【数据结构与算法 11,高并发系统基础篇

简介: 【数据结构与算法 11,高并发系统基础篇


3、代码实现

//插入排序
public static void insertSort(int[] arr ){
int insertVal = 0;
int insertIndex = 0;
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
//定义待插入的数
insertVal = arr[i];
// 即arr[i]的前面这个数的下标
insertIndex = i - 1;
// 给insertVal 找到插入的位置
// 说明
// 1. insertIndex >= 0 保证在给insertVal 找插入位置,不越界
// 2. insertVal < arr[insertIndex] 待插入的数,还没有找到插入位置
// 3. 就需要将 arr[insertIndex] 后移
while(insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]){
arr[insertIndex+1] = arr[insertIndex];
insertIndex–;
}
// 当退出while循环时,说明插入的位置找到, insertIndex + 1
if(insertIndex + 1 != i){
arr[insertIndex+1] = insertVal;
}
}
}

4、速度测试

插入排序:120000数据,1秒

(四)希尔排序

1、基本思想

希尔排序也是一种插入排序,它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本,也称为缩小增量排序,同时该算法也是冲破O(n²)的第一批算法之一。它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较较远的元素。

2、效果图

3、代码实例

希尔排序有两种方式。

①希尔排序(冒泡排序)

//希尔排序
// 使用逐步推导的方式来编写希尔排序
// 希尔排序时, 对有序序列在插入时采用交换法,
// 思路(算法) ===> 代码
public static void shellSort(int[] arr){
// 根据前面的逐步分析,使用循环处理
for(int step = arr.length/2;step>0;step /= 2 ){
for (int i = step; i < arr.length; i++) {
// 遍历各组中所有的元素(共step组,每组有个元素), 步长step
for (int j = i - step; j >= 0; j -= step) {
// 如果当前元素大于加上步长后的那个元素,说明交换
if (arr[j] > arr[j + step]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + step];
arr[j + step] = temp;
}
}
}
}
}

速度测试:

冒泡法希尔排序:120000数据,11秒

②希尔排序(插入排序)

//对交换式的希尔排序进行优化->插入法
public static void shellSort2(int[] arr) {
// 增量step, 并逐步的缩小增量
for (int step = arr.length / 2; step > 0; step /= 2) {
// 从第step个元素,逐个对其所在的组进行直接插入排序
for (int i = step; i < arr.length; i++) {
int j = i;
int temp = arr[j];
if(arr[j]<arr[j-step]){
while (j - step >= 0&&temp<arr[j-step]){
arr[j] = arr[j-step];
j -= step;
}
arr[j] = temp;
}
}
}

速度测试:

插入法希尔排序:12000000数据,4秒,叹为观止

(五)快速排序

1、基本思想

通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,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进行排序,以达到整个排序的过程。

2、效果图

3、算法描述

  • 快速排序使用分治法把一个串分为两个子串;
  • 找一个基准点,暂时选中间点为基准点;
  • 重新排序数列,比基准值小的放在基准点前面,大的放在后面;
  • 递归的把小于基准值的子数列和大于基准值的子数列排序;

4、代码实例

//快速排序
public static void quickSort(int[] arr,int left, int right) {
int l = left; //左下标
int r = right; //右下标
//pivot 中轴值
int pivot = arr[(left + right) / 2];
int temp = 0; //临时变量,作为交换时使用
//while循环的目的是让比pivot 值小放到左边
//比pivot 值大放到右边
while( l < r) {
//在pivot的左边一直找,找到大于等于pivot值,才退出
while( arr[l] < pivot) {
l += 1;
}
//在pivot的右边一直找,找到小于等于pivot值,才退出
while(arr[r] > pivot) {
r -= 1;
}
//如果l >= r说明pivot 的左右两的值,已经按照左边全部是
//小于等于pivot值,右边全部是大于等于pivot值
if( l >= r) {
break;
}
//交换
temp = arr[l];
arr[l] = arr[r];
arr[r] = temp;
//如果交换完后,发现这个arr[l] == pivot值 相等 r–, 前移
if(arr[l] == pivot) {
r -= 1;
}
//如果交换完后,发现这个arr[r] == pivot值 相等 l++, 后移
if(arr[r] == pivot) {
l += 1;
}
}
// 如果 l == r, 必须l++, r–, 否则为出现栈溢出
if (l == r) {
l += 1;
r -= 1;
}
//向左递归
if(left < r) {
quickSort(arr, left, r);
}
//向右递归
if(right > l) {
quickSort(arr, l, right);
}
}

5、速度测试

快速排序:12000000数据,1秒,逆天而行

(六)归并排序

1、基本思想

归并排序采用经典的分治策略,分治法将问题分成一些小的问题然后递归解决,则治的阶段就是将分的阶段得到的答案修补在一起,即分而治之。

2、效果图

3、代码实现

//归并排序
public static void mergerSort(int[] arr,int left,int right,int[] temp){
if(left<right){
//中间索引
int middle = (left + right)/2;
//向左递归进行分解
mergerSort(arr,left,middle,temp);
//向右递归进行分解
mergerSort(arr,middle + 1,right,temp);
//合并
merger(arr, left, middle, right, temp);
}
}
//合并
public static void merger(int[] arr,int left,int middle,int right,int[] temp){
int i = left; // 初始化i, 左边有序序列的初始索引
int j = middle + 1; //初始化j, 右边有序序列的初始索引
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