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php实现的常见排序算法汇总,php排序算法

WBOY
WBOYオリジナル
2016-06-13 09:25:401009ブラウズ

php实现的常见排序算法汇总,php排序算法

本文汇总了常见的php排序算法,在进行算法设计的时候有不错的借鉴价值。现分享给大家供参考之用。具体如下:

一、插入排序

用文字简单的描述,比如说$arr = array(4,2,4,6,3,6,1,7,9); 这样的一组数字进行顺序排序:
那么,首先,拿数组的第二个元素和第一元素比较,假如第一个元素大于第二元素,那么就让两者位置互换,接下来,拿数组的第三个元素,分别和第二个,第一个元素比较,假如第三个元素小,那么就互换。依次类推。这就是插入排序,它的时间频度是:1+2+...+(n-1)=(n^2)/2。则它的时间复杂度为O(n^2).

php实现代码如下:

<&#63;php
function insertSort($arr){
   $count = count($arr);
   if($count<2){
  return $arr; 
   }
   for($i=1;$i<$count;$i++){
   $tmp = $arr[$i];
   $j=$i-1;
   while(j>=0&&$arr[$j]<$arr[$i]){
  $arr[$i] = $arr[$j];           
  $arr[$j] = $tmp;
  $j--;
   }
    }
    return $arr; 
 }
&#63;>

二、选择排序

选择排序用语言描述的话,可以这样,如:$arr = array(4,3,5,2,1);

首先,拿第一个和后面所有的比,找出最小的那个数字,然后和第一个数组互换(当然,如果是第一个最小,那么就不用互换了),接着循环,即:拿第二个和后面的比较,找出最小的数字,然后和第二个数字互换,依次类推,也就是说每次都是找出剩余最小的值。 可得到:第一次,时间频度 是n, (第一个和后面的n-1个比较,找到最小的,再看是不是第一个,不是第一个的话进行互换) 在往后,依次是 减一 。 它的时间复杂度,也是O(n^2);

php实现代码如下:

<&#63;php
function selectSort($arr){

   $count = count($arr);
   if($count<2){
  return $arr; 
   }
   for($i=0;$i<$count;$i++){
   $min=$i;
   for(j=$i+1;$j<$count;$j++){
  if($arr[$min]>$arr[$j]){
    $min = $j; //找到最小的那个元素的下标
  }
   }
   if($min!=$i){//如果下标不是$i 则互换。
   $tmp= $arr[$i];           
    $arr[$i] = $arr[$min];
    $arr[$min] = $tmp;
    }
    }
    return $arr; 
 }
&#63;>

三、冒泡排序  
    
冒泡排序其实上是和选择排序相比,并无明显差别。都是找到最小的,放到最左端。依次循环解决问题。差别在于冒泡排序的交换位置的次数较多,而选择排序则是找到最小的元素的下标,然后直接和最左端的交换位置。


php实现代码如下:

<&#63;php
function selectSort($arr){

   $count = count($arr);
   if($count<2){
  return $arr; 
   }
   for($i=0;$i<$count;$i++){
   for(j=$i+1;$j<$count;$j++){
  if($arr[$i]>$arr[$j]){
    $tmp= $arr[$i];           
    $arr[$i] = $arr[$i];
    $arr[$i] = $tmp;
  }
   }
    }
    return $arr; 
 }
&#63;>

四、快速排序

快速排序,用语言来形容的话,从数组中选择一个值$a,然后和其余元素进行比较,比$a大的放到数组right中,反之,放到数组left中。然后将left right 分别进行递归调用,即:再细分left right ,最后进行数组的合并。

php实现快速排序:

<&#63;php
function mySort($arr){

   $count = count($arr);
   if($count<2){
  return $arr; 
   }
   $key = $arr[0];//选择第一个元素作为比较元素,可选其他
    $left = array();       
    $right = array();
    for($i=1;$i<$count;$i++){
   if($key>=$arr[$i]){
  $left[] = $arr[$i]; 
   }else{
  $right[] = $arr[$i];
    }
    }
    $left = mySort($left);
    $right = mySort($right);
    $result = array_merge($left,$right);
    return $result; 
 }
&#63;>

五、归并排序

其实归并排序是一种拆分,合并的思想。和快速排序思想有共通之处,左边一堆,右边一堆,然后进行合并。通过递归实现排序。 区别之处呢?  他们的区别也是思想上本质的区别,快速排序的拆分,是选择了特定的值进行大小比较,从而分为left 和 right 。也就是小的一堆放入left,大的一堆放入right。而后,小的left 再细分为left1  right1。。。。通过进行类似的递归完成排序。也就是说,一直细分下去,递归最末尾的left1就是最小值。

而归并排序,是从几何上的左右切分,一直递归切分成2或者1的最小粒度的数组,然后才开始进行比较大小,然后合并。此处的比较大小是:儿子left的元素 和儿子的right元素 进行比较,而后进行排序合并成为父亲left或者right。在此,直到拿到各自排序合并完成最后两个数组:最起初的left 和right,也仅仅直到他们各自的顺序,并不能确认整个数组的顺序,还是需要通过最终的left right 比较后合并才能完成真正意义上的排序。

<&#63;php
function gbSort($arr){
    if(count($arr)<=1){return $arr;}
    $min = floor(count($arr)/2);//取中间数字进行拆分
    $left = array_slice($arr,0,$min);
    $right = array_slice($arr,$min);
    $left = gbSort($left); //递归
    $right = gbSort($right);
    return get_merge($left,$right);//调用排序合并函数进行合并
}
function get_merge($left,$right){
    while(count($left) && count($right)){
        $m[] = $left[0]>$right[0] &#63; array_shift($right) : array_shift($left);
        //进行比较,小的移除,并且放入到数组$m中。
    }
    return arr_merge($m,$left,$right);//进行合并(由于不知道left right 哪个会为空,所以进行统一合并)
}

&#63;>

六、堆排序

本例中fixDown函数实现对某一个节点的向下调整,这里默认的是起始节点为1,方便计算父子节点关系

注:

起始节点为1的父子关系: 父节点k, 子节点为2K、2k+1     子节点j, 父节点为 floor(j/2)  floor为向下取整
起始节点为0的父子关系: 父节点k, 子节点为2K+1, 2k+2   子节点j, 父节点为 floor((j-1)/2)

参数$k为调整点位置, $lenth为数组长度,也就是从1起始到最后一个节点的坐标.

<&#63;php
function fixDown(&$arr, $k, $lenth)
{
  while(2*$k<=$lenth) { //只要当前节点有子节点, 就需要继续该循环
    $j = $k*2;
    if ($j<$lenth && $arr[$j]<$arr[$j+1]) $j++;  // 只要子节点有右节点,且右节点比左节点大,那么切换到右节点操作。
    if ($arr[$j] < $arr[$k]) break; // 如果子节点都没有父节点大, 那么调整结束。
    exch($arr[$j], $arr[$k]);
     $k = $j;
  }
}

function exch(&$a, &$b) {
  $tmp = $a; $a = $b; $b = $tmp;
}

function headSort(&$arr)
{
  $len = count($arr);
  array_unshift($arr, NULL);
  for($i=$len/2;$i>=1;$i--) {
    fixDown($arr, $i, $len);
  }
  while($len>1) {
    exch($arr[1], $arr[$len]);
    fixDown($arr, 1, --$len);
  }
  array_shift($arr);
}
$arr = array(4,6,4,9,2,3);
headSort($arr);
&#63;>

希望本文所述排序算法实例对大家的php程序设计有所帮助。

用Java实现几种常见的排序算法

  用Java语言实现的各种排序,包括插入排序、冒泡排序、选择排序、Shell排序、快速排序、归并排序、堆排序、SortUtil等。
插入排序:package org.rut.util.algorithm.support;
import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0*/public class InsertSort implements SortUtil.Sort{
/* (non-Javadoc)
* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {int temp;for(int i=1;ifor(int j=i;(j0)&&(data[j]SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}冒泡排序:package org.rut.util.algorithm.support;
import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/*** @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0*/public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{
/* (non-Javadoc)
* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[] data) {int temp;for(int i=0;ifor(int j=data.length-1;ji;j--){
 

常用的排序算法都有什?

排序算法 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。
分类
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为:
计算的复杂度(最差、平均、和最好表现),依据串列(list)的大小(n)。一般而言,好的表现是O。(n log n),且坏的行为是Ω(n2)。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。
记忆体使用量(以及其他电脑资源的使用)
稳定度:稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的串列中R出现在S之前,在排序过的串列中R也将会是在S之前。
一般的方法:插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序(bubble sort)和快速排序(quicksort)。选择排序包含shaker排序和堆排序(heapsort)。
当相等的元素是无法分辨的,比如像是整数,稳定度并不是一个问题。然而,假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在这个状况下,有可能产生两种不同的结果,一个是依照相等的键值维持相对的次序,而另外一个则没有:
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较,就会被决定使用在原先资料次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
排列算法列表
在这个表格中,n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的
冒泡排序(bubble sort) — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 (insertion sort)— O(n2)
桶排序 (bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 (merge sort)— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 (Binary tree sort) — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 (radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 (selection sort)— O(n2)
希尔排序 (shell sort)— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 (heapsort)— O(n log n)
......余下全文>>
 

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