软件设计师算法--常见算法，常见面试算法，经典面试算法
软件设计师算法--常见算法，常见面试算法，经典面试算法
介绍
最新准备考试软件设计师，需要专门学习一下算法的基础，以及常见算法学习，特意写了这篇博客，所有算法都已在IDEA上面调试过了，没有问题。
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一、排序简介
排序算法大体可分为两种： 1、比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 2、非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。
二、冒泡排序法
算法思路： 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 2、对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数； 3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； 4、重复步骤1~3，直到排序完成。
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三、选择排序
算法思路： 首先在未排序序列中找到最小（大）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（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
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四、插入排序
算法思路： 1、从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序； 2、取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描； 3、如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置； 4、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； 5、将新元素插入到该位置后； 6、重复步骤2~5。
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五、希尔排序
算法思路： 1、选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 2、按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； 3、每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度
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六、归并排序
算法思路： 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2-路归并。 1、把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 2、对这两个子序列分别采用归并排序； 3、将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
/**
* @author like.ma
* @date 20200722
* @dec 希尔排序算法
*/
public class XiHuang {
public static void main(String[] args) {
int[] nums = { 2, 7, 8, 3, 1, 6, 9, 0, 5, 4 , 9 , 19 ,12,16,14,12,22,33 };
mergeSort(nums , 0 , nums.length - 1 );
System.out.println(Arrays.toString(nums));
}
private static void mergeSort(int[] arr,int left,int right){
if( right - left <= 10 ){ //当数据很少的时候使用插入排序算法
ChaRuPaiXu.ChaRuPaiXuFa2( arr , left ,right);
return;
}
int middle = ( left + right ) / 2; //计算中点位置
mergeSort( arr , left , middle ); //不断地对数组的左半边进行对边分
mergeSort( arr , middle+1 , right ); //不断地对数组的右半边进行对半分
if( arr[middle] > arr[middle+1] ) //当左边最大的元素都比右边最小的元素还小的时候就不用归并了
merge( arr , left , middle , right ); //最后将已经分好的数组进行归并
}
private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
int arr1[] = new int[ right - left + 1 ]; //定义临时数组
for( int i = left ; i <= right ; i++ ) //将数组的元素全部复制到新建的临时数组中
arr1[ i - left ] = arr[ i ];
int i = left;
int j = mid + 1; //定义两个索引
for( int k = left;k <= right ; k++){
if( i > mid ) //如果左边都比较完了
{
arr[ k ] = arr1[ j - left ]; //直接将右边的元素都放进去
j++;
}
else if( j > right ){ //右边都比较完了
arr[ k ] = arr1 [i - left ]; //直接将左边的元素放进去
i++;
}
else if( arr1[ i-left ] < arr1[ j-left ] ){
arr[ k ] = arr1[ i - left];
i++;
}
else
{
arr[ k ] = arr1[ j - left];
j++;
}
}
}
}七、快速排序
算法思路： 通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。 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。
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