八大排序算法
选择排序
首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。
/**
*
*/
package com.pro.sort;
import java.util.Arrays;
/**
* @Description 选择排序,关键在于选择最小或最大,交换之
* @author kansir
* @version
* @date 2019年8月10日 下午7:21:51
*/
public class SelectSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[] { 29, 64, 25, 89, 66, 36, 19, 90, 3, 64, 29, 35, 59, 46, 79, 87, 37, 61, 74, 71 };
selectSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void selectSort(int[] arr) {
int temp;
for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
int min=arr[i];
int index=i;
for (int j = i+1; j < arr.length; j++) {
if(min>arr[j]) {
min=arr[j];
index=j;
}
}
temp=arr[index];
arr[index]=arr[i];
arr[i]=temp;
}
}
}
性质：1、时间复杂度：O(n2) 2、空间复杂度：O(1) 3、非稳定排序 4、原地排序
堆排序
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[100];
for (int i = 0; i <= 99; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 100);
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
heapSort(arr);
}
public static void heapSort(int arr[]) {
int temp;
for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
adjustHeap(arr, i, arr.length);
}
for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
// 交换
temp = arr[j];
arr[j] = arr[0];
arr[0] = temp;
adjustHeap(arr, 0,j);
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
// 将一个数组（二叉树）调整为大顶堆
/**
* @param arr待调整数组
* @param i表示非叶子节点的索引
* @param length表示堆多少元素进行调整，length在逐渐减少
*/
public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int lenght) {
int temp = arr[i];
/*
* 说明 1.k=2*i+1 k是i节点的左子节点 2.
*/
for (int k = i * 2 + 1; k < lenght; k = 2 * k + 1) {
if (k+1 < lenght && arr[k] < arr[k + 1]) {// 说明左子节点的值小于右子节点的值
k++;// k指向右子节点
}
if (arr[k] > temp) {// 如果子节点大于父节点
arr[i] = arr[k];// 把比较大的值赋给当前节点
i = k;// i指向k，继续循环
} else {
break;// 自下而上调整，
}
}
// 当for循环结束时，即将i为父节点的数的最大值方在了最顶部（局部）
arr[i] = temp;
}
}
插入排序
我们在玩打牌的时候，你是怎么整理那些牌的呢？一种简单的方法就是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候，为了要插入元素，我们需要腾出空间，将其余所有元素在插入之前都向右移动一位，这种算法我们称之为插入排序。
过程简单描述：
1、从数组第2个元素开始抽取元素。
2、把它与左边第一个元素比较，如果左边第一个元素比它大，则继续与左边第二个元素比较下去，直到遇到不比它大的元素，然后插到这个元素的右边。
3、继续选取第3，4，….n个元素,重复步骤 2 ，选择适当的位置插入。
/**
*
*/
package com.pro.sort;
import java.util.Arrays;
/**
* @Description
* @author kansir
* @version
* @date 2019年8月10日 下午7:52:21
*/
public class InsertSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[] { 29, 64, 25, 89, 66, 36, 19, 90, 3, 64, 29, 35, 59, 46, 79, 87, 37, 61, 74, 71 };
insertSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void insertSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
// 定义待插入的数
int insertVal = arr[i];
int insertIndex = i - 1;// 即arr[1]的前面这个数的下标
// 为insertVal找到插入的位置
// 1.insertIndex >= 0保证在给insertVal 找插入位置时不越界
// 2.insertVal < arr[insertIndex] 待插入的数,还没有找到插入的位置
// 3.将arr[insertIndex] 后移
while (insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];
insertIndex--;
}
// 退出while循环时,说明找到插入位置,执行insertIndex+1,为下一个插入做准备
arr[insertIndex + 1] = insertVal;
}
}
}
性质：1、时间复杂度：O(n2) 2、空间复杂度：O(1) 3、稳定排序 4、原地排序
希尔排序
public class shellSort {
public static void main (String[] args){
int[] arr=new int[10];
for(int i=0;i<=9;i++){
arr[i]=(int)(Math.random()*10);
System.out.print(arr[i]+" ");
}
System.out.println();
int n=arr.length-1;
int temp;
int j;
for(int r=n/2;r>=1;r/=2){
for(int i=r;i<n;i++){
temp=arr[i];
j=i-r;
while(j>=0&&temp<arr[j])
{
arr[r+j]=arr[j];
j-=r;
}
arr[j+r]=temp;
}
}
for(int i=0;i<=n;i++){
System.out.print(arr[i]+" ");
}
System.out.println();
}
}
冒泡排序
1、把第一个元素与第二个元素比较，如果第一个比第二个大，则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素，如果第二个比第三个大，则交换他们的位置….
我们对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样一趟比较交换下来之后，排在最右的元素就会是最大的数。
除去最右的元素，我们对剩余的元素做同样的工作，如此重复下去，直到排序完成。
package com.pro.sort;
import java.util.Arrays;
/**
* @Description
* @author kansir
* @version
* @date 2019年8月10日 下午4:12:43
*/
public class BubbleSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[] { 29, 64, 25, 89, 66, 36, 19, 90, 3, 64, 29, 35, 59, 46, 79, 87, 37, 61, 74, 71 };
int temp = 0;
boolean flag=false; //标识变量,判断是否进行交换
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
for (int i = 0; i < arr.length - j-1; i++) {
// 如果后面的数大于前面的数.则交换
if (arr[i] > arr[i + 1]) {
flag=true;
temp = arr[i];
arr[i] = arr[i + 1];
arr[i + 1] = temp;
}
}
if(!flag) {
break;
}else {
flag=false; //重置flag,进行下次判断
}
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
快速排序
public static void main (String[] args){
int[] arr=new int[10];
for(int i=0;i<=9;i++){
arr[i]=(int)(Math.random()*10);
System.out.print(arr[i]+" ");
}
System.out.println();
int n=arr.length-1;
quickSort(arr,0,n);
for(int i=0;i<=n;i++){
System.out.print(arr[i]+" ");
}
System.out.println();
}
}
public static int[] quickSort(int[] arr,int left, int right){
if(left<right){
int mid=partition(arr,left,right);
arr=quickSort(arr, left, mid-1);
arr=quickSort(arr, mid+1, right);
}
return arr;
}
public class quickSort {
public static int partition(int[] arr,int left, int right){
//选取中轴元素
int pivot=arr[left];
int i=left+1;
int j=right;
while (true){
//向右找到第一个小于等于pivot的元素的位置
while(i<=j&&arr[i]<=pivot){
i++;
}
//向左找到第一个大于等于pivot的元素的位置
while(i<=j&&arr[j]>=pivot){
j--;
}
if(i>=j){
break;
}
//交换两个元素的位置，使得左边的元素不大于pivot，右边的元素不小于pivot
int temp=arr[i];
arr[i]=arr[j];
arr[j]=temp;
}
arr[left]=arr[j];
arr[j]=pivot;
return j;
}
归并排序
public class mergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[100];
for (int i = 0; i <= 99; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 100);
System.out.print(arr[i] + " ");
}
System.out.println();
int n = arr.length - 1;
int temp[] = new int[n + 1];// 归并排序需要一个额外的空间
mergeSort(arr, 0, n, temp);
for (int i = 0; i <= n; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
System.out.println();
}
// 分+合部分
public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {
if (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;// 中间部分
// 向左递归分解
mergeSort(arr, left, mid, temp);
// 向右递归分解
mergeSort(arr, mid + 1, right, temp);
// 合并
merge(arr, left, mid, right, temp);
}
}
/*
* @param arr 排序的原始数组
* @param left左边有序序列的初始索引
* @param mid 中间索引
* @param right 右边索引
* @param temp 中转数组
*/
public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {
int i = left;// 初始化i，左边有序的序列的初始索引
int j = mid + 1;// 初始化j，左边有序的序列的初始索引
int t = 0;// 指向temp数组的当前索引
// （一）
// 先把左右两边的数据按照规则填充到temp
// 知道左右两边的有序序列有一边处理完毕为止
while (i <= mid && j <= right) {// 继续
// 如果左边的有序序列的当前元素，小于等于右边有序序列的当前元素
// 即将左边的当前元素，拷贝到temp数组
// 然后i++，t++
if (arr[i] <= arr[j]) {
temp[t] = arr[i];
t += 1;
i += 1;
} else {
// 反之右边的有序序列当前元素小于等于左边，将其填充到temp数组
temp[t] = arr[j];
t += 1;
j += 1;
}
}
// （二）
// 把有剩余的数据的一边的数据一次填充到temp
while (i <= mid) {// 左边还有剩余元素，就全部填充到temp
temp[t] = arr[i];
t += 1;
i += 1;
}
while (j <= right) {// 右边还有剩余元素，就全部填充到temp
temp[t] = arr[j];
t += 1;
j += 1;
}
// （三）
// 将temp数组的元素拷贝到arr
// 注意不是每次都拷贝所有
t = 0;
int templeft = left;
// 每次排序只需移动部分数据，因为迭代过程中部分已经排好
while (templeft <= right) {
arr[templeft] = temp[t];
t += 1;
templeft += 1;
}
}
}
基数排序
非常消耗内存！！！
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[100];
for (int i = 0; i <= 99; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 100);
System.out.print(arr[i] + " ");
}
System.out.println();
radixSort(arr);
}
// 基数排序算法
public static void radixSort(int[] arr) {
// 1.得到数组中最大的电数的位数
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
// 得到最大数是几位
int maxLength = (max + "").length();
// 定义一个二维数组表示10个桶，每个桶就是一个二维数组
// 说明
/*
* 1.二维数组包含10个一维数组， 2.为了防止在放入数组的时候数据溢出，则每个一维数组大小定为arr.length
* 3.明确，基数排序是使用空间换时间的经典算法
*/
for (int i = 0,n=1; i < maxLength; i++,n*=10) {
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
// 为了记录每个桶中，实际存放数据，我们定义了一个一维数组来记录各个桶每次放入数据的个数
int[] bucketElementCounts = new int[10];
// 第一轮（针对个位进行排序处理）
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// 取出每个元素的个位的值
int digitOfElement = arr[j]/n % 10;
// 放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
int index = 0;
// 遍历每一个桶，并将桶中每一个数据放入原始数组中
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// 如果桶中，有数据，我们才放入原始数组中
if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// 循环该桶即第k个桶（即第k个一维数组），放入
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
// 取出元素放入arr
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
//第i轮处理后需要将每个bucketElementCounts[k]=0
bucketElementCounts[k]=0;
}
}
for (int i : arr) {
System.out.print(i + " ");
}
}
}