Java数组操作

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分类:Java 来源:网络时间:2010-10-28 23:33:07

package cn.org.jshuwei.j2ee.util;
/**
*
* 数组操作的工具类(以int型数组为例)
*
* 排序算法的分类如下： 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）；
* 2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）； 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）； 4.归并排序； 5.基数排序。<br
* />
*
* 关于排序方法的选择： (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
* (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
* (3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
*
* @author huwei(jshuwei.org.cn)
* @since 1.1
*
*/
public class ArrayUtil {
/**
* 交换数组中两元素
*
* @since 1.1
* @param ints
* 需要进行交换操作的数组
* @param x
* 数组中的位置1
* @param y
* 数组中的位置2
* @return 交换后的数组
*/
public static int[] swap(int[] ints, int x, int y) {
int temp = ints[x];
ints[x] = ints[y];
ints[y] = temp;
return ints;
}
/**
* 冒泡排序方法：相邻两元素进行比较性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行排序操作的数组
* @return 排序后的数组
*/
public static int[] bubbleSort(int[] source) {
for (int i = 1; i < source.length; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (source[j] > source[j + 1]) {
swap(source, j, j + 1);
}
}
}
return source;
}
/**
* 直接选择排序法方法：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
* 性能：比较次数O(n^2),n^2/2 交换次数O(n),n
* 交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多，所以选择排序比冒泡排序快。
* 但是N比较大时，比较所需的CPU时间占主要地位，所以这时的性能和冒泡排序差不太多，但毫无疑问肯定要快些。
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行排序操作的数组
* @return 排序后的数组
*/
public static int[] selectSort(int[] source) {
for (int i = 0; i < source.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < source.length; j++) {
if (source[i] > source[j]) {
swap(source, i, j);
}
}
}
return source;
}
/**
* 插入排序方法：将一个记录插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。性能：比较次数O(n^2),n^2/4
* 复制次数O(n),n^2/4 比较次数是前两者的一般，而复制所需的CPU时间较交换少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比选择排序也要快。
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行排序操作的数组
* @return 排序后的数组
*/
public static int[] insertSort(int[] source) {
for (int i = 1; i < source.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (source[j] < source[j - 1]); j--) {
swap(source, j, j - 1);
}
}
return source;
}
/**
* 快速排序快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。步骤为：
* 1. 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）， 2.
* 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
* （相同的数可以到任一边）。在这个分割之后，该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。 3.
* 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。
* 递回的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了
* 。虽然一直递回下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行排序操作的数组
* @return 排序后的数组
*/
public static int[] quickSort(int[] source) {
return qsort(source, 0, source.length - 1);
}
/**
* 快速排序的具体实现，排正序
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行排序操作的数组
* @param low
* 开始低位
* @param high
* 结束高位
* @return 排序后的数组
*/
private static int[] qsort(int source[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) {
i = low;
j = high;
x = source[i];
while (i < j) {
while (i < j && source[j] > x) {
j--;
}
if (i < j) {
source[i] = source[j];
i++;
}
while (i < j && source[i] < x) {
i++;
}
if (i < j) {
source[j] = source[i];
j--;
}
}
source[i] = x;
qsort(source, low, i - 1);
qsort(source, i + 1, high);
}
return source;
}
/**
* 二分法查找查找线性表必须是有序列表
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行查找操作的数组
* @param key
* 需要查找的值
* @return 需要查找的值在数组中的位置，若未查到则返回-1
*/
public int binarySearch(int[] source, int key) {
int low = 0, high = source.length - 1, mid;
while (low <= high) {
mid = (low + high) >>> 1;
if (key == source[mid]) {
return mid;
} else if (key < source[mid]) {
high = mid - 1;
} else {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}
/**
* 反转数组
*
* @since 1.1
* @param source
* 需要进行反转操作的数组
* @return 反转后的数组
*/
public static int[] reverse(int[] source) {
int length = source.length;
int temp = 0;
for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = source[i];
source[i] = source[length - 1 - i];
source[length - 1 - i] = temp;
}
return source;
}
}

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