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數據結構和演算法java版

發布時間:2024-05-15 13:21:06

Ⅰ 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];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
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
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*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 );
}
}
----------------------------------------Code-------------------------------------
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。
-----------------------------------------Code---------------------------
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。
---------------------------------------Code--------------------------------------
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。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
演算法的時間復雜度O(n+e)。

Ⅱ 求JAVA.數據結構.演算法學習視頻百度雲。

《數據結構課程精講教案合集-復旦大學(共計1061頁).pdf 》網路網盤免費資源下載

鏈接: https://pan..com/s/15uwjtHgKKzZdheWFQC21pQ

?pwd=abzc 提取碼: abzc

Ⅲ 新手初學Java有必要去學習數據結構與演算法嗎

還是有些必要的,大公司筆試面試基本都是靠計算機網路及數據結構與演算法。
建議找些基礎的演算法如排序查找等入門就可以了,java新人用不到多深層次的演算法,
新人初學Java的話建議還是講基礎知識弄通弄透比較好。

Ⅳ 《數據結構與演算法分析Java語言描述(英文版·第3版)》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源

《數據結構與演算法分析》(韋斯 (Mark Allen Weiss))電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接:

鏈接:

提取碼:yu5y

書名:數據結構與演算法分析

作者:韋斯 (Mark Allen Weiss)

出版社:機械工業出版社

出版年份:2013-2-1

頁數:614

內容簡介:

本書是國外數據結構與演算法分析方面的經典教材,使用卓越的Java編程語言作為實現工具討論了數據結構(組織大量數據的方法)和演算法分析(對演算法運行時間的估計)。

隨著計算機速度的不斷增加和功能的日益強大,人們對有效編程和演算法分析的要求也不斷增長。本書將演算法分析與最有效率的Java程序的開發有機地結合起來,深入分析每種演算法,並細致講解精心構造程序的方法,內容全面、縝密嚴格。

第3版的主要更新如下:

 第4章包含AVL樹刪除演算法的實現。

 第5章進行了全面修訂和擴充,現在包含兩種較新的演算法—cuckoo散列和hopscotch散列。

 第7章包含基數排序的相關內容,並給出了下界證明。

 第12章增加了後綴樹和後綴數組的相關材料,包括Karkkainen和Sanders的線性時間後綴數組構造演算法。

 更新書中的代碼,使用了Java 7中的菱形運算符。

作者簡介:

Mark Allen Weiss佛羅里達國際大學計算與信息科學學院教授、副院長,本科教育主任和研究生教育主任。他於1987年獲得普林斯頓大學計算機科學博士學位,師從Bob Sedgewick。 他曾經擔任全美AP(Advanced Placement)考試計算機學科委員會的主席(2000—2004)。他的主要研究興趣是數據結構、演算法和教育學。

Ⅳ 關於JAVA和數據結構的問題

編程語言大同小異,基本的邏輯操作都是一樣的。比如與或,if,while這些。
但是java是面向對象,c是面向程序。我先學的c,後學的java,怎麼都轉不過來。現在習慣用java了,又不會用c了。
其實吧,沒必要學c。如果你java學的好,那麼一般的函數調用,參數傳遞和邏輯語句都應該會了吧。這樣接觸一門新的語言就不是啥難事了。編程重要的是思想,
個人覺得初學編程的時候最難的就是邏輯操作。還有參數和函數的調用。這些都會了之後,不用專門學某種編程,都觸類旁通了(匯編除外)。
我學了c之後自學java,現在用的最好的是java,然後可以重構別人的asp,c#,不會寫但是都可以看懂了,看多了就會寫了

Ⅵ Java 與 演算法+數據結構 (100分)

說數據結構沒用那是不可能的,但是要看你做什麼了。

比如說你要血java,如果你想搞網站方面的話就簡單了。

數據結構基本可以不用學,因為在web應用中,能用到的演算法的地方少之又少,幾乎就那麼幾個,想記不住都難。

但是如果你要往軟體方面和手軟方面發展的話就要學一部分了,但是這東西學是學不到的,能學到的只不過是思路,到時候自己發揮一下,想個演算法就行了,演算法這東西說難不難,難的東西有,但是沒有你能用到的。

像你這樣的情況我想說兩點:

首先,說你想從事演算法類的工作,那麼選擇什麼樣的語言都是一樣的,演算法肯定有,但是用到的都不多。剛進公司的時候一般是用不到演算法的,因為演算法都是別人想的,你也許有好的演算法,但是別人不一定採用,但是你的演算法基礎不要丟掉,因為等你當了項目經理後這個是必不可少的。

其次,你要知道,在學計算機的路上,很少有人能學什麼就做什麼,大家都在被社會潮流推動,想要不掉隊就只能隨波逐流。因為畢竟我們都不想一輩子寫代碼。大家都是拿這東西做個跳板。

學java的路很長,但是也很有趣,希望你能學好。我想以你的演算法基礎,以後想成為專業精英不是問題。加油吧。

Ⅶ 求一本好的數據結構和演算法的書

《數據結構與演算法分析——C語言描述》(原書第2版),英文版的名稱是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》,作者是:(美)Mark Allen Weiss。原書曾被評為20世紀頂尖的30部計算機著作之一。這本書簡體中文版翻譯得相當不錯.
比較淺顯易懂的,1.數據結構與演算法分析(Java版高等院校計算機應用技術系列教材) 王世民
清華大學出版社 (2005-07出版)
2.數據結構--Java語言描述(高等學校教材計算機科學與技術) 朱戰立
清華大學出版社 (2005-12出版)

Ⅷ 用Java實現一個地鐵票價計算程序,希望給出主要演算法與數據結構

根據某市地鐵線路圖寫一個地鐵票價計算程序

需求描述:

1.計費規則:最低2元,超過5站以上每站加收0.5元,換乘重新起算,例如L1先坐4站,換乘L2再坐6站,結果就是2+2.5=5.5元

2.程序啟動以後讀取輸入文件(in.txt),內容格式如:

L2-8,L2-2

X3,L3-8

....

每行表示一次行程,起點站和終點站之間用逗號分隔,行數不限

4.系統按最短路徑方案(盡量少換乘且站數少,假設乘 客換乘一次用的時間相當於坐4個站)規劃路線,計算票價,並把路線和票價輸出到文件(out.txt),內容格式如:

L2-8,L2-2=2.5:L2-8,L2-7,L2-6,L2-5,L2-4,L2-3,L2-2

X3,L3-8=4:X3,X4,L3-8

....

等號後面的表示票價和路徑

地鐵線路圖如下:共有5條線路,X開頭的站點表示 換乘車站

Ⅸ Java演算法與數據結構代碼

第1題:我給你搭建演算法框架,具體需求,你只需往裡面寫Code即可:

publicclassProgram{

privatestaticfinalintN=6;
publicstaticvoidmain(String[]args){
Nodehead=newNode(-1,null);//定義頭指針,帶頭結點的單鏈表
for(inti=0;i<N;i++){
Nodee=newNode(i+1,null);
tailInsert(head,e);
}

//Test
Nodep=head;
while(p.getNext()!=null){
p=p.getNext();
}
}

/**
*@paramhead實施尾插法演算法的單鏈表頭指針
*@parame所需的元素
*/
privatestaticvoidtailInsert(Nodehead,Nodee){
Nodep=head;
while(p.getNext()!=null){
p=p.getNext();//尋訪單鏈表,直至到達單鏈表末尾
}
//實施尾插法
p.setNext(e);
}
}

classNode{
privateintid;//編號
privateNodenext;//單鏈表後繼指針
privateStringvote;//選票

publicNode(){}
publicNode(intid,Nodenext){
super();
this.id=id;
this.next=next;
}
publicNode(intid,Nodenext,Stringvote){
super();
this.id=id;
this.next=next;
this.vote=vote;
}
@Override
publicStringtoString(){
return"Node[id="+id+",next="+next+"]";
}
publicintgetId(){
returnid;
}
publicvoidsetId(intid){
this.id=id;
}
publicNodegetNext(){
returnnext;
}
publicvoidsetNext(Nodenext){
this.next=next;
}
}

第2題:參看我以前的回答:https://..com/question/431512924412893084

演算法思想已經寫的清楚得不能在清楚了。轉成Java就是小菜一碟。

閱讀全文

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