「java内存排序」java数据类型内存空间大小排序
今天给各位分享java内存排序的知识，其中也会对java数据类型内存空间大小排序进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、JAVA中有哪几种常用的排序方法
- 2、Java算法设计：迭代器实现排序（求各位大佬各抒己见）
- 3、在java中如何给数据进行大小排序
- 4、求高手帮写一个JAVA顺序排列的例子
- 5、java快速排序简单代码
- 6、java 怎么将List里面数据排序？
JAVA中有哪几种常用的排序方法
1、冒泡排序
冒泡排序是一个比较简单的排序方法。在待排序的数列基本有序的情况下排序速度较快。若要排序的数有n个，则需要n-1轮排序，第j轮排序中，从第一个数开始，相邻两数比较，若不符合所要求的顺序，则交换两者的位置；直到第n+1-j个数为止，第一个数与第二个数比较，第二个数与第三个数比较，......，第n-j个与第n+1-j个比较，共比较n-1次。此时第n+1-j个位置上的数已经按要求排好，所以不参加以后的比较和交换操作。例如：第一轮排序：第一个数与第二个数进行比较，若不符合要求的顺序，则交换两者的位置，否则继续进行二个数与第三个数比较......。直到完成第n-1个数与第n个数的比较。此时第n个位置上的数已经按要求排好，它不参与以后的比较和交换操作；第二轮排序：第一个数与第二个数进行比较，......直到完成第n-2个数与第n-1个数的比较；......第n-1轮排序：第一个数与第二个数进行比较，若符合所要求的顺序，则结束冒泡法排序；若不符合要求的顺序，则交换两者的位置，然后结束冒泡法排序。
共n-1轮排序处理，第j轮进行n-j次比较和至多n-j次交换。
从以上排序过程可以看出，较大的数像气泡一样向上冒，而较小的数往下沉，故称冒泡法。
2、选择排序
选择法的原理是先将第一个数与后面的每一个数依次比较,不断将将小的赋给第一个数,从而找出最小的,然后第二个数与后面的每一个数依次比较,从而找出第二小的,然后第三个数与后面的
3、插入排序
插入排序的原理是对数组中的第i个元素，认为它前面的i-1个已经排序好，然后将它插入到前面的i-1个元素中。插入排序对少量元素的排序较为有效.
4、快速排序
快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一次排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此大道整个数据变成有序序列。
Java算法设计：迭代器实现排序（求各位大佬各抒己见）
public static void bubbleSort(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length 2) {
return;
}
for (int e = arr.length - 1; e 0; e--) {
for (int i = 0; i e; i++) {
if (arr[i] arr[i + 1]) {
swap(arr, i, i + 1);
}
}
}
}
在java中如何给数据进行大小排序
java中对数据进行大小排序可以使用冒泡排序算法来实现。具体事例代码如下：
public class Demo{
public static void main(String[] args) {
int a[] = new int[]{34,23,43,5,56,76};
int temp = 0;//定义一个变量来供两个数的转换
for(int i=0;ia.length-1;i++){
for(int j=i+1;ja.length;j++){
if(a[i] a[j]){
temp = a[j];
a[j] = a[i];
a[i] = temp;
}
}
}
for(int i=0;ia.length;i++){
System.out.print(a[i]+" ");//从小到大排序
}
}
}
接下来介绍下什么是冒泡排序：冒泡排序是一种简单的排序算法，冒泡排序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。
求高手帮写一个JAVA顺序排列的例子
public static void main(String arg[]){
TreeMap demo = new TreeMap();
demo.put("1",null);
demo.put("8",null);
demo.put("5",null);
demo.put("2",null);
demo.put("4",null);
demo.put("9",null);
demo.put("7",null);
Iterator it= demo.keySet().iterator();
while(it.hasNext()){
System.out.println(it.next());
}
it.remove();
demo.clear();
}
//用连性表的 形式 这样可以做到释放内存 同时高速排序数量小的情况 用楼上的 数量多 用这种 高速高效
java快速排序简单代码
.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法：
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。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。
1. 算法步骤
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；
2. 动图演示
代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {
var len = arr. length ,
partitionIndex ,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;
if ( left
java 怎么将List里面数据排序？
学生实体类，包含姓名和年龄属性，
比较时先按姓名升序排序，如果姓名相同则按年龄升序排序。
第一种：实体类自己实现比较
（实现comparable接口：public interface ComparableT ，里面就一个方法声明：public int compareTo(T o); ）
然后利用List类的sort(Comparator? super E c)方法或java.util.Collections工具类的sort(ListT list) （其实里面就一句：list.sort(null); ）进行排序：
结果：
第二种：借助比较器进行排序。
示例代码：
比较器java.util.Comparator类是一个接口（public interface ComparatorT )，包含int compare(T o1, T o2);等方法：
我们的比较器要实现该接口并实现compare方法：
比较的时候可以利用List的sort(Comparator? super E c)方法（或者java.util.Collections工具类的sort(ListT list, Comparator? super T c)方法）进行排序。
结果跟第一种方法一样：
关于java内存排序和java数据类型内存空间大小排序的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。