一遍记住Java常用的八种排序算法，与代码实现。

青旅半醒 2022-12-29 06:36 122阅读 0赞

## 1.直接插入排序 ##

> 经常碰到这样一类排序问题：把新的数据插入到已经排好的数据列中。

1.  将第一个数和第二个数排序，然后构成一个有序序列
2.  将第三个数插入进去，构成一个新的有序序列。
3.  对第四个数、第五个数……直到最后一个数，重复第二步。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**如何写写成代码：**

1.  首先设定插入次数，即循环次数，for(int i=1;i<length;i++)，1个数的那次不用插入。
2.  设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。
3.  从最后一个数开始向前循环，如果插入数小于当前数，就将当前数向后移动一位。
4.  将当前数放置到空着的位置，即j+1。

代码实现如下：

public void insertSort(int[] a){
        
            int length=a.length;//数组长度，将这个提取出来是为了提高速度。
            int insertNum;//要插入的数
            for(int i=1;i<length;i++){
        //插入的次数
                insertNum=a[i];//要插入的数
                int j=i-1;//已经排序好的序列元素个数
                while(j>=0&&a[j]>insertNum){
        //序列从后到前循环，将大于insertNum的数向后移动一格
                    a[j+1]=a[j];//元素移动一格
                    j--;
                }
                a[j+1]=insertNum;//将需要插入的数放在要插入的位置。
            }
        }

## 2.希尔排序 ##

> 对于直接插入排序问题，数据量巨大时。

1.  将数的个数设为n，取奇数k=n/2，将下标差值为k的书分为一组，构成有序序列。
2.  再取k=k/2 ，将下标差值为k的书分为一组，构成有序序列。
3.  重复第二步，直到k=1执行简单插入排序。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

**如何写成代码：**

1.  首先确定分的组数。
2.  然后对组中元素进行插入排序。
3.  然后将length/2，重复1,2步，直到length=0为止。

代码实现如下：

public  void sheelSort(int[] a){
        
            int d  = a.length;
            while (d!=0) {
        
                d=d/2;
                for (int x = 0; x < d; x++) {
        //分的组数
                    for (int i = x + d; i < a.length; i += d) {
        //组中的元素，从第二个数开始
                        int j = i - d;//j为有序序列最后一位的位数
                        int temp = a[i];//要插入的元素
                        for (; j >= 0 && temp < a[j]; j -= d) {
        //从后往前遍历。
                            a[j + d] = a[j];//向后移动d位
                        }
                        a[j + d] = temp;
                    }
                }
            }
        }

## 3.简单选择排序 ##

常用于取序列中最大最小的几个数时。

(如果每次比较都交换，那么就是交换排序；如果每次比较完一个循环再交换，就是简单选择排序。)

1.  遍历整个序列，将最小的数放在最前面。
2.  遍历剩下的序列，将最小的数放在最前面。
3.  重复第二步，直到只剩下一个数。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**如何写成代码：**

1.  首先确定循环次数，并且记住当前数字和当前位置。
2.  将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比，小数赋值给key，并记住小数的位置。
3.  比对完成后，将最小的值与第一个数的值交换。
4.  重复2、3步。

代码实现如下：

public void selectSort(int[] a) {
        
        int length = a.length;
        for (int i = 0; i < length; i++) {
        //循环次数
            int key = a[i];
            int position=i;
            for (int j = i + 1; j < length; j++) {
        //选出最小的值和位置
                if (a[j] < key) {
        
                    key = a[j];
                    position = j;
                }
            }
            a[position]=a[i];//交换位置
            a[i]=key;
        }
    }

## 4.堆排序 ##

> 对简单选择排序的优化。

1.  将序列构建成大顶堆。
2.  将根节点与最后一个节点交换，然后断开最后一个节点。
3.  重复第一、二步，直到所有节点断开。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

**代码实现如下：**

public  void heapSort(int[] a){
        
            System.out.println("开始排序");
            int arrayLength=a.length;
            //循环建堆  
            for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
        
                //建堆  
    
                buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);
                //交换堆顶和最后一个元素  
                swap(a,0,arrayLength-1-i);
                System.out.println(Arrays.toString(a));
            }
        }
        private  void swap(int[] data, int i, int j) {
        
            // TODO Auto-generated method stub  
            int tmp=data[i];
            data[i]=data[j];
            data[j]=tmp;
        }
        //对data数组从0到lastIndex建大顶堆  
        private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {
        
            // TODO Auto-generated method stub  
            //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始  
            for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
        
                //k保存正在判断的节点  
                int k=i;
                //如果当前k节点的子节点存在  
                while(k*2+1<=lastIndex){
        
                    //k节点的左子节点的索引  
                    int biggerIndex=2*k+1;
                    //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在  
                    if(biggerIndex<lastIndex){
        
                        //若果右子节点的值较大  
                        if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
        
                            //biggerIndex总是记录较大子节点的索引  
                            biggerIndex++;
                        }
                    }
                    //如果k节点的值小于其较大的子节点的值  
                    if(data[k]<data[biggerIndex]){
        
                        //交换他们  
                        swap(data,k,biggerIndex);
                        //将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值  
                        k=biggerIndex;
                    }else{
        
                        break;
                    }
                }
            }
        }

## 5.冒泡排序 ##

> 一般不用。

1.  将序列中所有元素两两比较，将最大的放在最后面。
2.  将剩余序列中所有元素两两比较，将最大的放在最后面。
3.  重复第二步，直到只剩下一个数。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

**如何写成代码：**

1.  设置循环次数。
2.  设置开始比较的位数，和结束的位数。
3.  两两比较，将最小的放到前面去。
4.  重复2、3步，直到循环次数完毕。

**代码实现如下：**

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

## 6.快速排序 ##

> 要求时间最快时。

1.  选择第一个数为p，小于p的数放在左边，大于p的数放在右边。
2.  递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行，直到不能递归。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

**代码实现如下：**

public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) {
           
        if (start < end) {
           
            int base = numbers[start]; // 选定的基准值（第一个数值作为基准值）   
            int temp; // 记录临时中间值   
            int i = start, j = end;   
            do {
           
                while ((numbers[i] < base) && (i < end))   
                    i++;   
                while ((numbers[j] > base) && (j > start))   
                    j--;   
                if (i <= j) {
           
                    temp = numbers[i];   
                    numbers[i] = numbers[j];   
                    numbers[j] = temp;   
                    i++;   
                    j--;   
                }   
            } while (i <= j);   
            if (start < j)   
                quickSort(numbers, start, j);   
            if (end > i)   
                quickSort(numbers, i, end);   
        }   
    }

## 7.归并排序 ##

> 速度仅次于快排，内存少的时候使用，可以进行并行计算的时候使用。

1.  选择相邻两个数组成一个有序序列。
2.  选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。
3.  重复第二步，直到全部组成一个有序序列。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

**代码实现如下：**

public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {
           
        int t = 1;// 每组元素个数   
        int size = right - left + 1;   
        while (t < size) {
           
            int s = t;// 本次循环每组元素个数   
            t = 2 * s;   
            int i = left;   
            while (i + (t - 1) < size) {
           
                merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));   
                i += t;   
            }   
            if (i + (s - 1) < right)   
                merge(numbers, i, i + (s - 1), right);   
        }   
    }   
    private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {
           
        int[] B = new int[data.length];   
        int s = p;   
        int t = q + 1;   
        int k = p;   
        while (s <= q && t <= r) {
           
            if (data[s] <= data[t]) {
           
                B[k] = data[s];   
                s++;   
            } else {
           
                B[k] = data[t];   
                t++;   
            }   
            k++;   
        }   
        if (s == q + 1)   
            B[k++] = data[t++];   
        else  
            B[k++] = data[s++];   
        for (int i = p; i <= r; i++)   
            data[i] = B[i];   
    }

## 8.基数排序 ##

> 用于大量数，很长的数进行排序时。

1.  将所有的数的个位数取出，按照个位数进行排序，构成一个序列。
2.  将新构成的所有的数的十位数取出，按照十位数进行排序，构成一个序列。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

**代码实现如下：**

public void sort(int[] array) {
        
            //首先确定排序的趟数;     
            int max = array[0];
            for (int i = 1; i < array.length; i++) {
        
                if (array[i] > max) {
        
                    max = array[i];
                }
            }
            int time = 0;
            //判断位数;     
            while (max > 0) {
        
                max /= 10;
                time++;
            }
            //建立10个队列;     
            List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
        
                ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
                queue.add(queue1);
            }
            //进行time次分配和收集;     
            for (int i = 0; i < time; i++) {
        
                //分配数组元素;     
                for (int j = 0; j < array.length; j++) {
        
                    //得到数字的第time+1位数;   
                    int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
                    ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
                    queue2.add(array[j]);
                    queue.set(x, queue2);
                }
                int count = 0;//元素计数器;     
                //收集队列元素;     
                for (int k = 0; k < 10; k++) {
        
                    while (queue.get(k).size() > 0) {
        
                        ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
                        array[count] = queue3.get(0);
                        queue3.remove(0);
                        count++;
                    }
                }
            }
        }

好了，Java的把八种排序算法和代码的实现就已经全部交代给大家了。

最后我也整理了Java架构学习资料，学习技术内容包含有：Spring，Dubbo，MyBatis, RPC,源码分析，高并发、高性能、分布式,性能优化，微服务 高级架构开发等等。

## 需要的朋友可以点击：[点这个！点这个！][Link 1]，暗号：csdn ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80ODAxMTMyOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
还有Java核心知识点+全套架构师学习资料和视频+一线大厂面试宝典+面试简历模板可以领取+阿里美团网易腾讯小米爱奇艺快手哔哩哔哩面试题+Spring源码合集+Java架构实战电子书。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80ODAxMTMyOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/e75b93d64ce44640abac684f8efd630e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221120/1e04e53c84224501ae1cf0a2c1c6a7b3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201220202816389.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201220202917597.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201220203013862.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201220203108659.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201220203151268.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201220203235971.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hhcmRlclhpbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Link 1]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=oJrVNokR
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80ODAxMTMyOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201211141148780.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80ODAxMTMyOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80ODAxMTMyOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201212154848463.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80ODAxMTMyOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70