Android 算法排序面试——七大基础算法

Android 算法排序面试——七大基础算法。

在计算机软件专业中，算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多人为它如痴如醉。很多问题的解决，程序的编写都要依赖它，在软件还是面向过程的阶段，就有‘程序=算法+数据结构’这个公式。算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的，它可以培养 我们养成思考分析问题，解决问题的能力。 如果一个算法有缺陷，或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。因此，学习算法无疑会增强自己的竞争力，提高自己的修为，为自己增彩。

算法概念：算法简单来说就是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，也就是说算法告诉计算机怎么做，以此来解决问题。同一个问题存在多种算法来解决它，但是这些算法存在着优劣之分，好的算法速度快，效率高，占用空间小，差的算法不仅复杂难懂，而且效率低，对机器要求还高，当然，有时候算法之间存在一种互补关系，有些算法效率高，节省时间，但浪费空间，另外一些算法可能速度上慢些，但是空间比较节约，这时候 我们就应该根据实际要求，和具体情况来采取相应的算法来解决问题。

一、快速排序

介绍：

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，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。

步骤：

从数列中挑出一个元素，称为 "基准"(pivot)，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。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。

排序效果：

 

 

代码：

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//快速排序

privatevoidquickSort(int[]a,intleft,intright){

if(leftinti,j,t,temp;

temp=a[left];//temp中存的就是基准数

i=left;

j=right;

while(i!=j)

{

//顺序很重要，要先从右边开始找

while(a[j]>=temp&&ij--;

//再找右边的

while(a[i]<=temp&&ii++;

//交换两个数在数组中的位置

if(i{

t=a[i];

a[i]=a[j];

a[j]=t;

}

}

//最终将基准数归位

a[left]=a[i];

a[i]=temp;

quickSort(a,left,i-1);//继续处理左边的，这里是一个递归的过程

quickSort(a,i+1,right);//继续处理右边的，这里是一个递归的过程

}

}[java]view plaincopy

quickSort(a,0,a.length-1);(参考)同一手机效率跑分：20573

二、归并排序

介绍：

归并排序(Merge sort，*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。

步骤：

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;

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;

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;

重复步骤3直到某一指针达到序列尾;

将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

排序效果：

 

 

三、堆排序

介绍：

堆积排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆性质：即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

步骤：

比较复杂，自己上网查一下吧~

排序效果：

 

 

四、选择排序

介绍：

选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

排序效果：

 

 

代码：

[java]view plaincopy

//选择排序

publicvoidselectSort(int[]array){

intmin;

inttmp=0;

for(inti=0;imin=array[i];

for(intj=i;jif(array[j]min=array[j];//最小值

tmp=array[i];

array[i]=min;

array[j]=tmp;

}

}

}

}(参考)同一手机效率跑分：16927

五、冒泡排序

介绍：

冒泡排序(Bubble Sort，*译为：泡沫排序或气泡排序)非常简单的排序算法。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小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

步骤：

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样操作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素会是最大的数。针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

代码：

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//冒泡

privatevoidpubbleSort(int[]numbers){

inttemp;//记录临时变量

intsize=numbers.length;//数组大小

for(inti=0;ifor(intj=i+1;jif(numbers[i]temp=numbers[i];

numbers[i]=numbers[j];

numbers[j]=temp;

}

}

}

}(参考)同一手机效率跑分：11927

排序效果：

 

 

六、插入排序

介绍：

插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序)，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

步骤：

从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序;取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描;如果该元素(已排序)大于新元素，将该元素移到下一位置;重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;将新元素插入到该位置中，重复步骤2。

排序代码：

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//直接插入

privatevoidInsertSort(int[]a){

longt1=System.nanoTime();

//直接插入排序

for(inti=1;i//待插入元素

inttemp=a[i];

intj;

for(j=i-1;j>=0;j--){

//将大于temp的往后移动一位

if(a[j]>temp){

a[j+1]=a[j];

}else{

break;

}

}

a[j+1]=temp;//插入进来

}

}(参考)同一手机效率跑分：10000

七、希尔排序

介绍：

希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种高速而稳定的改进版本。基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率;但插入排序一般来说是低效的， 因为插入排序每次只能将数据移动一位。

代码：

[java]view plaincopy

//希尔排序

privatevoidHeerSort(int[]a){

intd=a.length/2;

while(true){

for(inti=0;ifor(intj=i;j+dinttemp;

if(a[j]>a[j+d]){

temp=a[j];

a[j]=a[j+d];

a[j+d]=temp;

}

}

}

if(d==1){

break;

}

d--;

}

}

(参考)同一手机效率跑分：15052

排序效果：