博客
关于我
php 常用常见算法 (冒泡,选择,插入 ...TBD)
阅读量:398 次
发布时间:2019-03-05

本文共 885 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

选择排序与冒泡排序的比较

选择排序是一种简单有效的排序算法,基于以下基本思想:每一趟从待排序的数据元素中选择一个最值(最小值或最大值),并将其作为当前趟的第一个元素。通过重复这一过程,直到所有元素按序排列完成。

选择排序的基本实现步骤如下:

  • 外层循环确定每一趟的轮数
  • 内层循环从当前位置开始,寻找最小的元素
  • 交换当前位置和最小元素的位置
  • 重复上述过程直到所有元素排序完毕
  • 改进后的选择排序虽然基本思想与传统选择排序一致,但在实现细节上进行了优化。具体来说,改进后的算法在每一趟中不再简单地从右到左进行交换,而是通过一次遍历找出最小的元素,然后将其交换到当前位置。这种优化减少了不必要的比较和交换操作,使得算法效率更高。

    冒泡排序是一种简单直观的排序算法,其基本思想是:通过一系列的交换操作,将较大的元素逐步“冒”到数组的末尾。具体步骤如下:

  • 冒泡排序需要n-1次循环来完成排序
  • 每一轮循环中,从第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素
  • 如果当前元素大于下一个元素,则进行交换
  • 在一轮循环中,如果没有发生交换,则数组已经是有序的,排序可以结束
  • 插入排序是一种稳定性的排序算法,其基本思想是:通过不断地将元素插入已排序的数组中,直到所有元素排序完成。具体实现步骤如下:

  • 从第二个元素开始依次取出
  • 对于每个取出的元素,寻找它在已排序数组中的合适位置
  • 将它插入到合适的位置,调整后面的元素位置
  • 重复上述步骤直到所有元素排序完成
  • 插入排序的优点在于其简单易懂和较高的效率,尤其在处理小规模数据时表现尤为突出。它的缺点是当数据规模较大时,效率会显著下降。

    选择排序与冒泡排序的主要区别在于,选择排序每次只交换一次最小的元素,而冒泡排序则通过一系列的交换操作将较大的元素逐步移动到正确位置。两者都属于简单排序算法,适用于数据规模较小的情况。

    插入排序与这两种算法相比,尽管其逻辑简单,但在实际应用中需要更多的比较操作,这使得其时间复杂度略高于选择排序和冒泡排序。

    通过对比这几种排序算法,可以更好地理解它们的工作原理和适用场景。在实际应用中,选择合适的排序算法对于提高程序效率至关重要。

    转载地址:http://bjuzz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OAuth2.0_授权服务配置_客户端详情配置_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记142
    查看>>
    OAuth2.0_授权服务配置_密码模式及其他模式_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记145
    查看>>
    OAuth2.0_授权服务配置_资源服务测试_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记146
    查看>>
    OAuth2.0_环境介绍_授权服务和资源服务_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记138
    查看>>
    OAuth2.0_环境搭建_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记139
    查看>>
    oauth2.0协议介绍,核心概念和角色,工作流程,概念和用途
    查看>>
    OAuth2授权码模式详细流程(一)——站在OAuth2设计者的角度来理解code
    查看>>
    oauth2登录认证之SpringSecurity源码分析
    查看>>
    OAuth2:项目演示-模拟微信授权登录京东
    查看>>
    OA系统多少钱?OA办公系统中的价格选型
    查看>>
    OA系统选型:选择好的工作流引擎
    查看>>
    OA让企业业务流程管理科学有“据”
    查看>>
    OA项目之会议通知(查询&是否参会&反馈详情)
    查看>>
    OA项目之我的会议(会议排座&送审)
    查看>>
    OA项目之我的会议(查询)
    查看>>
    OA项目之我的审批(会议查询&会议签字)
    查看>>
    OA项目之项目简介&会议发布
    查看>>
    Object c将一个double值转换为时间格式
    查看>>
    object detection之Win10配置
    查看>>
    object detection训练自己数据
    查看>>