求常用算法的java版

Question

拜谢了

Answer 1

public class Sort { public static void swap(int[] data, int i, int j) {
int tmp = 0;
tmp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = tmp;
} // 插入排序
public static void sort1(int[] data) {
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);
}
}
} // 冒泡排序
public static void sort2(int[] data) {
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
for (int j = data.length - 1; j > i; j--) {
if (data[j] < data[j - 1]) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
}
} // 选择排序
public static void sort3(int[] data) {
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
int lowIndex = i;
for (int j = data.length - 1; j > i; j--) {
if (data[j] < data[lowIndex]) {
lowIndex = j;
}
}
swap(data, i, lowIndex);
}
} // Shell排序
public static void sort4(int[] data) {
for (int i = data.length / 2; i > 2; i /= 2) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
for (int k = i; (k > 0) && (data[k] < data[k - 1]); k -= i) {
swap(data, j, j - 1);
}
}
} } // 快速排序
public static void sort5(int[] data) {
quickSort(data, 0, data.length - 1);
} private static void quickSort(int[] data, int i, int j) {
int pivotIndex = (i + j) / 2;
swap(data, pivotIndex, j); int k = partition(data, i - 1, j, data[j]);
swap(data, k, j);
if ((k - i) > 1)
quickSort(data, i, k - 1);
if ((j - k) > 1)
quickSort(data, k + 1, j); } private static int partition(int[] data, int l, int r, int pivot) {
do {
while (data[++l] < pivot)
;
while ((r != 0) && data[--r] > pivot)
;
swap(data, l, r);
} while (l < r);
swap(data, l, r);
return l;
} // 归并排序
public static void sort6(int[] data) {
int[] temp = new int[data.length];
mergeSort(data, temp, 0, data.length - 1);
} private static void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) {
int mid = (l + r) / 2;
if (l == r)
return;
mergeSort(data, temp, l, mid);
mergeSort(data, temp, mid + 1, r);
for (int i = l; i <= r; i++) {
temp[i] = data[i];
}
int i1 = l;
int i2 = mid + 1;
for (int cur = l; cur <= r; cur++) {
if (i1 == mid + 1)
data[cur] = temp[i2++];
else if (i2 > r)
data[cur] = temp[i1++];
else if (temp[i1] < temp[i2])
data[cur] = temp[i1++];
else
data[cur] = temp[i2++];
}
} // 堆排序
public static void sort7(int[] data) {
MaxHeap h = new MaxHeap();
h.init(data);
for (int i = 0; i < data.length; i++)
h.remove();
System.arraycopy(h.queue, 1, data, 0, data.length);
} private static class MaxHeap { void init(int[] data) {
this.queue = new int[data.length + 1];
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
queue[++size] = data[i];
fixUp(size);
}
} private int size = 0; private int[] queue; public int get() {
return queue[1];
} public void remove() {
swap(queue, 1, size--);
fixDown(1);
} // fixdown
private void fixDown(int k) {
int j;
while ((j = k << 1) <= size) {
if (j < size && queue[j] < queue[j + 1])
j++;
if (queue[k] > queue[j]) // 不用交
break;
swap(queue, j, k);
k = j;
}
} private void fixUp(int k) {
while (k > 1) {
int j = k >> 1;
if (queue[j] > queue[k])
break;
swap(queue, j, k);
k = j;
}
} }}

Answer 2

我也来一个，是要这个吗？public class RootOfAnEquation {
    
    /** Creates a new instance of RootOfAnEquation */
    public RootOfAnEquation() {
    }
    
    //计算函数的值
    static double Calculate(double x){
        double x1 = 3*x*x*x - 5*x + 4; // 此处为待解方程的表达式
        return x1;
    }
    
    //计算x处的导数，增量h
    static double diff(double x, double h){
        return (Calculate(x+h)-Calculate(x))/h;
    }
    
    public static void main(String[] args){
        
        double start = -5;  //起始的x值
        double interval = 0.0001; // 计算导数时使用的x的增量，
        double xn=start,xn_1=xn+1;
        int i=1;
        System.out.println("次数  x                        y");
        //System.out.println(i + " --- " + xn + "  ---  " + Calculate(xn));
        while (Math.abs(xn-xn_1)>0.0000001){
            xn = xn_1;
            xn_1 = xn - Calculate(xn)/diff(xn,interval); // 牛顿迭代公式
            System.out.println(i + " --- " + xn + "  ---  " + Calculate(xn));
            i++;
            if (i>10000) {
                System.out.println("Sorry, I can't found any root of that equation for 10000 times.");
                break;
            }
        }
    }
}