php
猴子排序算法？
一、猴子排序算法？
猴子排序是一种什么样子的排序呢？
猴子代表乱的意思，猴子排序的意思就是乱排序，直到有序为止。
这个真实的含义就是把一个无序的数组进行乱排序，然后看其是否会有序，这是个概率性事件，有可能一次之后就有序了，也有可能很多次后依然无序。
实现方法如下：
1，定义数组
2，数组随机
3，检验数组是否有序，无序继续，有序了就停止
就是如此简单的实现思路，但是却要用到随机化的知识和标志变量的实现技巧
代码如下： //得到的数据是说明了排序多少次之后才有序
#include <iostream>
using namespace std;
int source[10],flag[10],res[10];
int sort(){
memset(flag,1,sizeof(flag));
int num = 10,count=0;
while(num){
int t =rand()%10; //生成0-9之间的数
if(flag[t]){
res[count++] = source[t];
num--;
}
}
for(int i=0;i<9;i++){
if(res[i]>res[i+1]){ //只有是从小到大的排列才行
return 0;
}
}
return 1;
}
int main(){
int count = 0;
for(int i=0;i<10;i++){
cin>>source[i];
}
while(sort()!=1){
count++;
}
cout<<"共运行了"<<count<<"次"<<endl;
return 0;
}
二、数组排序算法 php
在Web开发过程中，经常会涉及到对数组进行排序操作。对于PHP开发人员来说，熟练掌握各种数组排序算法是必不可少的技能之一。今天我们将深入探讨PHP中常用的数组排序算法，帮助大家更好地理解和运用这些算法。
冒泡排序（Bubble Sort）
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。它重复地走访要排序的数组，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就将它们交换位置。通过多次的遍历，最终将数组中的元素按照从小到大（或从大到小）的顺序排列。
快速排序（Quick Sort）
快速排序是一种高效的排序算法，通过分治的思想将数组分成较小的子数组，然后递归地对子数组进行排序。快速排序的核心是选定一个基准元素，将数组中小于基准的元素移到基准的左边，大于基准的元素移到基准的右边，然后对左右两部分递归地进行排序。
归并排序（Merge Sort）
归并排序采用分治法，将数组分成若干个子数组，分别对子数组进行排序，然后合并这些子数组以得到完全有序的结果。归并排序的优点是稳定且时间复杂度较低，适用于大型数据集的排序。
PHP中的数组排序函数
除了自行实现排序算法外，PHP中也提供了丰富的数组排序函数，方便开发人员快速对数组进行排序操作。其中sort()、rsort()、asort()、arsort()、ksort()、krsort()等是较为常用的数组排序函数。
实例演示
下面我们通过一个简单的PHP代码示例来演示如何使用排序函数对数组进行排序：
总结
通过本文的介绍，相信大家对于PHP中的数组排序算法有了更深入的了解。无论是使用内置排序函数还是手动实现排序算法，都可以根据具体的需求和场景来选择合适的方法。在实际的开发中，要根据数据规模和性能要求来灵活运用各种排序算法，以提高程序的效率和性能。
三、排序算法总结php
排序算法总结
排序算法是计算机科学中的常见问题之一，用于将一组数据按照特定顺序排列。在PHP编程中，排序算法的选择和实现对程序性能和效率至关重要。本文将对常用的排序算法进行总结和比较，以帮助开发人员选择最适合其需求的算法。
冒泡排序（Bubble Sort）
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数组，依次比较相邻的元素并交换它们，直到整个数组排好序为止。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
选择排序（Selection Sort）
选择排序的原理是每次遍历找到最小（或最大）的元素放到已排序序列的末尾，直到所有元素都排好序为止。选择排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
插入排序（Insertion Sort）
插入排序将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分的正确位置。插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。
快速排序（Quick Sort）
快速排序是一种高效的排序算法，通过选择一个基准元素，将数组分为左右两部分，然后递归地对左右部分进行排序。快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。
归并排序（Merge Sort）
归并排序采用分治的思想，将数组分为等长的两部分并分别排序，然后合并两个有序数组得到最终排序结果。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。
堆排序（Heap Sort）
堆排序利用堆这种数据结构来进行排序，首先将数组构建成最大堆或最小堆，然后依次取出堆顶元素并重新调整堆，得到有序数组。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。
通过以上对常见排序算法的总结和比较，我们可以看出每种算法都有自己的特点和适用情况。在PHP编程中，根据数据规模、性能需求和排序稳定性等因素选择合适的排序算法至关重要。
希望本文对PHP开发人员在选择排序算法时提供一些帮助和思路，同时也鼓励大家不断学习和探索更多高效的算法和数据结构，以提升程序的性能和效率。
四、php 排序算法(原理
function bubbleSort($arr) { $n = count($arr); for ($i = 0; $i < $n; $i++) { for ($j = 0; $j < $n - $i - 1; $j++) { if ($arr[$j] > $arr[$j + 1]) { $temp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$j + 1]; $arr[$j + 1] = $temp; } } } return $arr; }五、PHP排序算法- 了解常用的排序算法和实现方式
什么是排序算法
排序算法是计算机科学中的基本算法之一，用于按照特定的规则重新排列一组数据元素的顺序。在实际应用中，排序算法通常用于对大量数据进行分类和整理，以提高数据的检索和查找效率。
常用的排序算法
在PHP编程中，有多种常用的排序算法可以选择，每种算法都有不同的特点和适用场景。以下是一些常见的排序算法：
- 冒泡排序
- 选择排序
- 插入排序
- 快速排序
- 归并排序
- 堆排序
- 希尔排序
冒泡排序
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。它通过不断交换相邻的元素将较大的元素逐渐“冒泡”到数列的右侧，类似于气泡往上冒的过程。
选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是每一轮从待排序的元素中选出最小（或最大）的一个元素，将其放在已排序序列的末尾。选择排序的时间复杂度为O(n^2)。
插入排序
插入排序是一种简单且高效的排序算法。它的思想是将待排序的元素插入已排序序列的合适位置，从而形成新的有序序列。插入排序的时间复杂度取决于输入序列的有序程度，最好情况下为O(n)，最坏情况下为O(n^2)。
快速排序
快速排序是一种高效的排序算法，也是PHP中常用的排序算法之一。它通过选择一个基准元素，将待排序序列分割成两个子序列，然后递归地对子序列进行排序，最终得到有序的序列。快速排序的时间复杂度平均情况下为O(nlogn)。
归并排序
归并排序是一种稳定且高效的排序算法。它通过将待排序序列分割成若干个子序列，分别进行排序，然后将排好序的子序列合并成一个有序序列。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
堆排序
堆排序是一种高效的排序算法，它利用二叉堆的性质进行排序。堆排序的基本思想是将待排序序列构建成一个大顶堆（或小顶堆），然后利用堆的特性进行排序。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。
希尔排序
希尔排序是一种基于插入排序的改进算法，它通过将待排序的元素按照一定的间隔分组，分别对每个组进行插入排序，然后逐渐缩小间隔直至为1。希尔排序的时间复杂度取决于间隔的选择，平均情况下为O(nlogn)。
总结
在PHP编程中，了解和掌握不同的排序算法对于优化代码性能和提高程序效率非常重要。根据不同的应用场景选择合适的排序算法，可以大大提升程序的执行速度和用户体验。
感谢您阅读本文介绍的PHP排序算法，希望本文能够帮助您更好地理解和应用排序算法。
如果您有任何问题或建议，请随时与我们联系。
六、了解PHP中常用的排序算法
PHP中常用的排序算法
排序算法是计算机科学中的基础知识之一，它可以帮助我们将一组无序的数据按照特定的规则进行排列，从而方便地进行查找和操作。在PHP编程中，排序算法也是非常常用的功能之一。本文将介绍一些PHP中常用的排序算法，帮助读者理解并掌握这些算法的原理和使用方法。
冒泡排序
冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它重复地遍历要排序的元素，比较每对相邻元素，并按照规定的顺序交换位置，直到整个序列排列完成。
选择排序
选择排序是一种简单直观的排序算法，它通过不断地在剩余的元素中选择最小（或最大）的元素，然后放置到已排序序列的末尾，直到整个序列排列完成。
插入排序
插入排序是一种简单直观的排序算法，它通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
快速排序
快速排序是一种高效的排序算法，它采用分治法的思想，通过将问题分解为多个子问题，然后分别解决这些子问题，从而达到整体问题的解决。
归并排序
归并排序是一种稳定且高效的排序算法，它采用分治法的思想，将序列分为若干个子序列，分别对每个子序列进行排序，在将排好序的子序列合并为最终的排序结果。
希尔排序
希尔排序是一种基于插入排序的排序算法，它通过将待排序的序列划分为若干个较小的子序列，分别对这些子序列进行排序，最后再对整个序列进行插入排序，以达到整体有序的目的。
堆排序
堆排序是一种高效的排序算法，它利用堆的性质进行排序。堆排序的基本思想是将待排序的序列构建成一个大顶堆或小顶堆，然后重复交换堆顶元素与末尾元素，并调整堆结构，直到整个序列排列完成。
计数排序
计数排序是一种线性时间复杂度的排序算法，它适用于待排序序列元素值范围较小的情况。计数排序通过统计每个元素出现的次数，然后依次输出，达到排序的目的。
桶排序
桶排序是一种高效的排序算法，它根据待排序序列的元素值范围将其划分为若干个桶，然后分别对每个桶进行排序，最后按照桶的顺序将所有元素输出，以达到整体有序的目的。
基数排序
基数排序是一种高效的排序算法，它根据元素的每个位上的值进行排序，由低位到高位依次进行排序，最后得到有序序列。
以上所介绍的是PHP中常用的一些排序算法，每种算法都有其自身的特点和适用场景。要选择合适的排序算法，需要根据实际情况进行综合考虑。希望本文可以帮助读者更好地理解和掌握PHP中常用的排序算法。
七、排序算法?
各种排序算法的分析及java实现
排序一直以来都是让我很头疼的事，以前上《数据结构》打酱油去了，整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序。由于下半年要准备工作了，也知道排序算法的重要性（据说是面试必问的知识点），所以又花了点时间重新研究了一下。
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。
内排序有可以分为以下几类：
(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。
(2)、选择排序：简单选择排序、堆排序。
(3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。
(4)、归并排序
(5)、基数排序
一、插入排序
•思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置，直到全部插入排序完为止。
•关键问题：在前面已经排好序的序列中找到合适的插入位置。
•方法：
–直接插入排序
–二分插入排序
–希尔排序
①直接插入排序（从后向前找到合适位置后插入）
1、基本思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置（从后向前找到合适位置后），直到全部插入排序完为止。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 public class 直接插入排序 {
4
5 public static void main(String[] args) {
6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1};
7 System.out.println("排序之前：");
8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
9 System.out.print(a[i]+" ");
10 }
11 //直接插入排序
12 for (int i = 1; i < a.length; i++) {
13 //待插入元素
14 int temp = a[i];
15 int j;
16 /*for (j = i-1; j>=0 && a[j]>temp; j--) {
17 //将大于temp的往后移动一位
18 a[j+1] = a[j];
19 }*/
20 for (j = i-1; j>=0; j--) {
21 //将大于temp的往后移动一位
22 if(a[j]>temp){
23 a[j+1] = a[j];
24 }else{
25 break;
26 }
27 }
28 a[j+1] = temp;
29 }
30 System.out.println();
31 System.out.println("排序之后：");
32 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
33 System.out.print(a[i]+" ");
34 }
35 }
36
37 }
4、分析
直接插入排序是稳定的排序。
文件初态不同时，直接插入排序所耗费的时间有很大差异。若文件初态为正序，则每个待插入的记录只需要比较一次就能够找到合适的位置插入，故算法的时间复杂度为O(n)，这时最好的情况。若初态为反序，则第i个待插入记录需要比较i+1次才能找到合适位置插入，故时间复杂度为O(n2)，这时最坏的情况。
直接插入排序的平均时间复杂度为O(n2)。
②二分法插入排序（按二分法找到合适位置插入）
1、基本思想：二分法插入排序的思想和直接插入一样，只是找合适的插入位置的方式不同，这里是按二分法找到合适的位置，可以减少比较的次数。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 public class 二分插入排序 {
4 public static void main(String[] args) {
5 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1};
6 System.out.println("排序之前：");
7 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
8 System.out.print(a[i]+" ");
9 }
10 //二分插入排序
11 sort(a);
12 System.out.println();
13 System.out.println("排序之后：");
14 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
15 System.out.print(a[i]+" ");
16 }
17 }
18
19 private static void sort(int[] a) {
20 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
21 int temp = a[i];
22 int left = 0;
23 int right = i-1;
24 int mid = 0;
25 while(left<=right){
26 mid = (left+right)/2;
27 if(temp<a[mid]){
28 right = mid-1;
29 }else{
30 left = mid+1;
31 }
32 }
33 for (int j = i-1; j >= left; j--) {
34 a[j+1] = a[j];
35 }
36 if(left != i){
37 a[left] = temp;
38 }
39 }
40 }
41 }
4、分析
当然，二分法插入排序也是稳定的。
二分插入排序的比较次数与待排序记录的初始状态无关，仅依赖于记录的个数。当n较大时，比直接插入排序的最大比较次数少得多。但大于直接插入排序的最小比较次数。算法的移动次数与直接插入排序算法的相同，最坏的情况为n2/2，最好的情况为n，平均移动次数为O(n2)。
③希尔排序
1、基本思想：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。该方法实质上是一种分组插入方法。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 //不稳定
4 public class 希尔排序 {
5
6
7 public static void main(String[] args) {
8 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1};
9 System.out.println("排序之前：");
10 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
11 System.out.print(a[i]+" ");
12 }
13 //希尔排序
14 int d = a.length;
15 while(true){
16 d = d / 2;
17 for(int x=0;x<d;x++){
18 for(int i=x+d;i<a.length;i=i+d){
19 int temp = a[i];
20 int j;
21 for(j=i-d;j>=0&&a[j]>temp;j=j-d){
22 a[j+d] = a[j];
23 }
24 a[j+d] = temp;
25 }
26 }
27 if(d == 1){
28 break;
29 }
30 }
31 System.out.println();
32 System.out.println("排序之后：");
33 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
34 System.out.print(a[i]+" ");
35 }
36 }
37
38 }
4、分析
我们知道一次插入排序是稳定的，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。
希尔排序的时间性能优于直接插入排序，原因如下：
（1）当文件初态基本有序时直接插入排序所需的比较和移动次数均较少。
（2）当n值较小时，n和n2的差别也较小，即直接插入排序的最好时间复杂度O(n)和最坏时间复杂度0(n2)差别不大。
（3）在希尔排序开始时增量较大，分组较多，每组的记录数目少，故各组内直接插入较快，后来增量di逐渐缩小，分组数逐渐减少，而各组的记录数目逐渐增多，但由于已经按di-1作为距离排过序，使文件较接近于有序状态，所以新的一趟排序过程也较快。
因此，希尔排序在效率上较直接插人排序有较大的改进。
希尔排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。
二、选择排序
•思想：每趟从待排序的记录序列中选择关键字最小的记录放置到已排序表的最前位置，直到全部排完。
•关键问题：在剩余的待排序记录序列中找到最小关键码记录。
•方法：
–直接选择排序
–堆排序
①简单的选择排序
1、基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 //不稳定
4 public class 简单的选择排序 {
5
6 public static void main(String[] args) {
7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};
8 System.out.println("排序之前：");
9 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
10 System.out.print(a[i]+" ");
11 }
12 //简单的选择排序
13 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
14 int min = a[i];
15 int n=i; //最小数的索引
16 for(int j=i+1;j<a.length;j++){
17 if(a[j]<min){ //找出最小的数
18 min = a[j];
19 n = j;
20 }
21 }
22 a[n] = a[i];
23 a[i] = min;
24
25 }
26 System.out.println();
27 System.out.println("排序之后：");
28 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
29 System.out.print(a[i]+" ");
30 }
31 }
32
33 }
4、分析
简单选择排序是不稳定的排序。
时间复杂度：T(n)=O(n2)。
②堆排序
1、基本思想：
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。
堆的定义下：具有n个元素的序列 （h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1） (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。
思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个 堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对 它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
2、实例
初始序列：46,79,56,38,40,84
建堆：
交换，从堆中踢出最大数
依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。
3、java实现
1 package com.sort;
2 //不稳定
3 import java.util.Arrays;
4
5 public class HeapSort {
6 public static void main(String[] args) {
7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64};
8 int arrayLength=a.length;
9 //循环建堆
10 for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
11 //建堆
12 buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);
13 //交换堆顶和最后一个元素
14 swap(a,0,arrayLength-1-i);
15 System.out.println(Arrays.toString(a));
16 }
17 }
18 //对data数组从0到lastIndex建大顶堆
19 public static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex){
20 //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
21 for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
22 //k保存正在判断的节点
23 int k=i;
24 //如果当前k节点的子节点存在
25 while(k*2+1<=lastIndex){
26 //k节点的左子节点的索引
27 int biggerIndex=2*k+1;
28 //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
29 if(biggerIndex<lastIndex){
30 //若果右子节点的值较大
31 if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
32 //biggerIndex总是记录较大子节点的索引
33 biggerIndex++;
34 }
35 }
36 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值
37 if(data[k]<data[biggerIndex]){
38 //交换他们
39 swap(data,k,biggerIndex);
40 //将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值
41 k=biggerIndex;
42 }else{
43 break;
44 }
45 }
46 }
47 }
48 //交换
49 private static void swap(int[] data, int i, int j) {
50 int tmp=data[i];
51 data[i]=data[j];
52 data[j]=tmp;
53 }
54 }
4、分析
堆排序也是一种不稳定的排序算法。
堆排序优于简单选择排序的原因：
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。
堆排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
三、交换排序
①冒泡排序
1、基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 //稳定
4 public class 冒泡排序 {
5 public static void main(String[] args) {
6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};
7 System.out.println("排序之前：");
8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
9 System.out.print(a[i]+" ");
10 }
11 //冒泡排序
12 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
13 for(int j = 0; j<a.length-i-1; j++){
14 //这里-i主要是每遍历一次都把最大的i个数沉到最底下去了，没有必要再替换了
15 if(a[j]>a[j+1]){
16 int temp = a[j];
17 a[j] = a[j+1];
18 a[j+1] = temp;
19 }
20 }
21 }
22 System.out.println();
23 System.out.println("排序之后：");
24 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
25 System.out.print(a[i]+" ");
26 }
27 }
28 }
4、分析
冒泡排序是一种稳定的排序方法。
•若文件初状为正序，则一趟起泡就可完成排序，排序码的比较次数为n-1，且没有记录移动，时间复杂度是O(n)
•若文件初态为逆序，则需要n-1趟起泡，每趟进行n-i次排序码的比较，且每次比较都移动三次，比较和移动次数均达到最大值∶O(n2)
•起泡排序平均时间复杂度为O(n2)
②快速排序
1、基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。
2、实例
3、java实现
package com.sort;
//不稳定public class 快速排序 {
public static void main(String[] args) {
int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};
System.out.println("排序之前：");
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
System.out.print(a[i]+" ");
}
//快速排序 quick(a);
System.out.println();
System.out.println("排序之后：");
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
System.out.print(a[i]+" ");
}
}
private static void quick(int[] a) {
if(a.length>0){
quickSort(a,0,a.length-1);
}
}
private static void quickSort(int[] a, int low, int high) {
if(low<high){ //如果不加这个判断递归会无法退出导致堆栈溢出异常
int middle = getMiddle(a,low,high);
quickSort(a, 0, middle-1);
quickSort(a, middle+1, high);
}
}
private static int getMiddle(int[] a, int low, int high) {
int temp = a[low];//基准元素
while(low<high){
//找到比基准元素小的元素位置
while(low<high && a[high]>=temp){
high--;
}
a[low] = a[high];
while(low<high && a[low]<=temp){
low++;
}
a[high] = a[low];
}
a[low] = temp;
return low;
}
}
4、分析
快速排序是不稳定的排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。
当n较大时使用快排比较好，当序列基本有序时用快排反而不好。
四、归并排序
1、基本思想:归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 //稳定
4 public class 归并排序 {
5 public static void main(String[] args) {
6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};
7 System.out.println("排序之前：");
8 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
9 System.out.print(a[i]+" ");
10 }
11 //归并排序
12 mergeSort(a,0,a.length-1);
13 System.out.println();
14 System.out.println("排序之后：");
15 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
16 System.out.print(a[i]+" ");
17 }
18 }
19
20 private static void mergeSort(int[] a, int left, int right) {
21 if(left<right){
22 int middle = (left+right)/2;
23 //对左边进行递归
24 mergeSort(a, left, middle);
25 //对右边进行递归
26 mergeSort(a, middle+1, right);
27 //合并
28 merge(a,left,middle,right);
29 }
30 }
31
32 private static void merge(int[] a, int left, int middle, int right) {
33 int[] tmpArr = new int[a.length];
34 int mid = middle+1; //右边的起始位置
35 int tmp = left;
36 int third = left;
37 while(left<=middle && mid<=right){
38 //从两个数组中选取较小的数放入中间数组
39 if(a[left]<=a[mid]){
40 tmpArr[third++] = a[left++];
41 }else{
42 tmpArr[third++] = a[mid++];
43 }
44 }
45 //将剩余的部分放入中间数组
46 while(left<=middle){
47 tmpArr[third++] = a[left++];
48 }
49 while(mid<=right){
50 tmpArr[third++] = a[mid++];
51 }
52 //将中间数组复制回原数组
53 while(tmp<=right){
54 a[tmp] = tmpArr[tmp++];
55 }
56 }
57 }
4、分析
归并排序是稳定的排序方法。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。
五、基数排序
1、基本思想：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort;
2
3 import java.util.ArrayList;
4 import java.util.List;
5 //稳定
6 public class 基数排序 {
7 public static void main(String[] args) {
8 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1};
9 System.out.println("排序之前：");
10 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
11 System.out.print(a[i]+" ");
12 }
13 //基数排序
14 sort(a);
15 System.out.println();
16 System.out.println("排序之后：");
17 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
18 System.out.print(a[i]+" ");
19 }
20 }
21
22 private static void sort(int[] array) {
23 //找到最大数，确定要排序几趟
24 int max = 0;
25 for (int i = 0; i < array.length; i++) {
26 if(max<array[i]){
27 max = array[i];
28 }
29 }
30 //判断位数
31 int times = 0;
32 while(max>0){
33 max = max/10;
34 times++;
35 }
36 //建立十个队列
37 List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
38 for (int i = 0; i < 10; i++) {
39 ArrayList queue1 = new ArrayList();
40 queue.add(queue1);
41 }
42 //进行times次分配和收集
43 for (int i = 0; i < times; i++) {
44 //分配
45 for (int j = 0; j < array.length; j++) {
46 int x = array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i);
47 ArrayList queue2 = queue.get(x);
48 queue2.add(array[j]);
49 queue.set(x,queue2);
50 }
51 //收集
52 int count = 0;
53 for (int j = 0; j < 10; j++) {
54 while(queue.get(j).size()>0){
55 ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(j);
56 array[count] = queue3.get(0);
57 queue3.remove(0);
58 count++;
59 }
60 }
61 }
62 }
63 }
4、分析
基数排序是稳定的排序算法。
基数排序的时间复杂度为O(d(n+r)),d为位数，r为基数。
总结：
一、稳定性:
稳定：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序
不稳定：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
二、平均时间复杂度
O(n^2):直接插入排序，简单选择排序，冒泡排序。
在数据规模较小时（9W内），直接插入排序，简单选择排序差不多。当数据较大时，冒泡排序算法的时间代价最高。性能为O(n^2)的算法基本上是相邻元素进行比较，基本上都是稳定的。
O(nlogn):快速排序，归并排序，希尔排序，堆排序。
其中，快排是最好的， 其次是归并和希尔，堆排序在数据量很大时效果明显。
三、排序算法的选择
1.数据规模较小
（1）待排序列基本序的情况下，可以选择直接插入排序；
（2）对稳定性不作要求宜用简单选择排序，对稳定性有要求宜用插入或冒泡
2.数据规模不是很大
（1）完全可以用内存空间，序列杂乱无序，对稳定性没有要求，快速排序，此时要付出log（N）的额外空间。
（2）序列本身可能有序，对稳定性有要求，空间允许下，宜用归并排序
3.数据规模很大
（1）对稳定性有求，则可考虑归并排序。
（2）对稳定性没要求，宜用堆排序
4.序列初始基本有序（正序），宜用直接插入，冒泡
八、PHP字符串排序：了解不同的排序算法和用法
背景
在PHP开发中，字符串排序是一个常见的需求。排序可以根据不同的标准将字符串按照升序或降序排列，以便更好地处理和展示数据。本文将介绍PHP中常用的字符串排序方法，帮助你理解不同的排序算法和用法。
常用的排序方法
PHP提供了多种排序函数，适用于不同的排序需求：
- sort()：按照升序对数组进行排序。排序后数组的键名会被重置。
- rsort()：按照降序对数组进行排序。
- asort()：按照值升序对关联数组进行排序。排序后数组的键名保留。
- arsort()：按照值降序对关联数组进行排序。
- ksort()：按照键名升序对关联数组进行排序。
- krsort()：按照键名降序对关联数组进行排序。
自定义排序规则
除了使用内置的排序函数，你还可以通过自定义排序规则来排序字符串。
PHP提供了usort()函数，它允许你自定义排序函数来对数组进行排序。你可以根据字符串的特定条件进行排序，如字符串长度、字母顺序等。
排序算法比较
排序算法的选择对性能和结果都有影响，下面是几种常见的排序算法：
- 冒泡排序：比较相邻元素，按照升序或降序交换位置，重复这个过程直到整个数组排序。
- 选择排序：每次选择最小（或最大）的元素放在已排序部分的末尾，直到整个数组排序。
- 插入排序：逐个将元素插入到已排序部分的正确位置，直到整个数组排序。
- 快速排序：选择一个基准元素，将小于基准的元素放在左边，大于基准的元素放在右边，再对左右两边的子数组进行递归排序。
- 归并排序：将数组分成两个子数组，对子数组进行递归排序，然后将两个已排序子数组合并。
注意事项
在进行字符串排序时，需要注意以下几点：
- 字符编码：确保排序的字符串使用相同的字符编码，以避免排序结果不准确。
- 性能考虑：一些排序算法在处理大型数组时可能会更高效。
- 排序稳定性：某些排序算法可以保持相同键值的元素的相对顺序不变，这在某些场景下是重要的。
总结
本文介绍了PHP中常用的字符串排序方法，包括内置的排序函数和自定义排序规则。我们还对比了几种常见的排序算法，帮助你选择合适的排序方法。请根据实际需求选择合适的排序方式，并根据注意事项避免潜在问题。
感谢您阅读本文，希望通过本文对PHP字符串排序有所了解，并能在实际开发中获得帮助。
九、Java 排序算法：常用排序算法详解及实例
1. 引言
排序算法是计算机科学中的经典问题之一。在Java程序开发中，我们经常遇到需要对数据进行排序的情况。本文将详细介绍Java中常用的排序算法，并提供相应的实例代码。
2. 冒泡排序
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。它的基本思想是将待排序的元素逐个地与相邻元素进行比较和交换，以便将大的元素逐渐"浮"到数组的右侧。通过多次遍历整个数组，最终得到有序序列。
3. 插入排序
插入排序是一种简单且高效的排序算法。它的基本思想是将待排序的元素逐个插入已经有序的部分，直到全部元素都被插入完毕。插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但在某些特殊情况下可以达到O(n)。
4. 选择排序
选择排序是一种简单但较低效的排序算法。它的基本思想是将待排序的元素中的最小值逐个放到序列的起始位置。通过多次遍历整个数组，每次都选择一个最小值，最终得到有序序列。
5. 快速排序
快速排序是一种高效的排序算法，它的基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分的元素小于另一部分的元素，然后对这两部分继续进行排序，最终得到有序序列。
6. 归并排序
归并排序是一种高效的排序算法。它的基本思想是将待排序序列分成若干个子序列，对每个子序列进行排序，然后再将排好序的子序列归并成最终的有序序列。
7. 堆排序
堆排序是一种高效的排序算法。它的基本思想是利用堆这种数据结构，通过不断调整堆的结构来实现排序。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。
8. 计数排序
计数排序是一种高效的线性时间复杂度排序算法。它的基本思想是先统计序列中每个元素的出现次数，然后根据次数重复输出元素，从而得到有序序列。
9. 桶排序
桶排序是一种高效的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素划分为若干个桶，然后对每个桶进行排序，最后依次将桶中的元素输出。桶排序适用于待排序元素服从均匀分布的场景。
10. 基数排序
基数排序是一种高效的排序算法。它的基本思想是将待排序的元素按照低位到高位的顺序依次进行排序，最终得到有序序列。基数排序适用于待排序元素的位数较小的场景。
11. 总结
本文详细介绍了Java中常用的排序算法，并提供了相应的实例代码。不同的排序算法适用于不同的场景，开发人员可以根据实际情况选择合适的算法。通过学习排序算法，我们可以更好地理解算法的设计思想和时间复杂度分析方法，提高我们在编码过程中的思维和技巧。
感谢您的阅读
感谢您看完本文，希望本文对您了解Java排序算法有所帮助。如果您有任何问题或建议，请随时联系我们。
十、php异或算法？
/**
* PHP字符串“异或”算法
* param array key
* @param Request $request
* @return mixed|string|void
*/
public function setSecretKey(Request $request){
$keyArr = $request->input('key');
if(!is_array($keyArr) || empty($keyArr))
return;
foreach ($keyArr as $v){
if(empty($v) || (strlen($v) != 32)){
return;
}
}
if(count($keyArr) == 1)
return $keyArr[0];
$arrLength = count($keyArr);
$initKey = "00000000000000000000000000000000";
$initKeyArr = str_split($initKey);
for($i = 0;$i < $arrLength;$i++){
$newKey = '';
for($j = 0;$j < strlen($keyArr[$i]);$j++){
$str = '';
$tmpArr = str_split($keyArr[$i]);
$tmpA = str_pad(base_convert($tmpArr[$j],16,2),4,0,STR_PAD_LEFT);
$tmpB = str_pad(base_convert($initKeyArr[$j],16,2),4,0,STR_PAD_LEFT);
for($k=0;$k<strlen($tmpA);$k++){
$str .=(intval($tmpA[$k]) ^ intval($tmpB[$k]));
}
$tmpOneKey = strtoupper(base_convert($str,2,16));
unset($str);
$newKey .= $tmpOneKey;
}
unset($initKeyArr);
$initKeyArr = str_split($newKey);
}
return join($initKeyArr);
}
热点信息
-
在Python中，要查看函数的用法，可以使用以下方法： 1. 使用内置函数help()：在Python交互式环境中，可以直接输入help(函数名)来获取函数的帮助文档。例如，...
-
一、java 连接数据库 在当今信息时代，Java 是一种广泛应用的编程语言，尤其在与数据库进行交互的过程中发挥着重要作用。无论是在企业级应用开发还是...
-
一、idea连接mysql数据库 php connect_error) { die("连接失败: " . $conn->connect_error);}echo "成功连接到MySQL数据库！";// 关闭连接$conn->close();?> 二、idea连接mysql数据库连...
-
要在Python中安装modbus-tk库，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保您已经安装了Python解释器。您可以从Python官方网站(https://www.python.org)下载和安装最新版本...