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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
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