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java快速排序简单代码

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法：

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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：

快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。

1. 算法步骤

从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;

重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；

递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

2. 动图演示

代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {

var len = arr. length ,

    partitionIndex ,

    left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,

    right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;

if ( left

求一段简单JAVA代码 非常简单

import java.util.LinkedList;

import java.util.List;

import java.util.Random;

public class Group {

public static void main(String[] args) {

ListInteger l = new LinkedListInteger();

int[][] group = new int[4][7];

Random r = new Random();

for (int i = 0; i  31; i++)

l.add(new Integer(i + 1));

for (int i = 0; i  4; i++) {

for (int j = 0; j  7; j++) {

int k = r.nextInt(l.size());

group[i][j] = l.get(k);

l.remove(k);

}

}

for (int i = 0; i  4; i++) {

System.out.print("Group " + (i + 1) + ": ");

for (int j = 0; j  7; j++) {

System.out.print(group[i][j] + " ");

}

System.out.println();

}

// 剩下分组

String groups = "";

for(Integer _tem : l) {

groups += _tem + " ";

}

System.out.print("Group " +  "5" + ": " + groups);

}

}

求一个简单又有趣的JAVA小游戏代码

具体如下：

连连看的小源码

package Lianliankan;

import javax.swing.*;

import java.awt.*;

import java.awt.event.*;

public class lianliankan implements ActionListener

{

JFrame mainFrame; //主面板

Container thisContainer;

JPanel centerPanel,southPanel,northPanel; //子面板

JButton diamondsButton[][] = new JButton[6][5];//游戏按钮数组

JButton exitButton,resetButton,newlyButton; //退出，重列，重新开始按钮

JLabel fractionLable=new JLabel("0"); //分数标签

JButton firstButton,secondButton; //

分别记录两次62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333335326239被选中的按钮

int grid[][] = new int[8][7];//储存游戏按钮位置

static boolean pressInformation=false; //判断是否有按钮被选中

int x0=0,y0=0,x=0,y=0,fristMsg=0,secondMsg=0,validateLV; //游戏按钮的位置坐标

int i,j,k,n;//消除方法控制

代码（code）是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。

对于字符和Unicode数据的位模式的定义，此模式代表特定字母、数字或符号（例如 0x20 代表一个空格，而 0x74 代表字符“t”）。一些数据类型每个字符使用一个字节；每个字节可以具有 256 个不同的位模式中的一个模式。

在计算机中，字符由不同的位模式（ON 或 OFF）表示。每个字节有 8 位，这 8 位可以有 256 种不同的 ON 和 OFF 组合模式。对于使用 1 个字节存储每个字符的程序，通过给每个位模式指派字符可表示最多 256 个不同的字符。2 个字节有 16 位，这 16 位可以有 65,536 种唯一的 ON 和 OFF 组合模式。使用 2 个字节表示每个字符的程序可表示最多 65,536 个字符。

单字节代码页是字符定义，这些字符映射到每个字节可能有的 256 种位模式中的每一种。代码页定义大小写字符、数字、符号以及 !、@、#、% 等特殊字符的位模式。每种欧洲语言（如德语和西班牙语）都有各自的单字节代码页。

虽然用于表示 A 到 Z 拉丁字母表字符的位模式在所有的代码页中都相同，但用于表示重音字符（如"é"和"á"）的位模式在不同的代码页中却不同。如果在运行不同代码页的计算机间交换数据，必须将所有字符数据由发送计算机的代码页转换为接收计算机的代码页。如果源数据中的扩展字符在接收计算机的代码页中未定义，那么数据将丢失。

如果某个数据库为来自许多不同国家的客户端提供服务，则很难为该数据库选择这样一种代码页，使其包括所有客户端计算机所需的全部扩展字符。而且，在代码页间不停地转换需要花费大量的处理时间。