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“冒泡法”排序的动画演示
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3秒自动关闭窗口&script&type="text/javascript"&&&&&&&&&var&a;&&&&&&&&a&=&[<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #];&&&&&&&&/*冒泡排序*/&&&&&&&&(function&maopaopaixu()&{&&&&&&&&&&&&for&(var&i&=&<span style="color: #;&i&&&a.length&-&<span style="color: #;&i++)&{//比较的次数是length-1&&&&&&&&&&&&&&&&for&(var&j&=&<span style="color: #;&j&&&a.length&-&<span style="color: #&-&i;&j++)&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&if&(a[j]&&&a[j&+&<span style="color: #])&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&var&tmp&=&a[j];&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&a[j]&=&a[j&+&<span style="color: #];&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&a[j&+&<span style="color: #]&=&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&alert(a);&&&&&&&&})();&&&&&&&&a&=&[<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #];&&&&&&&&/*选择排序*/&&&&&&&&(function&xuanzepaixu()&{&&&&&&&&&&&&var&min/*最小项的索引*/,&&&&&&&&&&&&&for&(var&out&=&<span style="color: #;&out&&&a.length&-&<span style="color: #;&out++)&{//比较的次数是length-1&&&&&&&&&&&&&&&&min&=&&&&&&&&&&&&&&&&&for&(var&inner&=&out&+&<span style="color: #;&inner&&&a.&inner++)&{//这里是a.length，不是a.lenght-1，因为后者会导致右数第2项没法参与排序。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&if&(a[inner]&&&a[min])&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&min&=&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&//将最小的项移动到左侧&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&tmp&=&a[out];&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&a[out]&=&a[min]&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&a[min]&=&&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&alert(a);&&&&&&&&})();&&&&&&&&a&=&[<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #,&<span style="color: #];&&&&&&&&/*插入排序*/&&&&&&&&(function&charupaixu()&{&&&&&&&&&&&&for&(var&out&=&<span style="color: #;&out&&&a.&out++)&{&&&&&&&&&&&&&&&&var&tmp&=&a[out];&&&&&&&&&&&&&&&&var&inner&=&&&&&&&&&&&&&&&&&while&(a[inner&-&<span style="color: #]&&&tmp)&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&a[inner]&=&a[inner&-&<span style="color: #];&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&--&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&&&&&a[inner]&=&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&alert(a);&&&&&&&&})();&&&&&/script&
阅读(...) 评论()经典排序算法资料及 ruby 实现 · Ruby China
本帖已被设为精华帖！
经典排序算法资料及ruby实现
学习&算法导论&时到网络上找了一批排序算法的资料. 结合参考资料分别用ruby写了一遍. 这里分享给大家. 配上图与参考资料.
def insert_sort!
(0...self.length).to_a.each do |j|
key = self[j]
i = j - 1;
while i &= 0 and self[i] & key
self[i+1] = self[i]
self[i+1] = key
wikipedia 详解:
def bubble_sort!
while f & self.length
(0...(self.length-f)).to_a.each do |i|
self[i], self[i+1] = self[i+1], self[i] if self[i] & self[i+1]
鸡尾酒排序
wikipedia 详解:
def cocktail_sort!
while f & self.length/2
while i & self.length - 1
self[i], self[i+1] = self[i+1], self[i] if self[i] & self[i+1]
t = self.length - 1
while t & 0
self[t], self[t-1] = self[t-1], self[t] if self[t] & self[t-1]
wikipedia 详解:
def merge_sort!
return self if self.size &= 1
left = self[0, self.size/2]
right = self[self.size/2, self.size - self.size/2]
Array.merge(left.merge_sort, right.merge_sort)
def self.merge(left, right)
sorted = []
until left.empty? or right.empty?
sorted && (left.first &= right.first ? left.shift : right.shift)
sorted + left + right
wikipedia详解:
三种qicksort的实现方式:
在线图示加语音详解:
def quick_sort!
return [] if self.empty?
x, *a = self
left, right = a.partition{|t| t & x}
left.quick_sort + [x] + right.quick_sort
wikipedia 详解:
更深入分析:
def heap_sort!
# in pseudo-code, heapify only called once, so inline it here
((length - 2) / 2).downto(0) {|start| siftdown(start, length - 1)}
# "end" is a ruby keyword
(length - 1).downto(1) do |end_|
self[end_], self[0] = self[0], self[end_]
siftdown(0, end_ - 1)
def siftdown(start, end_)
root = start
child = root * 2 + 1
break if child & end_
if child + 1 &= end_ and self[child] & self[child + 1]
child += 1
if self[root] & self[child]
self[root], self[child] = self[child], self[root]
root = child
最后, 附上完整的ruby实现:
class Array
# 插入排序
def insert_sort!
(0...self.length).to_a.each do |j|
key = self[j]
i = j - 1;
while i &= 0 and self[i] & key
self[i+1] = self[i]
self[i+1] = key
# 快速排序
def quick_sort!
return [] if self.empty?
x, *a = self
left, right = a.partition{|t| t & x}
left.quick_sort + [x] + right.quick_sort
# 冒泡排序
def bubble_sort!
while f & self.length
(0...(self.length-f)).to_a.each do |i|
self[i], self[i+1] = self[i+1], self[i] if self[i] & self[i+1]
# 鸡尾酒排序(&_&)
def cocktail_sort!
while f & self.length/2
while i & self.length - 1
self[i], self[i+1] = self[i+1], self[i] if self[i] & self[i+1]
t = self.length - 1
while t & 0
self[t], self[t-1] = self[t-1], self[t] if self[t] & self[t-1]
# 合并排序
def merge_sort!
return self if self.size &= 1
left = self[0, self.size/2]
right = self[self.size/2, self.size - self.size/2]
Array.merge(left.merge_sort, right.merge_sort)
def self.merge(left, right)
sorted = []
until left.empty? or right.empty?
sorted && (left.first &= right.first ? left.shift : right.shift)
sorted + left + right
# heap排序
def heap_sort!
# in pseudo-code, heapify only called once, so inline it here
((length - 2) / 2).downto(0) {|start| siftdown(start, length - 1)}
# "end" is a ruby keyword
(length - 1).downto(1) do |end_|
self[end_], self[0] = self[0], self[end_]
siftdown(0, end_ - 1)
def siftdown(start, end_)
root = start
child = root * 2 + 1
break if child & end_
if child + 1 &= end_ and self[child] & self[child + 1]
child += 1
if self[root] & self[child]
self[root], self[child] = self[child], self[root]
root = child
%w(insert quick bubble cocktail merge heap).each do |metd|
define_method("#{metd}_sort") do
self.dup.send("#{metd.to_s}_sort!")
p b = ((1..100).to_a + (20..80).to_a).shuffle.sample(19)
p b.methods.grep /_sort/
p b.insert_sort
p b.bubble_sort
p b.quick_sort
p b.cocktail_sort
p b.merge_sort
p b.heap_sort
&_& 请原谅我闪花了你的眼. 神马? 你觉得眼不花? 那看看这个吧:
还少个shell排序。
觉得算法什么的，可不可读都几乎没办法降低理解的难度。
我想问，那图是用啥做的？
, 网络上找的. 我也不知道怎么做的呢 &_&
正能量啊，社区很久没出现炼气的东西了，大部分资料都在练剑。。。。
图或者伪代码更好
觉得树和图，实现的最大难点在递归。
用Fireworks就可以做，一幅幅画好，然后设好顺序和帧数就可以了。
如果我能早点看到这篇文章，也不会被豆瓣鄙视了。赞
因为ruby很多东西都包装好了。直接 xxx.sort
请问一般面试程序员排序算法是算法里面最常考的吗？
应该比较经常，特别是快速排序。
很不错的 技巧, 赞一个
很直观，正好参考，赞
好东西。谢谢分享！
刚才随机了10000个数据 看了一下运行时间，不同的方法之间的时间差真的很大很大！
那个时间最快？
一万个数据排序的时间如下：
heap_sort:0.2s
quick_sort:0.2s
merge_sort:0.2s
insert_sort:5.2s
bubble_sort:19.1s
cocktail_sort:22.1s
为了区分前三个排序的效率，我又随机了十万个数据，运行时间如下：
quick_sort:0.7s
merge_sort:0.8s
heap_sort:1.5s
现在明白为什么叫“快速”排序了
(墙外) 里其实有不同的排序算法的排序图示的. 可以很显示的显示不同排序的动画效果. 其中展示了, Random, Nearly Sorted, Reversed, Few Unique四种数据的排序情况.点击左上角的图标, 表格内的所有图会同时开始排序动画. 很直观. 站点内也有各种算法的伪代码.
附上我机器的benchmark截图吧: (测试的代码用的上面帖出的代码, 我自己写的, 只是实现了算法, 很明显, 不是最高效版)
这份测试将self.dump的时间也算在内, 真正的排序速度实际上是用!版本的方法.
很形象生动呢亲~
merge_sort不加叹号的版本的实现在哪？只见带叹号的定义以及不带叹号的引用，quick_sort也是
, 代码如下, 用的动态定义:
%w(insert quick bubble cocktail merge heap).each do |metd|
define_method("#{metd}_sort") do
self.dup.send("#{metd.to_s}_sort!")
在全代码的最后几行. 一个一个去定义太傻了不是吗? DRY原则在这里也适用的.
多谢！sorry疏忽了没看到这一段
#merge_sort! 中的 right = self[self.size/2, self.size - self.size/2] 看起来太烦了，建议改成right = self - left
, 3Q, 谢谢提醒. 但是这样是不行的.
比如说, a = [1, 1, 2, 4], left = [1]. 那么,right = a - left, 得到的值是[2, 4], 很明显这样是不对的.
嗯 是我考虑不周。
, 如果你实在受不了那种写法, 有一种写法倒是可以的: left, right = self.each_slice((self.length/2.0).ceil).to_a
测试代码如下:
def zslice
self.each_slice((self.length/2.0).ceil).to_a
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3, 4]
a.zslice #=& [[1, 2], [3]]
b.zslice #=& [[1, 2], [3, 4]]
这种写法, 一行搞定了问题, 看起来是否舒服得多?(对强迫症病患者
学习了，不过仔细想想，还是你原来的方式更好些，一看就明白。
和这个一起看，是不是更好！
给个好看的快排。:-)
(defn qsort [[pivot & xs]]
(when pivot
(let [smaller #(& % pivot)]
(lazy-cat (qsort (filter smaller xs))
(qsort (remove smaller xs))))))
以前大学的时候学过也自己写过快排，冒泡。 现在不是都有现成的方法可以用么，为什么还要自己手工实现？
, 一个简单问题的多角度解决方案. 重要的是在这个教程中所体现的思维方式.
啊请问豆瓣考Ruby吗？还以为他们是Python架的呀？
豆瓣不用ruby，我说的是豆瓣靠算法
那些柱状图真是闪花眼，太快根本看不清。
很棒，一直想要的东西
很棒！不过我是ruby菜鸟，有没有什么好的书或网站可以给推荐推荐。跪谢。
&算法导论&
我去当当看看，多谢。
鸡尾酒排序代码中，已经排序好的不用再遍历了
def cocktail_sort!
while f & self.length/2
while i & self.length - 1 - f
self[i], self[i+1] = self[i+1], self[i] if self[i] & self[i+1]
t = self.length - 1 - f
while t & f
self[t], self[t-1] = self[t-1], self[t] if self[t] & self[t-1]
46楼 已删除
很有用，mark下以后看
后方可回复, 如果你还没有账号请点击这里 。
共收到 46 条回复今天给大家介绍剩下的几种排序算法。五、冒泡排序　　冒泡排序思路比较简单：　　将序列当中的左右元素，依次比较，保证右边的元素始终大于左边的元素;( 第一轮结束后，序列最后一个元素一定是当前序列的最大值;)　　对序列当中剩下的n-1个元素再次执行步骤1。　　对于长度为n的序列，一共需要执行n-1轮比较(利用while循环可以减少执行次数)*代码实现&&　　六、快速排序&　　快速排序的基本思想：挖坑填数+分治法　　从序列当中选择一个基准数(pivot)　　在这里我们选择序列当中第一个数最为基准数　　将序列当中的所有数依次遍历，比基准数大的位于其右侧，比基准数小的位于其左侧　　重复步骤1.2，直到所有子集当中只有一个元素为止。　　用伪代码描述如下：1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。2.j–由后向前找比它小的数，找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。3.i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。4.再重复执行2，3二步，直到i==j，将基准数填入a[i]中&　　代码实现：&　七、归并排序　　归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，该算法是采用分治法的一个典型的应用。它的基本操作是：将已有的子序列合并，达到完全有序的序列;即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。&　　归并排序其实要做两件事：　　分解—-将序列每次折半拆分　　合并—-将划分后的序列段两两排序合并　　因此，归并排序实际上就是两个操作，拆分+合并　　如何合并?L[first…mid]为第一段，L[mid+1…last]为第二段，并且两端已经有序，现在我们要将两端合成达到L[first…last]并且也有序。　　首先依次从第一段与第二段中取出元素比较，将较小的元素赋值给temp[]　　重复执行上一步，当某一段赋值结束，则将另一段剩下的元素赋值给temp[]　　此时将temp[]中的元素复制给L[]，则得到的L[first…last]有序　　如何分解?　　在这里，我们采用递归的方法，首先将待排序列分成A,B两组;然后重复对A、B序列　　分组;直到分组后组内只有一个元素，此时我们认为组内所有元素有序，则分组结束。　　代码实现　　八、基数排序　　基数排序：通过序列中各个元素的值，对排序的N个元素进行若干趟的“分配”与“收集”来实现排序。　　分配：我们将L[i]中的元素取出，首先确定其个位上的数字，根据该数字分配到与之序号相同的桶中　　收集：当序列中所有的元素都分配到对应的桶中，再按照顺序依次将桶中的元素收集形成新的一个待排序列L[ ]　　对新形成的序列L[]重复执行分配和收集元素中的十位、百位…直到分配完该序列中的最高位，则排序结束　　根据上述“基数排序”的展示，我们可以清楚的看到整个实现的过程　　代码实现　　从运行结果上来看，堆排序、归并排序、基数排序真的快。&　　对于快速排序迭代深度超过的问题，可以将考虑将快排通过非递归的方式进行实现。& & & & &大学生软件行业求职，蘑菇天堂让offer就在你身边！ & & & & 工作多年，困惑加薪升职都跟你无关，跳来跳去越跳越没有方向，& 别担心& ，蘑菇天堂你身边的职业大管家！蘑菇天堂——你身边专业职业提升大管家，提供规划求职解决方案，缩短职业探索期，提高个人职业收益！咨询热线：025-QQ咨询热线：（蘑菇官方客服）蘑菇天堂(mushroom_paradise)　
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