在java中定义一个能实现冒泡法排序的方法mSort(int[] x)，然后定义并初始化一4*5的二维三位数随机整型数组，用mSort(int[] x)将该二维数组的每行元素进行升序排序

下面是实现冒泡排序的`mSort`方法：

public static void mSort(int[] x) {
    int temp;
    for (int i = 0; i < x.length - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < x.length - 1 - i; j++) {
            if (x[j] > x[j + 1]) {
                temp = x[j];
                x[j] = x[j + 1];
                x[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

然后定义并初始化一个4*5的二维三位数随机整型数组，并对每行进行升序排序：

int[][] arr = new int[4][5];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    for (int j = 0; j < arr[i].length; j++) {
        arr[i][j] = random.nextInt(900) + 100; // 生成三位数随机整数
    }
    mSort(arr[i]); // 对每行进行升序排序
}

这样，二维数组`arr`中的每一行都会按升序排列。

相关问题

用c语言1.定义待排序表的长度为n。 2.初始化随机数发生器，产生n个随机数构成的顺序表。 3.创建输出排序表函数，取得系统时间函数，直接插入排序函数，冒泡排序函数，快速排序函数，直接选择排序函数，筛选函数，对排序函数，归并排序函数。 4.主程序调用各个排序函数，输出各排序算法对长度为n的顺序表进行排序所耗费的时间。

以下是用C语言实现的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define MAXSIZE 10000 // 待排序表的最大长度

typedef struct {
    int data[MAXSIZE]; // 存放待排序元素的数组
    int length; // 待排序表的长度
} SqList;

// 初始化待排序表
void InitList(SqList *L) {
    int i;
    printf("请输入待排序表的长度：");
    scanf("%d", &L->length);
    srand((unsigned int)time(NULL)); // 初始化随机数发生器
    for (i = 0; i < L->length; i++) {
        L->data[i] = rand() % 1000; // 产生0~999之间的随机整数
    }
}

// 输出排序表
void PrintList(SqList L) {
    int i;
    for (i = 0; i < L.length; i++) {
        printf("%d ", L.data[i]);
    }
    printf("\n");
}

// 直接插入排序
void InsertionSort(SqList *L) {
    int i, j, temp;
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 取得排序开始时间
    for (i = 1; i < L->length; i++) {
        if (L->data[i] < L->data[i - 1]) {
            temp = L->data[i];
            for (j = i - 1; j >= 0 && L->data[j] > temp; j--) {
                L->data[j + 1] = L->data[j];
            }
            L->data[j + 1] = temp;
        }
    }
    end = clock(); // 取得排序结束时间
    printf("直接插入排序所用时间：%lf秒\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
}

// 冒泡排序
void BubbleSort(SqList *L) {
    int i, j, temp;
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 取得排序开始时间
    for (i = 0; i < L->length - 1; i++) {
        for (j = L->length - 1; j > i; j--) {
            if (L->data[j] < L->data[j - 1]) {
                temp = L->data[j];
                L->data[j] = L->data[j - 1];
                L->data[j - 1] = temp;
            }
        }
    }
    end = clock(); // 取得排序结束时间
    printf("冒泡排序所用时间：%lf秒\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
}

// 快速排序
int Partition(SqList *L, int low, int high) {
    int pivot = L->data[low]; // 选取第一个元素为枢轴
    while (low < high) {
        while (low < high && L->data[high] >= pivot) high--;
        L->data[low] = L->data[high];
        while (low < high && L->data[low] <= pivot) low++;
        L->data[high] = L->data[low];
    }
    L->data[low] = pivot;
    return low;
}

void QuickSort(SqList *L, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pivotpos = Partition(L, low, high);
        QuickSort(L, low, pivotpos - 1);
        QuickSort(L, pivotpos + 1, high);
    }
}

void QSort(SqList *L) {
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 取得排序开始时间
    QuickSort(L, 0, L->length - 1);
    end = clock(); // 取得排序结束时间
    printf("快速排序所用时间：%lf秒\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
}

// 直接选择排序
void SelectionSort(SqList *L) {
    int i, j, min, temp;
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 取得排序开始时间
    for (i = 0; i < L->length - 1; i++) {
        min = i;
        for (j = i + 1; j < L->length; j++) {
            if (L->data[j] < L->data[min]) {
                min = j;
            }
        }
        if (min != i) {
            temp = L->data[i];
            L->data[i] = L->data[min];
            L->data[min] = temp;
        }
    }
    end = clock(); // 取得排序结束时间
    printf("直接选择排序所用时间：%lf秒\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
}

// 筛选排序
void HeapAdjust(SqList *L, int i, int len) {
    int j, temp;
    temp = L->data[i];
    for (j = 2 * i; j <= len; j *= 2) {
        if (j < len && L->data[j] < L->data[j + 1]) {
            j++;
        }
        if (temp >= L->data[j]) {
            break;
        }
        L->data[i] = L->data[j];
        i = j;
    }
    L->data[i] = temp;
}

void HeapSort(SqList *L) {
    int i, temp;
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 取得排序开始时间
    for (i = L->length / 2; i > 0; i--) {
        HeapAdjust(L, i, L->length);
    }
    for (i = L->length; i > 1; i--) {
        temp = L->data[1];
        L->data[1] = L->data[i];
        L->data[i] = temp;
        HeapAdjust(L, 1, i - 1);
    }
    end = clock(); // 取得排序结束时间
    printf("筛选排序所用时间：%lf秒\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
}

// 归并排序
void Merge(int *SR, int *TR, int i, int m, int n) {
    int j, k;
    for (j = m + 1, k = i; i <= m && j <= n; k++) {
        if (SR[i] < SR[j]) {
            TR[k] = SR[i++];
        } else {
            TR[k] = SR[j++];
        }
    }
    while (i <= m) TR[k++] = SR[i++];
    while (j <= n) TR[k++] = SR[j++];
}

void MSort(int *SR, int *TR1, int s, int t) {
    int m;
    int TR2[MAXSIZE + 1];
    if (s == t) {
        TR1[s] = SR[s];
    } else {
        m = (s + t) / 2;
        MSort(SR, TR2, s, m);
        MSort(SR, TR2, m + 1, t);
        Merge(TR2, TR1, s, m, t);
    }
}

void MergeSort(SqList *L) {
    int temp[MAXSIZE]; // 用于临时存放归并排序结果
    clock_t start, end;
    start = clock(); // 取得排序开始时间
    MSort(L->data, temp, 0, L->length - 1);
    end = clock(); // 取得排序结束时间
    printf("归并排序所用时间：%lf秒\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
}

int main() {
    SqList L;
    InitList(&L);
    printf("待排序表为：\n");
    PrintList(L);
    InsertionSort(&L);
    BubbleSort(&L);
    QSort(&L);
    SelectionSort(&L);
    HeapSort(&L);
    MergeSort(&L);
    return 0;
}

该程序可以实现直接插入排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、筛选排序、归并排序六种排序算法，并输出每种算法对长度为n的顺序表进行排序所耗费的时间。

使用原地归并排序算法和在小规模数据时采用插入排序算法的归并排序算法的C语言实现代码

以下是原地归并排序算法和在小规模数据时采用插入排序算法的归并排序算法的C语言实现代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MIN_SIZE 10

void merge(int *arr, int *tempArr, int leftPos, int rightPos, int rightEnd)
{
    int leftEnd = rightPos - 1;
    int tempPos = leftPos;
    int numElements = rightEnd - leftPos + 1;

    while (leftPos <= leftEnd && rightPos <= rightEnd)
    {
        if (arr[leftPos] <= arr[rightPos])
            tempArr[tempPos++] = arr[leftPos++];
        else
            tempArr[tempPos++] = arr[rightPos++];
    }

    while (leftPos <= leftEnd)
        tempArr[tempPos++] = arr[leftPos++];

    while (rightPos <= rightEnd)
        tempArr[tempPos++] = arr[rightPos++];

    for (int i = 0; i < numElements; ++i, --rightEnd)
        arr[rightEnd] = tempArr[rightEnd];
}

void mSort(int *arr, int *tempArr, int left, int right)
{
    if (left < right)
    {
        int center = (left + right) / 2;

        mSort(arr, tempArr, left, center);
        mSort(arr, tempArr, center + 1, right);

        if (arr[center] > arr[center + 1])
            merge(arr, tempArr, left, center + 1, right);
    }
}

void mergeSort(int *arr, int n)
{
    int *tempArr = malloc(n * sizeof(int));
    if (tempArr != NULL)
    {
        mSort(arr, tempArr, 0, n - 1);
        free(tempArr);
    }
    else
    {
        printf("Error: Out of memory\n");
        exit(1);
    }
}

void insertionSort(int *arr, int n)
{
    for (int i = 1; i < n; ++i)
    {
        int j = i;
        int tmp = arr[i];

        while (j > 0 && tmp < arr[j - 1])
        {
            arr[j] = arr[j - 1];
            --j;
        }

        arr[j] = tmp;
    }
}

void hybridMergeSort(int *arr, int n)
{
    int *tempArr = malloc(n * sizeof(int));
    if (tempArr != NULL)
    {
        if (n > MIN_SIZE)
            mSort(arr, tempArr, 0, n - 1);
        else
            insertionSort(arr, n);

        free(tempArr);
    }
    else
    {
        printf("Error: Out of memory\n");
        exit(1);
    }
}

int main()
{
    int arr[] = { 5, 9, 1, 4, 8, 3, 7, 6, 2 };
    int n = sizeof(arr) / sizeof(int);

    printf("Before sorting:\n");
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        printf("%d ", arr[i]);

    hybridMergeSort(arr, n);

    printf("\nAfter sorting:\n");
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        printf("%d ", arr[i]);

    return 0;
}

在上面的代码中，`MIN_SIZE` 定义了插入排序算法的最小规模。如果归并排序的规模小于 `MIN_SIZE`，则使用插入排序算法。在 `hybridMergeSort` 函数中，我们首先分配临时数组 `tempArr`，然后根据数组规模判断使用原地归并排序算法还是插入排序算法。最后，释放临时数组 `tempArr` 的内存。