这篇文章主要介绍了iOS常见算法以及应用知识点有哪些，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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算法比较

关键词

二分递归分治回溯

冒泡排序

思想：两次循环，外层进行循环次数的控制，内层循环，进行数据之间的比较，大的数据上浮（下沉）

#pragma mark - Objective-C//冒泡排序- (void)bubbleSort:(id)array{  if (!([array isKindOfClass:[NSArray class]] || [array isKindOfClass:[NSMutableArray class]])) {    NSLog(@"传入的参数不是数组类型");    return;  }  NSMutableArray *tmpArr;  if ([array isKindOfClass:[NSMutableArray class]]) {    tmpArr = array;  }else{    tmpArr = [array mutableCopy];  }  for (int i = 0; i arr[j+1]) {        swap(arr[j], arr[j+1]);      }    }  }}void swap(int i,int j){  i = i + j;  j = i - j;  i = i - j;}

快速排序

思想：（快速排序是基于一种叫做“二分”的思想）从数列中，挑选出一个元素作为基准，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（相同的数可以放在任一边，在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置，递归的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。

/** 快速排序 @param array 任意类型 @param low 需要排序的数组的开始位置 @param high 需要排序的数组的结束位置 */- (void)quickSort:(NSMutableArray*)array low:(int)low high:(int)high{  if (array == nil || array.count == 0) {    return;  }  if (low >= high) {    return;  }  //取中值  int middle = low + (high - low)/2;  NSNumber *prmt = array[middle];  int i = low;  int j = high;   //开始排序，使得leftprmt  while (i <= j) {//    while ([array[i] compare:prmt] == NSOrderedAscending) {//      i++;//    }    while ([array[i] intValue] < [prmt intValue]) {      i++;    }//    while ([array[j] compare:prmt] == NSOrderedDescending)    while ([array[j] intValue] > [prmt intValue]) {      j--;    }    if(i <= j){      [array exchangeObjectAtIndex:i withObjectAtIndex:j];      i++;      j--;    }  }  if (low < j) {    [self quickSort:array low:low high:j];  }  if (high > i) {    [self quickSort:array low:i high:high];  }}//快速排序int a[101],n;//定义全局变量，这两个变量需要在子函数中使用void quicksort(int left,int right){  int i,j,t,temp;  if(left>right)    return;  temp=a[left]; //temp中存的就是基准数  i=left;  j=right;  while(i!=j){    //顺序很重要，要先从右边开始找    while(a[j]>=temp && i

选择排序

思想：首先在未排序序列中找到最小元素，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元素，然后放到排序序列末尾，以此类推，直到所有元素均排序完毕。

大专栏 iOS常见算法以及应用s="line">6

- (void)selectSort:(NSMutableArray *)array{  if(array == nil || array.count == 0){    return;  }  int min_index;  for (int i = 0; i < array.count; i++) {    min_index = i;    for (int j = i + 1; j

插入排序

思想：从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序，取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置，重复以上步骤，直到找到已经排序的元素小于或者等于新元素的位置，将新元素插入到该位置中

- (void)inserSort:(NSMutableArray *)array{  if(array == nil || array.count == 0){    return;  }  for (int i = 0; i < array.count; i++) {    NSNumber *temp = array[i];    int j = i-1;    while (j >= 0 && [array[j] compare:temp] == NSOrderedDescending) {      [array replaceObjectAtIndex:j+1 withObject:array[j]];      j--;    }    [array replaceObjectAtIndex:j+1 withObject:temp];  }}

希尔(Shell)排序

思想：先将整个待排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，在对全体进行一次直接插入排序。

优化：希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出的改进方法的：（1）插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，既可以达到线性排序的效率。（2）但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位

OC代码实现：

//希尔排序,初始的dk值为array.count/2- (void)ShellSort:(NSMutableArray *)array dk:(int)dk{  if(array == nil || array.count == 0||dk>=array.count){    return;  }  for (int i = 0; i < array.count; i ++) {    NSNumber *temp = array[i];    int j = i - dk;      //若第i个元素大于i-1元素，直接插入。小于的话，移动有序表后插入      while (j >= 0 && [array[j] compare:temp] == NSOrderedDescending) {        [array replaceObjectAtIndex:j+dk withObject:array[j]];        j-=dk;      }      [array replaceObjectAtIndex:j+dk withObject:temp];  }  while (dk>=1) {    dk = dk/2;    [self ShellSort:array dk:dk];  }}

实际应用

压缩图片

+(NSData *)compressImage:(UIImage *)image toByte:(NSUInteger)maxLength{  // Compress by quality  CGFloat compression = 1;  NSData *data = UIImageJPEGRepresentation(image, compression);  if (data.length < maxLength) return data;  //采用二分法提高性能  CGFloat max = 1;  CGFloat min = 0;  for (int i = 0; i < 6; ++i) {    compression = (max + min) / 2;    data = UIImageJPEGRepresentation(image, compression);    if (data.length < maxLength * 0.9) {      min = compression;    } else if (data.length > maxLength) {      max = compression;    } else {      break;    }  }  UIImage *resultImage = [UIImage imageWithData:data];  if (data.length < maxLength) return data;  // Compress by size  NSUInteger lastDataLength = 0;  while (data.length > maxLength && data.length != lastDataLength) {    lastDataLength = data.length;    CGFloat ratio = (CGFloat)maxLength / data.length;    CGSize size = CGSizeMake((NSUInteger)(resultImage.size.width * sqrtf(ratio)),                 (NSUInteger)(resultImage.size.height * sqrtf(ratio))); // Use NSUInteger to prevent white blank    UIGraphicsBeginImageContext(size);    [resultImage drawInRect:CGRectMake(0, 0, size.width, size.height)];    resultImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();    UIGraphicsEndImageContext();    data = UIImageJPEGRepresentation(resultImage, compression);  }  return data;}+(NSData *)compressImage:(UIImage *)image{  NSData *data=UIImageJPEGRepresentation(image, 1.0);  if (data.length>300*1024) {    if (data.length>1024*1024) {//1M以及以上      data=UIImageJPEGRepresentation(image, 0.5);    }else if (data.length>300*1024) {//0.5M-1M      data=UIImageJPEGRepresentation(image, 0.8);    }  }  return data;}

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