按平均的空間性能來分（指的是排序過程中所需的輔助空間大小）：
1） 所有的簡單排序方法(包括：直接插入、起泡和簡單選擇)和堆排序的空間復雜度為O(1)；
2） 快速排序為O(logn )，為棧所需的輔助空間;
3） 歸並排序所需輔助空間最多，其空間復雜度為O(n );
4）鏈式基數排序需附設隊列首尾指針，則空間復雜度為O(rd )。
——排序方法的穩定性能：
1） 穩定的排序方法指的是，對於兩個關鍵字相等的記錄，它們在序列中的相對位置，在排序之前和 經過排序之後，沒有改變。
2） 當對多關鍵字的記錄序列進行LSD方法排序時，必須採用穩定的排序方法。
3） 對於不穩定的排序方法，只要能舉出一個實例說明即可。
4） 快速排序，希爾排序和堆排序是不穩定的排序方法。
4）插入排序：
包括直接插入排序，希爾插入排序。
直接插入排序： 將一個記錄插入到已經排序好的有序表中。
1, sorted數組的第0個位置沒有放數據。
2，從sorted第二個數據開始處理：
如果該數據比它前面的數據要小，說明該數據要往前面移動。
首先將該數據備份放到 sorted的第0位置當哨兵。
然後將該數據前面那個數據後移。
然後往前搜索，找插入位置。
找到插入位置之後講 第0位置的那個數據插入對應位置。
O(n*n), 當待排記錄序列為正序時，時間復雜度提高至O(n)。
希爾排序（縮小增量排序 diminishing increment sort）：先將整個待排記錄序列分割成若干個子序列分別進行直接插入排序，待整個序列中的記錄基本有序時，再對全體記錄進行一次直接插入排序。
面試穿什麼，這里找答案！
插入排序Java代碼：
public class InsertionSort {
// 插入排序：直接插入排序 ，希爾排序
public void straightInsertionSort(double [] sorted){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=2;j<sortedLen;j++){
if(sorted[j]<sorted[j-1]){
sorted[0]= sorted[j];//先保存一下後面的那個
sorted[j]=sorted[j-1];// 前面的那個後移。
int insertPos=0;
for(int k=j-2;k>=0;k--){
if(sorted[k]>sorted[0]){
sorted[k+1]=sorted[k];
}else{
insertPos=k+1;
break;
}
}
sorted[insertPos]=sorted[0];
}
}
}
public void shellInertionSort(double [] sorted, int inc){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=inc+1;j<sortedLen;j++ ){
if(sorted[j]<sorted[j-inc]){
sorted[0]= sorted[j];//先保存一下後面的那個
int insertPos=j;
for(int k=j-inc;k>=0;k-=inc){
if(sorted[k]>sorted[0]){
sorted[k+inc]=sorted[k];
//數據結構課本上這個地方沒有給出判讀，出錯：
if(k-inc<=0){
insertPos = k;
}
}else{
insertPos=k+inc;
break;
}
}
sorted[insertPos]=sorted[0];
}
}
}
public void shellInsertionSort(double [] sorted){
int[] incs={7,5,3,1};
int num= incs.length;
int inc=0;
for(int j=0;j<num;j++){
inc= incs[j];
shellInertionSort(sorted,inc);
}
}
public static void main(String[] args) {
Random random= new Random(6);
int arraysize= 21;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;j<arraysize;j++){
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j]+" ");
}
System.out.println();
InsertionSort sorter=new InsertionSort();
// sorter.straightInsertionSort(sorted);
sorter.shellInsertionSort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;j<sorted.length;j++){
System.out.print((int)sorted[j]+" ");
}
System.out.println();
}
}
面試穿什麼，這里找答案！
5）交換排序：
包括冒泡排序，快速排序。
冒泡排序法：該演算法是專門針對已部分排序的數據進行排序的一種排序演算法。如果在你的數據清單中只有一兩個數據是亂序的話，用這種演算法就是最快的排序演算法。如果你的數據清單中的數據是隨機排列的，那麼這種方法就成了最慢的演算法了。因此在使用這種演算法之前一定要慎重。這種演算法的核心思想是掃描數據清單，尋找出現亂序的兩個相鄰的項目。當找到這兩個項目後，交換項目的位置然後繼續掃描。重復上面的操作直到所有的項目都按順序排好。
快速排序：通過一趟排序，將待排序記錄分割成獨立的兩個部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分記錄的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。具體做法是：使用兩個指針low,high, 初值分別設置為序列的頭，和序列的尾，設置pivotkey為第一個記錄，首先從high開始向前搜索第一個小於pivotkey的記錄和pivotkey所在位置進行交換，然後從low開始向後搜索第一個大於pivotkey的記錄和此時pivotkey所在位置進行交換，重復知道low=high了為止。
交換排序Java代碼：
public class ExchangeSort {
public void BubbleExchangeSort(double [] sorted){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=sortedLen;j>0;j--){
int end= j;
for(int k=1;k<end-1;k++){
double tempB= sorted[k];
sorted[k]= sorted[k]<sorted[k+1]?
sorted[k]:sorted[k+1];
if(Math.abs(sorted[k]-tempB)>10e-6){
sorted[k+1]=tempB;
}
}
}
}
public void QuickExchangeSortBackTrack(double [] sorted,
int low,int high){
if(low<high){
int pivot= findPivot(sorted,low,high);
QuickExchangeSortBackTrack(sorted,low,pivot-1);
QuickExchangeSortBackTrack(sorted,pivot+1,high);
}
}
public int findPivot(double [] sorted, int low, int high){
sorted[0]= sorted[low];
while(low<high){
while(low<high && sorted[high]>= sorted[0])--high;
sorted[low]= sorted[high];
while(low<high && sorted[low]<=sorted[0])++low;
sorted[high]= sorted[low];
}
sorted[low]=sorted[0];
return low;
}
public static void main(String[] args) {
Random random= new Random(6);
int arraysize= 21;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;j<arraysize;j++){
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j]+" ");
}
System.out.println();
ExchangeSort sorter=new ExchangeSort();
// sorter.BubbleExchangeSort(sorted);
sorter.QuickExchangeSortBackTrack(sorted, 1, arraysize-1);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;j<sorted.length;j++){
System.out.print((int)sorted[j]+" ");
}
System.out.println();
}
}
6）選擇排序：
分為直接選擇排序， 堆排序
直接選擇排序：第i次選取 i到array.Length-1中間最小的值放在i位置。
堆排序：首先，數組裡面用層次遍歷的順序放一棵完全二叉樹。從最後一個非終端結點往前面調整，直到到達根結點，這個時候除根節點以外的所有非終端節點都已經滿足堆得條件了，於是需要調整根節點使得整個樹滿足堆得條件，於是從根節點開始，沿著它的兒子們往下面走（最大堆沿著最大的兒子走，最小堆沿著最小的兒子走）。 主程序裡面，首先從最後一個非終端節點開始調整到根也調整完，形成一個heap， 然後將heap的根放到後面去（即：每次的樹大小會變化，但是 root都是在1的位置，以方便計算兒子們的index，所以如果需要升序排列，則要逐步大頂堆。因為根節點被一個個放在後面去了。 降序排列則要建立小頂堆）
代碼中的問題： 有時候第2個和第3個順序不對（原因還沒搞明白到底代碼哪裡有錯）
選擇排序Java代碼：
public class SelectionSort {
public void straitSelectionSort(double [] sorted){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=1;j<sortedLen;j++){
int jMin= getMinIndex(sorted,j);
exchange(sorted,j,jMin);
}
}
public void exchange(double [] sorted,int i,int j){
int sortedLen= sorted.length;
if(i<sortedLen && j<sortedLen && i<j && i>=0 && j>=0){
double temp= sorted[i];
sorted[i]=sorted[j];
sorted[j]=temp;
}
}
public int getMinIndex(double [] sorted, int i){
int sortedLen= sorted.length;
int minJ=1;
double min= Double.MAX_VALUE;
for(int j=i;j<sortedLen;j++){
if(sorted[j]<min){
min= sorted[j];
minJ= j;
}
}
return minJ;
}
public void heapAdjust(double [] sorted,int start,int end){
if(start<end){
double temp= sorted[start];
// 這個地方j<end與課本不同，j<=end會報錯：
for(int j=2*start;j<end;j *=2){
if(j+1<end && sorted[j]-sorted[j+1]>10e-6){
++j;
}
if(temp<=sorted[j]){
break;
}
sorted[start]=sorted[j];
start=j;
}
sorted[start]=temp;
}
}
public void heapSelectionSort(double [] sorted){
int sortedLen = sorted.length;
for(int i=sortedLen/2;i>0;i--){
heapAdjust(sorted,i,sortedLen);
}
for(int i=sortedLen;i>1;--i){
exchange(sorted,1,i);
heapAdjust(sorted,1,i-1);
}
}
public static void main(String [] args){
Random random= new Random(6);
int arraysize=9;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;j<arraysize;j++){
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j]+" ");
}
System.out.println();
SelectionSort sorter=new SelectionSort();
// sorter.straitSelectionSort(sorted);
sorter.heapSelectionSort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;j<sorted.length;j++){
System.out.print((int)sorted[j]+" ");
}
System.out.println();
}
}
面試穿什麼，這里找答案！
7）歸並排序：
將兩個或兩個以上的有序表組合成一個新的有序表。歸並排序要使用一個輔助數組，大小跟原數組相同，遞歸做法。每次將目標序列分解成兩個序列，分別排序兩個子序列之後，再將兩個排序好的子序列merge到一起。
歸並排序Java代碼：
public class MergeSort {
private double[] bridge;//輔助數組
public void sort(double[] obj){
if (obj == null){
throw new NullPointerException("
The param can not be null!");
}
bridge = new double[obj.length]; // 初始化中間數組
mergeSort(obj, 0, obj.length - 1); // 歸並排序
bridge = null;
}
private void mergeSort(double[] obj, int left, int right){
if (left < right){
int center = (left + right) / 2;
mergeSort(obj, left, center);
mergeSort(obj, center + 1, right);
merge(obj, left, center, right);
}
}
private void merge(double[] obj, int left,
int center, int right){
int mid = center + 1;
int third = left;
int tmp = left;
while (left <= center && mid <= right){
// 從兩個數組中取出小的放入中間數組
if (obj[left]-obj[mid]<=10e-6){
bridge[third++] = obj[left++];
} else{
bridge[third++] = obj[mid++];
}
}
// 剩餘部分依次置入中間數組
while (mid <= right){
bridge[third++] = obj[mid++];
}
while (left <= center){
bridge[third++] = obj[left++];
}
// 將中間數組的內容拷貝回原數組
(obj, tmp, right);
}
private void (double[] obj, int left, int right)
{
while (left <= right){
obj[left] = bridge[left];
left++;
}
}
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random(6);
int arraysize = 10;
double[] sorted = new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for (int j = 0; j < arraysize; j++) {
sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);
System.out.print((int) sorted[j] + " ");
}
System.out.println();
MergeSort sorter = new MergeSort();
sorter.sort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for (int j = 0; j < sorted.length; j++) {
System.out.print((int) sorted[j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
面試穿什麼，這里找答案！
8）基數排序：
使用10個輔助隊列，假設最大數的數字位數為 x， 則一共做 x次，從個位數開始往前，以第i位數字的大小為依據，將數據放進輔助隊列，搞定之後回收。下次再以高一位開始的數字位為依據。
以Vector作輔助隊列，基數排序的Java代碼：
public class RadixSort {
private int keyNum=-1;
private Vector<Vector<Double>> util;
public void distribute(double [] sorted, int nth){
if(nth<=keyNum && nth>0){
util=new Vector<Vector<Double>>();
for(int j=0;j<10;j++){
Vector <Double> temp= new Vector <Double>();
util.add(temp);
}
for(int j=0;j<sorted.length;j++){
int index= getNthDigit(sorted[j],nth);
util.get(index).add(sorted[j]);
}
}
}
public int getNthDigit(double num,int nth){
String nn= Integer.toString((int)num);
int len= nn.length();
if(len>=nth){
return Character.getNumericValue(nn.charAt(len-nth));
}else{
return 0;
}
}
public void collect(double [] sorted){
int k=0;
for(int j=0;j<10;j++){
int len= util.get(j).size();
if(len>0){
for(int i=0;i<len;i++){
sorted[k++]= util.get(j).get(i);
}
}
}
util=null;
}
public int getKeyNum(double [] sorted){
double max= Double.MIN_VALUE;
for(int j=0;j<sorted.length;j++){
if(sorted[j]>max){
max= sorted[j];
}
}
return Integer.toString((int)max).length();
}
public void radixSort(double [] sorted){
if(keyNum==-1){
keyNum= getKeyNum(sorted);
}
for(int i=1;i<=keyNum;i++){
distribute(sorted,i);
collect(sorted);
}
}
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random(6);
int arraysize = 21;
double[] sorted = new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for (int j = 0; j < arraysize; j++) {
sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);
System.out.print((int) sorted[j] + " ");
}
System.out.println();
RadixSort sorter = new RadixSort();
sorter.radixSort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for (int j = 0; j < sorted.length; j++) {
System.out.print((int) sorted[j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
//而來
㈧ JAVA虛擬機的最大堆大小如何設置
虛擬機的堆大小設置不屬於java標准選項，也就是說實現一個java虛擬機，不一定要支持這個功能。
不過流行的發行版都是實現了這個選項，輸入java -X，會輸出有哪些非標准選項被支持。
單獨輸入這個選項（-Xms），是不能工作的，缺少必要的class參數，請注意提示的用法那一段中，非中括弧的部分，那些是必選的。
正確用法:
java -Xss64m Test
Test是class的名字
㈨ 數據結構 java開發中常用的排序演算法有哪些
排序演算法有很多，所以在特定情景中使用哪一種演算法很重要。為了選擇合適的演算法，可以按照建議的順序考慮以下標准：
（1）執行時間
（2）存儲空間
（3）編程工作
對於數據量較小的情形，（1）（2）差別不大，主要考慮（3）；而對於數據量大的，（1）為首要。
主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相鄰交換
二、選擇排序——每次最小/大排在相應的位置
三、插入排序——將下一個插入已排好的序列中
四、殼（Shell）排序——縮小增量
五、歸並排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓撲排序
一、冒泡（Bubble）排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比較交換相鄰元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,適用於排序小列表。
二、選擇排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次掃描選擇最小項
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小項交換，即將這一項移到列表中的正確位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），適用於排序小的列表。
三、插入排序
--------------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循環從第二個數組元素開始，因為arr[0]作為最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp標記為未排序第一個元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*將temp與已排序元素從小到大比較，尋找temp應插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）與冒泡、選擇相同，適用於排序小列表
若列表基本有序，則插入排序比冒泡、選擇更有效率。
四、殼（Shell）排序——縮小增量排序
-------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量遞減，以增量3，2，1為例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重復分成的每個子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//對每個子列表應用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
適用於排序小列表。
效率估計O（nlog2^n）~O（n^1.5），取決於增量值的最初大小。建議使用質數作為增量值，因為如果增量值是2的冪，則在下一個通道中會再次比較相同的元素。
殼（Shell）排序改進了插入排序，減少了比較的次數。是不穩定的排序，因為排序過程中元素可能會前後跳躍。
五、歸並排序
----------------------------------------------Code 從小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每個子列表中剩下一個元素時停止
else int mid=(low+high)/2;/*將列表劃分成相等的兩個子列表,若有奇數個元素，則在左邊子列表大於右側子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表進一步劃分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一個數組，用於存放歸並的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*兩個子列表進行排序歸並，直到兩個子列表中的一個結束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二個子列表中仍然有元素，則追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一個子列表中仍然有元素，則追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//將排序的數組B的 所有元素復制到原始數組arr中
arr[z]=B[z];
}
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效率O（nlogn），歸並的最佳、平均和最糟用例效率之間沒有差異。
適用於排序大列表，基於分治法。
六、快速排序
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/*快速排序的演算法思想：選定一個樞紐元素，對待排序序列進行分割，分割之後的序列一個部分小於樞紐元素，一個部分大於樞紐元素，再對這兩個分割好的子序列進行上述的過程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//採用子序列的第一個元素作為樞紐元素
while (low < high)
{
//從後往前栽後半部分中尋找第一個小於樞紐元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//將這個比樞紐元素小的元素交換到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//從前往後在前半部分中尋找第一個大於樞紐元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//將這個樞紐元素大的元素交換到後半部分
}
return low ;//返回樞紐元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}
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平均效率O（nlogn），適用於排序大列表。
此演算法的總時間取決於樞紐值的位置；選擇第一個元素作為樞紐，可能導致O（n²）的最糟用例效率。若數基本有序，效率反而最差。選項中間值作為樞紐，效率是O（nlogn）。
基於分治法。
七、堆排序
最大堆：後者任一非終端節點的關鍵字均大於或等於它的左、右孩子的關鍵字，此時位於堆頂的節點的關鍵字是整個序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,並令temp＝ kl ;
(2)計算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，則轉(4),否則轉(6);
(4)比較kj和kj+1,若kj+1>kj,則令j＝j＋1，否則j不變；
(5)比較temp和kj，若kj>temp，則令ki等於kj，並令i=j,j=2i+1,並轉(3),否則轉(6)
(6)令ki等於temp，結束。
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void HeapSort(SeqIAst R)
{ //對R[1..n]進行堆排序，不妨用R[0]做暫存單元 int I; BuildHeap(R)； //將R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //對當前無序區R[1..i]進行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //將堆頂和堆中最後一個記錄交換 Heapify(R,1,i-1); //將R[1..i-1]重新調整為堆，僅有R[1]可能違反堆性質 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------
堆排序的時間，主要由建立初始堆和反復重建堆這兩部分的時間開銷構成，它們均是通過調用Heapify實現的。
堆排序的最壞時間復雜度為O(nlgn)。堆排序的平均性能較接近於最壞性能。 由於建初始堆所需的比較次數較多，所以堆排序不適宜於記錄數較少的文件。 堆排序是就地排序，輔助空間為O(1)， 它是不穩定的排序方法。
堆排序與直接插入排序的區別:
直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重復執行了這些比較操作。
堆排序可通過樹形結構保存部分比較結果，可減少比較次數。
八、拓撲排序
例 ：學生選修課排課先後順序
拓撲排序：把有向圖中各頂點按照它們相互之間的優先關系排列成一個線性序列的過程。
方法：
在有向圖中選一個沒有前驅的頂點且輸出
從圖中刪除該頂點和所有以它為尾的弧
重復上述兩步，直至全部頂點均已輸出（拓撲排序成功），或者當圖中不存在無前驅的頂點（圖中有迴路）為止。
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void TopologicalSort()/*輸出拓撲排序函數。若G無迴路，則輸出G的頂點的一個拓撲序列並返回OK，否則返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//對各頂點求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化棧
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("結點"+G.vertices[i].data+"的入度為"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓撲排序輸出順序為：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("發生錯誤，程序結束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("該圖有環，出現錯誤，無法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
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演算法的時間復雜度O（n+e）。
㈩ JVM有哪些垃圾回收演算法
標記-清除，標記-復制，標記-整理