一,对数组进行排序:通常情况下我们可以使用Array.sort()来对数组进行排序,有以下3种情况:
二,对自定义类进行排序当我们处理自定义类型的排序时,一般将自定义类放在List种,之后再进行排序
普通排序
在我们的程序中,排序是非常常见的一种需求,提供一些数据元素,把这些数据元素按照一定的规则进行排序。比
如查询一些订单,按照订单的日期进行排序;再比如查询一些商品,按照商品的价格进行排序等等。所以,接下来
我们要学习一些常见的排序算法。
在java的开发工具包jdk中,已经给我们提供了很多数据结构与算法的实现,比如List,Set,Map,Math等等,都
是以API的方式提供,这种方式的好处在于一次编写,多处使用。我们借鉴jdk的方式,也把算法封装到某个类中,
那如果是这样,在我们写java代码之前,就需要先进行API的设计,设计好之后,再对这些API进行实现。
就比如我们先设计一套API如下:
然后再使用java代码去实现它。以后我们讲任何数据结构与算法都是以这种方式讲解
1.1 Comparable接口介绍
由于我们这里要讲排序,所以肯定会在元素之间进行比较,而Java提供了一个接口Comparable就是用来定义排序
规则的,在这里我们以案例的形式对Comparable接口做一个简单的回顾。
需求:
1.定义一个学生类Student,具有年龄age和姓名username两个属性,并通过Comparable接口提供比较规则;
2.定义测试类Test,在测试类Test中定义测试方法Comparable getMax(Comparable c1,Comparable c2)完成测试
1. public class Student implements Comparable<Student>{ 2. private String username; 3. private int age; 4. 5. public String getUsername() { 6. return username; 7. } 8. 9. public void setUsername(String username) { 10. this.username = username; 11. } 12. 13. public int getAge() { 14. return age; 15. } 16. 17. public void setAge(int age) { 18. this.age = age; 19. } 20. @Override 21. public String toString(){ 22. return "Student{'"+username+'\''+",age="+age+'}'; 23. } 24. @Override 25. public int compareTo(Student o){ 26. return this.getAge()-o.getAge(); 27. } 28. 29. } 30. class Test{ 31. public static void main(String[] args) { 32. Student stu1=new Student(); 33. stu1.setUsername("zhangsan"); 34. stu1.setAge(17); 35. Student stu2=new Student(); 36. stu2.setUsername("list"); 37. stu2.setAge(19); 38. Comparable max=getMax(stu1,stu2); 39. System.out.println(max); 40. } 41. public static Comparable getMax(Comparable c1,Comparable c2){ 42. int cmp=c1.compareTo(c2); 43. if(cmp>=0)return c1; 44. else return c2; 45. 46. } 47. 48. }
1.2 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。
需求:
排序前:{4,5,6,3,2,1}
排序后:{1,2,3,4,5,6}
排序原理:
1. 比较相邻的元素。如果前一个元素比后一个元素大,就交换这两个元素的位置。
2. 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对元素到结尾的最后一对元素。最终最后位置的元素就是最大
值。
1. import java.util.Arrays; 2. 3. public class Bubble { 4. public static void sort(Comparable[] a) { 5. for (int i = a.length - 1; i > 0; i--) { 6. for (int j = 0; j < i; j++) { 7. if (greater(a[j], a[j + 1])) { 8. exch(a, j, j + 1); 9. } 10. } 11. } 12. 13. } 14. 15. private static boolean greater(Comparable v, Comparable w) { 16. return v.compareTo(w) > 0; 17. } 18. 19. private static void exch(Comparable[] a, int i, int j) { 20. Comparable t = a[i]; 21. a[i] = a[j]; 22. a[j] = t; 23. } 24. } 25. 26. 27. class Test{ 28. public static void main(String[] argc){ 29. Integer[] a={4,5,3,2,1}; 30. Bubble.sort(a); 31. System.out.println(Arrays.toString(a)); 32. } 33. }
冒泡排序的时间复杂度分析 冒泡排序使用了双层for循环,其中内层循环的循环体是真正完成排序的代码,所以,
我们分析冒泡排序的时间复杂度,主要分析一下内层循环体的执行次数即可。
在最坏情况下,也就是假如要排序的元素为{6,5,4,3,2,1}逆序,那么:
元素比较的次数为:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
元素交换的次数为:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
总执行次数为:
(N^2/2-N/2)+(N^2/2-N/2)=N^2-N;
按照大O推导法则,保留函数中的最高阶项那么最终冒泡排序的时间复杂度为O(N^2).
1.3 选择排序
选择排序是一种更加简单直观的排序方法。
需求:
排序前:{4,6,8,7,9,2,10,1}
排序后:{1,2,4,5,7,8,9,10}
排序原理:
1.每一次遍历的过程中,都假定第一个索引处的元素是最小值,和其他索引处的值依次进行比较,如果当前索引处
的值大于其他某个索引处的值,则假定其他某个索引出的值为最小值,最后可以找到最小值所在的索引
2.
交换第一个索引处和最小值所在的索引处的值
1. import java.util.Arrays; 2. 3. public class Selection { 4. public static void sort(Comparable[] a){ 5. for(int i=0;i<=a.length-2;i++){ 6. int minIndex=i; 7. for(int j=i+1;j<a.length;j++){ 8. if(greater(a[minIndex],a[j])){ 9. minIndex=j; 10. } 11. } 12. exch(a,i,minIndex); 13. } 14. } 15. private static boolean greater(Comparable v,Comparable w){ 16. return v.compareTo(w)>0; 17. } 18. public static void exch(Comparable[] a,int i,int j){ 19. Comparable t=a[i]; 20. a[i]=a[j]; 21. a[j]=t; 22. } 23. } 24. class Test2{ 25. public static void main(String[] args) { 26. Integer[] a={4,6,8,9,2,10,1}; 27. Selection.sort(a); 28. System.out.println(Arrays.toString(a)); 29. 30. } 31. 32. 33. }
选择排序的时间复杂度分析:
选择排序使用了双层for循环,其中外层循环完成了数据交换,内层循环完成了数据比较,所以我们分别统计数据
交换次数和数据比较次数:
数据比较次数:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
数据交换次数:
N-1
时间复杂度:N^2/2-N/2+(N-1)=N^2/2+N/2-1;
根据大O推导法则,保留最高阶项,去除常数因子,时间复杂度为O(N^2);
1.4 插入排序
插入排序(Insertion sort)是一种简单直观且稳定的排序算法。
插入排序的工作方式非常像人们排序一手扑克牌一样。开始时,我们的左手为空并且桌子上的牌面朝下。然后,我
们每次从桌子上拿走一张牌并将它插入左手中正确的位置。为了找到一张牌的正确位置,我们从右到左将它与已在
手中的每张牌进行比较,如下图所示:
需求:
排序前:{4,3,2,10,12,1,5,6}
排序后:{1,2,3,4,5,6,10,12}
排序原理:
1.把所有的元素分为两组,已经排序的和未排序的;
2.找到未排序的组中的第一个元素,向已经排序的组中进行插入;
3.倒叙遍历已经排序的元素,依次和待插入的元素进行比较,直到找到一个元素小于等于待插入元素,那么就把待
插入元素放到这个位置,其他的元素向后移动一位;
1. import java.lang.reflect.Array; 2. import java.util.Arrays; 3. 4. public class Insertion { 5. public static void sort(Comparable[] a){ 6. for(int i=1;i<a.length;i++){ 7. for(int j=i;j>0;j--){ 8. if(greater(a[j-1],a[j])){ 9. exch(a,j-1,j); 10. }else { 11. break; 12. } 13. } 14. } 15. 16. 17. } 18. private static boolean greater(Comparable v,Comparable w){ 19. return v.compareTo(w)>0; 20. } 21. private static void exch(Comparable[] a,int i,int j){ 22. Comparable t=a[i]; 23. a[i]=a[j]; 24. a[j]=t; 25. } 26. } 27. class Test3{ 28. public static void main(String[] args) { 29. Integer[] a={45,4565,2,3,8,2}; 30. Insertion.sort(a); 31. System.out.println(Arrays.toString(a)); 32. 33. } 34. } 35. 36. 37. 38.
插入排序的时间复杂度分析
插入排序使用了双层for循环,其中内层循环的循环体是真正完成排序的代码,所以,我们分析插入排序的时间复
杂度,主要分析一下内层循环体的执行次数即可。
最坏情况,也就是待排序的数组元素为{12,10,6,5,4,3,2,1},那么:
比较的次数为:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
交换的次数为:
(N-1)+(N-2)+(N-3)+...+2+1=((N-1)+1)*(N-1)/2=N^2/2-N/2;
总执行次数为:
(N^2/2-N/2)+(N^2/2-N/2)=N^2-N;
按照大O推导法则,保留函数中的最高阶项那么最终插入排序的时间复杂度为O(N^2)
二、高级排序
之前我们学习过基础排序,包括冒泡排序,选择排序还有插入排序,并且对他们在最坏情况下的时间复杂度做了分
析,发现都是O(N^2),而平方阶通过我们之前学习算法分析我们知道,随着输入规模的增大,时间成本将急剧上
升,所以这些基本排序方法不能处理更大规模的问题,接下来我们学习一些高级的排序算法,争取降低算法的时间
复杂度最高阶次幂。
2.1希尔排序
希尔排序是插入排序的一种,又称“缩小增量排序”,是插入排序算法的一种更高效的改进版本。
前面学习插入排序的时候,我们会发现一个很不友好的事儿,如果已排序的分组元素为{2,5,7,9,10},未排序的分组
元素为{1,8},那么下一个待插入元素为1,我们需要拿着1从后往前,依次和10,9,7,5,2进行交换位置,才能完成真
正的插入,每次交换只能和相邻的元素交换位置。那如果我们要提高效率,直观的想法就是一次交换,能把1放到
更前面的位置,比如一次交换就能把1插到2和5之间,这样一次交换1就向前走了5个位置,可以减少交换的次数,
这样的需求如何实现呢?接下来我们来看看希尔排序的原理。
需求:
排序前:{9,1,2,5,7,4,8,6,3,5}
排序后:{1,2,3,4,5,5,6,7,8,9}
排序原理:
1.
选定一个增长量h,按照增长量h作为数据分组的依据,对数据进行分组;
2.
对分好组的每一组数据完成插入排序;
3.
减小增长量,最小减为1,重复第二步操作。
增长量h的确定:增长量h的值每一固定的规则,我们这里采用以下规则:
1. import java.util.Arrays; 2. 3. public class Shell { 4. public static void sort(Comparable[] a){ 5. int N=a.length; 6. int h=1; 7. while(h<N/2){ 8. h=2*h+1; 9. } 10. while (h>=1){ 11. for(int i=h;i<N;i++){ 12. for(int j=i;j>=h;j-=h){ 13. if(greater(a[j-h],a[j])){ 14. exch(a,j,j-h); 15. }else { 16. break; 17. } 18. } 19. } 20. h/=2; 21. } 22. } 23. private static boolean greater(Comparable v,Comparable w){ 24. return v.compareTo(w)>0; 25. } 26. public static void exch(Comparable[] a,int i,int j){ 27. Comparable t=a[i]; 28. a[i]=a[j]; 29. a[j]=t; 30. 31. } 32. 33. } 34. class Test4{ 35. public static void main(String[] args) { 36. Integer[] a={45,52,23,48,7543,3}; 37. Shell.sort(a); 38. System.out.println(Arrays.toString(a)); 39. 40. 41. } 42. } 43. 44.
希尔排序的时间复杂度分析
在希尔排序中,增长量h并没有固定的规则,有很多论文研究了各种不同的递增序列,但都无法证明某个序列是最
好的,对于希尔排序的时间复杂度分析,已经超出了我们课程设计的范畴,所以在这里就不做分析了。
我们可以使用事后分析法对希尔排序和插入排序做性能比较。
在资料的测试数据文件夹下有一个reverse_shell_insertion.txt文件,里面存放的是从100000到1的逆向数据,我们
可以根据这个批量数据完成测试。测试的思想:在执行排序前前记录一个时间,在排序完成后记录一个时间,两个
时间的时间差就是排序的耗时。
希尔排序和插入排序性能比较测试代码:
1. import java.io.BufferedReader; 2. import java.io.FileInputStream; 3. import java.io.InputStreamReader; 4. import java.util.ArrayList; 5. import java.util.Arrays; 6. 7. public class SortCompare { 8. public static void main(String[] args)throws Exception { 9. ArrayList<Integer>list=new ArrayList<>(); 10. BufferedReader reader=new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("reverse_shell_insertion.txt"))); 11. String line=null; 12. while((line=reader.readLine())!=null){ 13. list.add(Integer.valueOf(line));} 14. reader.close(); 15. Integer[] arr=new Integer[list.size()]; 16. list.toArray(arr); 17. testInsertion(arr); 18. testShell(arr); 19. 20. } 21. 22. public static void testShell(Integer[] arr){ 23. long start=System.currentTimeMillis(); 24. Shell.sort(arr); 25. long end=System.currentTimeMillis(); 26. System.out.println("使用希尔排序耗时:"+(end-start)); 27. } 28. 29. public static void testInsertion(Integer[] arr){ 30. long start=System.currentTimeMillis(); 31. Insertion.sort(arr); 32. long end=System.currentTimeMillis(); 33. System.out.println("使用插入排序耗时:"+(end-start)); 34. } 35. 36. }
2.2.2 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。
需求:
排序前:{8,4,5,7,1,3,6,2}
排序后:{1,2,3,4,5,6,7,8}
排序原理:
1.尽可能的一组数据拆分成两个元素相等的子组,并对每一个子组继续拆分,直到拆分后的每个子组的元素个数是
1为止。
2.
将相邻的两个子组进行合并成一个有序的大组;
3.不断的重复步骤2,直到最终只有一个组为止。
1. import java.io.BufferedInputStream; 2. import java.util.*; 3. public class Main{ 4. private static int N=100010; 5. private static int[] a=new int[N]; 6. private static int[] t=new int[N]; 7. public static void main(String[] args) { 8. Scanner sc=new Scanner(new BufferedInputStream(System.in)); 9. int n= sc.nextInt(); 10. for(int i=0;i<n;i++){ 11. a[i]= sc.nextInt(); 12. } 13. int l=0,r=n-1; 14. mergeSort(a,l,r); 15. for(int i=0;i<n;i++){ 16. System.out.print(a[i]); 17. if(i!=n-1) System.out.print(" "); 18. } 19. } 20. public static void mergeSort(int[] a,int l,int r){ 21. if(l>=r){ 22. return; 23. } 24. int m=l+r>>1; 25. mergeSort(a,l,m); 26. mergeSort(a,m+1,r); 27. int i=l,j=m+1,k=0; 28. while(i<=m&&j<=r){ 29. t[k++]=a[i]<a[j]?a[i++]:a[j++]; 30. } 31. while(i<=m){ 32. t[k++]=a[i++]; 33. } 34. while(j<=r){ 35. t[k++]=a[j++]; 36. } 37. for( i=l,k=0;i<=r;i++,k++){ 38. a[i]=t[k]; 39. } 40. 41. } 42. 43. } 44. 45. 46. 47. 48. 49.
2.3 快速排序
快速排序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。
需求:
排序前:{6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 8}
排序后:{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
排序原理:
1.首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分;
2.将大于或等于分界值的数据放到到数组右边,小于分界值的数据放到数组的左边。此时左边部分中各元素都小于
或等于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值;
3.然后,左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据,又可以取一个分界值,将该部分数据分成左右两
部分,同样在左边放置较小值,右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。
4.重复上述过程,可以看出,这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后,再递归排好右侧部分的顺序。当
左侧和右侧两个部分的数据排完序后,整个数组的排序也就完成了。
切分原理:
把一个数组切分成两个子数组的基本思想:
1.找一个基准值,用两个指针分别指向数组的头部和尾部;
2.先从尾部向头部开始搜索一个比基准值小的元素,搜索到即停止,并记录指针的位置;
3.再从头部向尾部开始搜索一个比基准值大的元素,搜索到即停止,并记录指针的位置;
4.交换当前左边指针位置和右边指针位置的元素;
5.重复2,3,4步骤,直到左边指针的值大于右边指针的值停止。
1. import java.util.Scanner; 2. import java.io.BufferedInputStream; 3. public class Main{ 4. 5. 6. public static void main(String[] args) { 7. Scanner sc=new Scanner(new BufferedInputStream(System.in)); 8. int n=sc.nextInt(); 9. int[] a=new int[n]; 10. for(int i=0;i<n;i++){ 11. a[i]= sc.nextInt(); 12. } 13. quickSort(a,0,n-1); 14. for(int i=0;i<n;i++){ 15. System.out.print(a[i]); 16. if(i!=n-1) System.out.print(" "); 17. } 18. 19. } 20. private static void quickSort(int[] a,int left,int right){ 21. if(left>=right)return; 22. int x=a[(left+right)/2],i=left-1,j=right+1; 23. while(i<j){ 24. do{ 25. i++; 26. }while(a[i]<x); 27. do{ 28. j--; 29. }while(a[j]>x); 30. if(i<j){ 31. int temp=a[i]; 32. a[i]=a[j]; 33. a[j]=temp; 34. } 35. } 36. quickSort(a,left,j); 37. quickSort(a,j+1,right); 38. 39. } 40. 41. 42. }
快速排序和归并排序的区别:
快速排序是另外一种分治的排序算法,它将一个数组分成两个子数组,将两部分独立的排序。快速排序和归并排序
是互补的:归并排序将数组分成两个子数组分别排序,并将有序的子数组归并从而将整个数组排序,而快速排序的
方式则是当两个数组都有序时,整个数组自然就有序了。在归并排序中,一个数组被等分为两半,归并调用发生在
处理整个数组之前,在快速排序中,切分数组的位置取决于数组的内容,递归调用发生在处理整个数组之后。
快速排序时间复杂度分析:
快速排序的一次切分从两头开始交替搜索,直到left和right重合,因此,一次切分算法的时间复杂度为O(n),但整个
快速排序的时间复杂度和切分的次数相关。
最优情况:每一次切分选择的基准数字刚好将当前序列等分。
如果我们把数组的切分看做是一个树,那么上图就是它的最优情况的图示,共切分了logn次,所以,最优情况下快
速排序的时间复杂度为O(nlogn);
最坏情况:每一次切分选择的基准数字是当前序列中最大数或者最小数,这使得每次切分都会有一个子组,那么总
共就得切分n次,所以,最坏情况下,快速排序的时间复杂度为O(n^2);
平均情况:每一次切分选择的基准数字不是最大值和最小值,也不是中值,这种情况我们也可以用数学归纳法证
明,快速排序的时间复杂度为O(nlogn),由于数学归纳法有很多数学相关的知识,容易使我们混乱,所以这里就不对
平均情况的时间复杂度做证明了。
2.4 排序的稳定性
稳定性的定义:
数组arr中有若干元素,其中A元素和B元素相等,并且A元素在B元素前面,如果使用某种排序算法排序后,能够保
证A元素依然在B元素的前面,可以说这个该算法是稳定的。
稳定性的意义:
如果一组数据只需要一次排序,则稳定性一般是没有意义的,如果一组数据需要多次排序,稳定性是有意义的。例
如要排序的内容是一组商品对象,第一次排序按照价格由低到高排序,第二次排序按照销量由高到低排序,如果第
二次排序使用稳定性算法,就可以使得相同销量的对象依旧保持着价格高低的顺序展现,只有销量不同的对象才需
要重新排序。这样既可以保持第一次排序的原有意义,而且可以减少系统开销。
第一次按照价格从低到高排序:
常见排序算法的稳定性:
冒泡排序:
只有当arr[i]>arr[i+1]的时候,才会交换元素的位置,而相等的时候并不交换位置,所以冒泡排序是一种稳定排序
算法。
选择排序:
选择排序是给每个位置选择当前元素最小的,例如有数据{5(1),8 ,5(2),2,9 },第一遍选择到的最小元素为2,
所以5(1)会和2进行交换位置,此时5(1)到了5(2)后面,破坏了稳定性,所以选择排序是一种不稳定的排序算法。
插入排序:
比较是从有序序列的末尾开始,也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起,如果比它大则直接插入在其
后面,否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的,那么把要插入的元素放在相等
元素的后面。所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序
是稳定的。
希尔排序:
希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,虽然一次插入排序是稳定的,不会改变相同元素的相对顺序,但在
不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱,所以希尔排序是不
稳定的。
归并排序:
归并排序在归并的过程中,只有arr[i]<arr[i+1]的时候才会交换位置,如果两个元素相等则不会交换位置,所以它
并不会破坏稳定性,归并排序是稳定的。
快速排序:
快速排序需要一个基准值,在基准值的右侧找一个比基准值小的元素,在基准值的左侧找一个比基准值大的元素,
然后交换这两个元素,此时会破坏稳定性,所以快速排序是一种不稳定的算法。
一,对数组进行排序:
通常情况下我们可以使用Array.sort()来对数组进行排序,有以下3种情况:
1.Array.sort(int[] a)
直接对数组进行升序排序
2.Array.sort(int[] a , int fromIndex, int toIndex)
对数组的从fromIndex到toIndex进行升序排序,注意这是左闭右开的
3.新建一个comparator从而实现自定义比较
1. import java.util.*; 2. public class no { 3. public static void main(String []args) 4. { 5. int[] ints=new int[]{2,324,4,57,1}; 6. 7. System.out.println("增序排序后顺序"); 8. Arrays.sort(ints); 9. for (int i=0;i<ints.length;i++) 10. { 11. System.out.print(ints[i]+" "); 12. } 13. 14. 15. System.out.println("\n减序排序后顺序"); 16. //要实现减序排序,得通过包装类型数组,基本类型数组是不行滴 17. //倒过来是大顶堆 18. Integer[] integers=new Integer[]{2,324,4,4,6,1}; 19. Arrays.sort(integers, new Comparator<Integer>() 20. { 21. @Override 22. public int compare(Integer o1, Integer o2) 23. { 24. return o2-o1; 25. } 26. 27. 28. public boolean equals(Object obj) 29. { 30. return false; 31. } 32. }); 33. for (Integer integer:integers) 34. { 35. System.out.print(integer+" "); 36. } 37. 38. 39. 40. System.out.println("\n对部分排序后顺序"); 41. int[] ints2=new int[]{212,43,2,324,4,4,57,1}; 42. //对数组的[2,6)位进行排序 43. 44. Arrays.sort(ints2,2,6); 45. for (int i=0;i<ints2.length;i++) 46. { 47. System.out.print(ints2[i]+" "); 48. } 49. 50. } 51. }
二,对自定义类进行排序
当我们处理自定义类型的排序时,一般将自定义类放在List种,之后再进行排序
一般我们对自定义类型数据进行重写Comparator来进行对数据进行比较
具体方法如下:
1. public static class Adam 2. { 3. int ID ; 4. int val ; 5. String name ; 6. Adam(int ID , String name , int val) 7. { 8. this.ID = ID ; 9. this.name = name ; 10. this.val = val ; 11. } 12. } 13. Collections.sort(list, new Comparator<Object>(){ //我们希望对自定义Adam中的ID进行排序 14. public int compare(Object a , Object b) 15. { 16. Adam student1 = (Adam)a ; 17. Adam student2 = (Adam)b ; 18. return student1.ID - student2.ID ; 19. } 20. }); 21.
Arrays.sort(int[])都是基于比较的排序的示例,因此必须具有最坏情况的复杂度Ω(n log n)
三. Arrays.fill()
用法1:接受2个参数
Arrays.fill( a1, value );
注:a1是一个数组变量,value是一个a1中元素数据类型的值,作用:填充a1数组中的每个元素都是value
例如:
boolean[] a1 = new boolean[5];
Arrays.fill( a1,true );
结果 a1[] = {true,true,true,true,true};
用法2:接受4个参数
例如:
String[] a9 = new String[6];
Arrays.fill(a9, “Hello”);
Arrays.fill(a9, 3, 5,“World”);
结果是 a9[] = {Hello,Hello,Hello,World,World,Hello};
第一个参数指操作的数组,第二个和第三个指在该数组的某个区域插入第四个参数,第二个参数指起始元素下标(包含该下标),第三个参数指结束下标(不包含该下标),注意:java的数组下标从0开始