第一種:冒泡排序
public static int[] bubbleSort(int[] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < (a.length - i) - 1; j++) {
if (a[j] > a[j + 1]) {
int temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
}
return a;
}
復(fù)雜度分析:冒泡排序是不穩(wěn)定的排序算法,一共要比較((n-1)+(n-2)+...+3+2+1)=n*(n-1)/2次,所以時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2)。
第二種:選擇排序
public static int[] selecitonSort(int[] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
int max = a[0];
int count = 0;
int k = a.length - i - 1;
for (int j = 0; j < a.length - i; j++) {
if (max < a[j]) {
max = a[j];
count = j;
}
}
a[count] = a[k];
a[k] = max;
}
return a;
}
復(fù)雜度分析:選擇排序是不穩(wěn)定算法,最好的情況是最好情況是已經(jīng)排好順序,只要比較
n*(n-1)/2次即可,最壞情況是逆序排好的,那么還要移動(dòng) O(n)次,由于是低階故而不考慮
不難得出選擇排序的時(shí)間復(fù)雜度是 O(n^2)
第三種:插入排序
待續(xù)。。。
public static int[] bubbleSort(int[] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < (a.length - i) - 1; j++) {
if (a[j] > a[j + 1]) {
int temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
}
return a;
}
復(fù)雜度分析:冒泡排序是不穩(wěn)定的排序算法,一共要比較((n-1)+(n-2)+...+3+2+1)=n*(n-1)/2次,所以時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2)。
第二種:選擇排序
public static int[] selecitonSort(int[] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
int max = a[0];
int count = 0;
int k = a.length - i - 1;
for (int j = 0; j < a.length - i; j++) {
if (max < a[j]) {
max = a[j];
count = j;
}
}
a[count] = a[k];
a[k] = max;
}
return a;
}
復(fù)雜度分析:選擇排序是不穩(wěn)定算法,最好的情況是最好情況是已經(jīng)排好順序,只要比較
n*(n-1)/2次即可,最壞情況是逆序排好的,那么還要移動(dòng) O(n)次,由于是低階故而不考慮
不難得出選擇排序的時(shí)間復(fù)雜度是 O(n^2)
第三種:插入排序
待續(xù)。。。