Title: Lee01_BubbleSort
9 | *Description: 冒泡排序
10 | * 冒泡排序算法的原理： 11 | * 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 12 | * 2、对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 13 | * 3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 14 | * 4、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。 15 | * 算法分析： 16 | * 时间复杂度： 17 | * 若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。所需的关键字比较次数 和记录移动次数 均达到最小值 18 | * 所以，冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。 19 | * 若初始文件是反序的，需要进行 趟排序。每趟排序要进行 次关键字的比较(1≤i≤n-1)，且每次比较都必须移 20 | * 动记录三次来达到交换记录位置。在这种情况下，比较和移动次数均达到最大值 21 | * 冒泡排序的最坏时间复杂度为O(n²)。 22 | * 综上，因此冒泡排序总的平均时间复杂度为O(n²)。 23 | * 空间复杂度：O(1) 24 | * 稳定性：稳定 25 | * @author aaja 26 | * @date 2020/7/22 13:58 27 | */ 28 | public class Lee01_BubbleSort { 29 | 30 | public static int[] bubbleSort(int arr[]) { 31 | boolean flag; 32 | for(int i =0 ; iTitle: Lee02_SelectionSort
5 | *Description: 选择排序
6 | * 7 | * ①基本思想：选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理： 8 | * 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素， 9 | * 然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 10 | * ②算法描述：（n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。） 11 | * 初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； 12 | * 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1..i-1]和R(i..n）。该趟排序从当前无序区中-选出关键字 13 | * 最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个 14 | * 数减少1个的新无序区； 15 | * n-1趟结束，数组有序化了。 16 | * @author aaja 17 | * @date 2020/7/22 21:00 18 | */ 19 | public class Lee02_SelectionSort { 20 | public static int[] selectionSort(int[] array) { 21 | if (array.length == 0) 22 | return array; 23 | for (int i = 0; i < array.length; i++) { 24 | int minIndex = i; 25 | for (int j = i; j < array.length; j++) { 26 | if (array[j] < array[minIndex]) //找到最小的数 27 | minIndex = j; //将最小数的索引保存 28 | } 29 | int temp = array[minIndex]; 30 | array[minIndex] = array[i]; 31 | array[i] = temp; 32 | } 33 | return array; 34 | } 35 | } 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee03_InsertionSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | /** 4 | *Title: Lee03_InsertionSort
5 | *Description: 插入排序
6 | * 7 | * ①基本思想：在要排序的一组数中，假定前n-1个数已经排好序，现在将第n个数插到前面的有序数列中， 8 | * 使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 9 | * ②算法描述： 10 | * 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序； 11 | * 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描； 12 | * 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置； 13 | * 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置； 14 | * 将新元素插入到该位置后； 15 | * 重复步骤2~5。 16 | * @author aaja 17 | * @date 2020/7/22 21:01 18 | */ 19 | public class Lee03_InsertionSort { 20 | 21 | public static int[] insertionSort(int[] array) { 22 | if (array.length == 0) 23 | return array; 24 | int current; 25 | for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) { 26 | current = array[i + 1]; 27 | int preIndex = i; 28 | while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) { 29 | array[preIndex + 1] = array[preIndex]; 30 | preIndex--; 31 | } 32 | array[preIndex + 1] = current; 33 | } 34 | return array; 35 | } 36 | } 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee04_ShellSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | /** 4 | *Title: Lee04_ShellSort
5 | *Description: 希尔排序
6 | * 7 | * 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， 8 | * 同时该算法是冲破O(n2）的第一批算法之一。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。 9 | * ②算法描述： 10 | * 选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 11 | * 按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； 12 | * 每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子 13 | * 为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。 14 | * @author aaja 15 | * @date 2020/7/22 21:02 16 | */ 17 | public class Lee04_ShellSort { 18 | 19 | public static int[] ShellSort(int[] array) { 20 | int len = array.length; 21 | int temp, gap = len / 2; 22 | while (gap > 0) { 23 | for (int i = gap; i < len; i++) { 24 | temp = array[i]; 25 | int preIndex = i - gap; 26 | while (preIndex >= 0 && array[preIndex] > temp) { 27 | array[preIndex + gap] = array[preIndex]; 28 | preIndex -= gap; 29 | } 30 | array[preIndex + gap] = temp; 31 | } 32 | gap /= 2; 33 | } 34 | return array; 35 | } 36 | } 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee05_MergeSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | import java.util.Arrays; 4 | 5 | /** 6 | *Title: Lee05_MergeSort
7 | *Description: 归并排序
8 | * ①基本思想： 9 | * 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（Divide and Conquer）的一个非常 10 | * 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 11 | * 两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 12 | * ②算法描述： 13 | * 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 14 | * 对这两个子序列分别采用归并排序； 15 | * 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。 16 | * @author aaja 17 | * @date 2020/7/22 21:04 18 | */ 19 | public class Lee05_MergeSort { 20 | 21 | public static int[] MergeSort(int[] array) { 22 | if (array.length < 2) return array; 23 | int mid = array.length / 2; 24 | int[] left = Arrays.copyOfRange(array, 0, mid); 25 | int[] right = Arrays.copyOfRange(array, mid, array.length); 26 | return merge(MergeSort(left), MergeSort(right)); 27 | } 28 | 29 | /** 30 | * 归并排序——将两段排序好的数组结合成一个排序数组 31 | * 32 | * @param left 33 | * @param right 34 | * @return 35 | */ 36 | public static int[] merge(int[] left, int[] right) { 37 | int[] result = new int[left.length + right.length]; 38 | for (int index = 0, i = 0, j = 0; index < result.length; index++) { 39 | if (i >= left.length) 40 | result[index] = right[j++]; 41 | else if (j >= right.length) 42 | result[index] = left[i++]; 43 | else if (left[i] > right[j]) 44 | result[index] = right[j++]; 45 | else 46 | result[index] = left[i++]; 47 | } 48 | return result; 49 | } 50 | } 51 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee06_QuickSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | /** 4 | *Title: Lee06_QuickSort
5 | *Description: 快速排序
6 | * 7 | * ①基本思想（分治）： 8 | * 通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则 9 | * 可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 10 | * ②算法描述：快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下： 11 | * 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）； 12 | * 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同 13 | * 的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作； 14 | * 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 15 | * @author aaja 16 | * @date 2020/7/22 21:05 17 | */ 18 | public class Lee06_QuickSort { 19 | 20 | public static int[] QuickSort(int[] array, int start, int end) { 21 | if (array.length < 1 || start < 0 || end >= array.length || start > end) return null; 22 | int smallIndex = partition(array, start, end); 23 | if (smallIndex > start) 24 | QuickSort(array, start, smallIndex - 1); 25 | if (smallIndex < end) 26 | QuickSort(array, smallIndex + 1, end); 27 | return array; 28 | } 29 | 30 | /** 31 | * 快速排序算法——partition 32 | * @param array 33 | * @param start 34 | * @param end 35 | * @return 36 | */ 37 | public static int partition(int[] array, int start, int end) { 38 | int pivot = (int) (start + Math.random() * (end - start + 1)); 39 | int smallIndex = start - 1; 40 | swap(array, pivot, end); 41 | for (int i = start; i <= end; i++) 42 | if (array[i] <= array[end]) { 43 | smallIndex++; 44 | if (i > smallIndex) 45 | swap(array, i, smallIndex); 46 | } 47 | return smallIndex; 48 | } 49 | 50 | /** 51 | * 交换数组内两个元素 52 | * @param array 53 | * @param i 54 | * @param j 55 | */ 56 | public static void swap(int[] array, int i, int j) { 57 | int temp = array[i]; 58 | array[i] = array[j]; 59 | array[j] = temp; 60 | } 61 | } 62 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee07_HeapSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | import static com.aaja.demo.basic.Lee06_QuickSort.swap; 4 | 5 | /** 6 | *Title: Lee07_HeapSort
7 | *Description: 堆排序
8 | * 9 | * ①基本思想：堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构， 10 | * 并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 11 | * ②算法描述： 12 | * 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区； 13 | * 将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn), 14 | * 且满足R[1,2…n-1]<=R[n]； 15 | * 由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再 16 | * 次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此 17 | * 过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。 18 | * @author aaja 19 | * @date 2020/7/22 21:07 20 | */ 21 | public class Lee07_HeapSort { 22 | 23 | //声明全局变量，用于记录数组array的长度； 24 | static int len; 25 | 26 | /** 27 | * 堆排序算法 28 | * 29 | * @param array 30 | * @return 31 | */ 32 | public static int[] HeapSort(int[] array) { 33 | len = array.length; 34 | if (len < 1) return array; 35 | //1.构建一个最大堆 36 | buildMaxHeap(array); 37 | //2.循环将堆首位（最大值）与末位交换，然后在重新调整最大堆 38 | while (len > 0) { 39 | swap(array, 0, len - 1); 40 | len--; 41 | adjustHeap(array, 0); 42 | } 43 | return array; 44 | } 45 | 46 | /** 47 | * 建立最大堆 48 | * 49 | * @param array 50 | */ 51 | public static void buildMaxHeap(int[] array) { 52 | //从最后一个非叶子节点开始向上构造最大堆 53 | for (int i = (len/2 - 1); i >= 0; i--) { 54 | adjustHeap(array, i); 55 | } 56 | } 57 | 58 | /** 59 | * 调整使之成为最大堆 60 | * 61 | * @param array 62 | * @param i 63 | */ 64 | public static void adjustHeap(int[] array, int i) { 65 | int maxIndex = i; 66 | //如果有左子树，且左子树大于父节点，则将最大指针指向左子树 67 | if (i * 2 < len && array[i * 2] > array[maxIndex]) maxIndex = i * 2; 68 | //如果有右子树，且右子树大于父节点，则将最大指针指向右子树 69 | if (i * 2 + 1 < len && array[i * 2 + 1] > array[maxIndex]) maxIndex = i * 2 + 1; 70 | //如果父节点不是最大值，则将父节点与最大值交换，并且递归调整与父节点交换的位置。 71 | if (maxIndex != i) { 72 | swap(array, maxIndex, i); 73 | adjustHeap(array, maxIndex); 74 | } 75 | } 76 | } 77 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee08_CountingSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | import java.util.Arrays; 4 | 5 | /** 6 | *Title: Lee08_CountingSort
7 | *Description: 计数排序
8 | * 9 | * ①基本思想：计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 10 | * 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 11 | * ②算法描述： 12 | * 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 13 | * 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 14 | * 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）； 15 | * 反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1。 16 | * @author aaja 17 | * @date 2020/7/22 21:11 18 | */ 19 | public class Lee08_CountingSort { 20 | 21 | /** 22 | * 计数排序 23 | * 24 | * @param array 25 | * @return 26 | */ 27 | public static int[] CountingSort(int[] array) { 28 | if (array.length == 0) return array; 29 | int bias, min = array[0], max = array[0]; 30 | for (int i = 1; i < array.length; i++) { 31 | if (array[i] > max) 32 | max = array[i]; 33 | if (array[i] < min) 34 | min = array[i]; 35 | } 36 | bias = 0 - min; 37 | int[] bucket = new int[max - min + 1]; 38 | Arrays.fill(bucket, 0); 39 | for (int i = 0; i < array.length; i++) { 40 | bucket[array[i] + bias]++; 41 | } 42 | int index = 0, i = 0; 43 | while (index < array.length) { 44 | if (bucket[i] != 0) { 45 | array[index] = i - bias; 46 | bucket[i]--; 47 | index++; 48 | } else 49 | i++; 50 | } 51 | return array; 52 | } 53 | } 54 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/Lee09_BucketSort.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.basic; 2 | 3 | import java.util.ArrayList; 4 | import java.util.Collections; 5 | 6 | /** 7 | *Title: Lee09_BucketSort
8 | *Description: 桶排序
9 | * 10 | * ①基本思想： 11 | * 桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。 12 | * 桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每 13 | * 个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排）。 14 | * ②算法描述： 15 | * 设置一个定量的数组当作空桶； 16 | * 遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去； 17 | * 对每个不是空的桶进行排序； 18 | * 从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。 19 | * @author aaja 20 | * @date 2020/7/22 21:13 21 | */ 22 | public class Lee09_BucketSort { 23 | 24 | public static void bucketSort(int[] arr){ 25 | 26 | int max = Integer.MIN_VALUE; 27 | int min = Integer.MAX_VALUE; 28 | for(int i = 0; i < arr.length; i++){ 29 | max = Math.max(max, arr[i]); 30 | min = Math.min(min, arr[i]); 31 | } 32 | 33 | //桶数 34 | int bucketNum = (max - min) / arr.length + 1; 35 | ArrayListTitle: Lee10_RadixSort
8 | *Description: 基数排序
9 | * 10 | * ①基本思想： 11 | * 基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。 12 | * 有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高 13 | * 优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。 14 | * ②算法描述： 15 | * 取得数组中的最大数，并取得位数； 16 | * arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组； 17 | * 对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）； 18 | * @author aaja 19 | * @date 2020/7/22 21:20 20 | */ 21 | public class Lee10_RadixSort { 22 | 23 | public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { 24 | // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容 25 | int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); 26 | 27 | int maxDigit = getMaxDigit(arr); 28 | return radixSort(arr, maxDigit); 29 | } 30 | 31 | /** 32 | * 获取最高位数 33 | */ 34 | private int getMaxDigit(int[] arr) { 35 | int maxValue = getMaxValue(arr); 36 | return getNumLenght(maxValue); 37 | } 38 | 39 | private int getMaxValue(int[] arr) { 40 | int maxValue = arr[0]; 41 | for (int value : arr) { 42 | if (maxValue < value) { 43 | maxValue = value; 44 | } 45 | } 46 | return maxValue; 47 | } 48 | 49 | protected int getNumLenght(long num) { 50 | if (num == 0) { 51 | return 1; 52 | } 53 | int lenght = 0; 54 | for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) { 55 | lenght++; 56 | } 57 | return lenght; 58 | } 59 | 60 | private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) { 61 | int mod = 10; 62 | int dev = 1; 63 | 64 | for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) { 65 | // 考虑负数的情况，这里扩展一倍队列数，其中 [0-9]对应负数，[10-19]对应正数 (bucket + 10) 66 | int[][] counter = new int[mod * 2][0]; 67 | 68 | for (int j = 0; j < arr.length; j++) { 69 | int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod; 70 | counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]); 71 | } 72 | 73 | int pos = 0; 74 | for (int[] bucket : counter) { 75 | for (int value : bucket) { 76 | arr[pos++] = value; 77 | } 78 | } 79 | } 80 | return arr; 81 | } 82 | 83 | /** 84 | * 自动扩容，并保存数据 85 | * 86 | * @param arr 87 | * @param value 88 | */ 89 | private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) { 90 | arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1); 91 | arr[arr.length - 1] = value; 92 | return arr; 93 | } 94 | 95 | } 96 | -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/basic/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 10大经典排序算法对比 2 | 3 | - 线性对比 4 | 5 |  6 | 7 | - 区别 8 | 9 |  10 | 11 | # 01冒泡排序 12 | 13 |  14 | 15 | # 02选择排序 16 | 17 |  18 | 19 | # 03插入排序 20 | 21 |  22 | 23 | # 04 **希尔排序** 24 | 25 |  26 | 27 | # 05 归并排序 28 | 29 |  30 | 31 | # 06 快速排序 32 | 33 |  34 | 35 | # 07 堆排序 36 | 37 |  38 | 39 | # 08 计数排序 40 | 41 |  42 | 43 | # 09 桶排序 44 | 45 |  46 | 47 | # 10 基数排序 48 | 49 |  -------------------------------------------------------------------------------- /src/com/aaja/demo/leetcode/Lee_315.java: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | package com.aaja.demo.leetcode; 2 | 3 | import java.util.ArrayList; 4 | import java.util.List; 5 | 6 | /** 7 | * @title 计算右侧小于当前元素的个数 8 | * @description 给定一个整数数组 nums，按要求返回一个新数组 counts。 9 | * 数组 counts 有该性质： counts[i] 的值是 nums[i] 右 10 | * 侧小于 nums[i] 的元素的数量。 11 | * 12 | * @example 输入：[5,2,6,1] 13 | * 输出：[2,1,1,0] 14 | * @Explanation 5 的右侧有 2 个更小的元素 (2 和 1) 15 | * 2 的右侧仅有 1 个更小的元素 (1) 16 | * 6 的右侧有 1 个更小的元素 (1) 17 | * 1 的右侧有 0 个更小的元素 18 | * 19 | * @LeetCode 315 20 | * @author aaja 21 | * @date 2020/7/22 13:59 22 | */ 23 | public class Lee_315 { 24 | 25 | /** 26 | * v1.0 27 | * 看到题目第一眼想到的，然后提交不通过 28 | */ 29 | public static List