php数据结构经典算法 php技术结构
如何很好的使用php中的数组及培养逻辑思维
PHP的数组是数列Array，列表List，散列表/关联数组/字典Hashtable的聚合体。是一个非常高级的数据结构。也是一个优秀的设计。
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基础的数据结构只具备PHP数组的一部分功能，处理各种问题性能也不同。而PHP囊括、综合了这些结构的优点，所以说是一个高级结构。
学好的关键在于掌握基础的“数据结构”和“算法”。
比如
如果我知道从算法的角度明白数列[0...n]的随机操作比字典快，在密集计算时我就用数组，而少用$a['gg']这样字典。这是一个小例子。
常见的php排序算法
常见的php排序算法
本文汇总了常见的php排序算法，在进行算法设计的时候有不错的借鉴价值。现分享给大家供参考之用。具体如下：
一、插入排序
用文字简单的描述，比如说$arr = array(4,2,4,6,3,6,1,7,9); 这样的一组数字进行顺序排序：
那么，首先，拿数组的第二个元素和第一元素比较，假如第一个元素大于第二元素，那么就让两者位置互换，接下来，拿数组的第三个元素，分别和第二个，第一个元素比较，假如第三个元素小，那么就互换。依次类推。这就是插入排序,它的时间频度是：1+2+...+(n-1)=(n^2)/2。则它的时间复杂度为O(n^2).
php实现代码如下：
?phpfunction Sort($arr){ $count = count($arr); if($count2){ return $arr; } for($i=1;$i$count;$i++){ tmp="$arr[$i];" j=""=0$arr[$j]$arr[$i]){ return=""
二、选择排序
选择排序用语言描述的话，可以这样,如：$arr = array(4,3,5,2,1);
首先,拿第一个和后面所有的比，找出最小的那个数字，然后和第一个数组互换（当然，如果是第一个最小，那么就不用互换了），接着循环，即：拿第二个和后面的比较，找出最小的数字，然后和第二个数字互换，依次类推，也就是说每次都是找出剩余最小的值。 可得到：第一次，时间频度 是n, （第一个和后面的n－1个比较，找到最小的，再看是不是第一个，不是第一个的话进行互换） 在往后，依次是 减一 。 它的时间复杂度，也是O(n^2);
php实现代码如下：
?phpfunction selectSort($arr){ $count = count($arr); if($count2){ return $arr; } for($i=0;$i$count;$i++){ $min=$i; for(j=$i+1;$j$count;$j++){$arr[$j]){ $min = $j; //找到最小的那个元素的下标 } } if($min!=$i){//如果下标不是$i 则互换。 $tmp= $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$min]; $arr[$min] = $tmp; } } return $arr; }?
三、冒泡排序
冒泡排序其实上是和选择排序相比，并无明显差别。都是找到最小的，放到最左端。依次循环解决问题。差别在于冒泡排序的交换位置的次数较多，而选择排序则是找到最小的元素的下标，然后直接和最左端的交换位置。
php实现代码如下：
?phpfunction selectSort($arr){ $count = count($arr); if($count2){ return $arr; } for($i=0;$i$count;$i++){ for(j=$i+1;$j$count;$j++){$arr[$j]){ $tmp= $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; }?
四、快速排序
快速排序，用语言来形容的话，从数组中选择一个值$a，然后和其余元素进行比较，比$a大的放到数组right中，反之，放到数组left中。然后将left right 分别进行递归调用，即：再细分left right ，最后进行数组的合并。
php实现快速排序：
?phpfunction mySort($arr){ $count = count($arr); if($count2){ return $arr; } $key = $arr[0];//选择第一个元素作为比较元素，可选其他 $left = array(); $right = array(); for($i=1;$i$count;$i++){ key=""=$arr[$i]){ $left[] = $arr[$i]; }else{ $right[] = $arr[$i]; } } $left = mySort($left); $right = mySort($right); $result = array_merge($left,$right); return $result; }?
五、归并排序
其实归并排序是一种拆分，合并的思想。和快速排序思想有共通之处，左边一堆，右边一堆，然后进行合并。通过递归实现排序。 区别之处呢？ 他们的区别也是思想上本质的区别，快速排序的拆分，是选择了特定的值进行大小比较，从而分为left 和 right 。也就是小的一堆放入left，大的一堆放入right。而后，小的left 再细分为left1 right1。。。。通过进行类似的递归完成排序。也就是说，一直细分下去，递归最末尾的left1就是最小值。
而归并排序，是从几何上的左右切分，一直递归切分成2或者1的'最小粒度的数组，然后才开始进行比较大小，然后合并。此处的比较大小是：儿子left的元素 和儿子的right元素 进行比较，而后进行排序合并成为父亲left或者right。在此，直到拿到各自排序合并完成最后两个数组：最起初的left 和right，也仅仅直到他们各自的顺序，并不能确认整个数组的顺序，还是需要通过最终的left right 比较后合并才能完成真正意义上的排序。
?phpfunction gbSort($arr){ if(count($arr)=1){return min="floor(count($arr)/2);//取中间数字进行拆分" left="gbSort($left);" right="gbSort($right);" return="" function=""$right[0] ? array_shift($right) : array_shift($left); //进行比较，小的移除，并且放入到数组$m中。 } return arr_merge($m,$left,$right);//进行合并（由于不知道left right 哪个会为空，所以进行统一合并）}?
六、堆排序
本例中fixDown函数实现对某一个节点的向下调整，这里默认的是起始节点为1，方便计算父子节点关系
注:
起始节点为1的父子关系: 父节点k, 子节点为2K、2k+1 子节点j, 父节点为 floor(j/2) floor为向下取整
起始节点为0的父子关系: 父节点k, 子节点为2K+1, 2k+2 子节点j, 父节点为 floor((j-1)/2)
参数$k为调整点位置, $lenth为数组长度，也就是从1起始到最后一个节点的坐标.
?phpfunction fixDown($arr, $k, $lenth){while(2*$k=$lenth) { //只要当前节点有子节点， 就需要继续该循环 $j = $k*2; if ($j$lenth $arr[$j]$arr[$j+1]) $j++; // 只要子节点有右节点，且右节点比左节点大，那么切换到右节点操作。 if ($arr[$j] $arr[$k]) break; // 如果子节点都没有父节点大， 那么调整结束。 exch($arr[$j], $arr[$k]); $k = $j; }}function exch($a, $b) { $tmp = $a; $a = $b; $b = $tmp;}function headSort($arr){ $len = count($arr); array_unshift($arr, NULL); for($i=$len/2;$i=1;$i--) { fixDown($arr, $i, $len); } while($len1) { exch($arr[1], $arr[$len]); fixDown($arr, 1, --$len); } array_shift($arr);}$arr = array(4,6,4,9,2,3);headSort($arr);?
希望本文所述排序算法实例对大家的php程序设计有所帮助。
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php几种排序算法实例详解
四种排序算法的PHP实现：
1) 插入排序(Insertion Sort)的基本思想是：
每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的子文件中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。
2) 选择排序(Selection Sort)的基本思想是：
每一趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放在已排好序的子文件的最后，直到全部记录排序完毕。
3) 冒泡排序的基本思想是：
两两比较待排序记录的关键字，发现两个记录的次序相反时即进行交换，直到没有反序的记录为止。
4) 快速排序实质上和冒泡排序一样，都是属于交换排序的一种应用。所以基本思想和上面的冒泡排序是一样的。
1. sort.php文件如下：
?php
class Sort {
private $arr = array();
private $sort = 'insert';
private $marker = '_sort';
private $debug = TRUE;
/**
* 构造函数
*
* @param array 例如：
$config = array (
'arr' = array(22,3,41,18) , //需要排序的数组值
'sort' = 'insert', //可能值: insert, select, bubble, quick
'debug' = TRUE //可能值: TRUE, FALSE
)
*/
public function construct($config = array()) {
if ( count($config) 0) {
$this-_init($config);
}
}
/**
* 获取排序结果
*/
public function display() {
return $this-arr;
}
/**
* 初始化
*
* @param array
* @return bool
*/
private function _init($config = array()) {
//参数判断
if ( !is_array($config) OR count($config) == 0) {
if ($this-debug === TRUE) {
$this-_log("sort_init_param_invaild");
}
return FALSE;
}
//初始化成员变量
foreach ($config as $key = $val) {
if ( isset($this-$key)) {
$this-$key = $val;
}
}
//调用相应的成员方法完成排序
$method = $this-sort . $this-marker;
if ( ! method_exists($this, $method)) {
if ($this-debug === TRUE) {
$this-_log("sort_method_invaild");
}
return FALSE;
}
if ( FALSE === ($this-arr = $this-$method($this-arr)))
return FALSE;
return TRUE;
}
/**
* 插入排序
*
* @param array
* @return bool
*/
private function insert_sort($arr) {
//参数判断
if ( ! is_array($arr) OR count($arr) == 0) {
if ($this-debug === TRUE) {
$this-_log("sort_array(insert)_invaild");
}
return FALSE;
}
//具体实现
$count = count($arr);
for ($i = 1; $i $count; $i++) {
$tmp = $arr[$i];
for($j = $i-1; $j = 0; $j--) {
if($arr[$j] $tmp) {
$arr[$j+1] = $arr[$j];
$arr[$j] = $tmp;
}
}
}
return $arr;
}
/**
* 选择排序
*
* @param array
* @return bool
*/
private function select_sort($arr) {
//参数判断
if ( ! is_array($arr) OR count($arr) == 0) {
if ($this-debug === TRUE) {
$this-_log("sort_array(select)_invaild");
}
return FALSE;
}
//具体实现
$count = count($arr);
for ($i = 0; $i $count-1; $i++) {
$min = $i;
for ($j = $i+1; $j $count; $j++) {
if ($arr[$min] $arr[$j]) $min = $j;
}
if ($min != $i) {
$tmp = $arr[$min];
$arr[$min] = $arr[$i];
$arr[$i] = $tmp;
}
}
return $arr;
}
/**
* 冒泡排序
*
* @param array
* @return bool
*/
private function bubble_sort($arr) {
//参数判断
if ( ! is_array($arr) OR count($arr) == 0) {
if ($this-debug === TRUE) {
$this-_log("sort_array(bubble)_invaild");
}
return FALSE;
}
//具体实现
$count = count($arr);
for ($i = 0; $i $count; $i++) {
for ($j = $count-1; $j $i; $j--) {
if ($arr[$j] $arr[$j-1]) {
$tmp = $arr[$j];
$arr[$j] = $arr[$j-1];
$arr[$j-1] = $tmp;
}
}
}
return $arr;
}
/**
* 快速排序
* @by
* @param array
* @return bool
*/
private function quick_sort($arr) {
//具体实现
if (count($arr) = 1) return $arr;
$key = $arr[0];
$left_arr = array();
$right_arr = array();
for ($i = 1; $i count($arr); $i++){
if ($arr[$i] = $key)
$left_arr[] = $arr[$i];
else
$right_arr[] = $arr[$i];
}
$left_arr = $this-quick_sort($left_arr);
$right_arr = $this-quick_sort($right_arr);
return array_merge($left_arr, array($key), $right_arr);
}
/**
* 日志记录
*/
private function _log($msg) {
$msg = 'date[' . date('Y-m-d H:i:s') . '] ' . $msg . '\n';
return @file_put_contents('sort_err.log', $msg, FILE_APPEND);
}
}
/*End of file sort.php*/
/*Location htdocs/sort.php */
2. sort_demo.php文件如下：
?php
require_once('sort.php');
$config = array (
'arr' = array(23, 22, 41, 18, 20, 12, 200303,2200,1192) ,
//需要排序的数组值
'sort' = 'select',
//可能值: insert, select, bubble, quick
'debug' = TRUE
//可能值: TRUE, FALSE
);
$sort = new Sort($config);
//var_dump($config['arr']);
var_dump($sort-display());
/*End of php*/
PHP实现常见的排序算法
注：为方便描述，下面的排序全为正序（从小到大排序）
假设有一个数组[a,b,c,d]
冒泡排序依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则两元素交换位置；否则，位置不变。具体步骤：
1，比较a,b这两个元素，如果ab,则交换位置，数组变为：[b,a,c,d]
2，比较a,c这两个元素，如果ac,则位置不变，数组变为：[b,a,c,d]
3，比较c,d这两个元素，如果cd,则交换位置，数组变为：[b,a,d,c]
完成第一轮比较后，可以发现最大的数c已经排（冒）在最后面了，接着再进行第二轮比较，但第二轮比较不必比较最后一个元素了，因为最后一个元素已经是最大的了。
第二轮比较结束后，第二大的数也会冒到倒数第二的位置。
依次类推，再进行第三轮，，，
就这样最大的数一直往后排（冒），最后完成排序。所以我们称这种排序算法为冒泡排序。
选择排序是一种直观的算法，每一轮会选出列中最小的值，把最小值排到前面。具体步骤如下:
插入排序步骤大致如下：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。
步骤：
从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
当前题目：php数据结构经典算法 php技术结构
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