选择排序java代码 java选择排序函数

java 编写一个程序,输入3个整数,然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列

可以实现比较器Comparator来定制排序方案，同时使用Colletions.sort的方式进行排序，代码如下：

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public void sortDesc(ListLong s){

Collections.sort(s, new ComparatorLong() {

public int compare(Long o1, Long o2) {

Long result = o2 - o1;

return result.intValue();

}

});

s.forEach(item-{

System.out.print(item +" ");

});

}

同时常用的比较排序算法主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。

java的冒泡排序实现如下：

public static void bubbleSort(int []arr) {        for(int i =0;iarr.length-1;i++) {            for(int j=0;jarr.length-i-1;j++) {//-1为了防止溢出                if(arr[j]arr[j+1]) {                    int temp = arr[j];                                         arr[j]=arr[j+1];                                         arr[j+1]=temp;            }            }            }    }

还有非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。

java怎么让数组的数字从大到小排序？

将数字从大到小排序的方法：

例如简一点的冒泡排序，将第一个数字和后面的数字逐个比较大小，如果小于，则互换位置，大于则不动。此时，第一个数为数组中的最大数。然后再将第二个数与后面的数逐个比较，以次类推。

示例代码如下： 

public class Test { 

public static void main(String[] args) { 

int [] array = {12,3,1254,235,435,236,25,34,23}; 

int temp; 

for (int i = 0; i  array.length; i++) { 

for (int j = i+1; j  array.length; j++) { 

if (array[i]  array[j]) { 

temp = array[i]; 

array[i] = array[j]; 

array[j] = temp; // 两个数交换位置 

} 

} 

} 

for (int i = 0; i  array.length; i++) { 

System.out.print(array[i]+"  "); 

} 

} 

}

数组对于每一门编程语言来说都是重要的数据结构之一，当然不同语言对数组的实现及处理也不尽相同。

Java 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素。

你可以声明一个数组变量，如 numbers[100] 来代替直接声明 100 个独立变量 number0，number1，....，number99

扩展资料

Java中利用数组进行数字排序一般有4种方法：

1、选择排序是先将数组中的第一个数作为最大或最小数，然后通过循环比较交换最大数或最小数与一轮比较中第一个数位置进行排序。

2、冒泡排序也是先将数组中的第一个数作为最大或最小数，循环比较相邻两个数的大小，满足条件就互换位置，将最大数或最小数沉底。

3、快速排序法主要是运用Arrays类中的Arrays.sort方法（）实现。

4、插入排序是选择一个数组中的数据，通过不断的插入比较最后进行排序。

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：

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