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자바 정렬 알고리즘 예제

02 Aug 자바 정렬 알고리즘 예제

collections.sort()는 수정된 병합 정렬을 사용합니다. Arrays.sort()는 오브젝트 정렬을 위해 기본 및 병합 정렬에 대한 quicksort의 변형을 사용합니다. 네이티브 형식의 배열: 듀얼 피벗 퀵정렬, jdk 7 (무엇?)에 대한 몇 가지 작은 수정. “부분적으로 정렬된 배열에서 실행할 때 n log(n) 비교보다 훨씬 적은 수의 반복적인 병합 정렬을 요구하는 안정적이고 적응적이며 반복적인 병합 정렬이며, 임의의 배열에서 실행할 때 기존 병합 정렬과 비교할 수 있는 성능을 제공합니다. 모든 적절한 병합 정렬 팀정렬이 안정적이고 O (n log n) 시간 (최악의 경우)에서 실행됩니다. 최악의 경우 timsort에는 n/2 개체 참조를 위한 임시 저장 공간이 필요합니다. 가장 좋은 경우에는 일정한 공간만 있으면 됩니다. n 개체 참조에 대한 추가 공간이 항상 필요하고 거의 정렬된 목록에서만 n log n을 능가하는 현재 구현과 대조됩니다.” 힙정렬()은 전체 배열을 반복하는 for 루프로 인해 O(n)가 명확하기 때문에 힙정렬 O(nlog n)의 전체 복잡성이 됩니다. 버블 정렬은 원하는 순서가 아닌 경우 인접 요소를 교환하여 작동합니다. 이 프로세스는 배열의 시작 부분에서 모든 요소가 순서대로 정렬될 때까지 반복됩니다. 정렬된 하위 배열을 하나로 병합하려면 각 배열의 길이를 계산하고 임시 배열을 만들어 복사해야 하므로 기본 배열을 자유롭게 변경할 수 있습니다. 다음은 숫자 배열을 최소에서 가장 큰 숫자로 정렬하는 단계입니다. 모든 배열의 각 요소에 대해 이 작업을 수행해야 하므로 O(n^2)로 바인딩됩니다.

핵심 기능은 설명에 명시된 대로 작동합니다. 정렬하려는 하위 배열의 왼쪽 및 오른쪽 요소의 인덱스인 인덱스를 왼쪽과 오른쪽으로 전달합니다. 처음에는 구현에 따라 0과 array.length-1이어야 합니다. 모든 정렬 알고리즘은 정렬된 목록을 입력하는 목표를 공유하지만 각 알고리즘이 이 작업에 대해 수행하는 방식은 다를 수 있습니다. 모든 종류의 알고리즘으로 작업할 때는 실행 속도와 작동 되는 공간( 즉, 시간 복잡성 및 공간 복잡성)을 아는 것이 중요합니다. 위의 섹션에 표시된 것처럼 비교 기반 정렬 알고리즘은 Ω(nlog n)Omega(nlog n)Ω(nlogn)의 시간 복잡성을 가지며, 이는 알고리즘이 nlog nn log nnlogn보다 빠를 수 없다는 것을 의미합니다. 그러나 일반적으로 알고리즘의 실행 시간은 오메가가 아닌 큰 O의 관점에서 논의됩니다. 예를 들어 알고리즘에 O(nlog n)o(nlog n)O(nlogn)의 최악의 실행 시간이 있는 경우 알고리즘이 O(nlog n)O(nlog nlogn)보다 느리지 않으며 알고리즘에 O(n2)O(n^)의 평균 사례 실행 시간이 있는 경우 2)O(n2)는 평균적으로 O(n2)O(n^2)O(n2)보다 느리지 않습니다. 버전 7부터 Oracle의 Java 구현은 10개 이상의 개체 배열에 Timsort를 사용하고 해당 요소 수보다 작은 배열에 대해 삽입 정렬을 사용하고 있습니다. Arrays.sort() 및 Collections.sort()에 대해동일한 고려 사항이 적용됩니다. 이전 버전의 Java에서는 팀정렬 대신 병합 정렬이 사용되었습니다.

확장시 정렬된 하위 배열 내에서 새 요소를 적절한 위치에 배치합니다. 우리는 우리가 이동 할 필요가 없습니다 첫 번째 요소를 만날 때까지 오른쪽으로 모든 요소를 이동하여이 작업을 수행합니다. 배열이 정렬되었다고 가정하지만 정렬하는 동안 잘못 입증되면 (스왑이 발생하는 경우) 다른 반복을 진행합니다. while 루프는 우리가 교환하지 않고 전체 배열을 통과 할 때까지 계속 : 컴퓨터 과학에서, 힙 정렬 (J. W. J. 윌리엄스에 의해 발명 1964) 비교 기반 정렬 알고리즘입니다. 힙 정렬은 향상된 선택 정렬로 생각할 수 있습니다: 해당 알고리즘처럼 입력을 정렬된 영역과 정렬되지 않은 영역으로 나누고 가장 큰 요소를 추출하여 정렬된 영역으로 이동하여 정렬되지 않은 영역을 대화식으로 축소합니다. 개선사항은 최대값을 찾기 위해 선형 시간 검색이 아닌 힙 데이터 구조를 사용하는 것으로 구성됩니다.

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