java算法代码
import java.lang.reflect.*;
/*******************************************************************************
* keyBean 类实现了RSA Data Security, Inc.在提交给IETF 的RFC1321中的keyBean message-digest
* 算法。
******************************************************************************/
public class keyBean {
/*
* 下面这些S11-S44实际上是一个4*4的矩阵，在原始的C实现中是用#define 实现的， 这里把它们实现成为static
* final是表示了只读，切能在同一个进程空间内的多个 Instance间共享
*/
static final int S11 = 7;
static final int S12 = 12;
static final int S13 = 17;
static final int S14 = 22;
static final int S21 = 5;
static final int S22 = 9;
static final int S23 = 14;
static final int S24 = 20;
static final int S31 = 4;
static final int S32 = 11;
static final int S33 = 16;
static final int S34 = 23;
static final int S41 = 6;
static final int S42 = 10;
static final int S43 = 15;
static final int S44 = 21;
static final byte[] PADDING = { -128, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
/*
* 下面的三个成员是keyBean计算过程中用到的3个核心数据，在原始的C实现中 被定义到keyBean_CTX结构中
*/
private long[] state = new long[4]; // state (ABCD)
private long[] count = new long[2]; // number of bits, molo 2^64 (lsb
// first)
private byte[] buffer = new byte[64]; // input buffer
/*
* digestHexStr是keyBean的唯一一个公共成员，是最新一次计算结果的 16进制ASCII表示.
*/
public String digestHexStr;
/*
* digest,是最新一次计算结果的2进制内部表示，表示128bit的keyBean值.
*/
private byte[] digest = new byte[16];
/*
* getkeyBeanofStr是类keyBean最主要的公共方法，入口参数是你想要进行keyBean变换的字符串
* 返回的是变换完的结果，这个结果是从公共成员digestHexStr取得的．
*/
public String getkeyBeanofStr(String inbuf) {
keyBeanInit();
keyBeanUpdate(inbuf.getBytes(), inbuf.length());
keyBeanFinal();
digestHexStr = "";
for (int i = 0; i < 16; i++) {
digestHexStr += byteHEX(digest[i]);
}
return digestHexStr;
}
// 这是keyBean这个类的标准构造函数，JavaBean要求有一个public的并且没有参数的构造函数
public keyBean() {
keyBeanInit();
return;
}
/* keyBeanInit是一个初始化函数，初始化核心变量，装入标准的幻数 */
private void keyBeanInit() {
count[0] = 0L;
count[1] = 0L;
// /* Load magic initialization constants.
state[0] = 0x67452301L;
state[1] = 0xefcdab89L;
state[2] = 0x98badcfeL;
state[3] = 0x10325476L;
return;
}
/*
* F, G, H ,I 是4个基本的keyBean函数，在原始的keyBean的C实现中，由于它们是
* 简单的位运算，可能出于效率的考虑把它们实现成了宏，在java中，我们把它们 实现成了private方法，名字保持了原来C中的。
*/
private long F(long x, long y, long z) {
return (x & y) | ((~x) & z);
}
private long G(long x, long y, long z) {
return (x & z) | (y & (~z));
}
private long H(long x, long y, long z) {
return x ^ y ^ z;
}
private long I(long x, long y, long z) {
return y ^ (x | (~z));
}
/*
* FF,GG,HH和II将调用F,G,H,I进行近一步变换 FF, GG, HH, and II transformations for
* rounds 1, 2, 3, and 4. Rotation is separate from addition to prevent
* recomputation.
*/
private long FF(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += F(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a << s) | ((int) a >>> (32 - s));
a += b;
return a;
}
private long GG(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += G(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a << s) | ((int) a >>> (32 - s));
a += b;
return a;
}
private long HH(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += H(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a << s) | ((int) a >>> (32 - s));
a += b;
return a;
}
private long II(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += I(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a << s) | ((int) a >>> (32 - s));
a += b;
return a;
}
/*
* keyBeanUpdate是keyBean的主计算过程，inbuf是要变换的字节串，inputlen是长度，这个
* 函数由getkeyBeanofStr调用，调用之前需要调用keyBeaninit，因此把它设计成private的
*/
private void keyBeanUpdate(byte[] inbuf, int inputLen) {
int i, index, partLen;
byte[] block = new byte[64];
index = (int) (count[0] >>> 3) & 0x3F;
// /* Update number of bits */
if ((count[0] += (inputLen << 3)) < (inputLen << 3))
count[1]++;
count[1] += (inputLen >>> 29);
partLen = 64 - index;
// Transform as many times as possible.
if (inputLen >= partLen) {
keyBeanMemcpy(buffer, inbuf, index, 0, partLen);
keyBeanTransform(buffer);
for (i = partLen; i + 63 < inputLen; i += 64) {
keyBeanMemcpy(block, inbuf, 0, i, 64);
keyBeanTransform(block);
}
index = 0;
} else
i = 0;
// /* Buffer remaining input */
keyBeanMemcpy(buffer, inbuf, index, i, inputLen - i);
}
/*
* keyBeanFinal整理和填写输出结果
*/
private void keyBeanFinal() {
byte[] bits = new byte[8];
int index, padLen;
// /* Save number of bits */
Encode(bits, count, 8);
// /* Pad out to 56 mod 64.
index = (int) (count[0] >>> 3) & 0x3f;
padLen = (index < 56) ? (56 - index) : (120 - index);
keyBeanUpdate(PADDING, padLen);
// /* Append length (before padding) */
keyBeanUpdate(bits, 8);
// /* Store state in digest */
Encode(digest, state, 16);
}
/*
* keyBeanMemcpy是一个内部使用的byte数组的块拷贝函数，从input的inpos开始把len长度的
* 字节拷贝到output的outpos位置开始
*/
private void keyBeanMemcpy(byte[] output, byte[] input, int outpos,
int inpos, int len) {
int i;
for (i = 0; i < len; i++)
output[outpos + i] = input[inpos + i];
}
/*
* keyBeanTransform是keyBean核心变换程序，有keyBeanUpdate调用，block是分块的原始字节
*/
private void keyBeanTransform(byte block[]) {
long a = state[0], b = state[1], c = state[2], d = state[3];
long[] x = new long[16];
Decode(x, block, 64);
/* Round 1 */
a = FF(a, b, c, d, x[0], S11, 0xd76aa478L); /* 1 */
d = FF(d, a, b, c, x[1], S12, 0xe8c7b756L); /* 2 */
c = FF(c, d, a, b, x[2], S13, 0x242070dbL); /* 3 */
b = FF(b, c, d, a, x[3], S14, 0xc1bdceeeL); /* 4 */
a = FF(a, b, c, d, x[4], S11, 0xf57c0fafL); /* 5 */
d = FF(d, a, b, c, x[5], S12, 0x4787c62aL); /* 6 */
c = FF(c, d, a, b, x[6], S13, 0xa8304613L); /* 7 */
b = FF(b, c, d, a, x[7], S14, 0xfd469501L); /* 8 */
a = FF(a, b, c, d, x[8], S11, 0x698098d8L); /* 9 */
d = FF(d, a, b, c, x[9], S12, 0x8b44f7afL); /* 10 */
c = FF(c, d, a, b, x[10], S13, 0xffff5bb1L); /* 11 */
b = FF(b, c, d, a, x[11], S14, 0x895cd7beL); /* 12 */
a = FF(a, b, c, d, x[12], S11, 0x6b901122L); /* 13 */
d = FF(d, a, b, c, x[13], S12, 0xfd987193L); /* 14 */
c = FF(c, d, a, b, x[14], S13, 0xa679438eL); /* 15 */
b = FF(b, c, d, a, x[15], S14, 0x49b40821L); /* 16 */
/* Round 2 */
a = GG(a, b, c, d, x[1], S21, 0xf61e2562L); /* 17 */
d = GG(d, a, b, c, x[6], S22, 0xc040b340L); /* 18 */
c = GG(c, d, a, b, x[11], S23, 0x265e5a51L); /* 19 */
b = GG(b, c, d, a, x[0], S24, 0xe9b6c7aaL); /* 20 */
a = GG(a, b, c, d, x[5], S21, 0xd62f105dL); /* 21 */
d = GG(d, a, b, c, x[10], S22, 0x2441453L); /* 22 */
c = GG(c, d, a, b, x[15], S23, 0xd8a1e681L); /* 23 */
b = GG(b, c, d, a, x[4], S24, 0xe7d3fbc8L); /* 24 */
a = GG(a, b, c, d, x[9], S21, 0x21e1cde6L); /* 25 */
d = GG(d, a, b, c, x[14], S22, 0xc33707d6L); /* 26 */
c = GG(c, d, a, b, x[3], S23, 0xf4d50d87L); /* 27 */
b = GG(b, c, d, a, x[8], S24, 0x455a14edL); /* 28 */
a = GG(a, b, c, d, x[13], S21, 0xa9e3e905L); /* 29 */
d = GG(d, a, b, c, x[2], S22, 0xfcefa3f8L); /* 30 */
c = GG(c, d, a, b, x[7], S23, 0x676f02d9L); /* 31 */
b = GG(b, c, d, a, x[12], S24, 0x8d2a4c8aL); /* 32 */
/* Round 3 */
a = HH(a, b, c, d, x[5], S31, 0xfffa3942L); /* 33 */
d = HH(d, a, b, c, x[8], S32, 0x8771f681L); /* 34 */
c = HH(c, d, a, b, x[11], S33, 0x6d9d6122L); /* 35 */
b = HH(b, c, d, a, x[14], S34, 0xfde5380cL); /* 36 */
a = HH(a, b, c, d, x[1], S31, 0xa4beea44L); /* 37 */
d = HH(d, a, b, c, x[4], S32, 0x4bdecfa9L); /* 38 */
c = HH(c, d, a, b, x[7], S33, 0xf6bb4b60L); /* 39 */
b = HH(b, c, d, a, x[10], S34, 0xbebfbc70L); /* 40 */
a = HH(a, b, c, d, x[13], S31, 0x289b7ec6L); /* 41 */
d = HH(d, a, b, c, x[0], S32, 0xeaa127faL); /* 42 */
c = HH(c, d, a, b, x[3], S33, 0xd4ef3085L); /* 43 */
b = HH(b, c, d, a, x[6], S34, 0x4881d05L); /* 44 */
a = HH(a, b, c, d, x[9], S31, 0xd9d4d039L); /* 45 */
d = HH(d, a, b, c, x[12], S32, 0xe6db99e5L); /* 46 */
c = HH(c, d, a, b, x[15], S33, 0x1fa27cf8L); /* 47 */
b = HH(b, c, d, a, x[2], S34, 0xc4ac5665L); /* 48 */
/* Round 4 */
a = II(a, b, c, d, x[0], S41, 0xf4292244L); /* 49 */
d = II(d, a, b, c, x[7], S42, 0x432aff97L); /* 50 */
c = II(c, d, a, b, x[14], S43, 0xab9423a7L); /* 51 */
b = II(b, c, d, a, x[5], S44, 0xfc93a039L); /* 52 */
a = II(a, b, c, d, x[12], S41, 0x655b59c3L); /* 53 */
d = II(d, a, b, c, x[3], S42, 0x8f0ccc92L); /* 54 */
c = II(c, d, a, b, x[10], S43, 0xffeff47dL); /* 55 */
b = II(b, c, d, a, x[1], S44, 0x85845dd1L); /* 56 */
a = II(a, b, c, d, x[8], S41, 0x6fa87e4fL); /* 57 */
d = II(d, a, b, c, x[15], S42, 0xfe2ce6e0L); /* 58 */
c = II(c, d, a, b, x[6], S43, 0xa3014314L); /* 59 */
b = II(b, c, d, a, x[13], S44, 0x4e0811a1L); /* 60 */
a = II(a, b, c, d, x[4], S41, 0xf7537e82L); /* 61 */
d = II(d, a, b, c, x[11], S42, 0xbd3af235L); /* 62 */
c = II(c, d, a, b, x[2], S43, 0x2ad7d2bbL); /* 63 */
b = II(b, c, d, a, x[9], S44, 0xeb86d391L); /* 64 */
state[0] += a;
state[1] += b;
state[2] += c;
state[3] += d;
}
/*
* Encode把long数组按顺序拆成byte数组，因为java的long类型是64bit的， 只拆低32bit，以适应原始C实现的用途
*/
private void Encode(byte[] output, long[] input, int len) {
int i, j;
for (i = 0, j = 0; j < len; i++, j += 4) {
output[j] = (byte) (input[i] & 0xffL);
output[j + 1] = (byte) ((input[i] >>> 8) & 0xffL);
output[j + 2] = (byte) ((input[i] >>> 16) & 0xffL);
output[j + 3] = (byte) ((input[i] >>> 24) & 0xffL);
}
}
/*
* Decode把byte数组按顺序合成成long数组，因为java的long类型是64bit的，
* 只合成低32bit，高32bit清零，以适应原始C实现的用途
*/
private void Decode(long[] output, byte[] input, int len) {
int i, j;
for (i = 0, j = 0; j < len; i++, j += 4)
output[i] = b2iu(input[j]) | (b2iu(input[j + 1]) << 8)
| (b2iu(input[j + 2]) << 16) | (b2iu(input[j + 3]) << 24);
return;
}
/*
* b2iu是我写的一个把byte按照不考虑正负号的原则的”升位”程序，因为java没有unsigned运算
*/
public static long b2iu(byte b) {
return b < 0 ? b & 0x7F + 128 : b;
}
/*
* byteHEX()，用来把一个byte类型的数转换成十六进制的ASCII表示，
* 因为java中的byte的toString无法实现这一点，我们又没有C语言中的 sprintf(outbuf,"%02X",ib)
*/
public static String byteHEX(byte ib) {
char[] Digit = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A',
'B', 'C', 'D', 'E', 'F' };
char[] ob = new char[2];
ob[0] = Digit[(ib >>> 4) & 0X0F];
ob[1] = Digit[ib & 0X0F];
String s = new String(ob);
return s;
}
public static void main(String args[]) {
keyBean m = new keyBean();
if (Array.getLength(args) == 0) { // 如果没有参数，执行标准的Test Suite
System.out.println("keyBean Test suite:");
System.out.println("keyBean(\"):" + m.getkeyBeanofStr(""));
System.out.println("keyBean(\"a\"):" + m.getkeyBeanofStr("a"));
System.out.println("keyBean(\"abc\"):" + m.getkeyBeanofStr("abc"));
System.out.println("keyBean(\"message digest\"):"
+ m.getkeyBeanofStr("message digest"));
System.out.println("keyBean(\"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"):"
+ m.getkeyBeanofStr("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"));
System.out
.println("keyBean(\"\"):"
+ m
.getkeyBeanofStr(""));
} else
System.out.println("keyBean(" + args[0] + ")="
+ m.getkeyBeanofStr(args[0]));
}
}
Ⅱ java中排序算法代码
package temp;
import sun.misc.Sort;
/**
* @author zengjl
* @version 1.0
* @since 2007-08-22
* @Des java几种基本排序方法
*/
/**
* SortUtil:排序方法
* 关于对排序方法的选择：这告诉我们，什么时候用什么排序最好。当人们渴望先知道排在前面的是谁时，
* 我们用选择排序；当我们不断拿到新的数并想保持已有的数始终有序时，我们用插入排序；当给出的数
* 列已经比较有序，只需要小幅度的调整一下时，我们用冒泡排序。
*/
public class SortUtil extends Sort {
/**
* 插入排序法
* @param data
* @Des 插入排序(Insertion Sort)是，每次从数列中取一个还没有取出过的数，并按照大小关系插入到已经取出的数中使得已经取出的数仍然有序。
*/
public int[] insertSort(int[] data) {
1/11页
int temp;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
for (int j = i; (j > 0) && (data[j] < data[j - 1]); j--) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
return data;
}
/**
* 冒泡排序法
* @param data
* @return
* @Des 冒泡排序(Bubble Sort)分为若干趟进行，每一趟排序从前往后比较每两个相邻的元素的大小（因此一趟排序要比较n-1对位置相邻的数）并在
* 每次发现前面的那个数比紧接它后的数大时交换位置；进行足够多趟直到某一趟跑完后发现这一趟没有进行任何交换操作（最坏情况下要跑n-1趟，
* 这种情况在最小的数位于给定数列的最后面时发生）。事实上，在第一趟冒泡结束后，最后面那个数肯定是最大的了，于是第二次只需要对前面n-1
* 个数排序，这又将把这n-1个数中最小的数放到整个数列的倒数第二个位置。这样下去，冒泡排序第i趟结束后后面i个数都已经到位了，第i+1趟实
* 际上只考虑前n-i个数（需要的比较次数比前面所说的n-1要小）。这相当于用数学归纳法证明了冒泡排序的正确性
Ⅲ 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
Ⅳ 如何用Java写出泰森多边形算法代码我找了好多资源表示无解呀
packagecom.wangyin.seapay.loginkgo;
importjava.util.HashMap;
importjava.util.Map;
importjava.util.logging.Level;
importjava.util.logging.Logger;
importorg.geotools.data.simple.SimpleFeatureCollection;
importorg.geotools.process.Process;
importorg.geotools.process.ProcessException;
importorg.geotools.process.ProcessFactory;
importorg.geotools.process.spatialstatistics.core.Params;
importorg.geotools.process.spatialstatistics.enumeration.ThiessenAttributeMode;
importorg.geotools.process.spatialstatistics.operations.ThiessenPolygonOperation;
importorg.geotools.text.Text;
importorg.geotools.util.NullProgressListener;
importorg.geotools.util.logging.Logging;
importorg.opengis.util.ProgressListener;
importcom.vividsolutions.jts.geom.Geometry;
/**
*Createdbyhanxiaofeion2018/4/11.
*/
{
=Logging.getLogger(ThiessenPolygonProcess.class);
privatebooleanstarted=false;
publicThiessenPolygonProcess(ProcessFactoryfactory){
super(factory);
}
(){
returnfactory;
}
(,
,GeometryclipArea,ProgressListenermonitor){
Map<String,Object>map=newHashMap<String,Object>();
map.put(ThiessenPolygonProcessFactory.inputFeatures.key,inputFeatures);
map.put(ThiessenPolygonProcessFactory.attributes.key,attributes);
map.put(ThiessenPolygonProcessFactory.clipArea.key,clipArea);
Processprocess=newThiessenPolygonProcess(null);
Map<String,Object>resultMap;
try{
resultMap=process.execute(map,monitor);
return(SimpleFeatureCollection)resultMap
.get(ThiessenPolygonProcessFactory.RESULT.key);
}catch(ProcessExceptione){
LOGGER.log(Level.FINER,e.getMessage(),e);
}
returnnull;
}
@Override
publicMap<String,Object>execute(Map<String,Object>input,ProgressListenermonitor)
throwsProcessException{
if(started)
thrownewIllegalStateException("Processcanonlyberunonce");
started=true;
if(monitor==null)
monitor=newNullProgressListener();
try{
monitor.started();
monitor.setTask(Text.text("Grabbingarguments"));
monitor.progress(10.0f);
=(SimpleFeatureCollection)Params.getValue(
input,ThiessenPolygonProcessFactory.inputFeatures,null);
if(inputFeatures==null){
thrownewNullPointerException("");
}
=(ThiessenAttributeMode)Params.getValue(input,
ThiessenPolygonProcessFactory.attributes,
ThiessenPolygonProcessFactory.attributes.sample);
GeometryclipArea=(Geometry)Params.getValue(input,
ThiessenPolygonProcessFactory.clipArea,null);
monitor.setTask(Text.text("Processing..."));
monitor.progress(25.0f);
if(monitor.isCanceled()){
returnnull;//userhascanceledthisoperation
}
//startprocess
=newThiessenPolygonOperation();
operation.setAttributeMode(attributes);
if(clipArea!=null){
operation.setClipArea(clipArea);
}
=operation.execute(inputFeatures);
//endprocess
monitor.setTask(Text.text("Encodingresult"));
monitor.progress(90.0f);
Map<String,Object>resultMap=newHashMap<String,Object>();
resultMap.put(ThiessenPolygonProcessFactory.RESULT.key,resultFc);
monitor.complete();//sameas100.0f
returnresultMap;
}catch(Exceptioneek){
monitor.exceptionOccurred(eek);
returnnull;
}finally{
monitor.dispose();
}
}
}
Ⅳ JAVA归并排序算法，有两行代码看不懂
以var a = [4,2,6,3,1,9,5,7,8,0];为例子。
1.希尔排序。 希尔排序是在插入排序上面做的升级。是先跟距离较远的进行比较的一些方法。
function shellsort(arr){ var i,k,j,len=arr.length,gap = Math.ceil(len/2),temp; while(gap>0){ for (var k = 0; k < gap; k++) { var tagArr = []; tagArr.push(arr[k]) for (i = k+gap; i < len; i=i+gap) { temp = arr[i]; tagArr.push(temp); for (j=i-gap; j >-1; j=j-gap) { if(arr[j]>temp){ arr[j+gap] = arr[j]; }else{ break; } } arr[j+gap] = temp; } console.log(tagArr,"gap:"+gap);//输出当前进行插入排序的数组。 console.log(arr);//输出此轮排序后的数组。 } gap = parseInt(gap/2); } return arr; }
过程输出：
[4, 9] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [2, 5] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [6, 7] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [3, 8] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [1, 0] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] [4, 6, 0, 5, 8] "gap:2" [0, 2, 4, 3, 5, 9, 6, 7, 8, 1] [2, 3, 9, 7, 1] "gap:2" [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] "gap:1" [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
由输出可以看到。第一轮间隔为5。依次对这些间隔的数组插入排序。
间隔为5：
[4, 9] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [2, 5] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [6, 7] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [3, 8] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 1, 9, 5, 7, 8, 0] [1, 0] "gap:5" [4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] [4, 6, 0, 5, 8] "gap:2" [0, 2, 4, 3, 5, 9, 6, 7, 8, 1] [2, 3, 9, 7, 1] "gap:2" [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9] "gap:1" [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
间隔为2：
[4, 2, 6, 3, 0, 9, 5, 7, 8, 1] 4 6 0 5 8 2 3 9 7 1
排序后：
[0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 8, 9]
间隔为1：
排序后：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。
2.快速排序。把一个数组以数组中的某个值为标记。比这个值小的放到数组的左边，比这个值得大的放到数组的右边。然后再递归 对左边和右边的数组进行同样的操作。直到排序完成。通常以数组的第一个值为标记。
代码:
function quickSort(arr){ var len = arr.length,leftArr=[],rightArr=[],tag; if(len<2){ return arr; } tag = arr[0]; for(i=1;i<len;i++){ if(arr[i]<=tag){ leftArr.push(arr[i]) }else{ rightArr.push(arr[i]); } } return quickSort(leftArr).concat(tag,quickSort(rightArr)); }
3.归并排序。把一系列排好序的子序列合并成一个大的完整有序序列。从最小的单位开始合并。然后再逐步合并合并好的有序数组。最终实现归并排序。
合并两个有序数组的方法：
function subSort(arr1,arr2){ var len1 = arr1.length,len2 = arr2.length,i=0,j=0,arr3=[],bArr1 = arr1.slice(),bArr2 = arr2.slice(); while(bArr1.length!=0 || bArr2.length!=0){ if(bArr1.length == 0){ arr3 = arr3.concat(bArr2); bArr2.length = 0; }else if(bArr2.length == 0){ arr3 = arr3.concat(bArr1); bArr1.length = 0; }else{ if(bArr1[0]<=bArr2[0]){ arr3.push(bArr1[0]); bArr1.shift(); }else{ arr3.push(bArr2[0]); bArr2.shift(); } } } return arr3; }
归并排序：
function mergeSort(arr){ var len= arr.length,arrleft=[],arrright =[],gap=1,maxgap=len-1,gapArr=[],glen,n; while(gap<maxgap){ gap = Math.pow(2,n); if(gap<=maxgap){ gapArr.push(gap); } n++; } glen = gapArr.length; for (var i = 0; i < glen; i++) { gap = gapArr[i]; for (var j = 0; j < len; j=j+gap*2) { arrleft = arr.slice(j, j+gap); arrright = arr.slice(j+gap,j+gap*2); console.log("left:"+arrleft,"right:"+arrright); arr = arr.slice(0,j).concat(subSort(arrleft,arrright),arr.slice(j+gap*2)); } } return arr; }
排序[4,2,6,3,1,9,5,7,8,0]输出：
left:4 right:2 left:6 right:3 left:1 right:9 left:5 right:7 left:8 right:0 left:2,4 right:3,6 left:1,9 right:5,7 left:0,8 right: left:2,3,4,6 right:1,5,7,9 left:0,8 right: left:1,2,3,4,5,6,7,9 right:0,8
看出来从最小的单位入手。
第一轮先依次合并相邻元素：4,2; 6,3; 1,9; 5,7; 8,0
合并完成之后变成： [2,4,3,6,1,9,5,7,0,8]
第二轮以2个元素为一个单位进行合并：[2,4],[3,6]; [1,9],[5,7]; [0,8],[];
合并完成之后变成：[2,3,4,6,1,5,7,9,0,8]
第三轮以4个元素为一个单位进行合并：[2,3,4,6],[1,5,7,9]; [0,8],[]
合并完成之后变成： [1,2,3,4,5,6,7,9,0,8];
第四轮以8个元素为一个单位进行合并： [1,2,3,4,5,6,7,9],[0,8];
合并完成。 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9];
Ⅵ java中希尔排序算法代码
publicclassShellSort{
//交换数组元素
privatestaticvoidswap(int[]a,inti,intj){
intt=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=t;
}
publicstaticvoidsort(int[]a){
inth=1;
while(h<a.length/3){//寻找合适的间隔h
h=3*h+1;
}
while(h>=1){
//将数组变为间隔h个元素有序
for(inti=h;i<a.length;i++){
//间隔h插入排序
for(intj=i;j>=h&&a[j]<a[j-h];j-=h){
swap(a,j,j-h);
}
}
h/=3;
}
}
}