JAVA排序汇总
packagecom.wepull.jbs.lesson4;
importjava.util.Random;
/**
*排序测试类
*
*排序算法的分类如下：
*1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）；
*2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）；
*3.选择排序（直接选择排序、堆排序）；
*4.归并排序；
*5.基数排序。
*
*关于排序方法的选择：
*(1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
* 当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
*(2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
*(3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
*
*/
publicclassSortTest {
/**
*初始化测试数组的方法
*@return一个初始化好的数组
*/
publicint[] createArray() {
Random random =newRandom();
int[] array =newint[10];
for(inti = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
returnarray;
}
/**
*打印数组中的元素到控制台
*@paramsource
*/
publicvoidprintArray(int[] data) {
for(inti : data) {
System.out.print(i +" ");
}
System.out.println();
}
/**
*交换数组中指定的两元素的位置
*@paramdata
*@paramx
*@paramy
*/
privatevoidswap(int[] data,intx,inty) {
inttemp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
/**
*冒泡排序----交换排序的一种
*方法：相邻两元素进行比较，如有需要则进行交换，每完成一次循环就将最大元素排在最后（如从小到大排序），下一次循环是将其他的数进行类似操作。
*性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
*
*@paramdata要排序的数组
*@paramsortType排序类型
*@return
*/
publicvoidbubbleSort(int[] data, String sortType) {
if(sortType.equals("asc")) {//正排序，从小排到大
//比较的轮数
for(inti = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for(intj = 0; j < data.length- i; j++) {
if(data[j] > data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
}elseif(sortType.equals("desc")) {//倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for(inti = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for(intj = 0; j < data.length- i; j++) {
if(data[j] < data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
}else{
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
}
/**
*直接选择排序法----选择排序的一种
*方法：每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
*性能：比较次数O(n^2),n^2/2
*交换次数O(n),n
*交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多，所以选择排序比冒泡排序快。
*但是N比较大时，比较所需的CPU时间占主要地位，所以这时的性能和冒泡排序差不太多，但毫无疑问肯定要快些。
*
*@paramdata要排序的数组
*@paramsortType排序类型
*@return
*/
publicvoidselectSort(int[]data, String sortType) {
if(sortType.equals("asc")) {//正排序，从小排到大
intindex;
for(inti = 1; i <data.length; i++) {
index = 0;
for(intj = 1; j <=data.length- i; j++) {
if(data[j] >data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data,data.length- i, index);
}
}elseif(sortType.equals("desc")) {//倒排序，从大排到小
intindex;
for(inti = 1; i <data.length; i++) {
index = 0;
for(intj = 1; j <=data.length- i; j++) {
if(data[j] <data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data,data.length- i, index);
}
}else{
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
}
/**
*插入排序
*方法：将一个记录插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
*性能：比较次数O(n^2),n^2/4
*复制次数O(n),n^2/4
*比较次数是前两者的一般，而复制所需的CPU时间较交换少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比选择排序也要快。
*
*@paramdata要排序的数组
*@paramsortType排序类型
*/
publicvoidinsertSort(int[] data, String sortType) {
if(sortType.equals("asc")) {//正排序，从小排到大
//比较的轮数
for(inti = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for(intj = 0; j < i; j++) {
if(data[j] > data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
}elseif(sortType.equals("desc")) {//倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for(inti = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for(intj = 0; j < i; j++) {
if(data[j] < data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
}else{
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出插入排序后的数组值
}
/**
*反转数组的方法
*@paramdata源数组
*/
publicvoidreverse(int[] data) {
intlength = data.length;
inttemp = 0;//临时变量
for(inti = 0; i < length / 2; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length - 1 - i];
data[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(data);//输出到转后数组的值
}
/**
*快速排序
*快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
*步骤为：
*1.从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
*2.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）。在这个分割之后，该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。
*3.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。
*递回的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
*@paramdata待排序的数组
*@paramlow
*@paramhigh
*@seeSortTest#qsort(int[],int,int)
*@seeSortTest#qsort_desc(int[],int,int)
*/
publicvoidquickSort(int[] data, String sortType) {
if(sortType.equals("asc")) {//正排序，从小排到大
qsort_asc(data, 0, data.length- 1);
}elseif(sortType.equals("desc")) {//倒排序，从大排到小
qsort_desc(data, 0, data.length- 1);
}else{
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
}
/**
*快速排序的具体实现，排正序
*@paramdata
*@paramlow
*@paramhigh
*/
privatevoidqsort_asc(intdata[],intlow,inthigh) {
inti, j, x;
if(low < high) {//这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while(i < j) {
while(i < j && data[j] > x) {
j--;//从右向左找第一个小于x的数
}
if(i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while(i < j && data[i] < x) {
i++;//从左向右找第一个大于x的数
}
if(i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data, i + 1, high);
}
}
/**
*快速排序的具体实现，排倒序
*@paramdata
*@paramlow
*@paramhigh
*/
privatevoidqsort_desc(intdata[],intlow,inthigh) {
inti, j, x;
if(low < high) {//这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while(i < j) {
while(i < j && data[j] < x) {
j--;//从右向左找第一个小于x的数
}
if(i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while(i < j && data[i] > x) {
i++;//从左向右找第一个大于x的数
}
if(i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data, i + 1, high);
}
}
/**
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@parambeginIndex
*@paramendIndex
*@returnindex
*/
publicintbinarySearch(int[] dataset,intdata,intbeginIndex,
intendIndex) {
intmidIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1;//相当于mid = (low + high) / 2，但是效率会高些
if(data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return-1;
if(data < dataset[midIndex]) {
returnbinarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
}elseif(data > dataset[midIndex]) {
returnbinarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
}else{
returnmidIndex;
}
}
/**
*二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归)
*查找线性表必须是有序列表
*@paramdataset
*@paramdata
*@returnindex
*/
publicintbinarySearch(int[] dataset,intdata) {
intbeginIndex = 0;
intendIndex = dataset.length- 1;
intmidIndex = -1;
if(data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
|| beginIndex > endIndex)
return-1;
while(beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1;//相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2，但是效率会高些
if(data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex - 1;
}elseif(data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex + 1;
}else{
returnmidIndex;
}
}
return-1;
}
publicstaticvoidmain(String[] args) {
SortTest sortTest =newSortTest();
int[] array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
sortTest.bubbleSort(array,"asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
sortTest.bubbleSort(array,"desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========倒转数组后==========");
sortTest.reverse(array);
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
sortTest.selectSort(array,"asc");
System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
sortTest.selectSort(array,"desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
sortTest.insertSort(array,"asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
sortTest.insertSort(array,"desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
sortTest.quickSort(array,"asc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
sortTest.quickSort(array,"desc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========数组二分查找==========");
System.out.println("您要找的数在第"+ sortTest.binarySearch(array, 74)
+"个位子。（下标从0计算）");
}
}