算法比较
关键词
- 二分
- 递归
- 分治
- 回溯
冒泡排序
思想：两次循环，外层进行循环次数的控制，内层循环，进行数据之间的比较，大的数据上浮（下沉）
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#pragma mark - objective-c//冒泡排序- (void)bubblesort:(id)array{ if (!([array iskindofclass:[nsarray class]] || [array iskindofclass:[nsmutablearray class]])) { nslog(@"传入的参数不是数组类型"); return; } nsmutablearray *tmparr; if ([array iskindofclass:[nsmutablearray class]]) { tmparr = array; }else{ tmparr = [array mutablecopy]; } for (int i = 0; i<tmparr.count; i++) { for (int j = 0; j < tmparr.count -1; j++) { if ([tmparr[j] compare:tmparr[j+1]] == nsordereddescending) { [tmparr exchangeobjectatindex:i withobjectatindex:j+1]; } } } nslog(@"排序完的结果为:%@/n",tmparr);}#pragma mark - c//冒泡排序void bubble_sort(int arr[], const int size){ for (int i = 0; i < size; i++) { for (int j = 0; j<size -1 ; j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { swap(arr[j], arr[j+1]); } } }}void swap(int i,int j){ i = i + j; j = i - j; i = i - j;} |
快速排序
思想：（快速排序是基于一种叫做“二分”的思想）从数列中，挑选出一个元素作为基准，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（相同的数可以放在任一边，在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置，递归的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。
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/** 快速排序 @param array 任意类型 @param low 需要排序的数组的开始位置 @param high 需要排序的数组的结束位置 */- (void)quicksort:(nsmutablearray*)array low:(int)low high:(int)high{ if (array == nil || array.count == 0) { return; } if (low >= high) { return; } //取中值 int middle = low + (high - low)/2; nsnumber *prmt = array[middle]; int i = low; int j = high; //开始排序，使得left<prmt 同时right>prmt while (i <= j) {// while ([array[i] compare:prmt] == nsorderedascending) {// i++;// } while ([array[i] intvalue] < [prmt intvalue]) { i++; }// while ([array[j] compare:prmt] == nsordereddescending) while ([array[j] intvalue] > [prmt intvalue]) { j--; } if(i <= j){ [array exchangeobjectatindex:i withobjectatindex:j]; i++; j--; } } if (low < j) { [self quicksort:array low:low high:j]; } if (high > i) { [self quicksort:array low:i high:high]; }}//快速排序int a[101],n;//定义全局变量，这两个变量需要在子函数中使用void quicksort(int left,int right){ int i,j,t,temp; if(left>right) return; temp=a[left]; //temp中存的就是基准数 i=left; j=right; while(i!=j){ //顺序很重要，要先从右边开始找 while(a[j]>=temp && i<j) j--; //再找右边的 while(a[i]<=temp && i<j) i++; //交换两个数在数组中的位置 if(i<j){ t=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=t; } } //最终将基准数归位 a[left]=a[i]; a[i]=temp; quicksort(left,i-1);//继续处理左边的，这里是一个递归的过程 quicksort(i+1,right);//继续处理右边的 ，这里是一个递归的过程} |
选择排序
思想：首先在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾，以此类推，直到所有元素均排序完毕。
大专栏 ios常见算法以及应用s="line">6
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- (void)selectsort:(nsmutablearray *)array{ if(array == nil || array.count == 0){ return; } int min_index; for (int i = 0; i < array.count; i++) { min_index = i; for (int j = i + 1; j<array.count; j++) { if ([array[j] compare:array[min_index]] == nsorderedascending) { [array exchangeobjectatindex:j withobjectatindex:min_index]; } } }} |
插入排序
思想：从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序，取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置，重复以上步骤，直到找到已经排序的元素小于或者等于新元素的位置，将新元素插入到该位置中
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- (void)insersort:(nsmutablearray *)array{ if(array == nil || array.count == 0){ return; } for (int i = 0; i < array.count; i++) { nsnumber *temp = array[i]; int j = i-1; while (j >= 0 && [array[j] compare:temp] == nsordereddescending) { [array replaceobjectatindex:j+1 withobject:array[j]]; j--; } [array replaceobjectatindex:j+1 withobject:temp]; }} |
希尔(shell)排序
思想：先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，在对全体进行一次直接插入排序。
优化：希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出的改进方法的：
（1）插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，既可以达到线性排序的效率。
（2）但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位
oc代码实现：
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//希尔排序,初始的dk值为array.count/2- (void)shellsort:(nsmutablearray *)array dk:(int)dk{ if(array == nil || array.count == 0||dk>=array.count){ return; } for (int i = 0; i < array.count; i ++) { nsnumber *temp = array[i]; int j = i - dk; //若第i个元素大于i-1元素，直接插入。小于的话，移动有序表后插入 while (j >= 0 && [array[j] compare:temp] == nsordereddescending) { [array replaceobjectatindex:j+dk withobject:array[j]]; j-=dk; } [array replaceobjectatindex:j+dk withobject:temp]; } while (dk>=1) { dk = dk/2; [self shellsort:array dk:dk]; }} |
实际应用
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+(nsdata *)compressimage:(uiimage *)image tobyte:(nsuinteger)maxlength{ // compress by quality cgfloat compression = 1; nsdata *data = uiimagejpegrepresentation(image, compression); if (data.length < maxlength) return data; //采用二分法提高性能 cgfloat max = 1; cgfloat min = 0; for (int i = 0; i < 6; ++i) { compression = (max + min) / 2; data = uiimagejpegrepresentation(image, compression); if (data.length < maxlength * 0.9) { min = compression; } else if (data.length > maxlength) { max = compression; } else { break; } } uiimage *resultimage = [uiimage imagewithdata:data]; if (data.length < maxlength) return data; // compress by size nsuinteger lastdatalength = 0; while (data.length > maxlength && data.length != lastdatalength) { lastdatalength = data.length; cgfloat ratio = (cgfloat)maxlength / data.length; cgsize size = cgsizemake((nsuinteger)(resultimage.size.width * sqrtf(ratio)), (nsuinteger)(resultimage.size.height * sqrtf(ratio))); // use nsuinteger to prevent white blank uigraphicsbeginimagecontext(size); [resultimage drawinrect:cgrectmake(0, 0, size.width, size.height)]; resultimage = uigraphicsgetimagefromcurrentimagecontext(); uigraphicsendimagecontext(); data = uiimagejpegrepresentation(resultimage, compression); } return data;}+(nsdata *)compressimage:(uiimage *)image{ nsdata *data=uiimagejpegrepresentation(image, 1.0); if (data.length>300*1024) { if (data.length>1024*1024) {//1m以及以上 data=uiimagejpegrepresentation(image, 0.5); }else if (data.length>300*1024) {//0.5m-1m data=uiimagejpegrepresentation(image, 0.8); } } return data;} |
以上就是本次介绍的全部知识点内容，感谢大家的学习和对服务器之家的支持。
原文链接：https://www.cnblogs.com/dajunjun/p/11711053.html
