插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序——JAVA实现

首先是EightAlgorithms.java文件，代码如下：

import java.util.Arrays;
/*
 * 实现了八个常用的排序算法：插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序
 * 以及快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序
 * @author gkh178
 */
public class EightAlgorithms {
	
	//插入排序：时间复杂度o(n^2) 
	public static void insertSort(int a[], int n) {
		for (int i = 1; i < n; ++i) {
			int temp = a[i];
			int j = i - 1;
			while (j >= 0 && a[j] > temp) {
				a[j + 1] =a[j];
				--j;
			}
			a[j + 1] = temp;
		}
	}
	
	//冒泡排序：时间复杂度o(n^2)  
	public static void bubbleSort(int a[], int n) {
		for (int i = n - 1; i > 0; --i) {
			for (int j = 0; j < i; ++j) {
				if (a[j] > a[j + 1]) {
					int temp = a[j];
					a[j] = a[j + 1];
					a[j + 1] = temp;		
				}
			}	
		}	
	}
	
	//选择排序：时间复杂度o(n^2)  
	public static void selectSort(int a[], int n) {
		for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
			int min = a[i];
			int index = i;
			for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
				if (a[j] < min) {
					min = a[j];
					index = j;
				}	
			}
			a[index] = a[i];
			a[i] = min;
		}
	}
	
	//希尔排序：时间复杂度介于o(n^2)和o(nlgn)之间  
	public static void shellSort(int a[], int n) {
		for (int gap = n / 2; gap >= 1; gap /= 2) {
			for (int i = gap; i < n; ++i) {
				int temp = a[i];
				int j = i -gap;
				while (j >= 0 && a[j] > temp) {
					a[j + gap] = a[j];
					j -= gap;
				}
				a[j + gap] = temp;
			}
		}	
	}
	
	//快速排序：时间复杂度o(nlgn)  
	public static void quickSort(int a[], int n) {
		_quickSort(a, 0, n-1);
	}
	public static void _quickSort(int a[], int left, int right) {
		if (left < right) {
			int q = _partition(a, left, right);
			_quickSort(a, left, q - 1);
			_quickSort(a, q + 1, right);
		}
	}
	public static int _partition(int a[], int left, int right) {
		int pivot = a[left];
		while (left < right) {
			while (left < right && a[right] >= pivot) {
				--right;
			}
			a[left] = a[right];
			while (left <right && a[left] <= pivot) {
				++left;
			}
			a[right] = a[left];
		}
		a[left] = pivot;
		return left;
	}
	
	//归并排序：时间复杂度o(nlgn) 
	public static void mergeSort(int a[], int n) {
		_mergeSort(a, 0 , n-1);
	}
	public static void _mergeSort(int a[], int left, int right) {
		if (left <right) {
			int mid = left + (right - left) / 2;
			_mergeSort(a, left, mid);
			_mergeSort(a, mid + 1, right);
			_merge(a, left, mid, right);
		}
	}
	public static void _merge(int a[], int left, int mid, int right) {
		int length = right - left + 1;
		int newA[] = new int[length];
		for (int i = 0, j = left; i <= length - 1; ++i, ++j) {
			newA[i] = a[j];
		}
		int i = 0;
		int j = mid -left + 1;
		int k = left;
		for (; i <= mid - left && j <= length - 1; ++k) {
			if (newA[i] < newA[j]) {
				a[k] = newA[i++];
			}
			else {
				a[k] = newA[j++];
			}
		}
		while (i <= mid - left) {
			a[k++] = newA[i++];
		}
		while (j <= right - left) {
			a[k++] = newA[j++];
		}
	}
	
	//堆排序：时间复杂度o(nlgn) 
	public static void heapSort(int a[], int n) {
		builtMaxHeap(a, n);//建立初始大根堆
		//交换首尾元素，并对交换后排除尾元素的数组进行一次上调整
		for (int i = n - 1; i >= 1; --i) {
			int temp = a[0];
			a[0] = a[i];
			a[i] = temp;
			upAdjust(a, i);
		}
	}
	//建立一个长度为n的大根堆
	public static void builtMaxHeap(int a[], int n) {
		upAdjust(a, n);
	}
	//对长度为n的数组进行一次上调整
	public static void upAdjust(int a[], int n) {
		//对每个带有子女节点的元素遍历处理，从后到根节点位置
		for (int i = n / 2; i >= 1; --i) {
			adjustNode(a, n, i);
		}
	}
	//调整序号为i的节点的值
	public static void adjustNode(int a[], int n, int i) {
		//节点有左右孩子
		if (2 * i + 1 <= n) {
			//右孩子的值大于节点的值，交换它们
			if (a[2 * i] > a[i - 1]) {
				int temp = a[2 * i];
				a[2 * i] = a[i - 1];
				a[i - 1] = temp;
			}
			//左孩子的值大于节点的值，交换它们
			if (a[2 * i -1] > a[i - 1]) {
				int temp = a[2 * i - 1];
				a[2 * i - 1] = a[i - 1];
				a[i - 1] = temp;
			}
			//对节点的左右孩子的根节点进行调整
			adjustNode(a, n, 2 * i);
			adjustNode(a, n, 2 * i + 1);
		}
		//节点只有左孩子，为最后一个有左右孩子的节点
		else if (2 * i == n) {
			//左孩子的值大于节点的值，交换它们
			if (a[2 * i -1] > a[i - 1]) {
				int temp = a[2 * i - 1];
				a[2 * i - 1] = a[i - 1];
				a[i - 1] = temp;
			}	
		}
	}
	
	//基数排序的时间复杂度为o(distance(n+radix)),distance为位数，n为数组个数，radix为基数
	//本方法是用LST方法进行基数排序，MST方法不包含在内
	//其中参数radix为基数，一般为10；distance表示待排序的数组的数字最长的位数；n为数组的长度
	public static void lstRadixSort(int a[], int n, int radix, int distance) {
		int[] newA = new int[n];//用于暂存数组
		int[] count = new int[radix];//用于计数排序，保存的是当前位的值为0 到 radix-1的元素出现的的个数
		int divide = 1;
		//从倒数第一位处理到第一位
		for (int i = 0; i < distance; ++i) {
			System.arraycopy(a, 0, newA, 0, n);//待排数组拷贝到newA数组中
			Arrays.fill(count, 0);//将计数数组置0
			for (int j = 0; j < n; ++j) {
				int radixKey = (newA[j] / divide) % radix; //得到数组元素的当前处理位的值
				count[radixKey]++;
			}
			//此时count[]中每个元素保存的是radixKey位出现的次数
			//计算每个radixKey在数组中的结束位置，位置序号范围为1-n
			for (int j = 1; j < radix; ++j) {
				count[j] = count[j] + count[j - 1];
			}
			//运用计数排序的原理实现一次排序，排序后的数组输出到a[]
			for (int j = n - 1; j >= 0; --j) {
				int radixKey = (newA[j] / divide) % radix;
				a[count[radixKey] - 1] = newA[j];
				--count[radixKey];
			}
			divide = divide * radix;
		}
	}
}

然后测试代码TestEightAlgorithms.java，代码如下：

public class TestEightAlgorithms {

	public static void printArray(int a[], int n) {
		for (int i = 0; i < n; ++i) {
			System.out.print(a[i] + " ");
			if ( i == n - 1) {
				System.out.println();
			}
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		for (int i = 1; i <= 8; ++i) {
			int arr[] = {45, 38, 26, 77, 128, 38, 25, 444, 61, 153, 9999, 1012, 43, 128};
			switch(i) {
			case 1:
				EightAlgorithms.insertSort(arr, arr.length);
				break;
			case 2:
				EightAlgorithms.bubbleSort(arr, arr.length);
				break;
			case 3:
				EightAlgorithms.selectSort(arr, arr.length);
				break;
			case 4:
				EightAlgorithms.shellSort(arr, arr.length);
				break;
			case 5:
				EightAlgorithms.quickSort(arr, arr.length);
				break;
			case 6:
				EightAlgorithms.mergeSort(arr, arr.length);
				break;
			case 7:
				EightAlgorithms.heapSort(arr, arr.length);
				break;
			case 8:
				EightAlgorithms.lstRadixSort(arr, arr.length, 10, 4);
				break;
			default:
				break;
			}
			printArray(arr, arr.length);
		}
	}
}

最后是运行结果如下：