java分治法

A. java 分治法 求解一组数组元素的最大值和最小值

B. 分治法求x的n次方的JAVA程序

计算X的n次方

public static int power(int x, int n)
{
int y = 0;

if (n == 0)

y = 1;

else

{
y = power(x , n/2); //递归

y = y * y;

if (y % 2 == 1)

y = y * x;

}
return y;

}

C. 求问 这个java方法的时间复杂度是怎么样的 请问怎么计算

给出的代码时间复杂度应该是o（n），时间复杂度就是关键代码的执行次数的指数，比如for（）{
for（）{}
}
这种嵌套循环应该就是o（n²）

D. java中抽象的最主要的特征是什么

抽象的定义
抽象，就是指有意地压缩或隐藏过程或产品细节，以便得到更清晰的表现、细节或结构。
抽象，是控制复杂性时最重要的工具。

抽象实例：地图集
如果打开一本地图集，一般看到的常是一幅世界地图。该地图只显示了一些最主要的特征，如主要的山脉、海洋等等，但细节基本上都被忽略了。
随后的一系列地图将覆盖小一些的地理区域，也能处理更多的细节。例如，一块大陆（如各大洲）的地图将包括国家的边界和主要的国家。更小的区域（如国家）地图，将包括城市、各山峰的名称。一个城市的地图可能会包括进出该城市的主要道路，再小一些的地图甚至还会画出一些建筑物。

每个抽象层次，包括了某些信息，也忽略了某些信息
我们注意到，在每一个层次上，有些信息被包括进来了，而另一些信息被忽略了。这只是因为在较高的层次上，无法表现所有的细节。即使能够表现，也没有人能够处理这么大量的信息。因此，很多细节被忽略了。
人们通常使用一些简单的工具来建立、理解和管理复杂的系统。其中最重要的技术称为“抽象”（abstraction）。

信息隐藏
信息隐藏是指在建立抽象表示时有意地省略一些细节。
信息隐藏使得抽象可以控制复杂性。

抽象的层次
在典型的OOP程序中，有许多级抽象。其中，最高的级别是使该程序能够面向对象的部分。
在最高级别上，程序被视为一个对象的“团体”，这些对象间相互作用，以完成共同的目标。

团体：两层含义
在面向对象程序开发过程中，关于“团体”有两个层次的含义：
首先是指程序员的团体，他们在现实世界中相互作用，以便开发出应用程序来。
第二个团体是这些程序员创建的对象的团体，它们在虚拟世界中相互作用，以完成它们的共同目标。
关键之处在于信息隐藏，以及每个层次都进行抽象

抽象的最高级，要突出团体和合作
团体中的每个对象都提供一种被组织中的其他成员使用的服务。
在抽象的最高级别，最重要的是要突出团体和合作，以及成员与其他成员交互的方式。
许多语言允许协同工作的对象组合到一个“单元”（unit）中。例如，Java的“包” packages，C＋＋的“名字空间”name spaces，Delphi中的“单元”（units）。这些单元向单元外的世界显露一些特征，而其他特征则隐藏在单元中。

两层抽象：服务者和客户
两个对象间交互时涉及两层抽象：一个对象（服务者, server）向另一个对象（客户, client）提供服务，二者之间以通信来交互。

术语的用法：server和client
这里的server不是指服务器（如网站服务器，web server），而是指提供服务的服务者。
该个抽象涉及一个关系的两个视角：从客户这一边的视角，及从服务者这一方的视角。

在具有良好的面向对象风格的设计中，我们在描述和讨论服务者提供的服务时，不必考虑客户在使用这些服务时的情况
从服务者这一层次的抽象，要考虑如何实现抽象的行为
最终层次的抽象，就是一个方法，它实现了完成任务所需的操作序列。

确定合适层次的抽象
在软件开发的早期，关键的问题就是确定合适层次的抽象。
既不要忽略太多的细节，也不要包括太多的细节。

抽象形式：分治法
常用的一种抽象形式是将一层划分为多个组成部分。
例如，汽车是由发动机、传动机构、车身和车轮组成的。
要理解汽车这个概念，只要依次检查其组成部件就行了。这就是传统的分治法（divide and conquer）.

抽象形式：特殊化（具体化、专门化）
另一种抽象形式称为特殊化或具体化（specialization）.
如，汽车是一个有轮的载运工具，而有轮的载运工具又是一个载运工具。
我们所了解的关于有轮的载运工具的知识，同样适用于汽车和自行车。
我们所了解的关于载运工具的知识，同样适用于马匹和自行车。
面向对象的语言，常常使用这种形式的抽象

抽象形式：不同视角
另一种形式的抽象，是对同一件物品提供不同的视角。每一个视角会强调某一些细节而忽略其他细节，因此，对同一对象描述出不同的特性。
例如，大众眼里的汽车和技工眼里的汽车，看法是很不一样的。

“是一个”与“有一个”抽象
分治法与特殊化，代表了面向对象语言中最常用的两种抽象形式，一般称为“是一个”（is-a）和“有一个”（has-a）抽象。
分治法：“有一个”抽象
分治法是“有一个”抽象。
例如，一辆汽车“有一个”发动机，“有一个”传动机构，等等。
特殊化：“是一个”抽象
特殊化为“是一个”抽象。
例如，自行车“是一个”有轮载运工具，有轮载运工具“是一个”载运工具。

E. Java中二维数组排序的问题

文章
java数组排序2009年09月12日 星期六 下午 12:55import java.util.Random;

/**
* 排序测试类
*
* 排序算法的分类如下：
* 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）；
* 2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）；
* 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）；
* 4.归并排序；
* 5.基数排序。
*
* 关于排序方法的选择：
* (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
* (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
*
* @author WangRuifeng
*/
public class SortTest {

/**
* 初始化测试数组的方法
* @return 一个初始化好的数组
*/
public int[] createArray() {
Random random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}

/**
* 打印数组中的元素到控制台
* @param source
*/
public void printArray(int[] source) {
for (int i : source) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}

/**
* 交换数组中指定的两元素的位置
* @param source
* @param x
* @param y
*/
private void swap(int[] source, int x, int y) {
int temp = source[x];
source[x] = source[y];
source[y] = temp;
}

/**
* 冒泡排序----交换排序的一种
* 方法：相邻两元素进行比较，如有需要则进行交换，每完成一次循环就将最大元素排在最后（如从小到大排序），下一次循环是将其他的数进行类似操作。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
*
* @param source 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
* @return
*/
public void bubbleSort(int[] source, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
for (int i = source.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (source[j] > source[j + 1]) {
swap(source, j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
for (int i = source.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (source[j] < source[j + 1]) {
swap(source, j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(source);//输出冒泡排序后的数组值
}

/**
* 直接选择排序法----选择排序的一种
* 方法：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2
* 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多，所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时，比较所需的CPU时间占主要地位，所以这时的性能和冒泡排序差不太多，但毫无疑问肯定要快些。
*
* @param source 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
* @return
*/
public void selectSort(int[] source, String sortType) {

if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
for (int i = 0; i < source.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < source.length; j++) {
if (source[i] > source[j]) {
swap(source, i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
for (int i = 0; i < source.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < source.length; j++) {
if (source[i] < source[j]) {
swap(source, i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(source);//输出直接选择排序后的数组值
}

/**
* 插入排序
* 方法：将一个记录插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4
* 比较次数是前两者的一般，而复制所需的CPU时间较交换少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比选择排序也要快。
*
* @param source 要排序的数组
* @param sortType 排序类型
*/
public void insertSort(int[] source, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
for (int i = 1; i < source.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (source[j] < source[j - 1]); j--) {
swap(source, j, j - 1);
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
for (int i = 1; i < source.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (source[j] > source[j - 1]); j--) {
swap(source, j, j - 1);
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(source);//输出插入排序后的数组值
}

/**
* 反转数组的方法
* @param source 源数组
*/
public void reverse(int[] source) {

int length = source.length;
int temp = 0;//临时变量

for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = source[i];
source[i] = source[length - 1 - i];
source[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(source);//输出到转后数组的值
}

/**
* 快速排序
* 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
* 步骤为：
* 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）。在这个分割之后，该基准是它的最后位置。这个称为分割（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。
* 递回的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去，但是这个算法总会结束，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。
* @param source 待排序的数组
* @param low
* @param high
* @see SortTest#qsort(int[], int, int)
* @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
*/
public void quickSort(int[] source, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
qsort_asc(source, 0, source.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
qsort_desc(source, 0, source.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
}

/**
* 快速排序的具体实现，排正序
* @param source
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_asc(int source[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = source[i];
while (i < j) {
while (i < j && source[j] > x) {
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
source[i] = source[j];
i++;
}
while (i < j && source[i] < x) {
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
source[j] = source[i];
j--;
}
}
source[i] = x;
qsort_asc(source, low, i - 1);
qsort_asc(source, i + 1, high);
}
}

/**
* 快速排序的具体实现，排倒序
* @param source
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_desc(int source[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = source[i];
while (i < j) {
while (i < j && source[j] < x) {
j--; //从右向左找第一个小于x的数
}
if (i < j) {
source[i] = source[j];
i++;
}
while (i < j && source[i] > x) {
i++; //从左向右找第一个大于x的数
}
if (i < j) {
source[j] = source[i];
j--;
}
}
source[i] = x;
qsort_desc(source, low, i - 1);
qsort_desc(source, i + 1, high);
}
}

/**
* 二分法查找
* 查找线性表必须是有序列表
*
* @param source
* @param key
* @return
*/
public int binarySearch(int[] source, int key) {
int low = 0, high = source.length - 1, mid;
while (low <= high) {
mid = (low + high) >>> 1; //相当于mid = (low + high) / 2，但是效率会高些
if (key == source[mid]) {
return mid;
} else if (key < source[mid]) {
high = mid - 1;
} else {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}

public static void main(String[] args) {
SortTest sortTest = new SortTest();

int[] array = sortTest.createArray();

System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "desc");

array = sortTest.createArray();

System.out.println("==========倒转数组后==========");
sortTest.reverse(array);

array = sortTest.createArray();

System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
sortTest.selectSort(array, "asc");
System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
sortTest.selectSort(array, "desc");

array = sortTest.createArray();

System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
sortTest.insertSort(array, "asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
sortTest.insertSort(array, "desc");

array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
sortTest.quickSort(array, "asc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
sortTest.quickSort(array, "desc");
sortTest.printArray(array);

System.out.println("==========数组二分查找==========");
System.out.println("您要找的数在第" + sortTest.binarySearch(array, 74) + "个位子。（下标从0计算）");
}
}

字符串排序：

public class StringSort {
public static void main(String []args) {
String[] s={"a","b","c","d","m","f"};
for(int i=s.length-1;i>=1;i--){
for(int j=0;j<=i-1;j++) {
if(s[j].compareTo(s[j+1])<0) {
String temp=null;
temp=s[j];
s[j]=s[j+1];
s[j+1]=temp;
}
}
}
for(String a:s){
System.out.print(a+" ");
}
}
}
比较字符串的实质是比较字符串的字母，首字母相同，比较下一个，然后又相同的话，再下一个....所以你可以先用substring();截出第一个字符，然后再比较，相同的再截第二个，.....

hope some help for you

F. 如何理解java数据结构中的快速排序方法

原理：

快速排序也是分治法思想的一种实现，他的思路是使数组中的每个元素与基准值（Pivot，通常是数组的首个值，A[0]）比较，数组中比基准值小的放在基准值的左边，形成左部；大的放在右边，形成右部；接下来将左部和右部分别递归地执行上面的过程：选基准值，小的放在左边，大的放在右边。。。直到排序结束。

步骤：

1.找基准值，设Pivot = a[0]

2.分区（Partition）：比基准值小的放左边，大的放右边，基准值(Pivot)放左部与右部的之间。

3.进行左部（a[0] - a[pivot-1]）的递归，以及右部（a[pivot+1] - a[n-1]）的递归，重复上述步骤。

排序效果：

G. 请教 java 分治法求最小子数组和

这是分治求最大子数组和
首先重要点是：递归，这个是关键，何为递归，就是自己调用自己，比如这个代码中的helper方法，就是递归，该代码运行时，会自己调用自己很多次，数组就会两分，两分再两分，这样就会把大的问题分解成小的问题，最后把小的问题汇集起来得到答案。
你表达不出的东西和没理解的就是这个递归，别小看这个递归，这是本代码的关键点，最重要的部分。

H. 数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些

排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：
（1）执行时间
（2）存储空间
（3）编程工作
对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。

主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换
二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置
三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中
四、壳（Shell）排序——缩小增量
五、归并排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓扑排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,适用于排序小列表。

二、选择排序
----------------------------------Code 从小到大排序n个数--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），适用于排序小的列表。

三、插入排序
--------------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表
若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。

四、壳（Shell）排序——缩小增量排序
-------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序
{
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-------------------------------------------
适用于排序小列表。
效率估计O（nlog2^n）~O（n^1.5），取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值，因为如果增量值是2的幂，则在下一个通道中会再次比较相同的元素。
壳（Shell）排序改进了插入排序，减少了比较的次数。是不稳定的排序，因为排序过程中元素可能会前后跳跃。

五、归并排序
----------------------------------------------Code 从小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止
else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。
适用于排序大列表，基于分治法。

六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ 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];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while (low < high)
{
//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分
}
return low ;//返回枢纽元素所在的位置
}
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），适用于排序大列表。
此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。
基于分治法。

七、堆排序
最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,并令temp＝ kl ;
(2)计算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，则转(4),否则转(6);
(4)比较kj和kj+1,若kj+1>kj,则令j＝j＋1，否则j不变；
(5)比较temp和kj，若kj>temp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6)
(6)令ki等于temp，结束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)

{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。

堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。

堆排序与直接插入排序的区别:
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

八、拓扑排序
例 ：学生选修课排课先后顺序
拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。
方法：
在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出
从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧
重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化栈
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");
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("该图有环，出现错误，无法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
算法的时间复杂度O（n+e）。

I. 用Java采用分治法递归求最大值和最小值，产生死循环

DEBUG了一下才看出来，递归坑人啊。。。
也建议你用DEBUG跟踪一下。。
首先这里递归了几次
float rmax = 0, rmin = 0, bmax = 0, bmin = 0;
mid = (i + j) / 2;
maxMin(i, mid, a, rmax, rmin);
当i=0,mid=1的时候，上面几行代码的最后一行执行完成，并输出了最大最小值。
之后这个一行执行完了继续往下执行，造成死循环
即i=2,j=1

J. java怎么实现排序

Java实现几种常见排序方法

日常操作中常见的排序方法有：冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序，甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。
以下常见算法的定义
1. 插入排序：插入排序基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的纪录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。
2. 选择排序：选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
3. 冒泡排序：冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它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。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
4. 快速排序：快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
5. 归并排序：归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。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
6. 希尔排序：希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
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