java常见排序算法详解

向右看齐 2022-05-31 14:15 196阅读 0赞

排序算法

重要性不言而喻，很多算法问题往往选择一个好的排序算法往往问题可以迎刃而解

# 1、冒泡算法 #

![20150806145535613][]

冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。也就是双重循环就可以搞定的问题但是需要注意下一边界  
  
算法步骤：  
  
1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。  
  
2）对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。  
  
3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。  
  
4）持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

public void BubbleSort(int[] a) {  
            int temp = 0;  
            int len = a.length;  
            for (int i = 0; i < len; i++) {  
                for (int j = 1; j < len - i; j++)  
                    if (a[j - 1] > a[j]) {  
                        //注意分清是a[j-1]还是a[j]不然容易出现边界问题  
                        // 从小到大排序  
                        temp = a[j - 1];  
                        a[j - 1] = a[j];  
                        a[j] = temp;  
                    }  
            }  
        }

优化的冒泡排序

由于可能在前几次就已经排好序，但是在上一种冒泡排序中仍然需要一直遍历到最后。

优化措施：设置一个标志，如果这一趟发生了交换，则为true，否则为false。明显如果有一趟没有发生交换，说明排序已经完成。

public void BubbleSort1(int[] a) {  
            int temp = 0;  
            int len = a.length;  
            boolean flag = true;  
            while (flag) {  
                flag = false;  
                for (int j = 1; j < len - 1; j++)  
                    if (a[j - 1] > a[j]) {  
                        // 注意分清是a[j-1]还是a[j]不然容易出现边界问题  
                        // 从小到大排序  
                        temp = a[j - 1];  
                        a[j - 1] = a[j];  
                        a[j] = temp;  
                        // 设置标志位  
                        flag = true;  
                    }  
            }  
        }

# 2、快速排序 #

![20150806152029390][]

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。  
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。  
  
算法步骤：  
1） 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），  
2 ）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。  
3 ）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。  
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

private static void quick_sort(int[] arr, int low, int high) {  
            // 解决和合并  
            if (low <= high) {  
                int mid = partition(arr, low, high);  
                // 递归  
                quick_sort(arr, low, mid - 1);  
                quick_sort(arr, mid + 1, high);  
            }  
      
        }  
      
        private static int partition(int[] arr, int low, int high) {  
            // 分解  
            int pivot = arr[high];  
            int i = low - 1;  
            int temp;  
            for (int j = low; j < high; j++) {  
      
                if (arr[j] < pivot) {  
                    i++;  
                    temp = arr[i];  
                    arr[i] = arr[j];  
                    arr[j] = temp;  
                }  
            }  
            // 交换中间元素和privot  
            temp = arr[i + 1];  
            arr[i + 1] = arr[high];  
            arr[high] = temp;  
            return i + 1;  
      
        }

# 3、归并排序 #

![20150806152926667][]

归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。  
  
算法步骤：  
  
1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列  
  
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置  
  
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置  
  
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾  
  
5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

public static int[] sort(int[] nums, int low, int high) {    
            int mid = (low + high) / 2;    
            if (low < high) {    
                // 左边    
                sort(nums, low, mid);    
                // 右边    
                sort(nums, mid + 1, high);    
                // 左右归并    
                merge(nums, low, mid, high);    
            }    
            return nums;    
        }    
        
        public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) {    
            int[] temp = new int[high - low + 1];    
            int i = low;// 左指针    
            int j = mid + 1;// 右指针    
            int k = 0;    
            // 把较小的数先移到新数组中    
            while (i <= mid && j <= high) {    
                if (nums[i] < nums[j]) {    
                    temp[k++] = nums[i++];    
                } else {    
                    temp[k++] = nums[j++];    
                }    
            }    
            // 把左边剩余的数移入数组    
            while (i <= mid) {    
                temp[k++] = nums[i++];    
            }
            // 把右边边剩余的数移入数组    
            while (j <= high) {    
                temp[k++] = nums[j++];    
            }    
            // 把新数组中的数覆盖nums数组    
            for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {    
                nums[k2 + low] = temp[k2];    
            }    
        }

# 4、选择排序 #

![20150806154252955][]

选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。  
算法步骤：  
1）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置  
2）再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。  
3）重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

public int[] ChoseSort(int[] intArr){    
            for(int i=0;i<intArr.length;i++){    
                int lowIndex = i;    
                for(int j=i+1;j<intArr.length;j++){    
                    if(intArr[j]<intArr[lowIndex]){    
                        lowIndex = j;    
                    }    
                }    
                //将当前第一个元素与它后面序列中的最小的一个 元素交换，也就是将最小的元素放在最前端    
                int temp = intArr[i];               
                intArr[i] = intArr[lowIndex];    
                intArr[lowIndex] = temp;    
            }    
            return intArr;    
        }

# 5、堆排序 #

![20150806154438182][]

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。  
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。  
算法步骤：  
1）创建一个堆H\[0..n-1\]  
2）把堆首（最大值）和堆尾互换  
3）把堆的尺寸缩小1，并调用shift\_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置  
4） 重复步骤2，直到堆的尺寸为1  
  
调整堆部分不太好写建议参考[http://blog.csdn.net/jdream314/article/details/6634863][http_blog.csdn.net_jdream314_article_details_6634863]

最后给出一张各算法的性能比较图

![20150806155450556][]

参考：[http://www.cricode.com/3212.html][http_www.cricode.com_3212.html]

[http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/7961256][http_blog.csdn.net_morewindows_article_details_7961256]

[20150806145535613]: /images/20220531/17b1a3b57e3b44fe9f204064597f132a.png
[20150806152029390]: /images/20220531/0543a750d31b49b6bfd99eaf30f0d0c6.png
[20150806152926667]: /images/20220531/42c3d38faba3444c89f702392e384994.png
[20150806154252955]: /images/20220531/f0569faf668d48d6a380e20af19a8eb6.png
[20150806154438182]: /images/20220531/719db9f3196640ca97e50c34a00c2ddd.png
[http_blog.csdn.net_jdream314_article_details_6634863]: http://blog.csdn.net/jdream314/article/details/6634863
[20150806155450556]: /images/20220531/7ef58b2d9cf94818b5f7d59eb0157103.png
[http_www.cricode.com_3212.html]: http://www.cricode.com/3212.html
[http_blog.csdn.net_morewindows_article_details_7961256]: http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/7961256