思维导图
动图转载地址：https://www.cnblogs.com/fivestudy/p/10212306.html
交换排序
冒泡排序
对应代码
void sort() {
// 修剪枝叶的优化方法
// 基于原理：
// 每一趟完整的循环就对完成一个最大值或者最小值的放置
// 那每一趟都可以删去枝叶，也就是最大值或者最小值的位置
// i的大小也同样可以确定已经完成排序的数值的个数
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
for (int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
if (array[j] > array[j + 1]) {
swap(array[j], array[j+1]);
}
}
}
}
原理及其实现方式
代码的效果正好和图片相反，其实冒泡排序作为最简单的排序方法之一，基于的是一个这样的概念：两两交换，比较双方数值大的放在高位，数值小的则放在低位。
而暴力双重循环，就是他的实现方式。每一次都将最大的一位数放到了最后一位，或者反之，将最小的数放到了第一位。
快速排序
对应代码
static void sort(int left, int right) {
if (left < right) {
// 通过split已经完成了左右分割，左边数一定小于中线，右边数一定大于中线
int mid = split(left, right);
// 对左右分区再以中线划分
sort(mid+1, right);
sort(left, mid-1);
}
}
static int split(int left, int right) {
// 以当前范围数组的第一个值作为中线
int temp = array[left];
while(left < right){
// 右指针出现了一个数比中线小，则与中线进行交换
while(left < right && temp < array[right]) right--;
array[left] = array[right];
// 左指针出现了一个数比中线大，则与中线进行交换
while(left < right && temp > array[left]) left++;
array[right] = array[left];
}
// 此时left == right，并无所谓是谁来进行交换
array[left] = temp;
return left;
}
原理及其实现方式
快速排序其实是冒泡排序的升级版，同样的基于两两交换，但是引入了分治的思想。通过使用中线，对需要排序的区间进行了重新的一个划分，而这内部剩下的性能还有一方面就是在于这个中线，因为数值的比较不再是全局，而是局部，从效率计算上来讲一般情况可降到O(nlogn)，当然极端情况就可能退化回我们的冒泡排序。
极端例子：5 -> 4 -> 3 -> 2 -> 1
也就是一个已经完成排序的数组，再经过快速排序，想要将数组排序，就将会造成快排的退化。而解决方案就是不再以首个数据作为中线的基准。
插入排序
直接插入排序
对应代码
void sort() {
// 修建枝叶的方法虽然可以用，但是效果微乎其微
// 因为这只是根据数学方法推算，可以得知变量i=0时，是不需要工作的，也就删去的一小部分的工作
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
int j = I;
int temp = array[I];
// 如果当前已完成排序数组中，下标数值大于当前数值
// 就把这个数值往后进行移动
while (j > 0 && temp < array[j - 1]) {
array[j] = array[j - 1];
j--;
}
if (j != i) array[j] = temp;
}
}
原理及其实现方式
插入排序，顾名思义，就是把数字放到合适的位置。原理上讲就是将一个无须数组拆分成了两个部分，一块有序，一块无序。不断的删去无须队列中的数值，放到有序队列中，最后也就成为了有序队列。
第一趟排序：（5） -> 3 -> 4 -> 7 -> 2
第二趟排序：（3 -> 5 ）-> 4 -> 7 -> 2
第三趟排序：（3 -> 4 -> 5 ）-> 7 -> 2
。。。。以此类推
希尔排序
对应代码
static void sort() {
// gap也就相当于组别
for (int gap = array.length >> 1; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < array.length; i++) {
int j = I;
while (j - gap >= 0 && array[j] < array[j - gap]) {
swap(array[j], array[j - gap]);
j -= gap;
}
}
}
}
原理及其实现方法
先对代码做一个解释：
（1）gap：也就是是我说的组别，分成两个部分
（2）array[j]：右半边需要交换的序列
（3）array[j - gap]：左半边交换的序列
（4）j -= gap：是为了保障最后一位被遗忘的数据被处理。
原序列：4 -> 3 -> 2 -> 5 -> 1
第一趟过程1：(2) -> 3 -> (4) -> 5 ->1
第一趟过程2：2 -> (3) -> 4 -> (5) ->1
第一趟过程3：（1） -> 3 ->（2）-> 5 ->（4）
选择排序
简单选择排序
对应代码
void sort() {
// 修剪枝叶的优化方法
// 基于原理：和冒泡排序完全一致。
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
// 用于标示最小值下标
int min = I;
// 循环方式找到最小值
for (int j = i+1; j < array.length ; j++) {
if (array[j] < array[min]) min = j;
}
swap(array[min], array[I]);
}
}
原理及其实现方式
和冒泡排序简单程度同级的排序，基于这样一个概念：每次找到在维护的数组内部最小个的值，并将它放到对应范围的第一位。
实现方案同样还是暴力的双重循环进行一个求解过程。
堆排序
对应代码
static void sort(){
int len = arr.length;
// 构建大顶堆
for (int i = (arr.length - 1) / 2; i >= 0; I--)
heapSort(i, arr.length - 1);
for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
// 交换0，最后号位，也就把最大值放到了最后
swap(0, i);
// len减1，保证了最后一位数并不会处理
// 也就完成了倒数的大数的排序
len--;
heapSort(0, len);
}
}
static void heapSort(int i, int len) {
if (i > len) return;
int maxIdx = I;
int firPosition = i * 2 + 1;
int secPosition = i * 2 + 2;
// 左右大小比较，左边为大
if (firPosition < len && arr[firPosition] > arr[maxIdx]) maxIdx = firPosition;
if (secPosition < len && arr[secPosition] > arr[maxIdx]) maxIdx = secPosition;
if (maxIdx != i) {
swap(maxIdx, i);
heapSort(maxIdx, len);
}
}
原理及其实现方式
堆排序，其实你也可以理解为一种树形排序，虽然没有把这个数组转化成树，但是基于的原理就是一种树形的概念。
（1）大顶堆(数组升序)：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]
（2）小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2]
总结出来就是树形，而遍历方式就是一种层次形遍历比较：
原序列：4 -> 3 -> 2 -> 5 -> 1
构建大顶堆，树形对应数组的一份:
4 2无子树 4 5 maxId变化 5
/ \ 不处理。 / \ / \ 处理4 / \
3 2 ===> 5 2 ===> 4 2 ===> 4 2
/ \ 处理3 / \ 处理4 / \ / \
5 1 3 1 3 1 3 1
我们发现一旦出现值的变化，那就需要对子树进行最初相应的改变，但为什么这一步只是说完成树的构建呢？ 因为她并不会去比较，左右子树的大小，他唯一能保证的就是一个节点的值一定大于左右子树，并且确定下跟节点的值。所以引出了我们的第二步就是真正的排序。
构建完大顶堆后的序列：5 -> 4 -> 2 -> 3 -> 1
进行完交换后：
5 交换 1
/ \ 0和4号位 / \ 回到上述的树形建立
4 2 ===> 4 2 ===>
/ \ / \ 只是去除了4号位
3 1 3 5
归并排序
对应代码
static void sort(int L, int R) {
if(L == R) {
return;
}
int mid = ((L + R) >> 1);
// 不断的对数组直接进行对半的拆分
// 递归调用回归顺序
// 先把左半边全部合并，再把右半边全部合并
// 两两数组合并
sort(array, L, mid);
sort(array, mid + 1, R);
merge(array, L, mid, R);
}
static void merge(int L, int mid, int R) {
int[] temp = new int[R - L + 1];
int i = 0;
int p1 = L;
int p2 = mid + 1;
// 比较左右两部分的元素，哪个小，把那个元素填入temp中
while(p1 <= mid && p2 <= R) {
temp[i++] = array[p1] < array[p2] ? array[p1++] : array[p2++];
}
// 上面的循环退出后，把剩余的元素依次填入到temp中
while(p1 <= mid) {
temp[i++] = array[p1++];
}
while(p2 <= R) {
temp[i++] = array[p2++];
}
// 把最终的排序的结果复制给原数组
for(i = 0; i < temp.length; i++) {
array[L + i] = temp[I];
}
}
原理及其实现方式
从图中已经知道了，归并排序和快排的思路正好相反，为什么这么说呢，快排在拆分的时候其实是拆分的时候通过中线分割，而归并是在是先把整个数组直接做一个对半拆分再对比合并。
拆分不是难事，但是合并真的很麻烦。如果只有两个数据比较，那么只用判断a > b，再来一个swap(a, b)。但是两个数组的比较呢？
原序列：4 -> 3 -> 2 -> 5 -> 1
左半边序列回归的时候需要进行的比较，经过推算肯定是第一次两个数组合并是:
4 -> 3的比较，这个时候具体merge(0, 0, 1);
归并的做法是创建一个新的数组空间来存放。
（1）两个数组 {[4], [3]}，这里会将数组小的一个个塞进新数组temp中。
while(p1 <= mid && p2 <= R) {
temp[i++] = array[p1] < array[p2] ? array[p1++] : array[p2++];
}
（2）而下方的自加策略是对未运算完的数据全部数据一股脑塞进temp中。
仔细观察可以发现其实只完成了对数组[3]的赋值，就跳出了这一重循环。
while(p1 <= mid) {
temp[i++] = array[p1++];
}
while(p2 <= R) {
temp[i++] = array[p2++];
}
总结
因为算法的使用肯定考虑到使用场景，所以知道时空复杂度，是使用使用算法的前提。
以上就是我的学习成果，如果有什么我没有思考到的地方或是文章内存在错误，欢迎与我分享。
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