JAVA中的算法
Java应用中的推荐系统算法
Java应用中的推荐系统算法推荐系统在现代互联网应用中扮演着重要的角色，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容或产品。
在Java应用中，有多种推荐系统算法可以使用。
本文将介绍几种常见的Java应用中的推荐系统算法，并讨论它们的优缺点。
一、协同过滤算法协同过滤算法是一种常见的推荐系统算法，通过分析用户历史行为和其他用户的行为模式，将相似的用户或物品进行关联。
在Java应用中，可以使用基于用户的协同过滤或基于物品的协同过滤算法进行推荐。
基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似度，推荐与目标用户兴趣相似的其他用户喜欢的物品。
基于物品的协同过滤算法则是根据物品之间的相似度，为目标用户推荐与其已经喜欢的物品相似的其他物品。
协同过滤算法的优点是能够根据用户与其他用户或物品之间的相似度进行推荐，但存在冷启动问题和稀疏性问题。
二、内容过滤算法内容过滤算法是根据用户已经喜欢的物品的内容属性进行推荐。
通过分析物品的属性和用户的偏好，找到最匹配用户兴趣的物品进行推荐。
在Java应用中，可以使用基于内容的推荐算法，例如利用文本分类或图像识别技术进行内容匹配和推荐。
内容过滤算法的优点是能够解决协同过滤算法中的冷启动和稀疏性问题，但可能无法发现用户未曾接触过的新内容。
三、混合推荐算法混合推荐算法结合了不同的推荐算法，通过综合考虑多种算法的结果进行推荐。
在Java应用中，可以将协同过滤算法和内容过滤算法进行结合，通过综合考虑用户行为和物品内容来进行推荐。
混合推荐算法的优点是能够兼顾不同算法的优势，提供更准确和个性化的推荐结果。
总结Java应用中的推荐系统算法多种多样，并且不同算法适用于不同的应用场景。
协同过滤算法可以根据用户与其他用户或物品之间的相似度进行推荐，内容过滤算法可以根据物品的内容属性进行推荐，混合推荐算法可以综合考虑多种算法的结果。
选择适合的算法需要考虑用户的数据量、数据稀疏性、数据类型以及推荐结果的准确性等因素。
java文本重复度算法
java文本重复度算法在Java中，可以使用不同的算法来计算文本的重复度。
下面我将介绍几种常见的算法。
1. 暴力匹配算法（Brute Force）：这是一种简单直接的算法，它通过比较文本中的每个字符来计算重复度。
具体步骤如下：遍历文本中的每个字符。
对于每个字符，再次遍历文本中的其余字符，以查找是否存在相同的字符。
如果存在相同的字符，则增加重复度计数器。
最后，通过计算重复度计数器与文本长度的比例来得到文本的重复度。
这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是文本的长度。
虽然简单易懂，但对于大型文本来说效率较低。
2. 哈希算法（Hashing）：哈希算法是一种常用的文本重复度计算算法。
它通过将文本转换为哈希值来判断文本的相似程度。
具体步骤如下：将文本转换为哈希值，例如使用MD5、SHA-1等哈希算法。
比较不同文本的哈希值，如果哈希值相同，则认为文本相似度较高。
根据相同哈希值的文本数量和总文本数量的比例来计算重复度。
哈希算法的时间复杂度较低，通常为O(n)，其中n是文本的长度。
它可以快速计算文本的重复度，但可能存在哈希冲突的问题。
3. KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，也可以用于计算文本的重复度。
具体步骤如下：构建文本的前缀表，用于记录每个位置的最长公共前后缀长度。
遍历文本，通过比较当前字符和前缀表中的值来确定是否存在重复。
根据重复出现的次数和文本长度来计算重复度。
KMP算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n是文本长度，m是模式串长度。
相较于暴力匹配算法，KMP算法可以大幅提高匹配效率。
以上是几种常见的Java文本重复度计算算法。
根据具体需求和文本规模，选择适合的算法可以提高计算效率和准确度。
java算法总结
java算法总结一、排序1、冒泡排序：t冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
走访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。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
2、选择排序：t选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是O(n)的时间复杂度。
所以用到它的时候，数据规模越小越好。
唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
3、插入排序：t插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。
它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
4、希尔排序：t希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。
希尔排序是非稳定排序算法。
该方法的基本思想是：先将整个待排序的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，再对全体记录进行依次直接插入排序。
二、查找1、线性查找：t线性查找又称顺序查找，是一种最简单的查找算法。
从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较，若相等则查找成功；若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点，则表示表中不存在关键字等于k的结点，查找失败。
2、二分查找：t二分查找又称折半查找，要求待查找的序列有序。
每次取中间位置的值与待查关键字比较，如果中间位置的值更大，则在前半部分循环这个查找的过程，如果中间位置的值更小，则在后半部分循环这个查找的过程。
3、二叉查找树：t二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST），又被称为二叉搜索树、有序二叉树。
它是一棵空树或者是具有下列性质的二叉树：若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；没有键值相等的节点三、字符串处理1、KMP算法：tKMP算法是由Donald E.Knuth、Vaughn R. Pratt和James H.Morris三人于1977年提出的一种改进的字符串匹配算法，它利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。
Java数学公式解析
Java数学公式解析[object Object]Java是一种面向对象的编程语言，它提供了许多数学公式解析的方法和工具。
在Java中，我们可以使用Math类的静态方法来执行各种数学运算和公式解析。
1.基本数学运算：Java的Math类提供了基本的数学运算方法，如加法、减法、乘法、除法、取模等。
例如：- 加法：Math.addExact(int a, int b)可以计算两个整数的和。
- 减法：Math.subtractExact(int a, int b)可以计算两个整数的差。
- 乘法：Math.multiplyExact(int a, int b)可以计算两个整数的积。
- 除法：Math.divideExact(int dividend, int divisor)可以计算两个整数的商。
- 取模：Math.floorMod(int x, int y)可以计算两个整数的模。
2.幂运算：Java的Math类提供了幂运算的方法，如Math.pow(double a,double b)可以计算a的b次幂。
例如：- Math.pow(2, 3)将返回8，即2的3次幂。
3.开方和平方根：Java的Math类提供了开方和平方根计算的方法，如Math.sqrt(double a)可以计算a的平方根。
例如：- Math.sqrt(16)将返回4，即16的平方根。
4.对数运算：Java的Math类提供了对数运算的方法，如Math.log(double a)可以计算a的自然对数。
例如：5.三角函数：Java的Math类提供了常用的三角函数计算方法，如Math.sin(double a)可以计算a的正弦值。
例如：- Math.sin(Math.PI/2)将返回1，即π/2的正弦值。
6.绝对值和取整：Java的Math类提供了绝对值和取整运算的方法，如Math.abs(int a)可以计算a的绝对值，Math.round(double a)可以将a四舍五入为最接近的整数。
java面试题经典算法
java面试题经典算法经典算法在Java面试中经常被问及，因为它们可以展示面试者对基本数据结构和算法的理解程度。
以下是一些经典算法，我会逐个介绍它们。
1. 冒泡排序（Bubble Sort），这是一种简单的排序算法，它重复地走访要排序的数列，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。
时间复杂度为O(n^2)。
2. 快速排序（Quick Sort），快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。
它是一种分而治之的算法，时间复杂度为O(nlogn)。
3. 二分查找（Binary Search），二分查找是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。
时间复杂度为O(logn)。
4. 递归算法（Recursion），递归是指在函数的定义中使用函数自身的方法。
递归算法通常用于解决可以被分解为相同问题的子问题的情况。
5. 动态规划（Dynamic Programming），动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的一种方法。
它将问题分解为相互重叠的子问题，通过解决子问题的方式来解决原始问题。
6. 深度优先搜索（Depth-First Search）和广度优先搜索（Breadth-First Search），这两种搜索算法通常用于图的遍历和搜索。
深度优先搜索使用栈来实现，而广度优先搜索则使用队列来实现。
以上是一些常见的经典算法，当然还有很多其他的算法，如贪心算法、Dijkstra算法、KMP算法等等。
在面试中，除了了解这些算法的原理和实现方式之外，还需要能够分析算法的时间复杂度、空间复杂度以及适用场景等方面的知识。
希望这些信息能够帮助你在Java面试中更好地准备算法相关的问题。
Java常见的七种查找算法
Java常见的七种查找算法1. 基本查找也叫做顺序查找，说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。
基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。
从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。
示例代码：public class A01_BasicSearchDemo1 {public static void main(String[] args){//基本查找/顺序查找//核心：//从0索引开始挨个往后查找//需求：定义一个方法利用基本查找，查询某个元素是否存在//数据如下：{131, 127, 147, 81, 103, 23, 7, 79}int[] arr ={131,127,147,81,103,23,7,79};int number =82;System.out.println(basicSearch(arr, number));}//参数：//一：数组//二：要查找的元素//返回值：//元素是否存在public static boolean basicSearch(int[] arr,int number){//利用基本查找来查找number在数组中是否存在for(int i =0; i < arr.length; i++){if(arr[i]== number){return true;}}return false;}}2. 二分查找也叫做折半查找，说明：元素必须是有序的，从小到大，或者从大到小都是可以的。
如果是无序的，也可以先进行排序。
但是排序之后，会改变原有数据的顺序，查找出来元素位置跟原来的元素可能是不一样的，所以排序之后再查找只能判断当前数据是否在容器当中，返回的索引无实际的意义。
基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。
用给定值先与中间结点比较。
比较完之后有三种情况：•相等说明找到了•要查找的数据比中间节点小说明要查找的数字在中间节点左边•要查找的数据比中间节点大说明要查找的数字在中间节点右边代码示例：package com.itheima.search;public class A02_BinarySearchDemo1 {public static void main(String[] args){//二分查找/折半查找//核心：//每次排除一半的查找范围//需求：定义一个方法利用二分查找，查询某个元素在数组中的索引//数据如下：{7, 23, 79, 81, 103, 127, 131, 147}int[] arr ={7,23,79,81,103,127,131,147};System.out.println(binarySearch(arr,150));}public static int binarySearch(int[] arr,int number){//1.定义两个变量记录要查找的范围int min =0;int max = arr.length-1;//2.利用循环不断的去找要查找的数据while(true){if(min > max){return-1;}//3.找到min和max的中间位置int mid =(min + max)/2;//4.拿着mid指向的元素跟要查找的元素进行比较if(arr[mid]> number){//4.1 number在mid的左边//min不变，max = mid - 1；max = mid -1;}else if(arr[mid]< number){//4.2 number在mid的右边//max不变，min = mid + 1;min = mid +1;}else{//4.3 number跟mid指向的元素一样//找到了return mid;}}}}3. 插值查找在介绍插值查找之前，先考虑一个问题：为什么二分查找算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？其实就是因为方便，简单，但是如果我能在二分查找的基础上，让中间的mid点，尽可能靠近想要查找的元素，那不就能提高查找的效率了吗？二分查找中查找点计算如下：mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);我们可以将查找的点改进为如下：mid=low+(key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)，这样，让mid值的变化更靠近关键字key，这样也就间接地减少了比较次数。
java运算法则先后顺序
在Java中，运算符具有不同的优先级和结合性。
这些规则决定了表达式中运算符的计算顺序。
以下是Java中运算符的优先级和结合性规则，按照优先级从高到低的顺序：1.括号：括号用于改变表达式中的计算顺序。
括号中的表达式首先计算。
2.一元运算符：包括正号 (+)、负号 (-) 和逻辑非 (!) 等一元运算符。
它们具有最高的优先级，从右到左结合。
3.算术运算符：包括乘法 (*)、除法 (/)、取模 (%)，以及加法 (+) 和减法 (-)。
它们按照数学运算的优先级顺序计算，乘法、除法和取模的优先级高于加法和减法。
4.移位运算符：包括左移 (<<)、右移 (>>) 和无符号右移 (>>>)。
它们用于对整数进行位移操作。
5.关系运算符：包括小于 (<)、大于 (>)、小于等于 (<=)、大于等于 (>=) 等。
它们用于比较两个值的大小关系。
6.相等运算符：包括等于 (==) 和不等于 (!=)。
它们用于检查两个值是否相等或不相等。
7.按位与运算符：用于对二进制位进行逻辑与 (&) 操作。
8.按位异或运算符：用于对二进制位进行逻辑异或 (^) 操作。
9.按位或运算符：用于对二进制位进行逻辑或 (|) 操作。
10.逻辑与运算符：用于对布尔值进行逻辑与 (&&) 操作。
11.逻辑或运算符：用于对布尔值进行逻辑或 (||) 操作。
12.条件运算符：条件运算符 (?:) 用于根据条件选择不同的值。
13.赋值运算符：包括赋值 (=)、加赋值 (+=)、减赋值 (-=)、乘赋值 (*=)、除赋值 (/=) 和其他复合赋值运算符。
在表达式中，根据这些规则，Java会按照特定的优先级和结合性顺序进行运算，从而确定表达式的最终计算结果。
理解这些运算法则可以帮助您编写清晰和可靠的Java代码。
java中有趣的算法题
java中有趣的算法题Java中有许多有趣的算法题，以下是其中一些例子：1. FizzBuzz问题，编写一个程序，打印从1到100的数字。
但是对于3的倍数，打印"Fizz"代替数字；对于5的倍数，打印"Buzz"代替数字；对于既是3的倍数又是5的倍数的数字，打印"FizzBuzz"。
2. 反转字符串，编写一个程序，将给定的字符串进行反转。
例如，输入"Hello, World!"，输出"!dlroW ,olleH"。
3. 斐波那契数列，编写一个程序，计算斐波那契数列的第n个数字。
斐波那契数列是一个数列，每个数字是前两个数字的和。
例如，前几个数字是0、1、1、2、3、5、8、13、21等。
4. 最大公约数，编写一个程序，计算两个整数的最大公约数。
最大公约数是能同时整除两个数的最大正整数。
可以使用欧几里得算法来解决这个问题。
5. 排序算法，实现不同的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
这些算法可以对一个数组或列表进行排序，使其按照升序或降序排列。
6. 查找算法，实现不同的查找算法，如线性查找、二分查找等。
这些算法可以在一个有序或无序的数组或列表中查找指定的元素，并返回其位置或索引。
7. 字符串匹配算法，实现不同的字符串匹配算法，如暴力匹配、KMP算法等。
这些算法可以在一个字符串中查找指定的子串，并返回其位置或索引。
8. 图算法，实现不同的图算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
这些算法可以在一个图中进行遍历或寻找最短路径等操作。
以上只是一些例子，Java中还有许多其他有趣的算法题。
通过解决这些问题，可以提高自己的编程能力和算法思维。
用Java实现常见的8种内部排序算法
⽤Java实现常见的8种内部排序算法⼀、插⼊类排序插⼊类排序就是在⼀个有序的序列中，插⼊⼀个新的关键字。
从⽽达到新的有序序列。
插⼊排序⼀般有直接插⼊排序、折半插⼊排序和希尔排序。
1. 插⼊排序1.1 直接插⼊排序/*** 直接⽐较，将⼤元素向后移来移动数组*/public static void InsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i]; //temp ⽤于存储元素，防⽌后⾯移动数组被前⼀个元素覆盖int j;for(j = i; j > 0 && temp < A[j-1]; j--) { //如果 temp ⽐前⼀个元素⼩，则移动数组A[j] = A[j-1];}A[j] = temp; //如果 temp ⽐前⼀个元素⼤，遍历下⼀个元素}}/*** 这⾥是通过类似于冒泡交换的⽅式来找到插⼊元素的最佳位置。
⽽传统的是直接⽐较，移动数组元素并最后找到合适的位置*/public static void InsertSort2(int[] A) { //A[] 是给定的待排数组for(int i = 0; i < A.length - 1; i++) { //遍历数组for(int j = i + 1; j > 0; j--) { //在有序的序列中插⼊新的关键字if(A[j] < A[j-1]) { //这⾥直接使⽤交换来移动元素int temp = A[j];A[j] = A[j-1];A[j-1] = temp;}}}}/*** 时间复杂度：两个 for 循环 O(n^2)* 空间复杂度：占⽤⼀个数组⼤⼩，属于常量，所以是 O(1)*/1.2 折半插⼊排序/** 从直接插⼊排序的主要流程是：1.遍历数组确定新关键字 2.在有序序列中寻找插⼊关键字的位置* 考虑到数组线性表的特性，采⽤⼆分法可以快速寻找到插⼊关键字的位置，提⾼整体排序时间*/public static void BInsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i];//⼆分法查找int low = 0;int high = i - 1;int mid;while(low <= high) {mid = (high + low)/2;if (A[mid] > temp) {high = mid - 1;} else {low = mid + 1;}}//向后移动插⼊关键字位置后的元素for(int j = i - 1; j >= high + 1; j--) {A[j + 1] = A[j];}//将元素插⼊到寻找到的位置A[high + 1] = temp;}}2. 希尔排序希尔排序⼜称缩⼩增量排序，其本质还是插⼊排序，只不过是将待排序列按某种规则分成⼏个⼦序列，然后如同前⾯的插⼊排序⼀般对这些⼦序列进⾏排序。
java算法大全
java算法大全
Java算法大全可以包含许多不同的算法，包括排序算法、搜索算法、图算法等等。
下面是一些常见和常用的Java算法示例：
1. 排序算法：
- 冒泡排序
- 插入排序
- 选择排序
- 快速排序
- 归并排序
- 堆排序
2. 搜索算法：
- 二分查找
- 广度优先搜索（BFS）
- 深度优先搜索（DFS）
3. 图算法：
- 最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）
- 最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）
- 拓扑排序算法
4. 动态规划算法：
- 背包问题
- 最长上升子序列（LIS）问题
- 最长公共子序列（LCS）问题
5. 字符串算法：
- 字符串匹配（如暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore
算法）
- 字符串排序（如基数排序）
6. 数值算法：
- 求解线性方程组
- 求解方程的根
- 求解数值积分
以上只是一些常见的算法示例，Java算法的范围非常广泛，涉及到各种不同的问题和应用领域。
如果你有特定的算法
需求，可以提供更具体的问题描述，我可以为你提供更详
细的解答。
Java数据结构与算法
Java数据结构与算法一、引言Java 是一种强大、高效的编程语言，在现代软件开发领域中使用广泛。
作为一名 Java 开发人员，了解数据结构与算法的重要性不言而喻，因为数据结构和算法是计算机科学的核心。
本文将重点讨论 Java 数据结构与算法，它们的实现方式及其应用。
二、数据结构数据结构是一种在计算机中组织和存储数据的方式。
在软件开发过程中，开发人员需要选择合适的数据结构来存储和处理数据，以实现最好的性能和效率。
Java 提供了很多内置的数据结构，例如数组、链表、队列和栈等。
1. 数组数组是 Java 中最基本和最常用的数据结构之一。
它是一个固定大小的数据序列，其中的元素都具有相同的数据类型。
数组可以使用索引来访问和修改元素。
在 Java 中，可以使用内置的数组类型 int[]、double[]、char[]等，也可以使用泛型数组类型 ArrayList。
可以通过如下方式创建一个 Java 数组：int[] arr = new int[10];这会创建一个长度为 10 的 int 类型数组，其中的元素默认值为 0。
2. 链表链表是一个由节点组成的数据结构，其中每个节点都包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表的优点在于可以很容易地添加或删除元素，但是访问元素时需要遍历整个链表。
Java 中提供了多种链表类型，包括单向链表、双向链表和循环链表。
可以通过如下方式创建一个单向链表：public class Node {int val;Node next;Node(int x) { val = x; }}Node head = new Node(1);head.next = new Node(2);这会创建一个包含两个元素的单向链表，其值分别为 1 和 2。
3. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，在 Java 中可以使用内置的Queue 接口实现。
Queue 接口定义了许多方法，例如 add()、remove()、peek() 等，可以用于向队列中添加元素、删除元素和获取队列顶端的元素。
java基本运算符
java基本运算符Java是一门非常流行的编程语言，广泛应用于各个领域的软件开发中。
在Java中，基本运算符是程序员们经常使用的工具，它们可以用于执行各种数学和逻辑运算。
本文将介绍Java中常用的基本运算符，并且给出一些实际应用的例子。
一、算术运算符算术运算符用于执行基本的数学运算，包括加法、减法、乘法和除法。
在Java中，加法使用"+"符号表示，减法使用"-"符号表示，乘法使用"*"符号表示，除法使用"/"符号表示。
此外，还有取余运算符"%"，用于计算两个数相除后的余数。
例如，在一个简单的计算器程序中，我们可以使用算术运算符来实现加减乘除的功能。
用户输入两个数和一个运算符，程序根据用户输入的运算符来执行相应的计算，并将结果输出给用户。
二、赋值运算符赋值运算符用于将一个值赋给一个变量。
在Java中，最常用的赋值运算符是"="符号。
例如，我们可以将一个整数值赋给一个整型变量，或者将一个字符串赋给一个字符串变量。
赋值运算符还可以和其他运算符组合使用，形成复合赋值运算符。
例如，"+="运算符用于将右边表达式的值加到左边变量的值上，并将结果赋给左边变量。
三、比较运算符比较运算符用于比较两个值的大小关系，并返回一个布尔值，即true或false。
在Java中，常用的比较运算符包括等于"=="、不等于"!="、大于">"、小于"<"、大于等于">="和小于等于"<="。
比较运算符在控制流程中经常被使用，例如判断一个数是否大于另一个数，或者判断两个字符串是否相等。
根据比较的结果，程序可以执行不同的操作。
四、逻辑运算符逻辑运算符用于执行布尔运算，即逻辑与、逻辑或和逻辑非。
Java常用排序算法程序员必须掌握的8大排序算法
分类：1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）2）交换排序（冒泡排序、快速排序）3）选择排序（直接选择排序、堆排序）4）归并排序5）分配排序（基数排序）所需辅助空间最多：归并排序所需辅助空间最少：堆排序平均速度最快：快速排序不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。
先来看看8种排序之间的关系：1.直接插入排序（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。
如此反复循环，直到全部排好顺序。
（2）实例（3）用java实现12345678911121314151617181920package com.njue;publicclass insertSort {public insertSort(){inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,2 5,53,51};int temp=0;for(int i=1;i<a.length;i++){int j=i-1;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j--){a[j+1]=a[j]; //将大于temp的值整体后移一个单位}a[j+1]=temp;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}2. 希尔排序（最小增量排序）（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差 d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。
当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
（2）实例：（3）用java实现123456789101112131415161718192122232425262728293031publicclass shellSort { publicshellSort(){int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45,56,100}; double d1=a.length;int temp=0;while(true){d1= Math.ceil(d1/2);int d=(int) d1;for(int x=0;x<d;x++){for(int i=x+d;i<a.length;i+=d){int j=i-d;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j-=d){a[j+d]=a[j];}a[j+d]=temp;}}if(d==1){break;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}}3.简单选择排序（1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
JAVA常用基本算法
JAVA常用基本算法JAVA作为一种常用的编程语言，提供了很多常用的基本算法，用于解决各种问题。
下面我将介绍一些常用的基本算法并给出示例代码。
1.排序算法排序算法是最常用的算法之一，用于将一组数据按照其中一种规则进行排序。
JAVA中常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
冒泡排序：```public static void bubbleSort(int[] arr)int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++)for (int j = 0; j < n - i - 1; j++)if (arr[j] > arr[j + 1])int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}```快速排序：```public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) if (low < high)int pivot = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivot - 1);quickSort(arr, pivot + 1, high);}public static int partition(int[] arr, int low, int high) int pivot = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++)if (arr[j] < pivot)i++;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;```2.查找算法查找算法用于在一组数据中寻找特定的值或位置。
java运算符运算方法
java运算符运算方法算术运算符用于执行算术操作，包括加、减、乘、除和取模。
它们可以用于数字类型和字符类型。
下面是算术运算符的几种运算方法： - 加法运算符：用于将两个数相加，例如 a + b。
- 减法运算符：用于将一个数减去另一个数，例如 a - b。
- 乘法运算符：用于将两个数相乘，例如 a * b。
- 除法运算符：用于将一个数除以另一个数，例如 a / b。
- 取模运算符：用于计算两个数相除的余数，例如 a % b。
2. 关系运算符关系运算符用于比较两个值的大小。
如果比较结果为真，则返回true，否则返回false。
下面是关系运算符的几种运算方法：- 相等运算符：用于比较两个值是否相等，例如 a == b。
- 不等运算符：用于比较两个值是否不相等，例如 a != b。
- 大于运算符：用于比较左侧的值是否大于右侧的值，例如 a > b。
- 小于运算符：用于比较左侧的值是否小于右侧的值，例如 a < b。
- 大于等于运算符：用于比较左侧的值是否大于等于右侧的值，例如 a >= b。
- 小于等于运算符：用于比较左侧的值是否小于等于右侧的值，例如 a <= b。
3. 逻辑运算符逻辑运算符用于执行逻辑操作，如AND、OR和NOT。
下面是逻辑运算符的几种运算方法：- 逻辑与运算符：如果两个操作数都为true，则返回true，例如 a && b。
- 逻辑或运算符：如果两个操作数中至少有一个为true，则返回true，例如 a || b。
- 逻辑非运算符：用于将逻辑操作数的值取反，例如 !a。
4. 位运算符位运算符用于执行二进制位操作。
它们可以用于整数类型和字符类型。
下面是位运算符的几种运算方法：- 按位与运算符：对两个操作数的每个位进行“与”操作，例如a & b。
- 按位或运算符：对两个操作数的每个位进行“或”操作，例如a | b。
- 按位异或运算符：对两个操作数的每个位进行“异或”操作，例如 a ^ b。
java 程序中 除法运算
java 程序中除法运算摘要：1.Java 程序中的除法运算基本概念2.Java 中除法运算的语法规则3.Java 中除法运算的注意事项4.Java 中除法运算的例子正文：Java 程序中的除法运算基本概念：在Java 程序设计中，除法运算是一种基本的算术运算，用于计算两个数值类型的操作数相除的结果。
在Java 中，除法运算使用/符号表示，其运算结果是一个数值类型的值。
Java 中除法运算的语法规则：在Java 中，除法运算的语法规则非常简单。
只需将要相除的两个数值类型的操作数用/符号分隔，即可完成除法运算。
例如：int a = 10; int b = 2; int result = a / b;Java 中除法运算的注意事项：在Java 中进行除法运算时，需要注意以下几点：- 如果两个操作数都是整数类型（例如int 或long），那么结果也将是整数，小数部分将被舍去。
- 如果想要得到一个精确的浮点结果，那么两个操作数必须都是浮点类型（例如float 或double）。
- 在进行除法运算时，如果除数为0，程序将抛出ArithmeticException。
Java 中除法运算的例子：以下是一些Java 中除法运算的例子：- 整数除法：int a = 10; int b = 2; int result = a / b; 结果为5，因为10 除以2 等于5。
- 浮点除法：double a = 10.0; double b = 2.0; double result = a / b; 结果为5.0，因为10 除以2 等于5.0。
- 整数除以0：int a = 10; int b = 0; int result = a / b; 程序将抛出ArithmeticException，因为除数不能为0。
以上就是Java 程序中除法运算的基本概念、语法规则和注意事项，以及一些例子。
java常见gc算法有哪些
java常见gc算法有哪些
1：标记—清除（Mark-Sweep）
过程：标记可回收对象，进⾏清除
缺点：标记和清除效率低，清除后会产⽣内存碎⽚
2：复制算法（Copy）
过程：将内存划分为相等的两块，将存活的对象复制到另⼀块内存，把已经使⽤的内存清理掉
缺点：使⽤的内存变为了原来的⼀半
进化：将⼀块内存按8:1的⽐例分为⼀块Eden区（80%）和两块Survivor区（10%）
每次使⽤Eden和⼀块Survivor，回收时，将存活的对象⼀次性复制到另⼀块Survivor上，如果另⼀块Survivor空间不⾜，则使⽤分配担保机制存⼊⽼年代，什么时候从Survivor进⼊⽼年代，视垃圾回收器类型⽽定。
3：标记—整理 (压缩)（Mark—Compact）
过程：所有存活的对象向⼀端移动，然后清除掉边界以外的内存
缺点：相对消耗时间，去除垃圾的同时还需要整理。
4：分代收集算法
过程：将堆分为新⽣代和⽼年代，根据区域特点选⽤不同的收集算法，如果新⽣代朝⽣⼣死，则采⽤复制算法，⽼年代采⽤标记清除，或标记整理。
java乘除运算
java乘除运算Java是一种广泛使用的编程语言，其中乘除运算是程序中常见的运算类型之一。
本文将介绍Java中的乘法和除法运算的相关知识和用法。
一、乘法运算在Java中，乘法运算使用乘号（*）表示。
乘法运算主要用于计算两个数的乘积。
例如，我们可以使用乘法运算计算两个整数的乘积，如下所示：```javaint a = 5;int b = 3;int result = a * b;System.out.println("结果为：" + result);```上述代码中，我们定义了两个整数变量a和b，并将它们的乘积赋值给result变量。
然后，使用System.out.println()方法将结果输出到控制台。
执行以上代码，输出结果为15。
除了整数的乘法运算，Java还支持其他数据类型的乘法运算，如浮点数的乘法运算。
使用乘法运算可以计算两个浮点数的乘积，示例如下：```javadouble x = 2.5;double y = 1.5;double result = x * y;System.out.println("结果为：" + result);```上述代码中，我们定义了两个浮点数变量x和y，并将它们的乘积赋值给result变量。
然后，使用System.out.println()方法将结果输出到控制台。
执行以上代码，输出结果为3.75。
二、除法运算在Java中，除法运算使用除号（/）表示。
除法运算主要用于计算两个数的商。
例如，我们可以使用除法运算计算两个整数的商，如下所示：```javaint a = 10;int b = 2;int result = a / b;System.out.println("结果为：" + result);```上述代码中，我们定义了两个整数变量a和b，并将它们的商赋值给result变量。
然后，使用System.out.println()方法将结果输出到控制台。
java int除法运算
java int除法运算摘要：1.Java简介2.Java中的整数类型3.Java中的除法运算4.Java中整数除法运算的注意事项5.总结正文：Java是一种广泛使用的计算机编程语言，其设计目标是简单、面向对象和安全。
Java具有丰富的数据类型，包括整数类型。
在Java中，整数类型可以分为两种：byte、short、int、long和它们的包装类。
这些类型用于表示整数值。
在Java中，除法运算符“/”用于执行除法操作。
当两个整数类型相除时，Java会自动执行整数除法。
这与数学中的除法有所不同，因为Java中的整数除法会取整数值。
例如：```int a = 10;int b = 3;int result = a / b; // result 的值为3，而不是3.333```在进行整数除法运算时，需要注意以下几点：1.如果两个整数相除的结果超出了整数的表示范围（例如，`int`类型最大值为`2^31 - 1`），Java会抛出`ArithmeticException`异常。
为了避免这种情况，可以将整数类型转换为`long`类型，如下所示：```long a = 10;long b = 3;long result = a / b;```2.如果需要对整数进行精确除法运算，可以使用`BigDecimal`类。
`BigDecimal`类提供了一种方法来执行精确的除法运算，如下所示：```BigDecimal a = new BigDecimal("10");BigDecimal b = new BigDecimal("3");BigDecimal result = a.divide(b);```总之，Java中的整数除法运算与数学中的除法运算有所不同，它会自动取整数值。
在进行整数除法运算时，需要注意整数除法异常和精确除法运算。
java 计算公式定义
java 计算公式定义Java是一种面向对象的编程语言，具有强大的计算能力和灵活的表达式计算机制。
在Java中，可以使用各种方法来定义和计算各种数学公式。
首先，我们可以使用基本的数学运算符来定义和计算简单的数学公式，如加法、减法、乘法和除法。
例如，下面的代码演示了如何定义并计算一个简单的加法公式：```javaint a = 5;int b = 10;int sum = a + b;System.out.println("两个数的和为：" + sum);```在这个例子中，我们定义了两个整数变量a和b，然后使用加法运算符将它们相加，并将结果保存在另一个整数变量sum中。
最后，我们使用System.out.println()方法将计算结果输出到控制台。
除了基本的数学运算符，Java还提供了许多数学函数和类来处理更复杂的数学公式。
例如，如果我们要计算三角函数或指数函数的值，可以使用Math类中的方法。
下面的代码演示了如何使用Math类来计算正弦函数的值：```javadouble angle = Math.PI / 4; // 45度double sinValue = Math.sin(angle);System.out.println("正弦函数的值为：" + sinValue);```在这个例子中，我们使用Math.PI来表示π的近似值，然后将角度转换为弧度形式。
接下来，我们使用Math.sin()方法计算正弦函数的值，并将结果保存在一个双精度变量sinValue中。
最后，我们将计算结果输出到控制台。
除了基本的数学运算符和Math类之外，Java还支持用户自定义函数和类来定义和计算复杂的数学公式。
例如，我们可以创建一个自定义的函数来计算阶乘：```javapublic static int factorial(int n) {if (n == 0 || n == 1) {return 1;} else {return n * factorial(n - 1);}}int number = 5;int factorialValue = factorial(number);System.out.println("阶乘的值为：" + factorialValue);```在这个例子中，我们定义了一个名为factorial()的静态函数，用于计算给定数字n的阶乘。
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排序的方法有：插入排序（直接插入排序、希尔排序），交换排序（冒泡排序、快速排序），选择排序（直接选择排序、堆排序），归并排序，分配排序（箱排序、基数排序）插入排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class InsertSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){int temp;for(int i=1;i<data.length;i++){for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}冒泡排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){int temp;for(int i=0;i<data.length;i++){for(int j=data.length-1;j>i;j--){if(data[j]<data[j-1]){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}}选择排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class SelectionSort implements SortUtil.Sort{/**(non-Javadoc)**@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){int temp;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;}}SortUtil.swap(data,i,lowIndex);}}}Shell排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class ShellSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){for(int i=data.length/2;i>2;i/=2){for(int j=0;j<i;j++){insertSort(data,j,i);}}insertSort(data,0,1);}/***@param data*@param j*@param i*/private void insertSort(int[]data,int start,int inc){int temp;for(int i=start+inc;i<data.length;i+=inc){for(int j=i;(j>=inc)&&(data[j]<data[j-inc]);j-=inc){SortUtil.swap(data,j,j-inc);}}}}快速排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class QuickSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){quickSort(data,0,data.length-1);}private void quickSort(int[]data,int i,int j){int pivotIndex=(i+j)/2;//swapSortUtil.swap(data,pivotIndex,j);int k=partition(data,i-1,j,data[j]);SortUtil.swap(data,k,j);if((k-i)>1)quickSort(data,i,k-1);if((j-k)>1)quickSort(data,k+1,j);}/***@param data*@param i*@param j*@return*/private int partition(int[]data,int l,int r,int pivot){ do{while(data[++l]<pivot);while((r!=0)&&data[--r]>pivot);SortUtil.swap(data,l,r);}while(l<r);SortUtil.swap(data,l,r);return l;}}改进后的快速排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort{private static int MAX_STACK_SIZE=4096;private static int THRESHOLD=10;/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){int[]stack=new int[MAX_STACK_SIZE];int top=-1;int pivot;int pivotIndex,l,r;stack[++top]=0;stack[++top]=data.length-1;while(top>0){int j=stack[top--];int i=stack[top--];pivotIndex=(i+j)/2;pivot=data[pivotIndex];SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);//partitionl=i-1;r=j;do{while(data[++l]<pivot);while((r!=0)&&(data[--r]>pivot));SortUtil.swap(data,l,r);}while(l<r);SortUtil.swap(data,l,r);SortUtil.swap(data,l,j);if((l-i)>THRESHOLD){stack[++top]=i;stack[++top]=l-1;}if((j-l)>THRESHOLD){stack[++top]=l+1;stack[++top]=j;}}//new InsertSort().sort(data);insertSort(data);}/***@param data*/private void insertSort(int[]data){int temp;for(int i=1;i<data.length;i++){for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}归并排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class MergeSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){int[]temp=new int[data.length];mergeSort(data,temp,0,data.length-1);}private 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++];elsedata[cur]=temp[i2++];}}}改进后的归并排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort{ private static final int THRESHOLD=10;/**(non-Javadoc)**@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(int[]data){int[]temp=new int[data.length];mergeSort(data,temp,0,data.length-1);}private void mergeSort(int[]data,int[]temp,int l,int r){ int i,j,k;int mid=(l+r)/2;if(l==r)return;if((mid-l)>=THRESHOLD)mergeSort(data,temp,l,mid);elseinsertSort(data,l,mid-l+1);if((r-mid)>THRESHOLD)mergeSort(data,temp,mid+1,r);elseinsertSort(data,mid+1,r-mid);for(i=l;i<=mid;i++){temp<i>=data<i>;}for(j=1;j<=r-mid;j++){temp[r-j+1]=data[j+mid];}int a=temp[l];int b=temp[r];for(i=l,j=r,k=l;k<=r;k++){if(a<b){data[k]=temp[i++];a=temp<i>;}else{data[k]=temp[j--];b=temp[j];}}}/***@param data*@param l*@param i*/private void insertSort(int[]data,int start,int len){for(int i=start+1;i<start+len;i++){for(int j=i;(j>start)&&data[j]<data[j-1];j--){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}堆排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class HeapSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/public void sort(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(){SortUtil.swap(queue,1,size--);fixDown(1);}//fixdownprivate 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])//不用交换break;SortUtil.swap(queue,j,k);k=j;}}private void fixUp(int k){while(k>1){int j=k>>1;if(queue[j]>queue[k])break;SortUtil.swap(queue,j,k);k=j;}}}}SortUtil：package org.rut.util.algorithm;import org.rut.util.algorithm.support.BubbleSort;import org.rut.util.algorithm.support.HeapSort;import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedMergeSort; import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedQuickSort; import org.rut.util.algorithm.support.InsertSort;import org.rut.util.algorithm.support.MergeSort;import org.rut.util.algorithm.support.QuickSort;import org.rut.util.algorithm.support.SelectionSort; import org.rut.util.algorithm.support.ShellSort;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/public class SortUtil{public final static int INSERT=1;public final static int BUBBLE=2;public final static int SELECTION=3;public final static int SHELL=4;public final static int QUICK=5;public final static int IMPROVED_QUICK=6;public final static int MERGE=7;public final static int IMPROVED_MERGE=8;public final static int HEAP=9;public static void sort(int[]data){sort(data,IMPROVED_QUICK);}private static String[]name={"insert","bubble","selection","shell","quick", "improved_quick","merge","improved_merge","heap"};private static Sort[]impl=new Sort[]{new InsertSort(),new BubbleSort(),new SelectionSort(),new ShellSort(),new QuickSort(),new ImprovedQuickSort(),new MergeSort(),new ImprovedMergeSort(),new HeapSort()};public static String to String(int algorithm){return name[algorithm-1];}public static void sort(int[]data,int algorithm){impl[algorithm-1].sort(data);}public static interface Sort{public void sort(int[]data);}public static void swap(int[]data,int i,int j){int temp=data<i>;data<i>=data[j];data[j]=temp;}}。