Java——常见的排序总结

目录

直接插入排序

希尔排序 

选择排序

堆排序

冒泡排序

快速排序

知识点

递归分治 

优化1-几数取中找基准

非递归分治

 归并排序

计数排序

 

 

---

 

直接插入排序

 /**
     * 直接插入排序：
     * 常使用在数据量不多，且整体数据趋于有序的状态
     *
     * 时间复杂度：O（N^2），逆序的时候
     * 最好的情况是O（n），数据越有序越快
     * 空间复杂度：O（1）
     * 稳定性： 不稳定
     * 一个稳定的排序，可以实现为不稳定的排序
     * 但是一个不稳定的排序，是不可以变成稳定的排序的
     * **/
    public static int[] insertSort(int[] arr){
        for(int i=1;i= 0; j--) {
                if(arr[j]>temp){
                    arr[j+1]=arr[j];
                }else if(arr[j]

希尔排序 

   /**
     * 假设有10000个数据，进行排序
     * 直接插入排序的话，即10000^2
     * 分为100组*100数据*100（对每组进行插入排序）=1000000；
     * 就此而言，不分组和分组就是一亿和一百万的差距
     * 采用分组的思想，降低时间复杂度——希尔排序
     * **/

    /**
     * 希尔排序shellSort：缩小增量法
     * 1.希尔排序是对直接插入排序的优化
     * 2.当gap>1都是预排序，目的是使数组更接近有序，当gap=1，数组已经接近有序
     *  会很快，对整体而言可以达到优化，实现后可以进行性能测试的对比
     * 3.最后一组一定要看做一组，
     * 4.增量是素数
     * 时间复杂度：
     * 空间复杂度：O(1)
     * 不稳定
     * gap表示组数，并且表示间隔
     *
     * ***/
    public static void shell(int[] arr,int gap){
        for(int i=1;i= 0; j-=gap) {
                if(arr[j]>temp){
                    arr[j+gap]=arr[j];
                }else if(arr[j]1){
            shell(arr,gap);
            gap/=2;
        }
        shell(arr,1);
        return arr;

    }

选择排序

     /***升序
     * 选择排序：每次选择较小的元素f放在前面
     * */
    public static int[] swap(int[] arr,int i,int j){
        int temp=arr[i];
        arr[i]=arr[j];
        arr[j]=temp;
        return arr;
    }
    public static int[] selectSort(int[] arr){
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            for (int j = i+1; j < arr.length ; j++) {
                if(arr[i]>arr[j]){
                   swap(arr,i,j);
                }
            }
        }
        return arr;
    }
    //优化
    public static int[] selectSort1(int[] arr){
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int minIndex=i;
            for (int j = i+1; j < arr.length; j++) {
                if(arr[minIndex]>arr[j]){
                    minIndex=j;
                }
            }
            swap(arr,i,minIndex);
        }
        return arr;
    }

堆排序

    /****
     * 堆排序:不稳定
     *1. 升序是大堆
     * 2. 0下标与最后一个未排序的元素进行交换,调整O(n*log2n)
     *3. end--;
     * * */
    //创建大根堆
    public static void createHeap(int[] arr){
        for (int parent = (arr.length-1-1)/2; parent >= 0 ; parent--) {
            shiftDown(arr,parent,arr.length);
        }
    }
    //向下调整
    public static void shiftDown(int[] arr,int parent,int len){
        int child=2*parent+1;//左孩子
        while(childarr[parent]){
               swap(arr,child,parent);
               parent=child;
               child=2*parent+1;
           }else{
               break;
            }
        }



    }
    //dui堆排序
    public static int[] heapSort(int[] arr){
        createHeap(arr);
        int end=arr.length-1;
        while(end>0){
            swap(arr,0,end);
            shiftDown(arr,0,end);
            end--;
        }
        return arr;
    }

冒泡排序

    public static int[] bubbleSort(int[] arr){
        for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
            boolean flg=false;
            
            for (int j = 0; j < arr.length-1-i; j++) {
                if(arr[j]>arr[j+1]){
                    swap(arr,j,j+1);
                    flg=true;
                }
            }
            if(flg=false){
                break;
            }
        }
        return arr;
    }

快速排序

知识点

/**
 * 优化总结：
 * 1.选择基准很重要，通常选用几数取中法
 * 2.partition过程中把与基准值相同的数也挑选出来
 * 3.利用直接插入排序，越有序越快
 * 基准值的选择：
 * 1.选择边上；
 * 2.随机选取；可能会导致出现单分支情况
 * 3.几数取中：
 * 4.把和基准相同的数字从两边移到跟前
 * */

递归分治 

public class 快排 {
    /**
     * 时间复杂度：最好：O（N*log n),最坏O（n^2)
     * 空间复杂度：
     * **/
    public static void quickSort(int[] array){
        quick(array,0,array.length-1);
    }
    public static void quick(int[] array,int start,int end){
       if(start>=end) return;


//       if(end-start+1<=40) {
//           //优化2：使用直接插入排序
//
//           return;
//       }


        int pivot=partition(array,start,end);
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }
    //从两边找基准的方法
    private static int partition(int[] array,int start,int end){
        //挖坑法，遇到坑了在前面后者后面找合适的数据把坑埋起来；
        int temp=array[start];
        while(start=temp){
//有等号是为了防止出现两个相等的值的时候两边循环都进不来，出现死循环的情况
                end--;
            }
            array[start]=array[end];
            while(start

优化1-几数取中找基准

public static int[] quickSort(int[] arr){
        quick(arr,0,arr.length);
        return arr;
    }
    public static void quick(int[] arr, int left,int right){
        if(left>=right) return;

        //1.找基准之前，找到中间大小的值,三数取中
//在找基准之前，解决划分不均匀的问题,将关键值改变为中间大小的值后，能解决单分支的情况
        int midValIndext=findMidValIndex(arr,left,right);
        swap(arr,midValIndext,left);
        //这里取中值目的防止栈溢出

        int pivot=partition(arr,left,right);
        quick(arr,left,pivot-1);
        quick(arr,pivot+1,right);
    }
    public static int findMidValIndex(int[] arr,int start,int end){
        int mid=start+((end-start)>>>1);
        if(arr[start]arr[end]){
                return end;
            }else{
                return mid;
            }

        }else{
            if(arr[mid]>arr[start]){
                return start;
            }else if(arr[mid]=tmp&&start

 

非递归分治

非递归分治
划分之后，把左右的数对都放在栈里面
pivot左边有两个元素:pivot>left+1;

右边有两个元素：pivot  

    public static void quickSort2(int[] array){
        Stack stack=new Stack();
        int left=0;
         int right=array.length-1;
        int pivot=partition(array,left,right);
        if(pivot>left+1){
            //左边有两个元素
            stack.push(left);
            stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivotleft+1){
                //左边有两个元素
                stack.push(left);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if(pivot

 归并排序

//学过的排序里面：
//冒泡，插入，归并是稳定的。
public class 归并 {

    public static int[] mergeArray(int[] array1,int[] array2){
        int[] array=new int[array1.length+array2.length];
        int s1=0;
        int e1=array.length-1;
        int s2=0;
        int e2=array.length-1;
        int i=0;
        while(s1<=e1&&s2<=e2){
            if(array1[s1]<=array2[s1]){//开始我忘了=
                array[i]=array1[s1];
                s1++;
                i++;
            } else{
                array[i]=array2[s2];
                i++;
                s2++;
            }
        }
        while(s1<=e1){
            array[i++]=array1[s1++];
        }
        while(s2<=e2){
            array[i++]=array2[s2++];
        }

        return array;
    }
    //进入我们的正题，写归并排序
    //递归写法



    public static void mergeSort(int[] array){

        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);

    }
  
    
    public static void mergeSortFunc(int[] array,int low,int high){
        if(low>=high) return ;
        int mid=(low+high)>>>1;
        //int mid=low+(high-low)>>>1;
        mergeSortFunc(array,low,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,high);
        merge(array,low,mid,high);
    }
    public static void merge(int[] array,int low,int mid,int high){
        int s1=low;
        int e1=mid;
        int s2=mid+1;
        int e2=high;
        int[] tmp=new int[high-low+1];
        int k=0;
        while(s1<=e1&&s2<=e2){
            if(array[s1]<=array[s2]){
                tmp[k++]=array[s1++];
            }else{
                tmp[k++]=array[s2++];
            }

        }
        while(s1<=e1){
            tmp[k++]=array[s1++];
        }
        while(s2array.length){
                    mid=array.length-1;
                }
                int right=mid+gap;
                if(right>=array.length){
                    right=array.length-1;
                }
                //小标确定后，进行合并
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap*=2;
        }
    }

    public static void main1(String[] args) {
        int[] array1={1,3,5,7,7};
        int[] array2={2,3,4,6,7,8};
        int[] array = {3,24,4,1,2,2};mergeSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
  
}

计数排序

//适用于有n个数字，范围是0-n
//时间O（n),空间O（n)
public static void countSort(int[] array){
       //找出最大值和最小值
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] > maxVal){
                maxVal = array[i];
            }
            if(array[i] < minVal){
                minVal = array[i];
            }
        }
        //2.创建计数数组
        int len = maxVal-minVal +1 ;
        int[] countArr = new int[len];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int val = array[i];
            countArr[val-minVal]++;
        }
        
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < countArr.length; i++) {
            while(countArr[i] > 0){
                array[index] = i+minVal;
                countArr[i]--;
                index++;
            }
        }
    }