一、冒泡排序法
冒泡排序法
原始数据：3 2 7 6 8
第1次循环：（最大的跑到最右边）
2 3 7 6 8（3和2比较，2<3 所以2和3交换位置）
2 3 7 6 8（3和7比较，3<7 所以不需要交换位置）
2 3 6 7 8（6和7比较，6<7 所以6和7交换位置）
2 3 6 7 8（7和8比较，7<8 所以不需要交换位置）
经过第1次循环，此时剩下参与比较的数据：2 3 6 7
第2次循环：
2 3 6 7（2和3比较，2<3，所以不需要交换位置）
2 3 6 7（3和6比较，3<6，所以不需要交换位置）
2 3 6 7 (6和7比较，6<7，所以不需要交换位置）
经过第2次循环，此时剩下参与比较的数据是：2 3 6
第3次循环：
2 3 6（2和3比较，2<3，所以不需要交换位置）
2 3 6（3和6比较，3<6，所以不需要交换位置）
经过第3次循环，此时剩下参与比较的数据是：2 3
第4次循环
2 3（2和3比较，2<3，所以不需要交换位置）
public class BubbleSort{
public static void main(String\[\] args){
//这是int类型的数组对象
int[] arr = {3,2,6,7,8};
//经过冒泡排序算法对以上数组中元素进行排序
//冒泡排序算法的核心是什么？
//7条数据，循环6次。以下的代码可以循环6次（冒泡排序法采用外层循环）
int count = 0;
for(int i=arr.length-1;i>0;i--){
//不管是否需要交换，总之是要比较一次的
count++;
//9 8 10 7 6 0 11
for(int j=0;j<i；j++){
if(arr\[i\]>arr\[j+1\]){
//交换位置
//arr[j]和arr[j+1]交换
int temp;
temp = arr\[j\];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
}
System.out.println("比较次数:”+count);
//输出结果
for(int i=0;i<arr.length;i++){
System.out.println(arr\[i\]);
}
}
}
二、选择排序法
选择排序法比冒泡排序法的效率高
高在交换位置上
选择排序的交换位置是有意义的
每一次从这“堆”参与比较的数据当中“找出最小值”
拿这个最小值和“参与比较的这堆最前面的元素”交换位置
循环一次，然后找出参加比较的这堆数据中最小的。拿这个最小的值和
最前面的数据交换位置。
参与比较的数据：3 1 6 2 5
第1次循环之后的结果是： 1 3 6 2 5
下次参与比较的数据：3 6 2 5
第2次循环之后的结果是：2 6 3 5
下次参与比较的数据是：6 3 5
第3次循环之后的结果是：3 6 5
下次参与比较的数据是： 6 5
第4次循环之后的结果是： 5 6
注意：5条数据，循环4次
冒泡排序和选择排序实际上比较的次数没变
交换位置的次数减少了
3 2 6 1 5
假设：
第1个3是最小的
3和2比较，发现2更小，所以此时最小的是2
继续拿着2往下比对，2和6比较，2仍然是最小的
继续拿着2往下比对，2和1比对，发现1更小，所以此时最小的是1
继续拿着1往下比对，1和5比对，发现1还是小的，所以1就是最小的
拿着1和最左边的3交换位置
2 6 3 5
假设：
第1个2是最小的
……
6 3 5
假设6是最小的，6和3比对，发现3更小，所以此时最小的是3
……
public class SelectSort{
public static void main(String[] args){
int[] arr = {3,1,6,2,5};
int count = 0;
//选择排序
//5个数据循环4次（外层循环4次）
for(int i=0;i<arr.length-1;i++){
//i的值是0 1 2 3
//i正好是“参加比较的这堆数据中”最左边那个元素的下标
//i是一个参与比较的这堆数据中的起点下标
//假设起点i下标位置上的元素是最小的
int min = I;
for(int j=i+1;j<arr.length;j++){
count++;
if(arr[j]<arr[min]){
min = j; //最小值的元素下标是j
}
}
//当i和min相等时，表示最初猜测是对的
//当i和min不相等时，表示最初猜测是错的，有比这个元素更小的元素
//需要拿着这个更小的元素和最左边的元素交换位置
if(min!=i){
//表示存在更小的数据
//arr[min]最小的数据
//arr[i]最前面的数据
int temp;
temp = arr[min];
arr[min] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
System.out.println("比较次数"+count);
//排序之后遍历
for(int i=0;i<arr.length;i++){
System.out.println(arr[i]);
}
}
}
三、二分法查找
数组的元素查找
数组元素查找两种方式：
第一种方式：一个一个挨着找，直到找到为止
第二种方式：二分法查找（算法），这个效率较高
public class ArraySearch{
public static void main(String[] args){
//这个例子演示第一种方式
int[] arr = {4,5,6,87,8};
//需求：找出87的下标。一个一个挨着找
for(int i=0;i<arr.length;i++){
if(arr[i]==87){
System.out.println("87元素的下标是："+i);
return;
}
}
//程序执行到此处，表示没有87
System.out.println("87不存在该元素！");
//最好以上的程序封装到一个方法，思考：传什么参数？返回什么值？
//传什么：第一个参数是数组，第二个参数是被查找的元素
//返回值：返回被查找的这个元素的下标，如果找不到返回-1
int index = arraySearch(arr,87);
System.out.println(index == -1?"该元素不存在1":"该元素下标是："+index):
}
//从数组中检索某个元素的下标（返回的是第一个元素的下标）
//arr 被检索的数组
//ele 被检索的元素
//大于等于0的数表示元素的下标，-1表示该元素不存在
public static void arraySearch(int[] arr,int ele){
for(int i=0;i<arr.length;i++){
if(ele == arr[i]){
return i;
}
}
return -1;
}
}
关于查找算法中的：二分法查找
10（下标0）11 12 13 14 15 16 17 18 19 20（下标10） arr数组
通过二分法查找，找出18这个元素的下标：
（0+10）/2–>中间元素的下标：5
拿着中间这个元素和目标要查找的元素进行对比：
中间元素是：arr[5]–>15
15<18(被查找的元素）
被查找的元素18在目前中间元素15的右边
再重新计算一个中间元素的下标：
开始下标是：5+1
结束下标是：10
（6+10）/2–>8
8下标对应的元素arr[8]是18
找到的中间元素正好和被查找的元素18相等，表示找到了：下标为8
二分法查找的终止条件：一直折半，直到中间的那个元素恰好是被查找的元素
二分法查找算法是基于排序的基础之上。（没有排序的数据是无法查找的）
publc class ArrayUtil{
public static void main(String\[\] args){
int[] arr = {100,200,230,235,600,1000,2000,9999);
//找出arr这个数据中200所在的下标
//调用方法
int index = binarySearch(arr,200);
System.out.println(index==-1?"该元素不存在!":"该元素下标”+index);
}
// dest 目标元素
//-1表示该元素不存在，其他表示返回该元素的下标
public static void binarySearch(int[] arr,int dest){
//开始下标
int begin = 0;
//结束下标
int end = arr.length-1;
//开始元素的下标只要在结束元素下标的左边，就有机会继续循环
while(begin<=end){
//中间元素下标
int mid = (begin+end)/2;
if(arr[mid]==dest){
return mid;
}else if(arr[mid]<dest){
//目标在“中间”的右边
//开始元素下标需要发生变化（开始元素的下标需要重新赋值）
begin = mid +1; //一直加
}else{
//arr[mid]>dest
//目标在“中间”的左边
//修改结束元素的下标
end = mid -1; //一直减
}
}
return -1;
}
二分法查找原理
10（下标是0） 23 56 89 100 111 222 235 500 600（下标9）arr数组
目标：找出600的下标
（0+9）/2–>4(中间元素的下标）
arr[4]这个元素就是中间元素：arr[4]是100
100<600
说明被查找的元素在100的右边
那么此时开始下标变成：4+1
（5+9）/2–>7（中间元素的下标）
arr[7]对应的值是：235
235<600
说明被查找的元素在235的右边
开始下标有进行了转变：7+1
(8+9）/2–>8
arr[8]–>500
500<600
开始元素的下标又发生了变化：8+1
(9+9)/2–>9
arr[9]是600，正好和600相等，此时找到了