Java程序排列给定的数字以形成最大的数字

给定一组数字，以产生最大值的方式排列它们。例如，如果给定数字是 {54, 546, 548, 60}，则排列 6054854654 给出最大值。如果给定的数字是 {1, 34, 3, 98, 9, 76, 45, 4}，则排列 998764543431 给出最大值。

我们想到的一个简单的解决方案是按降序对所有数字进行排序，但简单的排序是行不通的。例如，548 大于 60，但在输出中 60 在 548 之前。作为第二个示例，98 大于 9，但在输出中 9 在 98 之前。

那么我们该怎么做呢？这个想法是使用任何基于比较的排序算法。
在使用的排序算法中，不使用默认比较，而是编写一个比较函数myCompare()并使用它对数字进行排序。

给定两个数字X和Y ， myCompare()应该如何决定首先放置哪个数字 - 我们比较两个数字 XY（Y 附加在 X 的末尾）和 YX（X 附加在 Y 的末尾）。如果XY较大，则 X 应该在输出中出现在 Y 之前，否则 Y 应该在之前。例如，让 X 和 Y 为 542 和 60。为了比较 X 和 Y，我们比较 54260 和 60542。由于 60542 大于 54260，我们将 Y 放在首位。

以下是上述方法的实现。
为了保持代码简单，数字被视为字符串，使用向量而不是普通数组。

下面是上述方法的实现：

Java

// Given an array of numbers, program to
// arrange the numbers to form the
// largest number
import java.util.*;
  
class GFG 
{
    // The main function that prints the
    // arrangement with the largest value.
    // The function accepts a vector of strings
    static void printLargest(Vector arr)
    {
        Collections.sort(arr, new Comparator()
        {
            // A comparison function which is used by
            // sort() in printLargest()
            @Override public int compare(String X, 
                                         String Y)
            {
                // First append Y at the end of X
                String XY = X + Y;
  
                // Then append X at the end of Y
                String YX = Y + X;
  
                // Now see which of the two
                // formed numbers is greater
                return XY.compareTo(YX) > 0 ? -1 : 1;
            }
        });
  
        Iterator it = arr.iterator();
  
        while (it.hasNext())
            System.out.print(it.next());
    }
  
    // Driver code
    public static void main(String[] args)
    {
        Vector arr;
        arr = new Vector<>();
  
        // Output should be 6054854654
        arr.add("54");
        arr.add("546");
        arr.add("548");
        arr.add("60");
        printLargest(arr);
    }
}
// This code is contributed by Shubham Juneja

输出：

6054854654

时间复杂度： O(nlogn) ，排序被认为具有 O(nlogn) 的运行时间复杂度，并且 for 循环在 O(n) 时间内运行。
辅助空间： O(1)。

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