Java常用的八种排序算法

转自:Java常用的八种排序算法与代码实现

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。


    Java常用的八种排序算法_第1张图片

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
  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=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。


    Java常用的八种排序算法_第2张图片

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。


    Java常用的八种排序算法_第3张图片

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。


    Java常用的八种排序算法_第4张图片

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=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

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。


    Java常用的八种排序算法_第5张图片

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;ia[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。


    Java常用的八种排序算法_第6张图片

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,为稳定排序算法,一般用于对总体无序但各子项相对有序的数列,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。


    Java常用的八种排序算法_第7张图片

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。


    Java常用的八种排序算法_第8张图片

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 queue = new ArrayList();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        ArrayList 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 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 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 queue3 = queue.get(k);
                array[count] = queue3.get(0);
                queue3.remove(0);
                count++;
            }
        }
    }
}

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