Java归并排序算法实现与程序解读

该函数实现了归并排序算法，该算法源自约翰·冯·诺依曼于1945年提出的经典排序方法。使用方式如下：通过输入向量，调用融合函数进行排序。该脚本还通过多次执行该算法并与MATLAB内置的SORT函数进行对比，计算排序的成功次数及所花费的时间。根据实验结果，归并排序的实现表现良好且正常运行。用户可通过提供不同的向量来测试其性能，看看是否存在其他潜在的异常或优化空间。@ACx // 2013年2月。

分治法的典型代表就是归并排序。拆分-合并的节奏，逻辑清晰，效率也挺高。是那种上千条数据的场景，排序速度快得，响应也快，CPU 压力小不少。 归并的过程其实不难理解，就是先把数组一直拆，拆到每段都只有一个元素，一对一比较，再一步步合并起来。听起来抽象？别急，这里配了个动画演示，过程一步步走，蛮直观的。 和冒泡排序、插入排序比起来，归并的时间复杂度是O(nlogn)，你会感觉到性能上的差距。尤其是在前端项目里排序表格、大数据列表，用起来顺手。 如果你还想深入点，可以看看这几个文章：比如MATLAB 下归并排序的实现和性能实验，还有算法时间复杂度，都挺有料。 ，归并排序不光适合写算法题，放在业务开发

冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这段代码首先定义了一个bubbleSort方法来实现冒泡排序的逻辑，然后通过main方法创建了一个整数数组arr，调用bubbleSort方法对其进行排序，最后使用printArray方法打印排序后的数组。

这篇文章详细整理了常见的数据结构排序算法，包括了图解和Java代码实现。如果有错误，请帮忙指出，让我们共同学习。

堆排序算法其实挺，理解了堆的结构之后，你就会发现它挺高效的。基本原理就是通过构建最大堆，不断交换堆顶元素和一个元素，再进行堆化，直到完成排序。你可以通过调用heapSort方法轻松实现排序，整个过程还是蛮直观的。如果你对二叉堆不太了解，可以先研究一下heapify方法，确保每个子堆满足堆的性质。适合用来一些对时间复杂度有要求的排序任务哦。这段Java代码示例展示了如何实现堆排序，代码简洁，易于理解。你只需要将自己的数组传入heapSort方法，就能得到一个排好序的数组。如果你刚好在一些排序算法，或者对堆排序有兴趣，这份代码应该会有。对了，如果你需要更深的理解堆排序或相关数据结构，可以参考一些相

排序算法的动画演示，蛮适合想搞懂算法原理的人。冒泡排序就像反复把最大数“冒”到，每次都两两比较，有错就换。虽然时间复杂度是 O(n^2)，在大数据场景里效率一般，但对初学者来说，真的挺好理解的。动画演示那块做得挺清楚，视觉效果直观，你一眼就能看出每轮操作咋回事。比起死记硬背，图形化更容易抓住重点，像是你在看小球互换位置那种感觉，记忆还蛮深刻的。顺带推荐几个扩展阅读的资源，像是插入排序、桶排序这些，和冒泡排序一对比，你就知道哪些场景该用哪个了。还有一篇时间复杂度优化的文章，讲得也还不错，能帮你理解为什么有些算法跑得飞快。如果你正在刷题、面试，或者刚开始接触算法，这个资源还蛮合适的，别忘了点进去看

c语言中的高效排序方法——快速排序

本资源提供了丰富的Java算法实现以及常见数据挖掘算法的讲解与代码示例。 内容概要： Java常用算法： 包含近百种常用算法的Java源代码实现，涵盖了各种数据结构和算法问题。 数据挖掘算法： 提供了多种常用数据挖掘算法的详细教学材料和配套源代码，例如： 神经网络算法 K-Means动态聚类算法 其他聚类算法 通过本资源，您将获得从理论到实践的全面指导，助您快速掌握数据挖掘的核心技术。

Apriori 算法的 Java 代码实现，结构清晰，逻辑也蛮顺的，适合拿来学习关联规则挖掘的基本流程。ArrayList+HashMap组合拳搞定事务存储和频繁项集，嗯，挺经典的做法。事务数据库的读取用的是一个readTable方法，从 TXT 里按行读，每行按空格分，操作也不复杂。整个流程是：先拿最小项集（单个元素）开始，算支持度，剪一剪，符合的就进频繁项集，继续组合更大的项集，直到挖不出新货为止。剪枝部分用的pruning方法，也挺直接，就是看哪个候选集支持度低就干掉哪个。支持度和置信度两个参数是关键，你可以手动设，比如min_support = 0.2这种。规则生成用的是强关联规则逻辑