GO学习笔记 排序和查找

一.排序

1.排序的介绍

排序是将一群数据,依指定的顺序进行排列的过程。

排序的分类:

1)内部排序

将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。

包括(交换式排序,选择式排序和插入式排序)

2)外部排序

数据量过大,无法全部加载到内存中,需要借助外部存储进行排序。

包括(合并排序法和直接合并排序法)

交换式排序法

交换式排序属于内部排序,是运用数据值比较后,依赖判断则对数据位置进行交换,以达到排序的目的。

交换式排序法又可分为两种:

<1>冒泡排序法(Bubble sort

<2>快速排序法(Quick sort

冒泡排序的基本思想是:通过对待排序从后向前(从下标较大的元素开始),依次比较相邻元素的排序码,若发现逆序则交换,使排序较小的元素逐渐从后部向前部(从下标较大的单元移向下标较小的单元),就像水底的气泡一样逐渐向上冒。

因为排序的过程中,各元素不断接近自己的位置,如果一趟比较下来没有进行过交换,就说明序列有序,因此要在排序过程中设置一个标志flag判断元素是否进行过交换。从而减少不必要的比较(优化)。

冒泡排序案例:

举例说明冒泡法。

24,69,80,57,13

第一轮比较:

第一次比较为第一个元素和第二个元素比较,如果前面的元素大于后面的元素则交换,否则不动。

24,69,80,57,13

第二次比较为第二个元素和第三个元素比较,如果前面的元素大于后面的元素则交换,否则不动。

24,69,80,57,13

第三次比较为第三个元素和第四个元素比较,如果前面的元素大于后面的元素则交换,否则不动。

24,69,57,80,13

第四次比较为第四个元素和第五个元素比较,如果前面的元素大于后面的元素则交换,否则不动。

24,69,57,13,80

第一轮结束,得到最后一个元素为这组数的最大值。

第二轮以第一轮的方式进行比较。

如果第一轮比较n次,第二轮则只需要比较n-1次,依次减少。

 

 

总结:

1.一共arr.length-1次的轮数比较,每一轮将会确定一个数的位置。

2.每一轮比较次数在逐渐减少。

3.当前面一个数比后面一个数大的时候,就进行交换。

冒泡排序例子:

package main

import "fmt"

// 冒泡排序
func BubbleSort(arr *[5]int) {
    fmt.Println("排序前arr=", (*arr))
    temp := 0 // 临时变量
    for i := 0; i < len(*arr)-1; i++ {
        // 完成外层第一次排序
        for j := 0; j < len(*arr)-1-i; j++ {
            if (*arr)[j] > (*arr)[j+1] {
                temp = (*arr)[j]
                (*arr)[j] = (*arr)[j+1]
                (*arr)[j+1] = temp
            }
        }
    }
    fmt.Println("排序后的arr=", (*arr))
}

func main() {
    // 定义数组
    arr := [5]int{24, 69, 80, 57, 13}
    // 将数组传递给一个函数,完成排序
    BubbleSort(&arr)
}

二.查找

介绍:

Golang中,我们常用的查找有两种

1.顺序查找

举例:

package main

import "fmt"

func main() {
    // 白色  金色   紫色   青色
    // 判断输入的颜色是都存在数组中
    // 思路:
    // 1.定义一个数组 白色  金色   紫色   青色
    //2.从控制台接收一个名词,依次比较,如发现有,提示
    colors := [4]string{"白色", "金色", "紫色", "青色"}
    var color = ""
    // 顺序查找第一种方式
    fmt.Println("请输入一个颜色:")
    fmt.Scanln(&color)
    for i := 0; i < len(colors); i++ {
        if color == colors[i] {
            fmt.Println("找到了颜色:", color)
        } else if i == (len(colors) - 1) {
            fmt.Println("没有找到")
        }

    }
    // 顺序查找第二种方式
    index := -1
    for i := 0; i < len(colors); i++ {
        if color == colors[i] {
            index = i // 将找到的值对应的下标赋给index
            break
        }
    }
    if index != -1 {
        fmt.Println("找到了", color, index)
    } else{
        fmt.Println("没有找到")
    }
}

2.二分查找(该数组前提有序)

举例:请对一个有序的数组arr = [1,8,10,1000,1234]

二分查找的思路:比如要查找findval

1.arr是一个有序数组,并且是从小到大排序

2.先找到中间的下标mid = (leftindex + rightindex) / 2,然后让中间下标的值和findval进行比较

2.1 如果arr[mid] > findval,就应该leftindex -----(mid-1)

2.2如果arr[mid] < findval ,就应该mid + 1 ---- rightindex

2.3如果arr[mid] == findval,就找到

2.4上面的2.1 2.2 2.3的逻辑递归执行

3.想一下,怎么样的情况下,就说明找不到分析出退出递归的条件

if leftindex > rigthindex {

// 找不到

return

}

举例二分法代码:

package main

import (
    "fmt"
)

// 二分查找
/*
二分查找的思路:比如要查找findval
1.arr是一个有序数组,并且是从小到大排序
2.先找到中间的下标mid = (leftindex + rightindex) / 2,然后让中间下标的值和findval进行比较
2.1 如果arr[mid] > findval,就应该leftindex -----(mid-1)
2.2如果arr[mid] < findval ,就应该mid + 1 ---- rightindex
2.3如果arr[mid] == findval,就找到
2.4上面的2.1 2.2 2.3的逻辑递归执行

3.想一下,怎么样的情况下,就说明找不到分析出退出递归的条件
*/
func BinarySort(arr *[6]int, leftIndex int, rightIndex int, findVal int) {
    // 判断leftIndex 是否大于rightIndex
    if leftIndex > rightIndex {
        fmt.Println("找不到")
        return
    }

    // 中间的下标
    mid := (leftIndex + rightIndex) / 2

    if (*arr)[mid] > findVal {
        // 说明要查找的数,应该在left leftIndex --- mid -1
        BinarySort(arr, leftIndex, mid-1, findVal)
    } else if (*arr)[mid] < findVal {
        // 说明要查找的数,应该在left mid + 1 ---- rightIndex
        BinarySort(arr, mid+1, rightIndex, findVal)
    } else {
        // 找到了
        fmt.Printf("下标为%v", mid)
    }

}

func main() {
    //
    arr := [6]int{1, 8, 10, 89, 1000, 1234}
    BinarySort(&arr, 0, len(arr)-1, 1000)
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/hszstudypy/p/13598981.html