1,JS演示
这里演示的比较多,效果可能更好,只是这里博客无法即时运行,这是用WEB实现的演示,大家也可以参考一下。
地址:(请猛击这里)
2,图片演示:
说明:这是sunyzc博客上的一篇文章,在CSDN也出现过,当时没有保存地址,找不到,转载了一篇在这里,以备查阅。
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1 快速排序
介绍:
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)
算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来,且在大部分真实世界的数据,可以决定设计的选择,减少所需时间的二次方项之可能性。
步骤:
-
从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
-
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。
-
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。
排序效果:
详细过程:
2 归并排序
介绍:
归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)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)的一个非常典型的应用
步骤:
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申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
-
设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
-
比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
-
重复步骤3直到某一指针达到序列尾
-
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
排序效果:
详细过程:
3 堆排序
介绍:
堆积排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
步骤:
(比较复杂,自己上网查吧)
排序效果:
详细过程:
(暂无)
4 选择排序
介绍:
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小元素,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元素,然后放到排序序列末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
排序效果:
详细过程:
5 冒泡排序
介绍:
冒泡排序(Bubble Sort,台湾译为:泡沫排序或气泡排序)是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
步骤:
-
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
-
对每一对相邻元素作同样的工作,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。
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针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
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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。
排序效果:
详细过程:
6 插入排序
介绍:
插入排序(Insertion Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,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。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。
步骤:
-
从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序
-
取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描
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如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置
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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
-
将新元素插入到该位置中
-
重复步骤2
排序效果:
(暂无)
详细过程:
7 希尔排序
介绍:
希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种高速而稳定的改进版本。
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的:
-
插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时, 效率高, 即可以达到线性排序的效率
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但插入排序一般来说是低效的, 因为插入排序每次只能将数据移动一位
排序效果:
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