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【每日一面】常见的排序算法与Java实现

【1】冒泡排序

import java.util.Comparator;
/**
* 排序器接口(策略模式: 将算法封装到具有共同接口的独立的类中使得它们可以相互替换)
*/

public interface Sorter {

/**

* 排序

* @param list 待排序的数组

*/

public <T extends Comparable<T>> void sort(T[] list);



/**

* 排序

* @param list 待排序的数组

* @param comp 比较两个对象的比较器

*/

public <T> void sort(T[] list, Comparator<T> comp);

}



import java.util.Comparator;

public class BubbleSorter implements Sorter {

@Override
public <T extends Comparable<T>> void sort(T[] list) {

boolean swapped = true;

for (int i = 1, len = list.length; i < len && swapped; ++i) {

swapped = false;

for (int j = 0; j < len - i; ++j) {

if (list[j].compareTo(list[j + 1]) > 0) {

T temp = list[j];

list[j] = list[j + 1];

list[j + 1] = temp;

swapped = true;

}

}

}

}

@Override

public <T> void sort(T[] list, Comparator<T> comp) {

boolean swapped = true;

for (int i = 1, len = list.length; i < len && swapped; ++i) {

swapped = false;

for (int j = 0; j < len - i; ++j) {

if (comp.compare(list[j], list[j + 1]) > 0) {

T temp = list[j];

list[j] = list[j + 1];

list[j + 1] = temp;

swapped = true;

}

}

}

}

}

【2】折半查找

折半查找,也称二分查找、二分搜索,是一种在​​有序数组​​中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组已经为空,则表示找不到指定的元素。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半,其时间复杂度是O(logN)。

import java.util.Comparator;

public class MyUtil {

public static <T extends Comparable<T>> int binarySearch(T[] x, T key) {

return binarySearch(x, 0, x.length- 1, key);

}

// 使用循环实现的二分查找

public static <T> int binarySearch(T[] x, T key, Comparator<T> comp) {

int low = 0;

int high = x.length - 1;

while (low <= high) {

int mid = (low + high) >>> 1;

int cmp = comp.compare(x[mid], key);

if (cmp < 0) {

low= mid + 1;

}

else if (cmp > 0) {

high= mid - 1;

}

else {

return mid;

}

}

return -1;

}


// 使用递归实现的二分查找

private static<T extends Comparable<T>> int binarySearch(T[] x, int low, int high, T key) {

if(low <= high) {

int mid = low + ((high -low) >> 1);

if(key.compareTo(x[mid])== 0) {

return mid;

}

else if(key.compareTo(x[mid])< 0) {

return binarySearch(x,low, mid - 1, key);

}

else {

return binarySearch(x,mid + 1, high, key);

}

}

return -1;

}

}


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