1. package sort;
2.
3. import java.util.Random;
4.
5. /**
6. * 排序测试类
7. *
8. * 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）；
9. * 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）； 4.归并排序； 5.基数排序。
10. *
11. * 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。
12. * 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。
13. * (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；
14. * (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。
15. *
16. */
17. /**
18. * @corporation 北京环亚
19. * @author HDS
20. * @date Nov 19, 2009 10:43:44 AM
21. * @path sort
22. * @description JAVA排序汇总
23. */
24. public class SortTest {
25.
26. // //////==============================产生随机数==============================///////////////////
27. /**
28. * @description 生成随机数
29. * @date Nov 19, 2009
30. * @author HDS
31. * @return int[]
32. */
33. public int[] createArray() {
34. Random random = new Random();
35. int[] array = new int[10];
36. for (int i = 0; i < 10; i++) {
37. 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
38. }
39. System.out.println("==========原始序列==========");
40. printArray(array);
41. return array;
42. }
43.
44. /**
45. * @description 打印出随机数
46. * @date Nov 19, 2009
47. * @author HDS
48. * @param data
49. */
50. public void printArray(int[] data) {
51. for (int i : data) {
52. System.out.print(i + " ");
53. }
54. System.out.println();
55. }
56.
57. /**
58. * @description 交换相邻两个数
59. * @date Nov 19, 2009
60. * @author HDS
61. * @param data
62. * @param x
63. * @param y
64. */
65. public void swap(int[] data, int x, int y) {
66. int temp = data[x];
67. data[x] = data[y];
68. data[y] = temp;
69. }
70.
71. /**
72. * 冒泡排序----交换排序的一种
73. * 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。
74. * 性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
75. *
76. * @param data
77. * 要排序的数组
78. * @param sortType
79. * 排序类型
80. * @return
81. */
82. public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
83. if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
84. // 比较的轮数
85. for (int i = 1; i < data.length; i++) { // 数组有多长,轮数就有多长
86. // 将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
87. for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {// 每一轮下来会将比较的次数减少
88. if (data[j] > data[j + 1]) {
89. // 交换相邻两个数
90. swap(data, j, j + 1);
91. }
92. }
93. }
94. } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
95. // 比较的轮数
96. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
97. // 将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
98. for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
99. if (data[j] < data[j + 1]) {
100. // 交换相邻两个数
101. swap(data, j, j + 1);
102. }
103. }
104. }
105. } else {
106. System.out.println("您输入的排序类型错误！");
107. }
108. printArray(data);// 输出冒泡排序后的数组值
109. }
110.
111. /**
112. * 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，
113. * 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
114. * 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。
115. * 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。
116. *
117. * @param data
118. * 要排序的数组
119. * @param sortType
120. * 排序类型
121. * @return
122. */
123. public void selectSort(int[] data, String sortType) {
124. if (sortType.endsWith("asc")) {// 正排序，从小排到大
125. int index;
126. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
127. index = 0;
128. for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
129. if (data[j] > data[index]) {
130. index = j;
131. }
132. }
133. // 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
134. swap(data, data.length - i, index);
135. }
136. } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
137. int index;
138. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
139. index = 0;
140. for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
141. if (data[j] < data[index]) {
142. index = j;
143. }
144. }
145. // 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
146. swap(data, data.length - i, index);
147. }
148. } else {
149. System.out.println("您输入的排序类型错误！");
150. }
151. printArray(data);// 输出直接选择排序后的数组值
152. }
153.
154. /**
155. * 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
156. * 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。
157. *
158. * @param data
159. * 要排序的数组
160. * @param sortType
161. * 排序类型
162. */
163. public void insertSort(int[] data, String sortType) {
164. if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
165. // 比较的轮数
166. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
167. // 保证前i+1个数排好序
168. for (int j = 0; j < i; j++) {
169. if (data[j] > data[i]) {
170. // 交换在位置j和i两个数
171. swap(data, i, j);
172. }
173. }
174. }
175. } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
176. // 比较的轮数
177. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
178. // 保证前i+1个数排好序
179. for (int j = 0; j < i; j++) {
180. if (data[j] < data[i]) {
181. // 交换在位置j和i两个数
182. swap(data, i, j);
183. }
184. }
185. }
186. } else {
187. System.out.println("您输入的排序类型错误！");
188. }
189. printArray(data);// 输出插入排序后的数组值
190. }
191.
192. /**
193. * 反转数组的方法
194. *
195. * @param data
196. * 源数组
197. */
198. public void reverse(int[] data) {
199. int length = data.length;
200. int temp = 0;// 临时变量
201. for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
202. temp = data[i];
203. data[i] = data[length - 1 - i];
204. data[length - 1 - i] = temp;
205. }
206. printArray(data);// 输出到转后数组的值
207. }
208.
209. /**
210. * 快速排序 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。 步骤为：
211. * 1. 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）， 2.
212. * 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。
213. * 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。
214. * 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。
215. *
216. * @param data
217. * 待排序的数组
218. * @param low
219. * @param high
220. * @see SortTest#qsort(int[], int, int)
221. * @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
222. */
223. public void quickSort(int[] data, String sortType) {
224. if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
225. qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
226. } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
227. qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
228. } else {
229. System.out.println("您输入的排序类型错误！");
230. }
231. }
232.
233. /**
234. * 快速排序的具体实现，排正序
235. *
236. * @param data
237. * @param low
238. * @param high
239. */
240. private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
241. int i, j, x;
242. if (low < high) { // 这个条件用来结束递归
243. i = low;
244. j = high;
245. x = data[i];
246. while (i < j) {
247. while (i < j && data[j] > x) {
248. j--; // 从右向左找第一个小于x的数
249. }
250. if (i < j) {
251. data[i] = data[j];
252. i++;
253. }
254. while (i < j && data[i] < x) {
255. i++; // 从左向右找第一个大于x的数
256. }
257. if (i < j) {
258. data[j] = data[i];
259. j--;
260. }
261. }
262. data[i] = x;
263. qsort_asc(data, low, i - 1);
264. qsort_asc(data, i + 1, high);
265. }
266. }
267.
268. /**
269. * 快速排序的具体实现，排倒序
270. *
271. * @param data
272. * @param low
273. * @param high
274. */
275. private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
276. int i, j, x;
277. if (low < high) { // 这个条件用来结束递归
278. i = low;
279. j = high;
280. x = data[i];
281. while (i < j) {
282. while (i < j && data[j] < x) {
283. j--; // 从右向左找第一个小于x的数
284. }
285. if (i < j) {
286. data[i] = data[j];
287. i++;
288. }
289. while (i < j && data[i] > x) {
290. i++; // 从左向右找第一个大于x的数
291. }
292. if (i < j) {
293. data[j] = data[i];
294. j--;
295. }
296. }
297. data[i] = x;
298. qsort_desc(data, low, i - 1);
299. qsort_desc(data, i + 1, high);
300. }
301. }
302.
303. /**
304. * 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
305. *
306. * @paramdataset
307. * @paramdata
308. * @parambeginIndex
309. * @paramendIndex
310. * @returnindex
311. */
312. public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
313. int endIndex) {
314. int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; // 相当于mid = (low + high)
315. // / 2，但是效率会高些
316. if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
317. || beginIndex > endIndex)
318. return -1;
319. if (data < dataset[midIndex]) {
320. return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
321. } else if (data > dataset[midIndex]) {
322. return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
323. } else {
324. return midIndex;
325. }
326. }
327.
328. /**
329. * 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
330. *
331. * @paramdataset
332. * @paramdata
333. * @returnindex
334. */
335. public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
336. int beginIndex = 0;
337. int endIndex = dataset.length - 1;
338. int midIndex = -1;
339. if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
340. || beginIndex > endIndex)
341. return -1;
342. while (beginIndex <= endIndex) {
343. midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; // 相当于midIndex =
344. // (beginIndex +
345. // endIndex) / 2，但是效率会高些
346. if (data < dataset[midIndex]) {
347. endIndex = midIndex - 1;
348. } else if (data > dataset[midIndex]) {
349. beginIndex = midIndex + 1;
350. } else {
351. return midIndex;
352. }
353. }
354. return -1;
355. }
356.
357. // /////////////////////===================================测试====================//////////////////
358. public static void main(String[] args) {
359. SortTest ST = new SortTest();
360. int[] array = ST.createArray();
361. System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
362. ST.bubbleSort(array, "asc");
363. System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
364. ST.bubbleSort(array, "desc");
365.
366. array = ST.createArray();
367. System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
368. ST.selectSort(array, "asc");
369. System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
370. ST.selectSort(array, "desc");
371.
372. array = ST.createArray();
373. System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
374. ST.insertSort(array, "asc");
375. System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
376. ST.insertSort(array, "desc");
377.
378. array = ST.createArray();
379. System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
380. ST.quickSort(array, "asc");
381. ST.printArray(array);
382. System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
383. ST.quickSort(array, "desc");
384. ST.printArray(array);
385. System.out.println("==========数组二分查找==========");
386. System.out.println("您要找的数在第" + ST.binarySearch(array, 74)+ "个位子。（下标从0计算）");
387.
388. }
389.
390. }
