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ios Swift 算法

// Playground - noun: a place where people can playimport Cocoavar nums = Int[]()for _ in 1...50{    nums.append(random())}nums////冒泡排序/*var count = 0;for(var i = 0 ; i < nums.count-1; i++){    for(var j = 0; j < nums.count-i-1;j++){        count++;        if(nums[j] > nums [j+1]){            let temp = nums[j];            nums[j] = nums[j+1];            nums[j+1] = temp;        }    }}count*/////冒泡排序 优化版/*var count = 0;var flag = true;for (var i = 0; i < nums.count - 1 && flag ; i++) {//外层训话    flag = false;    for (var j = 0; j < nums.count - i - 1; j++) {//内层循环        count++;        if (nums[j] > nums[j + 1]) {//比较大小,大的放后面,小的放前面            var temp = nums[j];            nums[j] = nums[j + 1];            nums[j + 1] = temp;            flag = true;        }    }}count*//////选择排序/*for(var i = 0; i < nums.count; i++){//外层扫面控制    var min = i;//用来记录值最小的下标,默认假设第数组第一个元素为最小。    for(var j = i; j < nums.count ; j++){             if(nums[j] < nums[min]){//找出min下标中元素还小的值的下标            min = j;//保持min始终为最小元素的小标        }    }    if i != min {        //一趟扫描结束后判断是否找出了最小的值,如果有的话就交换,将这个最小值移动到此次扫描数据的最前端        var temp = nums[i];        nums[i] = nums[min];        nums[min] = temp;    }}nums*///插入排序/*for (var i = 1; i < nums.count; i++) {// 外层对无序列表的扫描    if (nums[i] < nums[i - 1]) {        var temp = nums[i];// 保存该点的值,等会要将该值插入适当位置        var j = i - 1;        for (; j >= 0 && temp < nums[j]; j--) {// 往后移 tips此处千万不要 是nums[i] < nums[j]来比较,            //因为nums[i]这个值在一次移位后就被覆盖了,因此也为什么要用temp来保存这个值的原因            nums[j + 1] = nums[j];// 数组往后移        }        nums[j + 1] = temp;    }    }nums*///希尔排序/*var increment = nums.count;//增量while(increment > 1){    increment = increment/2 ;//增量计算    //一下基本同插入排序,只是直接插入排序我们比较时是增量是1,shell排序设置了一个自己的增量    for(var i = increment; i<nums.count;i++){        if(nums[i] < nums[i-increment]){            var temp = nums[i];            var j = i - increment;            for(;j >= 0 && temp < nums[j] ; j -= increment ){                nums[j+increment] = nums[j];            }            nums[j+increment] = temp        }    } }nums*//*//堆排序func  HeapAdjust(nums : Int[],node : Int,length : Int){    if ((node*2+1) <= length-1) {// 保证该节点为非叶子节点,因为叶子节点就没意义了        var child = node * 2 + 1;//字节点坐标,主要是交换完后需要以该child为节点判断以及调整大根堆        if (child + 1 <= length-1) {//如果有有右子树            if (nums[child + 1] > nums[child]) {                child++;//判断后如果右子树大于左子树,child++,即等会要操作的是左子树节点            }        }                if(nums[node] < nums[child]){//大的子树与node比较            //交换            var temp = nums[node];            nums[node] = nums[child];            nums[child] = temp;            //再次重构            HeapAdjust(nums, child, length);        }            }}var n = nums.count;//step1:序列构建成大根堆for(var i = (n-1)/2 ;i >= 0; i--){    //即对每个节点和其子节点的大根堆构造    HeapAdjust(nums, i, n);}nums//step2:遍历最大元素移动到末端for(var x = (n-1) ; x > 0 ; x--){    var temp = nums[x];    nums[x] = nums[0];    nums[0] = temp;    //step3:重构    HeapAdjust(nums, 0, x);}nums*///归并排序/*func Merging(nums : Int[] , head: Int , mid : Int , tail : Int ) {        var mius = tail-head+1    var temp : Int[] = Int[]() //   tail-head+1 // 申请额外空间    for _ in 1...mius    {        temp.append(0)    }    var low = head;    var lowTow = head;    var lowTowFine = head;    var high = tail;    var j = mid + 1;    var p = 0;    mius    //两个子序列都非空    while (head <= mid && j <= tail) {        if (nums[head] > nums[j]) {            temp[p++] = nums[j++];        } else {            temp[p++] = nums[lowTow++];        }    }        //第一个子序列非空,将其中剩余的元素复制到temp中    while (head <= mid) {//        temp[p++] = nums[lowTowFine++];    }        //第二个子序列非空,将其中剩余的元素复制到temp中    while (j <= tail) {//        temp[p++] = nums[j++];    }    //将缓存中的刷到归并序列中    for(var q = 0 , t = low ; t <= high ; q++ , t++){        nums[t]=temp[q];//归并完成后将结果复制回R[low..high]    } //Merge}var length = nums.count;for (var n = 1; n < nums.count; n *= 2) {// 做logn 趟归并    var i:Int;    for (i = 0; i + 2 * n - 1 <= length-1; i = i + 2 * n) {        Merging(nums, i, i + n - 1, i + 2 * n - 1);// 归并长度为length的两个相邻子文件    }    if (i + n - 1 < nums.count-1) // 尚有两个子文件,其中后一个长度小于length    {        Merging(nums, i, i + n - 1, nums.count-1); // 归并最后两个子文件    }    }nums*//*//快速排序func partition( nums : Int[] , lower : Int ,higher: Int ) -> Int {    var key = nums[lower];    var numsTwo : Int[] = nums//    var temp : Int[];        var high:Int = higher    var low:Int = lower        while low < high {               while (low < high && numsTwo[high] >= key)        {            high--        }                if (low < high) {            var temp = numsTwo[low];            numsTwo[low] = numsTwo[high];            numsTwo[high] = temp;        }                                while (low < high && numsTwo[low] <= key) {            low++;        }        if (low < high) {            var  temp = numsTwo[low];            numsTwo[low] = numsTwo[high];            numsTwo[high] = temp;        }            }    return low;}func quickSort(nums : Int[] , low: Int , high: Int ) {    var mid:Int;    if (low < high) {        mid = partition(nums, low, high);        quickSort(nums, low, mid - 1);        quickSort(nums, mid + 1, high);    }}quickSort(nums,0,0)*/

基本集成通常基本算法:

大致集成:

冒泡排序 -> 选择排序->插入排序

希尔排序->堆排序->归并排序-> 快速排序

这其中每种排序都有优化排序法,需要多练习、琢磨