分类：
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）
2）交换排序（冒泡排序、快速排序）
3）选择排序（直接选择排序、堆排序）
4）归并排序
5）分配排序（基数排序）
所需辅助空间最多：归并排序
所需辅助空间最少：堆排序
平均速度最快：快速排序
不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。
1）插入排序
/** * 直接插入排序,性能比冒泡和简单选择排序好 * 算法复杂度O(n*n) * @param data */ public static void insertSort(int[] data) {
int temp = 0;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
int j = i - 1;
temp = data[i];
for (; j >= 0 && temp < data[j]; j--) {
data[j + 1] = data[j]; //将大于temp的值整体后移一个单位 }
data[j + 1] = temp;
}
}
/** * 希尔排序，是选取一个增量，对整个数组分组，然后对每个小部分使其有序， * 最后对整个部分使其有序，时间复杂度是O（n^3/2）,是一种不稳定排序 * @param data */ public static void shellSort(int[] data) {
double d1 = data.length;
int temp = 0;
while (true) {
d1 = Math.ceil(d1 / 2);
int d = (int) d1;
for (int x = 0; x < d; x++) {
for (int i = x + d; i < data.length; i += d) {
int j = i - d;
temp = data[i];
for (; j >= 0 && temp < data[j]; j -= d) {
data[j + d] = data[j];
}
data[j + d] = temp;
}
}
if (d == 1) {
break;
}
}
}
2）交换排序
/** * 冒泡排序从下到大优化了的冒泡排序 * 冒泡排序的时间复杂度是O(n*n) * @param data * @return */ public static int[] sort(int[] data) {
int temp;
boolean flag = false;
for (int i = 0; i < data.length - 1; i++) {
flag = true;
for (int j = 0; j < data.length - i - 1; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
temp = data[j];
data[j] = data[j + 1];
data[j + 1] = temp;
flag = false;
}
}
//如果有一次内层循环没有交换排序，则说明数组已经有序了，直接退出，不用进行下一轮冒泡循环,提高效率 if (flag) {
break; //可以注释这一行，单步测试或者查看i的值即可验证 }
System.out.println(i);
}
return data;
}
/** * 快速排序， * 选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描， * 将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素, * 此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。 * @param data */ public static void quickSort(int[] data) {
quick(data);
}
private static int getMiddle(int[] list, int low, int high) {
int tmp = list[low]; //数组的第一个作为中轴 while (low < high) {
while (low < high && list[high] >= tmp) {
high--;
}
list[low] = list[high]; //比中轴小的记录移到低端 while (low < high && list[low] <= tmp) {
low++;
}
list[high] = list[low]; //比中轴大的记录移到高端 }
list[low] = tmp; //中轴记录到尾 return low; //返回中轴的位置 }
private static void _quickSort(int[] list, int low, int high) {
if (low < high) {
int middle = getMiddle(list, low, high); //将list数组进行一分为二 _quickSort(list, low, middle - 1); //对低字表进行递归排序 _quickSort(list, middle + 1, high); //对高字表进行递归排序 }
}
private static void quick(int[] a2) {
if (a2.length > 0) { //查看数组是否为空 _quickSort(a2, 0, a2.length - 1);
}
}
3）选择排序
/** * 简单选择排序，从小到大 *时间复杂度是O(n*n) * @param data */ public static void selectSort(int[] data) {
int min_pos = 0;
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
min_pos = i;
int min = data[i];
for (int j = i + 1; j < data.length; j++) {
if (data[j] < min) {
min = data[j];
min_pos = j;
}
}
data[min_pos] = data[i];
data[i] = min;
}
}
/** * 堆排序是对直接选择排序的改良 * 时间复杂度是O(n*Logn) * @param data */ public static void heapSort(int[] data){
int arrayLength = data.length;
for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
buildMaxHeap(data,arrayLength-1-i);
swap(data,0,arrayLength-1-i);
}
}
private static void swap(int[] data,int i,int j){
int tmp = data[i];
data[i] =data[j];
data[j] = tmp;
}
private static void buildMaxHeap(int[] data,int lastIndex){
for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
int k=i;
while(k*2+1<=lastIndex){
int biggerIndex = 2*k+1;
if(biggerIndex<lastIndex){
if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
biggerIndex++;
}
}
if(data[k]<data[biggerIndex]){
swap(data,k,biggerIndex);
k=biggerIndex;
}else{
break;
}
}
}
}
4）归并排序
/** * 归并排序 * 比较占用内存，但是高效稳定的排序算法 * 是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表 * @param data */ public static void mergeSort(int[] data) {
sort(data, 0, data.length - 1);
}
private static void sort(int[] data, int left, int right) {
if (left < right) {
//找出中间索引 int center = (left + right) / 2;
//对左边数组进行递归 sort(data, left, center);
//对右边数组进行递归 sort(data, center + 1, right);
//合并 merge(data, left, center, right);
}
}
private static void merge(int[] data, int left, int center, int right) {
int[] tmpArr = new int[data.length];
int mid = center + 1;
//third记录中间数组的索引 int third = left;
int tmp = left;
while (left <= center && mid <= right) {
//从两个数组中取出最小的放入中间数组 if (data[left] <= data[mid]) {
tmpArr[third++] = data[left++];
} else {
tmpArr[third++] = data[mid++];
}
}
//剩余部分依次放入中间数组 while (mid <= right) {
tmpArr[third++] = data[mid++];
}
while (left <= center) {
tmpArr[third++] = data[left++];
}
//将中间数组中的内容复制回原数组 while (tmp <= right) {
data[tmp] = tmpArr[tmp++];
}
}
5）基数排序
/** * 基数排序 * 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。 * 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。 * @param data */ public static void radixSort(int[] data) {
sort(data);
}
private static void sort(int[] array) {
//首先确定排序的趟数; int max = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
if (array[i] > max) {
max = array[i];
}
}
int time = 0;
//判断位数; while (max > 0) {
max /= 10;
time++;
}
//建立10个队列; List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
queue.add(queue1);
}
//进行time次分配和收集; for (int i = 0; i < time; i++) {
//分配数组元素; for (int j = 0; j < array.length; j++) {
//得到数字的第time+1位数; int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
queue2.add(array[j]);
queue.set(x, queue2);
}
int count = 0;//元素计数器; //收集队列元素; for (int k = 0; k < 10; k++) {
while (queue.get(k).size() > 0) {
ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
array[count] = queue3.get(0);
queue3.remove(0);
count++;
}
}
}
}
