数据结构与算法的第二天 原创

春节不停更，此文正在参加「星光计划-春节更帖活动」

• 活动地址：[https://harmonyos.51cto.com/posts/9923]

前言

• 这是我在51CTO春节不停更，此文正在参加「星光计划-春节更帖活动」第三天的第三篇文章了，看到我之前写的文章的小伙伴应该也知道我计划在这次活动中，跟大家分享一下，我学习数据结构与算法的一些心得，可能分享的程度由于我自身能力，更加偏向于新手向，但是我希望大家有耐心看完的话，一定会有自己的感悟，话不多说，让我们开始吧:laughing::laughing::laughing:
• 由于本人能力有限，在过程中难免会出现错误，以及可能也有存在更好的代码，希望大家在评论区发现错误也能留言，大家一起来讨论这个问题:two_hearts:

最“爱”的排序

• 大家看到这个title的时候，脑子闪过的应该是什么排序呢？我想大家应该都有属于的答案。但是你会不会跟我一个第一个想到的是选择排序和插入排序。 其实原因也很简单，因为这是我们学习排序的时候，大家最先接触到的排序算法，以及可以说说我们最好理解的排序算法，我也个人认为它是很暴力的遍历算法。当然了，在这情况下，由于能量守恒定律，它的时间复杂度达到了不太好的0(n^2)，但是我们也会经常使用这二个排序是为什么呢？，下面我给出一个表格

  O(n)	O(nlogn)	O(n^2)
  1	趋近于0	1
  10	10	100
  100	200	10000
  1000	3000	1000000

  • 这里由于我的log底数取10，但是一般情况下我们实际中是以2为底数，此时logn会增大
  • 我们不难发现其实在n数据量小的时候，我们O(n^2),这个时间复杂度我们还是可以接受的，但是随着n的增大,这个增大过快了，举个例子，当我们做一个计算的时候，我们使用的是O(n)的时候需要一百天，但是O(n^2)就大概需要27年，这是我们没办法接受的

什么是选择排序？

• 第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。
• 其实就是每次都找一个max或者min作为基准，也就是我们只处理了一个数据，所以也是导致了它需要不断遍历的过程，但是它理解起来，更符合我们的认知，就好比（这里我以从max交换），我要从给一堆学生成绩排序，我以我手中拿到的一份试卷成绩为基准，然后去翻一遍所有的学生成绩，如果拿到学生的成绩大于了我手上的试卷成绩，那么我就更新一下我手上试卷的成绩，不然我就什么也不做
  • 其实这里我们是在以一个为基准，不断更新的基准的过程

代码实现

/**
 * @Author Piwriw.
 * @Date 2022/1/19 
 * @motto 你不能做我的诗，正如我不能做你的梦.
 */

/**
 * 选择排序
 */
public class SelectSort {
    private SelectSort() {
    }

    public static <E extends Comparable<E>> void sort(E[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j].compareTo(arr[minIndex]) < 0) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(arr, i, minIndex);
        }
    }

    private static <E> void  swap(E[] arr, int i, int j) {
        E t = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = t;
    }
}

什么是插入排序

• 插入排序是一种最简单的排序方法，它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而一个新的、记录数增1的有序表。在其实现过程使用双层循环，外层循环对除了第一个元素之外的所有元素，内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找，并进行移动
• 其实插入排序就是，正如其名字，把数据插入，相比于选择排序，我们的插入排序其实是在没有排序好的里面，排序，我们拍好的就不会再搜索，下面我同时也举一个例子，就是一排人抢位置坐，第一次的时候找谁坐第一个位置，注意我们其实主要在乎的是第一个位置，然后筛选完，这个时候第一个位置就已经确定好是谁坐，后面的第二次排序我们从第二个开始，这个时候，第一个座位和人是不再参加了(这里可能跟选择排序听起来有点差不多，但是确实是不同角度的，希望大家可以多多思考一下)
• 其实大家应该有人能发现，我们其实和选择排序最大的区别就是，如果我这个已经是有序的时候，我们这时候插入排序的算法是O(n),所以插入排序也是一个不稳定的排序，如果你还是分不清楚选择排序和插入排序，就可以从这里入手去再分析一次:grin:

代码实现

/**
 * @Author Piwriw.
 * @Date 2022/1/19
 * @motto 你不能做我的诗，正如我不能做你的梦.
 */
 
/**
 * 插入排序
 * 时间复杂度 最坏n*n,最快 n
 */
public class InsertionSort {
    private InsertionSort() {
    }

    public static <E extends Comparable<E>> void sort(E[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            for (int j = i; j > 0 && arr[j].compareTo(arr[j - 1]) < 0; j--) {
                swap(arr, j, j - 1);
            }
        }
    }

    public static <E extends Comparable<E>> void sort2(E[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            E temp = arr[i];
            int j;
            for (j = i; j > 0 && temp.compareTo(arr[j - 1]) < 0; j--) {
                arr[j] = arr[j - 1];
            }
            arr[j] = temp;
        }
    }

    private static <E> void swap(E[] arr, int i, int j) {
        E t = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = t;
    }

}

总结

• 今天我们就先讲解插入和选择排序，大家理解一下今天的内容，其实还是比较简单的:smirk:，对于大家当然是Easy，划一划水就能学会啦，今天我们所讲的是算法部分，明天我们讲的是数据结构，我们将会学习Stack栈和Queue队列，相对于今天的内容，明天对于没有接触过的同学是属于新的知识了。
• 今天的习题，也比较简单，我就给出一道洛谷上一道虚假的普及-难度P1104 生日;
• 这里是：春节不停更，此文正在参加「星光计划-春节更帖活动」,本人正在计划在这次活动中，跟大家分享一下，我学习数据结构与算法的心得，这是数据结构第二天的选择排序和插入排序:laughing::laughing::laughing: