面試時(shí)地Java大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

1、面試時(shí)的Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法查找和排序算法是算法的入門知識，其經(jīng)典思想可以用于很多算法當(dāng)中。因?yàn)槠鋵?shí)現(xiàn)代碼較短，應(yīng)用較常見。所以在面試中經(jīng)常會(huì)問到排序算法與其相關(guān)的問題。但萬變不離其宗，只要熟悉了思想，靈活運(yùn)用也不是難事。一般在面試中最常考的是快速排序和歸并排序，并且經(jīng)常有面試官要求現(xiàn)場寫出這兩種排序的代碼。對這兩種排序的代碼一定要信手拈來才行。還有插入排序、冒泡排序、堆排序、基數(shù)排序、桶排序等。面試官對于這些排序可能會(huì)要求比擬各自的優(yōu)劣、各種算法的思想與其使用場景。 還有要會(huì)分析算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度。通常查找和排序算法的考察是面試的開始，如果這些問題回答不好，估計(jì)面試官都沒有繼續(xù)面試下去

2、的興趣都沒了。所以想開個(gè)好頭就要把常見的排序算法思想與其特點(diǎn)要熟練掌握，有必要時(shí)要熟練寫出代碼。限于篇幅，某些算法的詳細(xì)演示和圖接下來我們就分析一下常見的排序算法與其使用場景。 示請自行尋找詳細(xì)的參考。冒泡排序冒泡排序是最簡單的排序之一了，其大體思想就是通過與相鄰元素的比擬和交換來把小的數(shù)交換到最前面。這個(gè)過程類似于水泡向上升一樣，因此而得名。舉個(gè)栗子，對5,3,8,6,4這個(gè)無序序列進(jìn)展冒泡排序。首先從后向前冒泡，4和6比擬，把4交換到前面，序列變成5,3,8,4,6。 同理4和8交換，變成5,3,4,8,6,3和4無需交換。5和3交換，變成3,5,4,8,6,3這樣一次冒 泡就完了，把最小

3、的數(shù)3排到最前面了。對剩下的序列依次冒泡就會(huì)得到一個(gè)有序序列。冒泡排序的時(shí)間復(fù)雜度為0(nA2)。實(shí)現(xiàn)代碼：*Description:冒泡排序算法實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/public class BubbleSort public static void bubbleSort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0) return ;for(i nt i=0; i) for(i nt j=arr.le ngth-1; ji; j-) if(arrj ) swap(arr, j-1, j);public static void swap(int a

4、rr, int i, int j) int temp = arri;arri = arrj;arrj = temp;選擇排序選擇排序的思想其實(shí)和冒泡排序有點(diǎn)類似，都是在一次排序后把最小的元素放到最前面。但是過程不同，冒泡排序是通過相鄰的比擬和交換。而選擇排序是通過對整體的選擇。舉個(gè)栗子，對5,3,8,6,4這個(gè)無序序列進(jìn)展簡單項(xiàng)選擇擇排序，首先要選擇5以外的最小數(shù)來和5交換，也就是選擇3和5交換，一次排序后就變成了3,5,8,6,4.對剩下的序列一次進(jìn)展選擇和交換，最終就會(huì)得到一個(gè)有序序列。其實(shí)選擇排序可以看成冒泡排序的優(yōu)化，因?yàn)槠淠康囊粯樱皇沁x擇排序只有在確定了最小數(shù)的前提下才進(jìn)展交換，大

5、大減少了交換的次數(shù)。選擇排序的時(shí)間復(fù)雜度為0(nA2)。實(shí)現(xiàn)代碼：/*Description:簡單項(xiàng)選擇擇排序算法的實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/public class SelectSort public static void selectSort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0)return ;int minln dex = 0;for(int i=0; i/只需要比擬n-1次mi nln dex = i;for(int j=i+1; j從i+1開始比擬，因?yàn)?minlndex默認(rèn)為i 了，i就沒必要比了。 if(arrj arrmi n

6、ln dex) minlndex = j;if(minlndex != i) /如果minlndex不為i，說明找到了更小的值，交換之。 swap(arr, i, minln dex);public static void swap(int arr, int i, int j) int temp = arri;arri = arrj;arrj = temp; 插入排序插入排序不是通過交換位置而是通過比擬找到適宜的位置插入元素來達(dá)到排序的目的的。相信大家都有過打撲克牌的經(jīng)歷，特別是牌數(shù)較大的。在分牌時(shí)可能要整理自己的牌，牌多的時(shí)候怎么整理呢？就是拿到一X牌，找到一個(gè)適宜的位置插入。這個(gè)原理其實(shí)和

7、插入排序是一樣的。舉個(gè)栗子，對5,3,8,6,4這個(gè)無序序列進(jìn)展簡單插入排序，首先假設(shè)第一個(gè)數(shù)的位置時(shí)正確的，想一下在拿到第一X牌的時(shí)候，沒必要整理。然后3要插到5前面，把5后移一位，變成3,5,8,6,4.想一下整理牌的時(shí)候應(yīng)該也是這樣吧。然后8不用動(dòng)，6插在8前面，8后移一位，4插在5前面，從5開始都向后移一位。注意在插入一個(gè)數(shù)的時(shí)候要保證這個(gè) 數(shù)前面的數(shù)已經(jīng)有序。簡單插入排序的時(shí)間復(fù)雜度也是0(nA2)。實(shí)現(xiàn)代碼:*Description:簡單插入排序算法實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/public class In sertSort public static void insertSor

8、t(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0) return ;for(int i=1; i/假設(shè)第一個(gè)數(shù)位置時(shí)正確的；要往后移，必須要假設(shè)第一個(gè)。int j = i;int target = arri; / 待插入的/后移while(j 0 & target ) arrj = arrj-1;j -； /插入arrj = target;快速排序快速排序一聽名字就覺得很高端，在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中快速排序確實(shí)也是表現(xiàn)最好的排序算法。 快速排序雖然高端，但其實(shí)其思想是來自冒泡排序， 冒泡排序是通過相鄰元素的比擬和交換 把最小的冒泡到最頂端，而快速排序是比擬和交換小

9、數(shù)和大數(shù)，這樣一來不僅把小數(shù)冒泡到上面同時(shí)也把大數(shù)沉到下面。舉個(gè)栗子：對5,3,8,6,4這個(gè)無序序列進(jìn)展快速排序，思路是右指針找比基準(zhǔn)數(shù)小的，左指針找比基準(zhǔn)數(shù)大的，交換之。5,3,8,6,4 用 5作為比擬的基準(zhǔn)，最終會(huì)把5小的移動(dòng)到5的左邊，比5大的移動(dòng)到5的右邊。5,3,8,6,4首先設(shè)置i,j兩個(gè)指針分別指向兩端，j指針先掃描思考一下為什么？4比5小停止。然后i掃描，8比5大停止。交換i,j位置。5,3,4,6,8然后j指針再掃描，這時(shí)j掃描4時(shí)兩指針相遇。停止。然后交換4和基準(zhǔn)數(shù)。4,3,5,6,8 一次劃分后達(dá)到了左邊比 5小，右邊比5大的目的。之后對左右子序列遞歸排序， 最終得到

10、有序序列。上面留下來了一個(gè)問題為什么一定要 j指針先動(dòng)呢？首先這也不是絕對的， 這取決于基準(zhǔn)數(shù) 的位置，因?yàn)樵谧詈髢蓚€(gè)指針相遇的時(shí)候， 要交換基準(zhǔn)數(shù)到相遇的位置。一般選取第一個(gè)數(shù) 作為基準(zhǔn)數(shù)，那么就是在左邊，所以最后相遇的數(shù)要和基準(zhǔn)數(shù)交換， 那么相遇的數(shù)一定要比 基準(zhǔn)數(shù)小。所以j指針先移動(dòng)才能先找到比基準(zhǔn)數(shù)小的數(shù)?？焖倥判蚴遣环€(wěn)定的，其時(shí)間平均時(shí)間復(fù)雜度是O(nlgn)。實(shí)現(xiàn)代碼：*Description:實(shí)現(xiàn)快速排序算法*author 王旭*/public class QuickSort 一次劃分public static int partition(int arr, int left, i

11、nt right) int pivotKey = arrleft;int pivotPo in ter = left;while(left right) while(left = pivotKey)right -;while(left pivotKey)left +;swap(arr, left, right); /把大的交換到右邊，把小的交換到左邊。swap(arr, pivotPointer, left); / 最后把 pivot 交換到中間return left;public static void quickSort(int arr, int left, int right) if(l

12、eft = right)return ;int pivotPos = partition(arr, left, right);quickSort(arr, left, pivotPos-1);quickSort(arr, pivotPos+1, right);public static void sort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0)return ;quickSort(arr, 0, arr.le ngth-1);public static void swap(int arr, int left, int right) int temp

13、= arrleft;arrleft = arrright;arrright = temp;其實(shí)上面的代碼還可以再優(yōu)化，上面代碼中基準(zhǔn)數(shù)已經(jīng)在pivotKey中保存了，所以不需要每次交換都設(shè)置一個(gè)temp變量，在交換左右指針的時(shí)候只需要先后覆蓋就可以了。這樣既能減少空間的使用還能降低賦值運(yùn)算的次數(shù)。優(yōu)化代碼如下：* param left* param right* return*/public static int partition(int arr, int left, int right) int pivotKey = arrleft;while(left right) while(left

14、 = pivotKey)right -;arrleft = arrright; /把小的移動(dòng)到左邊 while(left pivotKey)left +;arrright = arrleft; /把大的移動(dòng)到右邊arrleft = pivotKey; / 最后把 pivot 賦值到中間 return left;/*遞歸劃分子序列* param arr* param left* param right*/public static void quickSort(int arr, int left, int right) if(left = right)return ;int pivotPos =

15、 partition(arr, left, right); quickSort(arr, left, pivotPos-1);quickSort(arr, pivotPos+1, right);public static void sort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0) return ;quickSort(arr, 0, arr.le ngth-1); 總結(jié)快速排序的思想：冒泡 +二分+遞歸分治，慢慢體會(huì)。堆排序堆排序是借助堆來實(shí)現(xiàn)的選擇排序，思想同簡單的選擇排序，以下以大頂堆為例。 注意：如果想升序排序就使用大頂堆，反之使用小頂堆。原因

16、是堆頂元素需要交換到序列尾部。首先，實(shí)現(xiàn)堆排序需要解決兩個(gè)問題: 如何由一個(gè)無序序列鍵成一個(gè)堆？如何在輸出堆頂元素之后，調(diào)整剩余元素成為一個(gè)新的堆？第一個(gè)問題，可以直接使用線性數(shù)組來表示一個(gè)堆，由初始的無序序列建成一個(gè)堆就需要自底向上從第一個(gè)非葉元素開始挨個(gè)調(diào)整成一個(gè)堆。第二個(gè)問題，怎么調(diào)整成堆？首先是將堆頂元素和最后一個(gè)元素交換。 然后比擬當(dāng)前堆頂元 素的左右孩子節(jié)點(diǎn)，因?yàn)槌水?dāng)前的堆頂元素， 左右孩子堆均滿足條件， 這時(shí)需要選擇當(dāng)前 堆頂元素與左右孩子節(jié)點(diǎn)的較大者大頂堆 交換，直至葉子節(jié)點(diǎn)。我們稱這個(gè)自堆頂自葉 子的調(diào)整成為篩選。從一個(gè)無序序列建堆的過程就是一個(gè)反復(fù)篩選的過程。假設(shè)將此序列

17、看成是一個(gè)完全二叉 樹，如此最后一個(gè)非終端節(jié)點(diǎn)是 n/2取底個(gè)元素，由此篩選即可。舉個(gè)栗子： 49,38,65,97,76,13,27,49序列的堆排序建初始堆和調(diào)整的過程如下:13 10,11輸出堆頂元索井冏整建前電的過赳 = arri) break; 已經(jīng)為大頂堆，=保持穩(wěn)定性。arrstart = arri; / 將子節(jié)點(diǎn)上移start = i; /下一輪篩選arrstart = temp; /插入正確的位置public static void heapSort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0)return ;建立大頂堆for(i nt

18、 i=arr.le ngth/2; i=0; i-) heapAdjust(arr, i, arr.le ngth-1);for(i nt i=arr.le ngth-1; i=0; i-) swap(arr, 0, i);heapAdjust(arr, 0, i-1);public static void swap(int arr, int i, int j) int temp = arri;arri = arrj; arrj = temp;希爾排序希爾排序是插入排序的一種高效率的實(shí)現(xiàn)，也叫縮小增量排序。 簡單的插入排序中， 如果待排序列是正序時(shí)，時(shí)間復(fù)雜度是0(n),如果序列是根本有序的，

19、使用直接插入排序效率就非常高。希爾排序就利用了這個(gè)特點(diǎn)。根本思想是：先將整個(gè)待排記錄序列分割成為假設(shè)干子序列分別進(jìn)展直接插入排序， 待整個(gè)序列中的記錄根本有序時(shí)再對全體記錄進(jìn)展一次直接 插入排序。舉個(gè)栗子:從上述排序過程可見， 希爾排序的特點(diǎn)是，子序列的構(gòu)成不是簡單的逐段分割，而是將某個(gè)相隔某個(gè)增量的記錄組成一個(gè)子序列。如上面的例子，第一堂排序時(shí)的增量為5，第二趟排序的增量為3。由于前兩趟的插入排序中記錄的關(guān)鍵字是和同一子序列中的前一個(gè)記錄的關(guān) 鍵字進(jìn)展比擬，因此關(guān)鍵字較小的記錄就不是一步一步地向前挪動(dòng)，而是跳躍式地往前移， 從而使得進(jìn)展最后一趟排序時(shí)，整個(gè)序列已經(jīng)做到根本有序，只要作記錄的少

20、量比擬和移動(dòng)即可。因此希爾排序的效率要比直接插入排序高。希爾排序的分析是復(fù)雜的，時(shí)間復(fù)雜度是所取增量的函數(shù)，這涉與一些數(shù)學(xué)上的難題。但是在大量實(shí)驗(yàn)的根底上推出當(dāng)n在某個(gè)X圍內(nèi)時(shí)，時(shí)間復(fù)雜度可以達(dá)到0(nh.3)。實(shí)現(xiàn)代碼:*Description:希爾排序算法實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/ public class ShellSort *希爾排序的一趟插入* param arr 待排數(shù)組* param d 增量*/public static void shelll nsert(i nt arr, i nt d) for(i nt i=d; i) int j = i - d;int temp =

21、arri;/記錄要插入的數(shù)據(jù)while (j=0 & arrjtemp) 從后向前，找到比其小的數(shù)的位置arrj+d = arrj; / 向后挪動(dòng)j -= d;if (j != i - d)/存在比其小的數(shù)arrj+d = temp;public static void shellSort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0)return ;int d = arr.le ngth / 2;while(d = 1) shell In sert(arr, d);d /= 2;歸并排序歸并排序是另一種不同的排序方法，因?yàn)闅w并排序使用了遞歸分治的思想，所

22、以理解起來比擬容易。其根本思想是， 先遞歸劃分子問題， 然后合并結(jié)果。把待排序列看成由兩個(gè)有序的 子序列，然后合并兩個(gè)子序列，然后把子序列看成由兩個(gè)有序序列。倒著來看，其實(shí)就是先兩兩合并，然后四四合并。最終形成有序序列。空間復(fù)雜度為O(n),時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)。舉個(gè)栗子:如合并兩個(gè)有序數(shù)組* param arr 待合并數(shù)組* param left 左指針* param mid 中間指針* param right 右指針&關(guān)字(493 C38J C65JM (13) (WJ1 1 - 1 1 . 1 1乂1|nr1一相歸井之盾(3849)辭77)(13&7)丨 |二總歸丼丈盾38496

23、597】2776)1 . |三歸并之 J&(1317M657(07)15 10.13 L踣口井排序示第實(shí)現(xiàn)代碼:*Description:歸并排序算法的實(shí)現(xiàn) *author 王旭*/public class MergeSort public static void mergeSort(int arr) mSort(arr, 0, arr.length-1);*遞歸分治* param arr 待排數(shù)組* param left 左指針* param right 右指針*/public static void mSort(int arr, int left, int right) if(left =

24、 right)return ;int mid = (left + right) / 2;mSort(arr, left, mid); / 遞歸排序左邊 mSort(arr, mid+1, right); / 遞歸排序右邊 merge(arr, left, mid, right); / 合并*/public static void merge(int arr, int left, int mid, int right) /left, mid mid+1, rightin t temp = new in tright - left + 1; / 中間數(shù)組int i = left;int j = m

25、id + 1;int k = 0;while(i right) if(arri arrj) tempk+ = arri+;else tempk+ = arrj+;while(i mid) tempk+ = arri+;while(j right) tempk+ = arrj+;for(i nt p=0; p) arr left + p = tempp;計(jì)數(shù)排序如果在面試中有面試官要求你寫一個(gè)0( n)時(shí)間復(fù)雜度的排序算法，你千萬不要立刻說：這不可能！雖然前面基于比擬的排序的下限是O(nlogn)。但是確實(shí)也有線性時(shí)間復(fù)雜度的排序，只不過有前提條件，就是待排序的數(shù)要滿足一定的X圍的整數(shù)，而且計(jì)數(shù)

26、排序需要比擬多的輔助空間。其根本思想是，用待排序的數(shù)作為計(jì)數(shù)數(shù)組的下標(biāo)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)數(shù)字的個(gè)數(shù)。然后依次輸出即可得到有序序列。實(shí)現(xiàn)代碼:*Description:計(jì)數(shù)排序算法實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/public class Coun tSort public static void countSort(int arr) if(arr = n ull | arr.le ngth = 0) return ;int max = max(arr);in t count = new in tmax+1;Arrays.fill(cou nt, 0);for(i nt i=0; i) coun tarri

27、+; int k = 0;for(i nt i=0; i) for(i nt j=0; j) arrk+ = i;public static int max(int arr) int max = Integer.MIN_V ALUE; for(i nt ele : a.sha nxiwa ng. netrr) if(ele max)max = ele; return ma x; 桶排序 桶排序算是計(jì)數(shù)排序的一種改良和推廣，但是網(wǎng)上有許多資料把計(jì)數(shù)排序和桶排序混為 談。其實(shí)桶排序要比計(jì)數(shù)排序復(fù)雜許多。個(gè)的子區(qū)間桶排序的根本思想：假設(shè)有一組長度為N的待排關(guān)鍵字序列K1.n。首先將這個(gè)序列劃分成M(

28、桶)。然后基于某種映射函數(shù)，將待排序列的關(guān)鍵字k映射到第i個(gè)桶中(即桶數(shù)組B的下標(biāo)i)，那么該關(guān)鍵字k就作為Bi中的元素(每個(gè)桶Bi都是一組大小為 N/M的序列)。接 著對每個(gè)桶Bi中的所有元素進(jìn)展比擬排序(可以使用快排)。然后依次枚舉輸出B0.BM中的全部內(nèi)容即是一個(gè)有序序列。bindex=f(key)其中，bindex為桶數(shù)組B的下標(biāo)(即第bindex個(gè)桶),k為待排序列的關(guān)鍵字。桶排序之所以能夠高效，其關(guān)鍵在于這個(gè)映射函數(shù)，它必須 做到：如果關(guān)鍵字k1舉個(gè)栗子：假設(shè)待排序列 K= 49、38、35、97、76、73、27、49 。這些數(shù)據(jù)全部在 1 100之間。因此我們定制10個(gè)桶，然后

29、確定映射函數(shù)f(k)=k/10。如此第一個(gè)關(guān)鍵字 49將定位到第4個(gè)桶中(49/10=4)。依次將所有關(guān)鍵字全部堆入桶中，并在每個(gè)非空的桶中進(jìn)展快速排序后得到如下列圖。只要順序輸出每個(gè)Bi中的數(shù)據(jù)就可以得到有序序列了。桶排序分析：桶排序利用函數(shù)的映射關(guān)系， 減少了幾乎所有的比擬工作。 實(shí)際上，桶排序的f(k)值的計(jì)算， 其作用就相當(dāng)于快排中劃分，希爾排序中的子序列，歸并排序中的子問題，已經(jīng)把大量數(shù)據(jù) 分割成了根本有序的數(shù)據(jù)塊(桶)。然后只需要對桶中的少量數(shù)據(jù)做先進(jìn)的比擬排序即可。對N個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)展桶排序的時(shí)間復(fù)雜度分為兩個(gè)局部：(1) 循環(huán)計(jì)算每個(gè)關(guān)鍵字的桶映射函數(shù)，這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是0(N)。(

30、2) 利用先進(jìn)的比擬排序算法對每個(gè)桶內(nèi)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)展排序，其時(shí)間復(fù)雜度為刀O(Ni*logNi)。其中Ni為第i個(gè)桶的數(shù)據(jù)量。很顯然，第(2)局部是桶排序性能好壞的決定因素。盡量減少桶內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)量是提高效率的唯一方法個(gè)為基于比擬排序的最好平均時(shí)間復(fù)雜度只能達(dá)到O(N*logN) 了)。因此，我們需要盡量做到下面兩點(diǎn)：(1)映射函數(shù)f(k)能夠?qū)個(gè)數(shù)據(jù)平均的分配到 M個(gè)桶中，這樣每個(gè)桶就有N/M個(gè)數(shù)據(jù)量。盡量的增大桶的數(shù)量。極限情況下每個(gè)桶只能得到一個(gè)數(shù)據(jù)，這樣就完全避開了桶內(nèi)數(shù) 據(jù)的“比擬排序操作。當(dāng)然，做到這一點(diǎn)很不容易，數(shù)據(jù)量巨大的情況下，f(k)函數(shù)會(huì)使得桶集合的數(shù)量巨大，空間浪費(fèi)嚴(yán)重

31、。這就是一個(gè)時(shí)間代價(jià)和空間代價(jià)的權(quán)衡問題了。對于N個(gè)待排數(shù)據(jù)，M個(gè)桶，平均每個(gè)桶N/M個(gè)數(shù)據(jù)的桶排序平均時(shí)間復(fù)雜度為：O(N)+O(M(N/M)log(N/M)=O(N+N(logN-logM)=O(N+NlogN-N*logM)當(dāng)N=M時(shí)，即極限情況下每個(gè)桶只有一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)。桶排序的最好效率能夠達(dá)到O(N)?？偨Y(jié)：桶排序的平均時(shí)間復(fù)雜度為線性的O(N+C)，其中C=N*(logN-logM)。如果相對于同樣的N，桶數(shù)量M越大，其效率越高，最好的時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到O(N)。當(dāng)然桶排序的空間復(fù)雜度為O(N+M)，如果輸入數(shù)據(jù)非常龐大，而桶的數(shù)量也非常多，如此空間代價(jià)無疑是 昂貴的。此外，桶排序是穩(wěn)定的

32、。實(shí)現(xiàn)代碼：*Description:桶排序算法實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/public class BucketSort public static void bucketSort(int arr) if(arr = n ull & arr.le ngth = 0) return ;int bucketNums = 10; /這里默認(rèn)為10，規(guī)定待排數(shù)0,100) List buckets = new ArrayList(); / 桶的索引for(i nt i=0; i) buckets.add(new LinkedList(); / 用鏈表比擬適宜劃分桶for(i nt i=0; i) b

33、uckets.get(f(arri).add(arri);/對每個(gè)桶進(jìn)展排序for(i nt i=0; i) if(!buckets.get(i).isEmpty() Collections.sort(buckets.get(i); / 對每個(gè)桶進(jìn)展快排 復(fù)原排好序的數(shù)組int k = 0;for(List bucket : buckets) for(i nt ele : bucket) arrk+ = ele;*映射函數(shù)* param x* return*/public static int f(int x) return x / 10;基數(shù)排序基數(shù)排序又是一種和前面排序方式不同的排序方式，

34、基數(shù)排序不需要進(jìn)展記錄關(guān)鍵字之間的比擬?；鶖?shù)排序是一種借助多關(guān)鍵字排序思想對單邏輯關(guān)鍵字進(jìn)展排序的方法。所謂的多關(guān)鍵字排序就是有多個(gè)優(yōu)先級不同的關(guān)鍵字。比如說成績的排序，如果兩個(gè)人總分一樣，如此語文高的排在前面， 語文成績也一樣如此數(shù)學(xué)高的排在前面。如果對數(shù)字進(jìn)展排序， 那么個(gè)位、十位、百位就是不同優(yōu)先級的關(guān)鍵字，如果要進(jìn)展升序排序，那么個(gè)位、十位、百位 優(yōu)先級一次增加。基數(shù)排序是通過屢次的收分配和收集來實(shí)現(xiàn)的，關(guān)鍵字優(yōu)先級低的先進(jìn)展分配和收集。舉個(gè)栗子:實(shí)現(xiàn)代碼:*Description:基數(shù)排序算法實(shí)現(xiàn)*author 王旭*/public class RadixSort public st

35、atic void radixSort(int arr) if(arr = n ull & arr.le ngth = 0) return ;int maxBit = getMaxBit(arr);for(int i=1; i) Listbuf = distribute(arr, i); / 分配 collecte(arr, buf); / 收集/*分配* param arr待分配數(shù)組* param iBit要分配第幾位* return*/public static List distribute(int arr, int iBit) List buf = new ArrayList();fo

36、r(i nt j=0; j) buf.add( new Lin kedList();for(i nt i=0; i) buf.get(getNBit(arri, iBit).add(arri); return buf;*收集* param arr把分配的數(shù)據(jù)收集到arr中* param buf*/public static void collecte(int arr, List buf) int k = 0;for(List bucket : buf) for(i nt ele : bucket) arrk+ = ele;/*獲取最大位數(shù)param x* return*/public stat

37、ic in t getMaxBit(i nt arr) int max = Integer.MIN_V ALUE; for(i nt ele : arr) int len = (ele+).le ngth(); if(le n max)max = len;return ma x;*獲取x的第n位，如果沒有如此為0.* param x* param n* return*/public static in t getNBit(i nt x, i nt n) Stri ng sx = x + ;if(sx .len gth() n)return 0;elsereturn sx.charAt(sx.length()-n) - O;總結(jié)在前面的介紹和分析中我們提到了冒泡排序、選擇排序、插入排序三種簡單的排序與其變種快速排序、堆排序、