排序算法：插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、堆排序、快速排序、归并排序

た入场券 2024-04-21 19:30 14阅读 0赞

> **排序算法相关总结，涉及的排序算法有：插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、堆排序、快速排序、归并排序（动图不是自己画的🌞）。**

#### 目录 ####

*   *   *  1.插入排序
         *  2.冒泡排序
         *  3.选择排序
         *  4.希尔排序
         *  5.堆排序
         *  6.快速排序
         *  7.归并排序
         *  总结

--------------------

**稳定性概念:  
假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r\[i\] = r\[j\]，且r\[i\]在r\[j\]之前，而在排序后的序列中，r\[i\]仍在r\[j\]之前，则称这种排序算法是稳定的,否则称为不稳定的。**

--------------------

#### 1.插入排序 ####

> **思路：当前元素左边为有序序列，右边为待排序序列，当前元素与有序数列的最后一个元素依次比较，如果比它大，则不动，若比它小，则有序序列最后一个元素后移一位，为当前元素空出一个坑位，循环比较，直到找到当前元素的位置。**

**图示：**

![在这里插入图片描述][226078b57d2048bf9791a162a32cb464.gif_pic_center]

**代码：**时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)

//插入排序
    
    public class InsertSort {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            //验证
            int[] arr = new int[]{
        5, 4, 3, 8, 4, 1, 6, 0, 9, 10};
            insertSort(arr);
            for (int i : arr) {
        
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    
        //插入排序
        public static void insertSort(int[] arr) {
        
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        
                //有序区间为 [0,i)
                int k = i;
                //记录i下标当前值 与有序序列比较
                int tmp = arr[i];
                //如果下标合法且比tmp大 则元素后移
                while (k > 0 && tmp < arr[k - 1]) {
        
                    arr[k] = arr[k - 1];
                    k--;
                }
                arr[k] = tmp;
            }
        }

#### 2.冒泡排序 ####

> **冒泡！！！好的解释完了**

**图示：**  
![在这里插入图片描述][bfe11ee5ff074e26baea3a703b930f0f.gif_pic_center]

**代码：** 老老老朋友了，时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)

//冒泡排序
    
    public class BubbleSort {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            //验证
            int[] arr = new int[]{
        5, 4, 3, 8, 4, 1, 6, 0, 9, 10};
            bubblesort(arr);
            for (int i : arr) {
        
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    
        //冒泡排序
        public static void bubblesort(int[] arr) {
        
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        
                //判断该趟是否发生交换
                boolean flag = true;
                for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
        
                    if (arr[j] > arr[j + 1]) {
        
                        //交换
                        int tmp = arr[j];
                        arr[j] = arr[j + 1];
                        arr[j + 1] = tmp;
                        flag = false;
                    }
                }
                //如果没有发生交换 则说明后面的已经有序 结束循环
                if (flag) {
        
                    break;
                }
            }
        }

#### 3.选择排序 ####

> **思路：每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。**

**图示：**  
![在这里插入图片描述][4fb571c58862482486ff2608cc45db84.gif_pic_center]

**代码：** 时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)

//选择排序（将找到的较大元素放置末尾 和上图演示的反着的 但不影响理解）
    
    public class SelectSort {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            //验证
            int[] arr = new int[]{
        5, 4, 3, 8, 4, 1, 6, 0, 9, 10};
            selectSort(arr);
            for (int i : arr) {
        
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    
        public static void selectSort(int[] arr) {
        
            for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        
                int maxIdx = 0;
                for (int j = 1; j < arr.length - i; j++) {
        
                    if (arr[j] > arr[maxIdx]) {
        
                        maxIdx = j;
                    }
                }
                //swap
                int idx = arr.length - 1 - i;
                int tmp = arr[maxIdx];
                arr[maxIdx] = arr[idx];
                arr[idx] = tmp;
            }
        }

#### 4.希尔排序 ####

> **我们知道插入排序元素越有序效率越高，当全部有序时，效率达到O(n)，希尔排序正是利用这个特点，进行了大量的分组插入排序，从而达到有序目的。  
> 基本思想是：先选定一个整数，把待排序文件中所有记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后取重复上述分组和排序的工作。当到达=1时，所有记录在统一组内排好序。**

**图示：**

![在这里插入图片描述][6d5ecc35bc354bf2921511a743125248.png]

**动图：**

![在这里插入图片描述][4f821975492a4318a3ae53d3e00aed7d.gif_pic_center]

**代码：** 时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)

//希尔排序
    
    public class ShellSort {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            //验证
            int[] arr = new int[]{
        5, 4, 3, 8, 4, 1, 6, 0, 9, 10, -5, 50, 33, 41, 7, 30, 45, 11};
            shellSort(arr);
            for (int i : arr) {
        
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    
        public static void shellSort(int[] arr) {
        
            if (arr.length == 0 || arr.length == 1) {
        
                return;
            }
            int gap = arr.length / 2;
            while (true) {
        
                for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
        
                    int tmp = arr[i];
                    int k = i;
                    while (k - gap >= 0 && tmp < arr[k - gap]) {
        
                        arr[k] = arr[k - gap];
                        k -= gap;
                    }
                    arr[k] = tmp;
                }
                if (gap == 1) {
        
                    break;
                }
                gap /= 2;
            }
        }

#### 5.堆排序 ####

> \*\*堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。

首先，我们应该明白什么是堆，知道我们需要建什么。  
堆的特点：

1.  堆是一棵完全二叉树；
2.  堆序性 (heap order): 任意节点都优于它的所有孩子。  
    a. 如果是任意节点都大于它的所有孩子，这样的堆叫大顶堆，Max Heap;  
    b. 如果是任意节点都小于它的所有孩子，这样的堆叫小顶堆，Min Heap;

完全二叉树左右孩子与父节点的坐标关系：  
**父节点：k  
左孩子：2 \* k + 1  
右孩子： 2 \* k + 2**

**图示：**  
![在这里插入图片描述][23cf5f8a2bc945e98bcc5a43c6435262.png]

**代码：** 时间复杂度O(N\*log(N))，空间复杂度O(1)

//堆排序
    
    public class HeapSort {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            //验证
            int[] arr = new int[]{
        5, 4, 3, 8, 4, 1, 6, 0, 9, 10, -5, 50, 33, 41, 7, 30, 45, 11};
            heapSort(arr);
            for (int i : arr) {
        
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    
        public static void heapSort(int[] arr) {
        
            //建堆
            createHeap(arr);
            for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        
                swap(arr, 0, arr.length - 1 - i);
                adjustDown(arr, 0, arr.length - 1 - i);
            }
        }
    
        public static void createHeap(int[] arr) {
        
            for (int i = (arr.length - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) {
        
                adjustDown(arr, i, arr.length);
            }
        }
    
        //在无序区间内进行向下调整
        public static void adjustDown(int[] arr, int idx, int len) {
        
            while (2 * idx + 1 < len) {
        
                int maxIdx = 2 * idx + 1;
                int rightIdx = maxIdx + 1;
                if (rightIdx < len && arr[maxIdx] < arr[rightIdx]) {
        
                    maxIdx = rightIdx;
                }
                if (arr[maxIdx] < arr[idx]) {
        
                    break;
                }
                swap(arr, maxIdx, idx);
                //更新
                idx = maxIdx;
            }
        }
    
        private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        
            //swap
            int tmp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = tmp;
        }

#### 6.快速排序 ####

> **基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。**

**代码：**时间复杂度O(n\*logn)，空间复杂度O(log n) ~ O(n)

public static void quickSort(int[] arr, int from, int to) {
        
            //判断是否结束
            if (to - from < 1) {
        
                return;
            }
            //划分方法 下面有实现
            int div = partition(arr, from, to);
            quickSort(arr, from, div - 1);
            quickSort(arr, div + 1, to);
        }

**将区间按照基准值划分为左右两半部分的常见方式有：**

**1.Hoare：**

> **1.选出一个基准值pivot，一般是最左边或最右边的为基准值  
> 2.找到右边第一个小于pivot的值  
> 3.找到左边第一个大于pivot的值  
> 4.交换两个值，然后重复步骤2、3  
> 5.将基准值放到i == j 的位置，返回基准值下标**

public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
        
            int i = left;
            int j = right;
            int pivot = arr[left];
            while (i < j) {
        
                //注意这里判断j与先判断i的区别
                //先判断j：当i == j时 arr[i] == arr[j] <= povit
                //先判断i：当i == j时 arr[i] == arr[j] >= povit
                while (i < j && arr[j] >= povit) {
        
                    j--;
                }
                while (i < j && arr[i] <= povit) {
        
                    i++;
                }
                swap(arr, i, j);
            }
            swap(arr, left, i);
            return i;
        }

**图示：**  
![在这里插入图片描述][e59f8828c5874d68ac9403f3f513304a.gif_pic_center]

**2.挖坑法：**

> **1.选出一个基准值pivot，一般是最左边或最右边的为基准值 让它做坑位  
> 2.找到右边第一个小于pivot的值 将该值放入坑位 该值的原下标做为新坑位  
> 3.找到左边第一个大于pivot的值 将该值放入坑位 该值的原下标做为新坑位  
> 4.重复步骤2、3  
> 5.将基准值放到i == j 的位置，返回基准值下标**

public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
        
            int i = left;
            int j = right;
            int pivot = arr[left];
            while (i < j) {
        
                while (i < j && arr[j] >= pivot) {
        
                    j--;
                }
                arr[i] = arr[j];
                while (i < j && arr[i] <= pivot) {
        
                    i++;
                }
                arr[j] = arr[i];
            }
            arr[i] = pivot;
            return i;
        }

**图示：**

![在这里插入图片描述][b9a767c1c8df4b51b35f19ba1a42deb6.gif_pic_center]

**3.前后指针法：**

> **1.选出一个基准值pivot，一般是最左边或最右边的为基准值  
> 2.规定\[0,pre)为小于pivot的范围，\[pre,right\]为大于pivot的范围  
> 3.遍历找小于pivot的值，交换arr\[pre\]和该值，然后pre++  
> 4.最后将pivot值放入数组，放哪里合适呢？当然是pre - 1处，这样确保它的右边大于等于pivot，左边小于等于pivot**

public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
        
            int pre = left + 1;
            int pivot = arr[left];
            for (int cur = pre; cur <= right; cur++) {
        
                if (arr[cur] < pivot) {
        
                    swap(arr, cur, pre);
                    pre++;
                }
            }
            swap(arr, pre - 1, left);
            return pre - 1;
        }

#### 7.归并排序 ####

> **基本思想：归并排序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的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。**

**图示：**

![在这里插入图片描述][375d12315f744b96aa7fdcb71dbb2b63.png]

**动图：**

![在这里插入图片描述][387f717af7ca4a40b9087ff52abb0896.gif_pic_center]  
**代码：**时间复杂度O(n\*logn)，空间复杂度O(n)

//归并排序
    
    public class MergeSort {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            //验证
            int[] arr = new int[]{
        5, 4, 3, 8, 4, 1, 6, 0, 9, 10, -5, 50, 33, 41, 7, 30, 45, 11};
            mergeSort(arr, 0, arr.length);
            for (int i : arr) {
        
                System.out.print(i + " ");
            }
        }
    
        //[)
        public static void mergeSort(int[] arr, int start, int end) {
        
            if (end - start <= 1) {
        
                return;
            }
            int mid = start + (end - start) / 2;
    
            mergeSort(arr, start, mid);
            mergeSort(arr, mid, end);
    
            merge(arr, start, mid, end);
        }
    
        public static void merge(int[] arr, int start, int mid, int end) {
        
            int[] e = new int[end - start];
            int eIdx = 0;
            int leftIdx = start;
            int rightIdx = mid;
            //归并
            while (leftIdx < mid || rightIdx < end) {
        
                if (leftIdx == mid) {
        
                    e[eIdx++] = arr[rightIdx++];
                } else if (rightIdx == end) {
        
                    e[eIdx++] = arr[leftIdx++];
                } else if (arr[leftIdx] <= arr[rightIdx]) {
        
                    e[eIdx++] = arr[leftIdx++];
                } else {
        
                    e[eIdx++] = arr[rightIdx++];
                }
            }
            //放回原数组
            for (int i = 0; i < e.length; i++) {
        
                arr[start + i] = e[i];
            }
        }
    }

#### 总结 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>排序算法</th> 
   <th>时间复杂度（平均）</th> 
   <th>时间复杂度（最坏）</th> 
   <th>时间复杂度（最好）</th> 
   <th>空间复杂度</th> 
   <th>稳定性</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>插入排序</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n)</td> 
   <td>O(1)</td> 
   <td>稳定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>冒泡排序</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n)</td> 
   <td>O(1)</td> 
   <td>稳定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>选择排序</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(1)</td> 
   <td>不稳定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>希尔排序</td> 
   <td>O(n^1.3)</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n)</td> 
   <td>O(1)</td> 
   <td>不稳定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>堆排序</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(1)</td> 
   <td>不稳定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>快速排序</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(n^2)</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(log n) ~ O(n)</td> 
   <td>不稳定</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>归并排序</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(n*log n)</td> 
   <td>O(n)</td> 
   <td>稳定</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[226078b57d2048bf9791a162a32cb464.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/7a6992f7a80b477987d7322cf20f599f.gif
[bfe11ee5ff074e26baea3a703b930f0f.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/c4db8c5dea294c92a0390e2309f698c7.gif
[4fb571c58862482486ff2608cc45db84.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/2eb92a76a8b2490aa9ed776b5c208f48.gif
[6d5ecc35bc354bf2921511a743125248.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/e55845f5a09442d996fa09b6368b0cb6.png
[4f821975492a4318a3ae53d3e00aed7d.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/4468008b43bf485791d352889a7b8e7d.gif
[23cf5f8a2bc945e98bcc5a43c6435262.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/f9c329b4843345d3a458c3429d66977b.png
[e59f8828c5874d68ac9403f3f513304a.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/d7ddcf36b19242aa9f536cc2ecb90efb.gif
[b9a767c1c8df4b51b35f19ba1a42deb6.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/f346aef38f59439c9a4f7553cbf6e432.gif
[375d12315f744b96aa7fdcb71dbb2b63.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/97465fce55b24f638f263fc6145fee6c.png
[387f717af7ca4a40b9087ff52abb0896.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/f740a4b716ac4b439a2189ec595991fe.gif