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Android集合排序

之前项目里有一个模块中有多个字段的参数为数字,需求为点击字段对应的参数名,实现降序或升序。 这里记录一下我的实现过程。 首先我用到了Java里的Collec...

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Android实现数据按照时间排序

经常遇见一个列表,两个接口的情况,两个接口属于两个不同的表数据,那么数据拼接回来之后,并不是按照时间排序的,看起来就相当混乱,所以记录一下如何对数据按照时间排序。 Date dateValue = simpleDateFormat.parse(dateString, position); return dateValue; } 步骤二: 对拼接的列表进行排序

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    Android实现列表数据按名称排序、中英文混合排序

    有时候我们需要多列表中的数据进行特定的排序,最近项目中用到的是按名称排序,所以简单来说一下: 效果图: ? 排序方法: Collections.sort(students, new SortChineseName()); for (Student s : students) { Log.e(" Comparator<ResolveInfo { /** * create by Davide * 参数说明: * ResolveInfo 为你的List集合中的类-我这里为 android mContext.getPackageManager()).toString(); /** *create by Davide *开始比较-我这儿按照apk的名称排序

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    Android技能树 — 排序算法基础小结

    o(╥﹏╥)o Android技能书系列: Android基础知识 Android技能树 — 动画小结 Android技能树 — View小结 Android技能树 — Activity小结 Android 技能树 — View事件体系小结 Android技能树 — Android存储路径及IO操作小结 Android技能树 — 多进程相关小结 Android技能树 — Drawable小结 数据结构基础知识 Android技能树 — 数组,链表,散列表基础小结 Android技能树 — 树基础知识小结(一) 算法基础知识 Android技能树 — 排序算法基础小结 本文主要讲算法基础知识及排序算法。 排序方法分为两大类: 一类是内部排序, 指的是待排序记录存放在计算机存储器中进行的排序过程;另一类是外部排序, 指的是待排序记录的数量很大,以至于内存一次不能容纳全部记录,在排序过程中尚需对外存进行访问的排序过程 外部排序: 一般来说外排序分为两个步骤:预处理和合并排序

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    排序之选择排序、堆排序、归并排序、高速排序

    至此选择排序完毕。 举例:选择排序:56 12 80 91 20 第一次:遍历这5个数。找到最小值12。 位置在5,交换2和5位置的数字,12 20 80 91 56 依次类推 2、堆排序 是对选择排序的改进 基本思想: 1、将初始待排序keyword序列(R1,R2 则整个排序过程完毕。 这样的排序方法成为二路归并排序。 递归高速排序。将其它n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每一个元素都是在排序后的正 确位置。排序完毕。 怎样选基准??

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    基本排序算法(冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 基数排序 希尔排序

    项目地址:https://github.com/windwant/windwant-service/tree/master/algorithm 冒泡排序:两两比较,大数冒泡 升序: public static 选择排序:选择剩余元素中最小(最大)的元素放置到初始选择集合中(空) public static void SelectionSortAsc(int[] arr){ int min = 0; :设定一个初始已排序的集合(一般选择一个元素),从剩余的集合中将各个元素以此插入到初始集合中的正确位置 public static void insertionSort(int [] array){ 左边的元素值都小于anchor值,右边的值都大于anchor值,递归排序左右两侧排序 //左边元素。 值索引+1---high if (end < high) { quikeSort(arr, end + 1, high); } } 归并排序

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    详解排序算法--堆排序选择排序排序

    选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 首先在未排序序列中找到最小(大)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(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于非常好的一种。 ? ! 这就是堆排序的由来 堆排序排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。 原地堆排序 基于以上堆相关的操作,我们可以很容易的定义堆排序

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    排序算法之交换排序(冒泡排序、快速排序

    交换排序 所谓交换,是指根据序列中两个关键字的比较结果来对换这两个记录在排序中的位置。 冒泡排序 概念 冒泡排序的基本思想是:从前往后(或从后往前)两两比较相邻元素的值,若为逆序(即A[I-1]>A[I]),则交换它们,直到序列比较完。 我们称它为第一趟冒泡,结果是将最小的元素交换到待排序列的第一个位置(或将最大的元素交换到待排序列的最后一个位置),关键字最小的元素如气泡一样逐渐向上“漂浮”。最终一个一个排好了位置。 概念 快速排序的基本思想是基于分治法的:在待排序表L【1.。。 n】中任取一个元素pivot作为枢轴(通常取首元素),通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分,使其中一个表L【1.。。k-1】中的元素都大于枢轴pivot,另一个表L【k+1.。。。

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    排序——选择排序

    选择排序 --- 简单选择排序 基本思想 每一趟在后面 n-i +1个中选出关键码最小的对象, 作为有序序列的第 i 个记录 算法实现 void SelectSort(SqList &L){ // 对记录序列 L.length]作简单选择排序 for(i = 1; i <= L.length; i++){ // 选择第 i 小的记录,并交换到位 k = i; for(j = i + 1; j < 算法分析 含有n个叶子节点的完全二叉树的深度为log2 n+1,则选择排序的每一趟都需作log2n次比较,排序的时间复杂度O(nlog2n)。 改进:简单选择排序没有利用上次选择的结果,是造成速度满的重要原因。如果,能够加以改进,将会提高排序的速度。 --- 堆排序 堆:把待排序的数据元素存放在数组中r1…n,把r看成是一棵完全二叉树,每个结点表示一个记录。ri结点的左孩子是r2i,右孩子是r2i+1。

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    排序——冒泡排序

    冒泡排序 比较相领的元素 - 如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个。 - 对每一个相领元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。 - 这步做完后,最后的元素会是最大的数。 > n; cout << "请输入数组元素:"; for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; // 输入数组a f(a, n); cout << "排序后的元素为 int i = 0; i < n; i++) cout << a[i] << " "; cout << endl; return 0; }请输入数组长度:5 请输入数组元素:8 4 9 2 1 排序后的元素为 复杂度计算 - 最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。) - 最坏时间复杂度:O(n^2) - 稳定性:稳定 ************ python代码实现 '''冒泡排序-BubbleSort''' def bubble_sort(alist): for

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    Android 实现文件夹排序功能的实例代码

    按文件名排序 /** * 按文件名排序 * @param filePath */ public static ArrayList<String orderByName(String FileNameList.add(file1.getName()); } } return FileNameList; } 基于名称: /** * 按文件名排序 FileNameList.add(file1.getName()); } } return FileNameList; } 基于最近修改时间: /** * 按文件修改时间排序 } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return size; } 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android 实现文件夹排序功能的实例代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。

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    Android 启动优化(二) - 拓扑排序的原理以及解题思路

    前言 春节之前,更新了一篇博客 Android 启动优化(一) - 有向无环图,反响还不错,今天,让我们一起来看一下,怎样用代码实现有向无环图。 基本概念 拓扑排序的英文名是 Topological sorting。 拓扑排序要解决的问题是给一个图的所有节点排序。有向无环图才有拓扑排序,非有向无环图没有。 另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。 最后得到栈中顺序的逆序即为拓扑排序顺序。 如果你觉得对你有所帮助,可以关注我的微信公众号程序员徐公 推荐阅读 致刚入职场的你 - 程序员的成长笔记 职场上这四件事,越早知道越好 拼夕夕事件反思,底层逆袭,靠拼命加班行吗 面试官:手写生产者消费者模型 Android

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    排序(排序)

    定义 堆排序:是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆的性质:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 概述 若以升序排序说明,把数组转换成最大堆(Max-Heap Heap),这是一种满足最大堆性质(Max-Heap Property)的二叉树:对于除了根之外的每个节点i, A[parent(i)] ≥ 堆中定义以下几种操作: 最大堆调整(Max Heapify):将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点 创建最大堆(Build Max Heap):将堆中的所有数据重新排序排序(HeapSort len / 2 - 1; i >= 0; i--) max_heapify(arr, i, len - 1); // 先将第一个元素和已排好元素前一位做交换,再重新调整,直到排序完毕

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    排序——冒泡排序

    冒泡排序 基本思想 依次比较相临两个数据元素的大小,若逆序则交换两个数据元素,否则不交换。 当完成一趟交换以后,最大的元素将会出现在数据序列的最后一个位置。 重复以上过程,直到待排序序列中没有逆序为止。 每趟结束时,不仅能挤出一个最大值到最后面位置,还能同时部分理顺其他元素; **一旦下趟没有交换,还可提前结束排序** 算法实现 c++代码实现 // 原始冒泡排序 void bubblf_sort L.r[j]; L.r[j] = L.r[j + 1]; L.r[j + 1] = temp; change = true; } } } python代码实现 '''冒泡排序 ,比较次数为 n-1,不移动 - 最坏情况下:需 n-1趟排序,第i趟比较n-i次,移动3(n-i)次 空间复杂度为 O(1) 是一种稳定的排序方法

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    排序——希尔排序

    希尔排序(基于逐趟缩小增量) 基本思想 先将整个待排记录序列分割成若干子序列,分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行一次直接插入排序。 [在这里插入图片描述] 算法实现 void ShellSort(SqList &L, int dlta[], int t){ // 按增量序列dlta[0…t-1]对顺序表L作Shell排序 for (k = 0; k < t; k++) ShellInsert(L, dlta[k]); // 增量为dlta[k]的一趟插入排序 } void ShellInsert(SqList &L, int dk){ // 对顺序表L进行一趟增量为dk的Shell排序,dk为步长因子 for(i = dk + 1; i <= L.length; i++){ // 开始将r[i] 插入有序增量子表

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    排序——快速排序

    快速排序 基本思想 任取一个元素 (如第一个) 为中心 所有比它小的元素一律前放,比它大的元素一律后放,形成左右两个子表; 对各子表重新选择中心元素并依此规则调整,直到每个子表的元素只剩一个 [在这里插入图片描述 [low] = L.r[0]; return low; } void QSort(SqList &L, int low, int high){ // 对记录序列L[low..high]进行快速排序 pivotkey = Partition(L, low, high); // 对 L[low..high] 进行一次划分 QSort(L, low, pivotloc-1); // 对低子表递归排序 ,pivotloc是枢轴位置 QSort(L, pivotloc+1, high); // 对高子表递归排序 } } // 第一次调用函数 Qsort 时,待排序记录序列的上、下界分别为 1 和 void QuickSort( SqList & L) { // 对顺序表进行快速排序 QSort(L.r, 1, L.length); } 算法分析 时间复杂度:O(n^2) - 最好: O

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    排序】快速排序

    /** * 快速排序 * @param a * @param low * @param high */ public static void quickSort(int high) { int l = low; int h = high; if (l >= h) { return; } int temp = a[l]; // 此循环完成了一趟排序 从左往右扫描找到第一个大于temp的元素 l++; } if(l<h){ a[h] = a[l]; // 放在temp右边 h--; // h左移一位 } }// end 一趟排序 a[l] = temp; // 将temp放在最终位置 quickSort(a, low, l-1); // 递归对temp左边元素进行排序 quickSort(a, l+1, high ); // 递归对temp右边的元素进行排序 } public static void main(String[] args) { int[] a = { 5, 4, 3, 2, 1 };

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    排序----选择排序

    min])) min = j; exch(a,i,min); } } //less()、exch()、isSorted()、main()方法见“排序算法模板 ” } 长度为N的数组,选择排序需要大约N^2/2次比较和N次交换。 下一篇:插入排序

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    排序----希尔排序

    实现希尔排序的一种方法是对于每个h,使用插入排序将h个子数组独立地排序。然后按某种次序递减h,可以实现数组整体排序。这里出现两个问题:为什么使用插入排序而不是选择排序?按哪种次序递减h? 希尔排序是对直接插入排序的改进,它权衡了子数组的规模和有序性。它避免了直接插入排序主键最小的元素正好在数组的尽头,要将它挪动到正确的位置需要移动次数很多的问题。 希尔排序的算法性能不仅取决于h,还取决于h之间的数学性质,比如它们的公因子等。 希尔排序的用时是次平方级别的,目前发现希尔排序最坏情况也达不到平方级别,是N^1.5次方。 ” } 从希尔排序可以发现,我们对插入排序稍微改动,就在效率上取得了极大的提升,算法的魅力正在于此。 下一篇:归并排序

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    Java垃圾回收机制、系统设计、Android异步、排序算法

    03 Android 实现异步的几种方式,原理与各自特点 这边介绍三种:AsyncTask,HandlerThread和IntentService AsyncTask原理:内部是Handler和两个线程池实现的 在Android3.0开始,execute方法串行执行任务的,一个一个来,3.0之前是并行执行的。 创建消息队列并开启消息循环,这个消息队列运行在子线程中,所以可以将HandlerThread中的Looper实例传递给一个Handler,从而保证这个Handler的handleMessage方法运行在子线程中,Android 希尔排序又叫缩小增量排序。 算法分析:Shell排序比冒泡排序快5倍,比插入排序大致快2倍。比快排,归并,堆排慢很多(有时在小数组中比快速排序和堆排序快)。

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