算法一：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(n log n)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(n log n) 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）。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
2 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。
3 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。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互换
3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5. 将另一序列剩下的所有元素
⑵ JAVA数据结构与算法
给你写了答案如下，有问题再追问。
B
A
C
确切性
3
infexOf
队头指针指向队尾
对
对
顺序表：查找方便，但插入困难；
链表：查找困难，但插入方便。
//最大值
publicstaticintgetMax(intn,int[]arr){//n是数组最后一个元素的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是数组最后一个元素的index
if(n==1)
returnarr[0];
return(arr[n]+getAverage(n-1,arr)*(n-1))/n;
}
//删除节点
publicstaticNodermNode(Nodehead,Nodenode){
Nodetemp=head;
while(temp.next!=null){
if(temp.next==node){
temp.next=node.next;
break;
}
else
temp=temp.next;
}
returnhead;
}
//数组元素逆置
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数据结构与算法分析
于之前面试android的时候考到了很多关于java的知识，所以这次重温数据结构知识就打算用java来学习，毕竟android是以java为基础的，而且我现在学习的j2ee架构也是以java为基础的。
java中的类就是对现实世界的对象的一种抽象，例如人就是一个类别，人有名字，联系电话，住址等成员属性，人拥有说话，吃饭，走路等成员方法。类就是这样，定义了一种对象，它有什么，会做什么。
继承——子类就是父类的一种特定类别。例如学生就是人的子类，学生属于人，是特定的一类人。所以我们让学生继承人，这样学生可以拥有人的属性和方法，也就是说，学生也有了名字，联系电话，住址等成员属性，拥有说话，吃饭，走路等成员方法。但是学生还有特定的一些方法（读书，上课），或者特定的一些属性（学号，年级），这些可以添加在子类中。
因为每个子类都属于父类，例如每个学生都属于人，所以可以用父类来引用子类的对象:People p = new Student();反过来不行。
java中一个类只能继承一个父类，也就是单继承。
但一个类可以实现多个接口，间接地实现了多继承。接口就是一系列方法的声明，没有实现。于之前面试android的时候考到了很多关于java的知识，所以这次重温数据结构知识就打算用java来学习，毕竟android是以java为基础的，而且我现在学习的j2ee架构也是以java为基础的。
java中的类就是对现实世界的对象的一种抽象，例如人就是一个类别，人有名字，联系电话，住址等成员属性，人拥有说话，吃饭，走路等成员方法。类就是这样，定义了一种对象，它有什么，会做什么。
继承——子类就是父类的一种特定类别。例如学生就是人的子类，学生属于人，是特定的一类人。所以我们让学生继承人，这样学生可以拥有人的属性和方法，也就是说，学生也有了名字，联系电话，住址等成员属性，拥有说话，吃饭，走路等成员方法。但是学生还有特定的一些方法（读书，上课），或者特定的一些属性（学号，年级），这些可以添加在子类中。
因为每个子类都属于父类，例如每个学生都属于人，所以可以用父类来引用子类的对象:People p = new Student();反过来不行。
java中一个类只能继承一个父类，也就是单继承。
但一个类可以实现多个接口，间接地实现了多继承。接口就是一系列方
⑷ java是做数据分析最好的方法吗
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
⑸ 根据以往天气状况表中数据编写预测以后天气的java程序
用HttpClient调用天气预的url,看一下网上API返回的格式,用JSON封装一下就行了;天气预报一般都是通过webservice来调用的多些。
⑹ 关于java新闻网站的算法
问:新闻网站，如新浪网站，比如说国际足球频道，每天会有跟新。请问这块在代码设计的地方，是从数据库中读取5条最新的（按照日期）还是说做一个程序由编辑强制置顶?
答:是从数据库中读取5条最新的（按照日期）
问:如果是论坛，需要把点击最高的新闻自动排到前面，这个怎么处理，需要用到servletcontext吗 ?
答:读取点击最高的新闻记录(你想读取几条就几条),然后放到网页上去,就怎么回事.......跟你平时放其他数据没什么区别,都是根据条件取数据而已.
⑺ java中的算法，一共有多少种，哪几种，怎么分类。
就好比问，汉语中常用写作方法有多少种，怎么分类。
算法按用途分,体现设计目的、有什么特点
算法按实现方式分，有递归、迭代、平行、序列、过程、确定、不确定等等
算法按设计范型分，有分治、动态、贪心、线性、图论、简化等等
作为图灵完备的语言，理论上”Java语言“可以实现所有算法。
“Java的标准库'中用了一些常用数据结构和相关算法.
像apache common这样的java库中又提供了一些通用的算法
⑻ Java数据结构与算法有哪些
《Java数据结构和算法》（第2版）介绍了计算机编程中使用的数据结构和算法，对于在计算机应用中如何操作和管理数据以取得最优性能提供了深入浅出的讲解。全书共分为15章，分别讲述了基本概念、数组、简单排序、堆和队列、链表、递归、进阶排序、二叉树、红黑树、哈希表及图形等知识。附录中则提供了运行专题Applet和例程、相关书籍和问题解答。《Java数据结构和算法》（第2版）提供了学完一门编程语言后进一步需要知道的知识。本书所涵盖的内容通常作为大学或学院中计算机系二年级的课程，在学生掌握了编程的基础后才开始本书的学习。
⑼ java（树的内容）算法与数据结构
其实有两种方式：
第一种就是递归 就像现在比较老的树形菜单。这种方式应该string类型应该是存不了的。就是自定义一个类型A 里面有一个成员变量 list<A>。 这种结构就是list里面嵌套list，你有多少级就有多少层。
第二种其实要做处理，就是把原数据按一定规则排序放到一个list里面，这里面不会再嵌套list。list排完序就如你的效果图一样。第一个 一级节点 》》其子节点；然后第二个一级节点》》其子节点，etc。 但是这种结构要有存的时候要循环一遍排成上述的顺序，取的时候还需要判断哪个是下一个不同级节点的开始。
js前台展示比较简单，根据父id直接添加就行了，原数据什么都不用做。但是java里这种方式不行。
⑽ java伪随机数是否有可以预测的方法
只要知道了种子，就能预测了
java的伪随机数的生成完全依赖于种子
如果有相同的种子，那么生成的伪随机数序列就会相同