Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法

Bertha 。 2024-04-17 14:34 65阅读 0赞

# Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 #

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// 排序原始数据
    private static final int[] NUMBERS =
    {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 78, 34, 12, 64, 5, 4, 62, 99, 98, 54, 56, 17, 18, 23, 34, 15, 35, 25, 53, 51};

**插入排序** 是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），时间复杂度：O（n^2）.，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

public static void insertSort(int[] array) {
         for (int i = 1; i < array.length; i++) {
             int temp = array[i];
             int j = i - 1;
             for (; j >= 0 && array[j] > temp; j--) {
                 //将大于temp的值整体后移一个单位
                 array[j + 1] = array[j];
             }
             array[j + 1] = temp;
         }
         System.out.println(Arrays.toString(array) + " insertSort");
     }

**希尔排序** 也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。  
希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：

*  插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率
 *  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

public static void shellSort(int[] array) {
        int i;
        int j;
        int temp;
        int gap = 1;
        int len = array.length;
        while (gap < len / 3) { gap = gap * 3 + 1; }
        for (; gap > 0; gap /= 3) {
            for (i = gap; i < len; i++) {
                temp = array[i];
                for (j = i - gap; j >= 0 && array[j] > temp; j -= gap) {
                    array[j + gap] = array[j];
                }
                array[j + gap] = temp;
            }
        }
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " shellSort");
    }

**选择排序** 是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。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，然后，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。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。

public static void selectSort(int[] array) {
        int position = 0;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int j = i + 1;
            position = i;
            int temp = array[i];
            for (; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < temp) {
                    temp = array[j];
                    position = j;
                }
            }
            array[position] = array[i];
            array[i] = temp;
        }
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " selectSort");
    }

**堆排序** 是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

public static void heapSort(int[] array) {
        /*
         *  第一步：将数组堆化
         *  beginIndex = 第一个非叶子节点。
         *  从第一个非叶子节点开始即可。无需从最后一个叶子节点开始。
         *  叶子节点可以看作已符合堆要求的节点，根节点就是它自己且自己以下值为最大。
         */
        int len = array.length - 1;
        int beginIndex = (len - 1) >> 1;
        for (int i = beginIndex; i >= 0; i--) {
            maxHeapify(i, len, array);
        }
        /*
         * 第二步：对堆化数据排序
         * 每次都是移出最顶层的根节点A[0]，与最尾部节点位置调换，同时遍历长度 - 1。
         * 然后从新整理被换到根节点的末尾元素，使其符合堆的特性。
         * 直至未排序的堆长度为 0。
         */
        for (int i = len; i > 0; i--) {
            swap(0, i, array);
            maxHeapify(0, i - 1, array);
        }
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " heapSort");
    }
    private static void swap(int i, int j, int[] arr) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }
    /**
     * 调整索引为 index 处的数据，使其符合堆的特性。
     *
     * @param index 需要堆化处理的数据的索引
     * @param len   未排序的堆（数组）的长度
     */
    private static void maxHeapify(int index, int len, int[] arr) {
        int li = (index << 1) + 1; // 左子节点索引
        int ri = li + 1;           // 右子节点索引
        int cMax = li;             // 子节点值最大索引，默认左子节点。
        if (li > len) {
            return;       // 左子节点索引超出计算范围，直接返回。
        }
        if (ri <= len && arr[ri] > arr[li]) // 先判断左右子节点，哪个较大。
        { cMax = ri; }
        if (arr[cMax] > arr[index]) {
            swap(cMax, index, arr);      // 如果父节点被子节点调换，
            maxHeapify(cMax, len, arr);  // 则需要继续判断换下后的父节点是否符合堆的特性。
        }
    }

**冒泡排序** 是一种简单的排序算法。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。

public static void bubbleSort(int[] array) {
        int temp = 0;
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    temp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " bubbleSort");
    }

**快速排序** 又称划分交换排序，简称快排，一种排序算法，最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序n个项目要O(nlogn)（大O符号）次比较。在最坏状况下则需要O(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序O(nlogn)通常明显比其他算法更快，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达成。

public static void quickSort(int[] array) {
        _quickSort(array, 0, array.length - 1);
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " quickSort");
    }
     
     
    private static int getMiddle(int[] list, int low, int high) {
        int tmp = list[low];    //数组的第一个作为中轴
        while (low < high) {
            while (low < high && list[high] >= tmp) {
                high--;
            }
     
     
            list[low] = list[high];   //比中轴小的记录移到低端
            while (low < high && list[low] <= tmp) {
                low++;
            }
     
     
            list[high] = list[low];   //比中轴大的记录移到高端
        }
        list[low] = tmp;              //中轴记录到尾
        return low;                  //返回中轴的位置
    }
     
     
    private static void _quickSort(int[] list, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int middle = getMiddle(list, low, high);  //将list数组进行一分为二
            _quickSort(list, low, middle - 1);      //对低字表进行递归排序
            _quickSort(list, middle + 1, high);      //对高字表进行递归排序
        }
    }

**归并排序** 是创建在归并操作上的一种有效的排序算法，效率为O(n\\log n)(大O符号）。1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。

public static void mergingSort(int[] array) {
        sort(array, 0, array.length - 1);
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " mergingSort");
    }
     
    private static void sort(int[] data, int left, int right) {
        if (left < right) {
            //找出中间索引
            int center = (left + right) / 2;
            //对左边数组进行递归
            sort(data, left, center);
            //对右边数组进行递归
            sort(data, center + 1, right);
            //合并
            merge(data, left, center, right);
        }
    }
     
    private static void merge(int[] data, int left, int center, int right) {
        int[] tmpArr = new int[data.length];
        int mid = center + 1;
        //third记录中间数组的索引
        int third = left;
        int tmp = left;
        while (left <= center && mid <= right) {
            //从两个数组中取出最小的放入中间数组
            if (data[left] <= data[mid]) {
                tmpArr[third++] = data[left++];
            } else {
                tmpArr[third++] = data[mid++];
            }
        }
     
        //剩余部分依次放入中间数组
        while (mid <= right) {
            tmpArr[third++] = data[mid++];
        }
     
        while (left <= center) {
            tmpArr[third++] = data[left++];
        }
     
        //将中间数组中的内容复制回原数组
        while (tmp <= right) {
            data[tmp] = tmpArr[tmp++];
        }
    }

**基数排序** 是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。

public static void radixSort(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;
        ArrayList<ArrayList<Integer>> queue = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<>();
            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 anArray : array) {
                //得到数字的第time+1位数;
                int x = anArray % (int)Math.pow(10, i + 1) / (int)Math.pow(10, i);
                ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
                queue2.add(anArray);
                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++;
                }
            }
        }
        System.out.println(Arrays.toString(array) + " radixSort");
    }

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