子兮子兮

Java 实现面试常考的算法

总结了几个平时面试问得一些算法题, 都是非常非常基础的问题.

查找算法

典型的二分查找
对于二分查找算法要求, 查找前的数据必须是已经排好序的, 然后得到数组的开始位置 start 和结束位置 end, 取中间位置 mid 的数据 a[mid]跟待查找数据 key 进行比较, 若 a[mid] > key, 则取 end = mid – 1; 若 a[mid] < key, 则取 start = mid + 1; 若 a[mid] = key 则直接返回当前 mid 为查找到的位置. 依次遍历直到找到数据或者最终没有该条数据. 啰嗦这么多, 上代码!!!

//已经排好序的数组
public static int binarySearch(int[] nums, int key) {
    int start = 0;
    int end = nums.length - 1;
    int mid = -1;
    while (start <= end) {
        mid = (start + end) / 2;
        if (nums[mid] == key) {
            return mid;//已经查到返回！
        } else if (nums[mid] > key) {
            end = mid - 1;
        } else if (nums[mid] < key) {
            start = mid + 1;
        }
    }
    return -1;
}

排序算法

排序算法可以说是老生常谈的问题, 下面的代码思路是根据 严蔚敏的《数据结构》而来.
务必注意: 以下所有的排序算法都是从 1 开始, 而不是从 0 开始, 有的排序算法会把 0 位置当作监视哨
今天就介绍一下几种常见的排序算法:

排序之前先写一个交换方法后面会用到

  //交换
  private static void swap(int[] a, int i, int j) {
      a[i] ^= a[j];
      a[j] ^= a[i];
      a[i] ^= a[j];
  }

插入排序

插入排序的基本思想是，经过 i-1 遍处理后,L[1..i-1]己排好序。第 i 遍处理仅将 L[i]插入 L[1..i-1]的适当位置，使得 L[1..i] 又是排好序的序列。要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。首先比较 L[i]和 L[i-1]，如果 L[i-1]≤ L[i]，则 L[1..i]已排好序，第 i 遍处理就结束了；否则交换 L[i]与 L[i-1]的位置，继续比较 L[i-1]和 L[i-2]，直到找到某一个位置 j(1≤j≤i-1)，使得 L[j] ≤L[j+1]时为止。图 1 演示了对 4 个元素进行插入排序的过程，共需要(a),(b),(c)三次插入

稳定，时间复杂度 O(n^2)

//插入排序
public static void insertSort(int[] a) {//a0为监视哨位置,不作为数据存储
    int len = a.length;
    for (int i = 2; i < len; i++) {
        if (a[i - 1] > a[i]) {
            a[0] = a[i];
            a[i] = a[i - 1];
            int j = 0;
            for (j = i - 2; a[j] > a[0]; j--) {
                a[j + 1] = a[j];
            }
            a[j + 1] = a[0];
        }
    }
}

选择排序

选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行 n-1 遍的处理，第 i 遍处理是将 L[i..n]中最小者与 L[i]交换位置。这样，经过 i 遍处理之后，前 i 个记录的位置已经是正确的了。

不稳定, 时间复杂度 O(n^2)

//选择排序
 public static void selectSort(int[] a) {
     for (int i = 1; i < a.length; i++) {
         int j = selectMinKey(a, i); //从i开始a.length中找到最小的位置
         if (i != j) {
             swap(a, i, j);
         }
     }
 }

 // 查找从i开始到a.length中最小的位置
 private static int selectMinKey(int[] a, int i) {
     int key = i;
     for (int j = i + 1; j < a.length; j++) {
         if (a[j] < a[key]) {
             key = j;
         }
     }
     return key;
 }

冒泡排序

冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。一般地，第 i 遍处理时，不必检查第 i 高位置以上的元素，因为经过前面 i-1 遍的处理，它们已正确地排好序。

稳定，时间复杂度 O(n^2)

 //冒泡排序
 public static void bubbleSort(int[] a) {
     int len = a.length;
     for (int i = 1; i < len - 1; i++) {
         for (int j = i; j < len - i; j++) {
             if (a[j + 1] < a[j]) {
                 swap(a, j + 1, j);
             }
         }
     }
 }

快速排序

不稳定，时间复杂度 最理想 O(nlogn) 最差时间 O(n^2)

快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后，使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中，一次扫描只能确保最大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只减少 1。快速排序通过一趟扫描，就能确保某个数（以它为基准点吧）的左边各数都比它小，右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。

  //快速排序
  public static void quickSort(int[] a, int low, int high) {
      //递归快速排序
      int pivotLoc = 0;//中心点
      if (low < high) {
          pivotLoc = partitionLoc(a, low, high);
          quickSort(a, low, pivotLoc-1);
          quickSort(a, pivotLoc+1, high);
      }
  }

  //获取到a的下标 low ~ high 中, a[low]的应该放的位置, 即左边的数 < a[low] 右边的数 > a[low]
  private static int partitionLoc(int[] a, int low, int high) {
      a[0] = a[low];
      while (low < high) {
          while (low < high && a[high] >= a[0]) {
              high--;
          }
          a[low] = a[high];
          while (low < high && a[low] <= a[0]) {
              low++;
          }
          a[high] = a[low];
      }
      a[low] = a[0];
      return low;
  }

Note: 在这里就属快速排序稍微有些复杂, 但是这也是常考一个算法, 仔细看代码中的注释应该能明白, 一起加油.
原文地址：http://www.jianshu.com//p/3539c3b70646