八种经典排序算法和java实现
文章目录
- 算法概述
- 算法分类
- 算法复杂度
- 相关概念
- 1.冒泡排序（Bubble Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 2.选择排序（Selection Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 算法分析
- 3.插入排序（Insertion Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 算法分析
- 4.希尔排序（Shell Sort）
- 算法描述
- 原理演示
- 代码实现
- 算法分析
- 5.归并排序（Merge Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 算法分析
- 6.快速排序（Quick Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 7.堆排序（Heap Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 8.桶排序（Bucket Sort）
- 算法描述
- 演示
- 代码实现
- 算法分析
- 9.基数排序（Radix Sort）
- 算法描述
- 动图演示
- 代码实现
- 算法分析
- 源码地址
- 参考
算法概述
算法分类
十种常见排序算法可以分为两大类：
非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。
线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。
算法复杂度
相关概念
稳定： 如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
不稳定： 如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
时间复杂度： 对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度： 是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
这里我们介绍
1.冒泡排序（Bubble Sort）
2.选择排序（Selection Sort）
3.插入排序（Insertion Sort）
4.希尔排序（Shell Sort）
5.归并排序（Merge Sort）
6.快速排序（Quick Sort）
7.堆排序（Heap Sort）
8.桶排序（Bucket Sort）
9.基数排序（Radix Sort）
1.冒泡排序（Bubble Sort）
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，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。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。
算法描述
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个；
- 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，这样在最后的元素应该会是最大的数；
- 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
- 重复步骤1~3，直到排序完成。
动图演示
代码实现
void bubbleSort(int arr[]) {
for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
for (int j = 0; j < arr.length -1-i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) { // 相邻元素两两对比
int temp; // 元素交换
temp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
}
}
2.选择排序（Selection Sort）
选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：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。
算法描述
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下：
- 初始状态：无序区为R[1…n]，有序区为空；
- 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1…i-1]和R(i…n）。- 该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1…i]和R[i+1…n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区；
- n-1趟结束，数组有序化了。
动图演示
代码实现
void selectionSort(int arr[]) {
int len = arr.length;
int minIndex, temp;
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < len; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) { // 寻找最小的数
minIndex = j; // 将最小数的索引保存
}
}
temp = arr[i];
arr[i] = arr[minIndex];
arr[minIndex] = temp;
}
}
算法分析
表现最稳定的排序算法之一，因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度，所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。理论上讲，选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。
3.插入排序（Insertion Sort）
插入排序（Insertion-Sort）的算法描述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。
算法描述
一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：
- 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；
- 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描；
- 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；
- 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
- 将新元素插入到该位置后；
- 重复步骤2~5。
动图演示
代码实现
void insertionSort(int[] arr) {
int len = arr.length;
int preIndex, current;
for (int i = 1; i < len; i++) {
preIndex = i - 1;
current = arr[i];
while (preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
preIndex--;
}
arr[preIndex + 1] = current;
}
}
算法分析
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），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。
4.希尔排序（Shell Sort）
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
希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了（此时插入排序较快）。
算法描述
先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，具体算法描述：
- 先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，
- 然后依次缩减增量再进行排序，
- 待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。
步长的选择是希尔排序的重要部分，这里不做过多说明。发个图理解理解
原理演示
例如，假设有这样一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步长为5开始进行排序，我们可以通过将这列表放在有5列的表中来更好地描述算法，这样他们就应该看起来是这样：
13 14 94 33 82
25 59 94 65 23
45 27 73 25 39
10
然后我们对每列进行排序：
10 14 73 25 23
13 27 94 33 39
25 59 94 65 82
45
将上述四行数字，依序接在一起时我们得到：[ 10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45 ].这时10已经移至正确位置了，然后再以3为步长进行排序：
10 14 73
25 23 13
27 94 33
39 25 59
94 65 82
45
排序之后变为：
10 14 13
25 23 33
27 25 59
39 65 73
45 94 82
94
最后以1步长进行排序（此时就是简单的插入排序了）。
代码实现
void shellSort(int[] array) {
int number = array.length / 2;
int preIndex;
int current;
while (number >= 1) {
for (int i = number; i < array.length; i++) {
current = array[i];
preIndex = i - number;
while (preIndex >= 0 && array[preIndex] > current) {
array[preIndex + number] = array[preIndex];
preIndex = preIndex - number;
}
array[preIndex + number] = current;
}
number = number / 2;
}
}
算法分析
希尔排序的核心在于间隔序列的设定。既可以提前设定好间隔序列，也可以动态的定义间隔序列。动态定义间隔序列的算法是《算法（第4版）》的合著者Robert Sedgewick提出的。
5.归并排序（Merge Sort）
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（Divide and Conquer）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2-路归并。
算法描述
- 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；
- 对这两个子序列分别采用归并排序；
- 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
动图演示
代码实现
//将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。
void merge(int a[], int low, int mid, int high)
{
int i = low, j = mid + 1;
int m = mid, n = high;
int k = 0;
int[] temp=new int[high-low+1];
while (i <= m && j <= n)
{
if (a[i] <= a[j])
temp[k++] = a[i++];
else
temp[k++] = a[j++];
}
while (i <= m)
temp[k++] = a[i++];
while (j <= n)
temp[k++] = a[j++];
for (i = 0; i < k; i++)
a[low + i] = temp[i];
}
void mergeSort(int a[], int low, int high)
{
int mid = (low + high) / 2;
if (low < high) {
// 左边
mergeSort(a, low, mid);
// 右边
mergeSort(a, mid + 1, high);
// 左右归并
merge(a, low, mid, high);
}
}
算法分析
归并排序是一种稳定的排序方法。和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是O(nlogn）的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。
6.快速排序（Quick Sort）
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 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被实现出来。
算法描述
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
- 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
- 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
- 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
动图演示
代码实现
void quickSort(int[] arr, int head, int tail) {
if (head >= tail || arr == null || arr.length <= 1) {
return;
}
int i = head, j = tail, pivot = arr[(head + tail) / 2];
while (i <= j) {
while (arr[i] < pivot) {
++i;
}
while (arr[j] > pivot) {
--j;
}
if (i < j) {
int t = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = t;
++i;
--j;
} else if (i == j) {
++i;
}
}
quickSort(arr, head, j);
quickSort(arr, i, tail);
}
7.堆排序（Heap Sort）
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
算法描述
- 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区；
- 将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n]；
- 由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。
动图演示
代码实现
/**
* 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
*/
void maxHeapify(int[] arr, int index,int len){
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(arr,cMax, index); // 如果父节点被子节点调换，
maxHeapify(arr,cMax, len); // 则需要继续判断换下后的父节点是否符合堆的特性。
}
}
void swap(int[] arr,int i,int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
void heapSort(int[] arr) {
/*
* 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 = arr.length - 1;
int beginIndex = (len - 1) >> 1;
for(int i = beginIndex; i >= 0; i--){
maxHeapify(arr, i,len);
}
/*
* 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(arr, 0, i);
len--;
maxHeapify(arr, 0,len);
}
}
8.桶排序（Bucket Sort）
有限个数字m，每个数字的大小都在1与n之间，则我们可以假设有n个桶，遍历m个数字，将其存入对应的桶中（如数字的值为3，就存入3号桶，桶的值对应存入数字的个数）
算法描述
桶排序以下列程序进行：
1.设置一个定量的数组当作空桶子。
2.寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。
3.对每个不是空的桶子进行排序。
4.从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。
演示
代码实现
void bucketSort(int[] arr){
if (arr==null||arr.length<2){
return;
}
//常用写法
int max = Integer.MIN_VALUE;
for (int i =0;i<arr.length;i++){
max = Math.max(max,arr[i]);
}
int[] bucket = new int[max+1];
for (int i =0;i<arr.length;i++){
//桶数组此下标有数据，数值就加一
bucket[arr[i]]++;
}
int i = 0;
for (int j = 0;j<bucket.length;j++){
while (bucket[j]-->0){
arr[i++]=j;
}
}
}
算法分析
如果我们的数字波动范围非常大，比如1到10000，那么我们需要一个10000元素数组的空间开销，而且在倒出数字的时候需要遍历10000个桶，这样效率是非常低的，于是我们有了基于桶式排序的基数排序
9.基数排序（Radix Sort）
将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数字长度，数字较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序序列。
算法描述
- 取得数组中的最大数，并取得位数；
- arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；
- 对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）；
动图演示
代码实现
void radixSort(int[] arr, int d) //d表示最大的数有多少位
{
int k = 0;
int n = 1;
int m = 1; //控制键值排序依据在哪一位
int[][]temp = new int[10][arr.length]; //数组的第一维表示可能的余数0-9
int[]order = new int[10]; //数组order[i]用来表示该位是i的数的个数
while(m <= d)
{
for(int i = 0; i < arr.length; i++) {
int lsd = ((arr[i] / n) % 10);
temp[lsd][order[lsd]] = arr[i];
order[lsd]++;
}
for(int i = 0; i < 10; i++) {
if(order[i] != 0)
for(int j = 0; j < order[i]; j++)
{
arr[k] = temp[i][j];
k++;
}
order[i] = 0;
}
n *= 10;
k = 0;
m++;
}
}
算法分析
基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。但基数排序的性能比桶排序要略差，每一次关键字的桶分配都需要O(n)的时间复杂度，而且分配之后得到新的关键字序列又需要O(n)的时间复杂度。假如待排数据可以分为d个关键字，则基数排序的时间复杂度将是O(d*2n) ，当然d要远远小于n，因此基本上还是线性级别的。
基数排序的空间复杂度为O(n+k)，其中k为桶的数量。一般来说n>>k，因此额外空间需要大概n个左右。
源码地址
https://github.com/alinainai/test_11/blob/master/src/sort/Sort.java
参考
https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html
https://blog.csdn.net/wuqilianga/article/details/52798728
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B8%8C%E5%B0%94%E6%8E%92%E5%BA%8F
https://blog.csdn.net/MoreWindows/article/details/6678165
https://blog.csdn.net/u011863767/article/details/53912543