Java 按线性（O（N））时间排序数组

我正在做一个关于排序算法的练习。实际练习的结构如下所示：

给定一个由N个实数组成的序列，找出值相差最远的一对整数。给出一个O（N）算法。用英语描述你提出的算法

我目前不熟悉任何线性排序算法，所以我想在这里询问一下。在这种情况下，是否有一种特定类型的排序算法最有效？如果是这样的话，它是什么？这个特定的算法是如何工作的

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谢谢

您无需排序。你所要做的就是找到数字列表的最小值，它需要O（N），然后找到数字列表的最大值，它同样需要O（N）。

在O（N）时间内不可能对列表中的所有元素进行排序。它将花费最少的O（n log（n））时间

但是，这个问题不需要对所有元素进行排序，只需要对其中的两个元素进行排序

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只需在列表上迭代一次，并保留最大值和最小值。

正如所指出的，您只需要找到最小值和最大值。显然，您可以分别找到它们，需要O（n），确切地说，需要2*n比较。但在CLR中，您可以做得更好，通过同时查找min和max，将比较次数减少到1.5*n。其思路如下：

1） 初始化最小值=a[0]，最大值=a[0]

2） 对于i=1到n-1，比较a[i]和a[i+1]。然后进行相应的比较和更新：

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min（a[i]，a[i+1]）与min；max（a[i]，a[i+1]）与max.

这是您需要的：

public class MinMax {
    public static void main(String[] args) {
        int numberarray[] = { 5, 6, 8, 1, 3, 5, 4, 6, 9, 4, 2, 3, 4, 7, 9, 6 };
        int min, max;
        min = max = numberarray[0];

        for (int i = 0; i < numberarray.length; i++) {
            if (numberarray[i] < min)
                min = numberarray[i];
            if (numberarray[i] > max)
                max = numberarray[i];
        }       
        System.out.println("The pair farthest apart is ( "+max+" , "+min+" )");
    }
}

公共类最小值{
公共静态void main（字符串[]args）{
int numberarray[]={5,6,8,1,3,5,4,6,9,4,2,3,4,7,9,6}；
最小整数，最大整数；
最小值=最大值=数值射线[0]；
for（int i=0；imax）
max=numberarray[i]；
}       
System.out.println（“相距最远的一对是（“+max+”，“+min+”））；
}
}

我正在用Java编写

int min=整数最大值； int max=整数的最小值

对于（int i=0；i

if（a[i]=a[i+1]
如果（a[i+1]max）max=a[i]；
}

}

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因此，比较的总数是1.5*n；

您不需要对任何内容进行排序。您不能在线性时间内进行排序。您可以在线性时间内解决上述问题。因此不需要排序？那么我如何遍历该数组并找到答案？这是否意味着我只需要在数组中找到最小值和最大值？在搜索数组并找到最大的数字。在遍历数组时，检查每个数字是迄今为止找到的最小的还是迄今为止看到的最大的，或者两者都不是。如果仔细想想……这对数字“在值上相距最远”必须是最小值和最大值。突然意识到它提到所有数字都是实数，然后要求值相距最远的整数…什么？不是真的。基数排序可以在线性时间内对数字列表进行排序。是的，但特别提到它是实数数组，基数排序只适用于int（或定点）。噢，我很抱歉。我没有考虑到这点。@Solace：从技术上讲，在RAM模型（算法分析中最常用的一种）中，基数排序是

O（n*w）

其中

w

是单词大小。您的第2步不清楚（我怀疑这是错误的）。请完整写出这些陈述。@StephenC请看我的新答案。这是正确的。但是，您需要处理

a.length

是奇数的情况。此外，在保存0.5N比较的同时，（循环变量额外保存0.5N…）还有更多的算法。所以我认为你需要对其进行基准测试，以了解实际的性能优势是什么。你是对的，我需要处理的情况n也很奇怪。但是我不明白你的第二点，即需要对这种方法进行基准测试以了解实际的优势？重点是，量化实际性能比韩只是在计算比较。（尤其是因为你并没有真正计算所有的比较……我怀疑）我明白你的观点，我也同意你的观点，例如，我们必须分析如何检索和读取数据。但是对于这段简单的代码，分析应该非常简单，你不同意吗？不，事实上，我不同意。真正的性能将由JIT编译器发出的本机代码决定，甚至由缓存内存之类的东西决定y行为。给出与实际测量性能密切相关的答案的分析确实需要非常复杂……即使是一段简单的代码。相比之下，“大O”分析工作忽略了实际性能问题，并将重点放在理论可伸缩性上；即，当伸缩变量趋于无穷大时，成本函数的预测行为。

   if(a[i]<a[i+1]){ 
      if(a[i]<min) min=a[i];
      if(a[i+1]>max)max=a[i+1];
   }

   else{//a[i]>=a[i+1]
      if(a[i+1]<min) min=a[i+1];
      if(a[i]>max)max=a[i];

    }