程序员必须掌握!Java常用的8大排序算法
排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序.
直接插入排序
在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的
有序数中，使得这 n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。
import java.util.Arrays;
public class InsertionSort {
public static void main(String args[]) {
int a[] = {57, 68, 59, 52};
insertionSort(a);
System.out.println("排序之后顺序：" + Arrays.toString(a));
}
private static void insertionSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int temp = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && temp < arr[j]) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
希尔排序（最小增量排序）
算法先将要排序的一组数按某个增量 d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标
相差 d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每
组中再进行直接插入排序。当增量减到 1 时，进行直接插入排序后，排序完成。
import java.util.Arrays;
public class ShellSort {
public static void main(String args[]) {
int a[] = {57, 68, 59, 52, 72, 28, 96, 33, 24, 19};
shellSort(a);
System.out.println("排序后之后顺序：" + Arrays.toString(a));
}
private static void shellSort(int[] arr) {
int gap = arr.length / 2;
while (gap > 0) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int temp = arr[i];
int j = i - gap;
while (j >= 0 && temp < arr[j]) {
arr[j + gap] = arr[j];
j = j - gap;
}
arr[j + gap] = temp;
j = j - gap;
}
gap = gap / 2;
}
}
}
简单选择排序
在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的
与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
public class SelectMethod {
/**
* 简单选择排序
* 原理：从i到args.length-1，每次迭代将i到args.length-1中最小（最大）的那个数交换到i的位置，然后i++，再循环
* @param array 待排序的数组
*/
public static void simpleSelectMethod(int[] array){
//minLoc用于记录i+1到args.length-1这个区间的最小值的下标（i会递增），i表示要交换的位置。
for (int i=0,j=0,minLoc=0; i
for (j=i+1; j < array.length; j++) {//找出i+1到args.length-1这个区间的最小值的下标
if(array[j] < array[minLoc]){
minLoc = j;
}
}
if(minLoc!=i){//如果minLoc!=i，说明minLoc有变化，就进行交换
int temp = array[i];
array[i] = array[minLoc];
array[minLoc] = temp;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] args1 = {52,68,59,52};
simpleSelectMethod(args1);
for (int i = 0; i < args1.length; i++) {
System.out.println(args1[i]);
}
}
}
堆排序
堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下：具有n个元素的序列
（h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1）(i=1,2,...,n/2)时称之
为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最
大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初
始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这
时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使
之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有 n个节点的有序序
列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位
置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
交换
再交换
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 50, 10, 90, 30, 70, 40, 80, 60, 20 };
System.out.println("排序之前：");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
} // 堆排序
heapSort(arr);
System.out.println();
System.out.println("排序之后：");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
}
/** * 堆排序 */
private static void heapSort(int[] arr) {
// 将待排序的序列构建成一个大顶堆
for (int i = arr.length / 2; i >= 0; i--){
heapAdjust(arr, i, arr.length);
}
// 逐步将每个最大值的根节点与末尾元素交换，并且再调整二叉树，使其成为大顶堆
for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
swap(arr, 0, i); // 将堆顶记录和当前未经排序子序列的最后一个记录交换
heapAdjust(arr, 0, i); // 交换之后，需要重新检查堆是否符合大顶堆，不符合则要调整
}
}
/** * 构建堆的过程 * @param arr 需要排序的数组 * @param i 需要构建堆的根节点的序号 * @param n 数组的长度 */
private static void heapAdjust(int[] arr, int i, int n) {
int child;
int father;
for (father = arr[i]; leftChild(i) < n; i = child) {
child = leftChild(i); // 如果左子树小于右子树，则需要比较右子树和父节点
if (child != n - 1 && arr[child] < arr[child + 1]) {
child++; // 序号增1，指向右子树
}
// 如果父节点小于孩子结点，则需要交换
if (father < arr[child]) {
arr[i] = arr[child];
} else {
break; // 大顶堆结构未被破坏，不需要调整
}
}
arr[i] = father;
}
// 获取到左孩子结点
private static int leftChild(int i) {
return 2 * i + 1;
}
// 交换元素位置
private static void swap(int[] arr, int index1, int index2) {
int tmp = arr[index1];
arr[index1] = arr[index2];
arr[index2] = tmp;
}
}
剩下的会在其他章节。。。装不下了。。。。下一章节更精彩