经过一个多星期的学习、收集、整理，又对数据结构的八大排序算法进行了一个回顾，在测试过程中也遇到了很多问题，解决了很多问题。代码全都是经过小弟运行的，如果有问题，希望能给小弟提出来，共同进步。
参考：数据结构（c语言版 第2版）、小甲鱼数据结构视频。
package 八大排序算法; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; /** * 1、插入排序 直接插入排序、希尔排序 折半插入排序 * 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 箱排序 * * * * 八大排序算法。 * * * @author 刘阳阳 * * 2017年2月25日 */ public class InsertSort { // 此类用到的排序数组 int[] a = { 0, 9, 5, 6, 12, 31, 23, 15, 100 }; // int[] b = {0,9,5,6,12,31,23,15,100}; /** * * ============================================================== * 1、插入排序之->直接插入排序 * 特点： * 1、稳定排序 * 2、算法简便，且容易实现 3、可适用于链式存储结构 * 4、更适合于初始记录基本有序（正序），当初始记录无序，n较大时，此算法时间复杂度较高，不宜采用。 * ================================================================ */ @Test public void IInsertSort() { System.out.println("1、插入排序之->直接插入排序"); int j = 0; for (int i = 2; i < a.length; i++) { // 此处i=2，是因为直接插入排序默认1为拍好的序列，i！=0 // 是因为预留0的空间来暂存每次的结果 if (a[i] < a[i - 1]) {// 当a[i] < a[i-1]时才需要操作，否则因为本来就是好的序列，直接跳过 a[0] = a[i]; a[i] = a[i - 1]; // 开始挪窝 for (j = i - 2; a[0] < a[j]; j--) { // j=i-2 为什么-2 // 是因为-2之后当前就是从后往前遍历了，-》a[i] // = a[i-1] 与 j=i-2 是本题一个关键 a[j + 1] = a[j]; } a[j + 1] = a[0]; } } print(a); } /** * * ====================================== 1、插入排序之->折半插入排序 特点： 1、稳定排序 * 2、因为要进行折半查找，所以只能用于顺序结构，不能用于链式结构 3、适合初始记录无序，且n较大的情况 * ====================================== */ @Test public void BInsertSort() { int low; int height; int j; int m; for (int i = 2; i < a.length; i++) { // i=2,代表从2开始 a[0] = a[i];// 先把当前值存到a[0] low = 1; height = i - 1; // 给low和height赋值，low从1开始，height从比 当前值i小1，开始 while (low <= height) { // 一直循环的条件是 low<=height,在这之后的第3行的 height = // m-1，可以改变结束循环的条件。 m = (low + height) / 2; // 首先算出来m; if (a[0] < a[m]) { // 如果a[0]<a[m] 代表a[0]比中间的值小 说明插入点应该在前半段， height = m - 1; // 所有把中间m-1点复制给height，为何是m-1，因为m已经用过了，所有是m-1; } else { low = m + 1; // 否则代表 插入点后半段，则把m+1复制给low，来继续去搜索后半段 } } // 开始挪窝 for (j = i - 1; j >= height + 1; j--) { // 和直接插入排序相比，此处j=j-1 // 还是从后往前遍历 a[j + 1] = a[j]; // 把当前j给j+1 } a[j + 1] = a[0]; // 最后把a[0]给j+1，因为j是全局变量，所以j的值会随着开始挪窝循环的变化减小，直至见到最佳 } System.out.println("1、插入排序之->折半插入排序"); print(a); } /** * * ====================================== * 1、插入排序之->希尔排序方法一 * 特点： * 1、记录跳跃式移动导致排序方法是不稳定的 * 2、只能用于顺序结构，不能用于链式结构 * 3、综合来说，n越大，效果越明显，所以适合初始记录无序，n较大时的情况~。 * ====================================== */ @Test public void shellInsertSort() { System.out.println("1、插入排序之->希尔排序"); int[] a = { 26, 53, 67, 48, 57, 13, 48, 32, 60, 50 }; System.out.println("最初结果"); printXiEr(a); int j = 0; int temp; // 初始化两个值 // j时为了第二层循环，temp为了存储当前值，与其他两种插入排序不同的时，本处使用temp，上面两处使用数组的第0个位置存储 for (int gap = a.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {// 本次循环的是增量的值 5 2 1 System.out.println("本次循环增量为" + gap); for (int i = gap; i < a.length; i++) {// 记录每次的变化，i=gap // 相当于第一遍先拿a[5]也就是13 来进行 temp = a[i]; // temp存储当前的值，与其他两种插入排序不同的时，本处使用temp，上面两处使用数组的第0个位置存储 for (j = i - gap; j >= 0; j -= gap) { // 本处循环是最重要的循环，也就是移动位置的循环 // j=i-gap，第一遍j就等于0 // 也就是a【0】=26 if (temp < a[j]) { // temp = a[5] = 13 // ，temp肯定是小于13的，所以执行下边语句 a[j + gap] = a[j]; // 将a[j] = 26 放到 j+gap的位置，也就是 0+5 // a[5]的位置 } else { // 否则跳过本层循环，记录执行 i=gap的循环 break; } } a[j + gap] = temp; // 最后把temp的值还原 } printXiEr(a); } // 输出结果 System.out.println("最终结果："); printXiEr(a); } /** * * ====================================== * 1、插入排序之->希尔排序 方法二 * * 方法二修改方法一的存储元素的方案，和插入排序前两个一样，采用a[0]来存储。 * ====================================== */ @Test public void shellInsertSort2() { System.out.println("1、插入排序之->希尔排序2"); int[] a = { 0, 26, 53, 67, 48, 57, 13, 48, 32, 60, 50 }; System.out.println("最初结果"); print(a); System.out.println(); int j = 0; // int temp; //初始化两个值 // j时为了第二层循环，temp为了存储当前值，与其他两种插入排序不同的时，本处使用temp，上面两处使用数组的第0个位置存储 for (int gap = a.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {// 本次循环的是增量的值 5 2 1 System.out.println("本次循环增量为" + gap); for (int i = gap; i < a.length; i++) {// 记录每次的变化，i=gap // 相当于第一遍先拿a[5]也就是13 来进行 a[0] = a[i]; // a[0]存储当前的值 for (j = i - gap; j > 0; j -= gap) { // 本处循环是最重要的循环，也就是移动位置的循环 // j=i-gap，第一遍j就等于0 // 也就是a【0】=26 注意此处改为>0 if (a[0] < a[j]) { // temp = a[5] = 13 // ，temp肯定是小于13的，所以执行下边语句 a[j + gap] = a[j]; // 将a[j] = 26 放到 j+gap的位置，也就是 0+5 // a[5]的位置 } else { // 否则跳过本层循环，记录执行 i=gap的循环 break; } } a[j + gap] = a[0]; // 最后把a[0]的值还原 } printXiEr(a); } // 输出结果 System.out.println("最终结果："); print(a); } /** * * ====================================== * 2、交换排序->冒泡排序 * 冒泡排序最为一种经典的排序算法，是我们应该随后都能写出来的。 * 特点： 1、稳定排序 * 2、可用于链式存储结构 * 3、移动记录次数较多，算法平均时间性能比直接插入排序查。 * 4、当记录无序，n较大时，此算法不宜采用。 * * ====================================== */ @Test public void BulleSort() { System.out.println("2、交换排序->冒泡排序"); printXiEr(a); for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) { // 采用第一层循环来控制循环的次数，一共循环a.length-1次 // 这样会循环到倒数第二个元素 for (int j = i + 1; j < a.length; j++) {// 第二层循环来交换位置，j在i的基础上+1是因为当前的值要和他身后的元素比较大小，直至最后一个。（ // 因为第二次循环直至最后一个所以第一层循环才会a.length-1） if (a[i] > a[j]) { int temp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp; } } } printXiEr(a); } /** * * ====================================== * 2、交换排序->快速排序 * 特点： 1、属于不稳定排序 * 2、排序过程中需要确定上界和下届，所以只能用于顺序结构，很难用于链式 * 3、在n较大时，在平均情况下快速排序是所有内部排序中速度最快的一种，所以适合初始记录无序，n较大的情况 * ====================================== */ @Test public void QuickSort() { System.out.println("待排序序列"); print(a); Qsort(a, 1, a.length - 1); System.out.println(); print(a); } private void Qsort(int[] a, int low, int height) { if (low < height) { int point; point = Partition(a, low, height);// 查找中间点 Qsort(a, low, point - 1);// 递归排序左边 Qsort(a, point + 1, height);// 递归排序右边 } } private int Partition(int[] a, int low, int height) { a[0] = a[low];// 将中间点保存在a[0]这个位置中。 int point = a[low];// 把中间点保存在point中 while (low < height) {// 循环条件是只要low<height // 以下两个while就是核心之处 while (low < height && a[height] >= point) {// low<height就不说了，本来是a[height]<poin就移动， // 现在改变一下 // 当》=的时候就--； height--; } a[low] = a[height]; // 循环结束后，交换位置，把右边小的，交换到中间点的左边 while (low < height && a[low] <= point) { // 相反同上， 本来是a[low]>=point // 改变写法 改成a<=point就跳过++； low++; } a[height] = a[low]; } a[low] = a[0]; return low; } // 3、选择排序 直接选择排序、堆排序、 树形排序 /** * * ====================================== * 3、选择排序->直接选择排序 * 特点： * 1、是一种稳定的排序算法。 * 2、可用于链式存储结构 ====================================== */ @Test public void selectSort() { System.out.println("待排序序列"); print(a); for (int i = 1; i < a.length; i++) { int k = i; for (int j = i + 1; j < a.length; j++) { if (a[k] > a[j]) { k = j; } } if (k != i) { int temp = a[i]; a[i] = a[k]; a[k] = temp; } } System.out.println(); print(a); } /** * * ====================================== * 3、选择排序->堆排序 * 特点： * 1、不稳定排序 * 2、只能用于顺序存储结构 * ====================================== */ @Test public void HeapSort() { CreateHeap();// 首先需要创建根堆 for (int i = a.length - 1; i > 1; --i) {// 这个循环是把最大值a[1]放到末尾 ， int temp = a[1]; a[1] = a[i]; // 此时i代表最后一个元素 a[i] = temp; HeapAdjust(a, 1, i - 1);// 调整一次后继续，把数组，第一个位置，和最后一个位置 此处为何i-1， // 是因为循环已经把最大值放到最后一个了，所以下次就方法最后一个-1的位置 } print(a); } private void CreateHeap() { int n = a.length - 1; // 得到数组的最大值 for (int i = n / 2; i > 0; i--) { // 从最后一个非终端结点开始，然后一次-- HeapAdjust(a, i, n); } } // 调整堆 private void HeapAdjust(int[] a, int s, int m) {// s代表当前 m代表最后 int temp = a[s]; // 先把a[s]的值赋给temp保存起来 for (int j = 2 * s; j <= m; j *= 2) { if (j < m && a[j] < a[j + 1]) { // 判断是s大还是s+1大，如果s+1大 就++j，把j换成当前最大 ++j; } if (temp >= a[j]) { // 如果temp中比最大值还大，代表本身就是一个根堆，break break;// 如果大于，就代表当前为大跟对，退出 } a[s] = a[j];// 否则就把最大给[s] s = j;// 然后把最大下标给s，继续循环,检查是否因为调整根堆而破坏了子树 } a[s] = temp; } /** * * ====================================== * 4、归并排序 * 特点： * 1、属于稳定排序 * 2、可用于链式存储 * ====================================== */ @Test public void MSortM1() { print(a); System.out.println(); Msort(a, 1, a.length - 1); print(a); } private void Msort(int[] nums, int low, int hight) { int mid = (low + hight) / 2; // 求得中间点 if (low < hight) { // 判断条件 如果low<hight就继续进行 Msort(nums, low, mid); // 递归左 Msort(nums, mid + 1, hight); // 递归又 Merge(nums, low, mid, hight); // 最后合并 } } private void Merge(int[] nums, int low, int mid, int hight) { int[] temp = new int[hight - low + 1]; // 临时数组，存放本次排序的序列 int i = low; // i代表做序列开头 j代表又序列开头 k的作用是针对temp数组使用的 int j = mid + 1; int k = 0; while (i <= mid && j <= hight) { // while条件必须满足两个&&条件，只要有一个不满足就退出 // 本次循环的最后结果就是 左右两个序列，其中一个序列完全赋值给temp，然后结束 if (nums[i] < nums[j]) { // 比较 temp[k++] = nums[i++]; // 赋值 } else { temp[k++] = nums[j++]; // 赋值 } } // 以下两个while是针对上面的while，因为上面的while最后结束的结果为 // 左右两个序列，其中一个序列完全赋值给temp，然后结束，这样其中一个序列还有值没有赋给temp // 如果是左序列 就对左序列进行赋值 while (i <= mid) { temp[k++] = nums[i++]; } // 如果是又序列 就对又序列进行赋值 while (j <= hight) { temp[k++] = nums[j++]; } // 最后把本次排好序的temp，按照合并前的其实位置开始，重新赋值给nums； 这种处理方法比数据结构书上给的demo处理方式要好。 for (int m = 0; m < temp.length; m++) { nums[low + m] = temp[m]; } } /** * * 基数排序 * */ @Test public void radixSortTest(){ radixSort(a,4,3); print(a); } private static void radixSort(int[] array, int radix, int distance) { // radix，代表基数 // distance代表排序元素的位数 也就是进行几次 分配 收集，，因为待排序序列中最大值为100 三位数 所以distance为3 int length = array.length; int[] temp = new int[length];// 用于暂存元素 int[] count = new int[radix];// 用于统计基数内元素个数 int divide = 1; for (int i = 0; i < distance; i++) { System.arraycopy(array, 0, temp, 0, length); Arrays.fill(count, 0); for (int j = 0; j < length; j++) { int tempKey = (temp[j] / divide) % radix; count[tempKey]++; // 基数选中计数 } for (int j = 1; j < radix; j++) { count[j] = count[j] + count[j - 1];// 累计计数 } for (int j = length - 1; j >= 0; j--) { int tempKey = (temp[j] / divide) % radix; count[tempKey]--;// 从后往前赋值 array[count[tempKey]] = temp[j]; } divide = divide * radix; } } /** * 辅助方法，输出当前数组的值。 * * @param temp * 接受传过来的数组 */ void print(int[] temp) { System.out.println("排序结果为："); for (int i = 1; i < temp.length; i++) { System.out.print(temp[i] + " "); } } /** * 第一种希尔排序的专用抽出方法 * * @param temp */ void printXiEr(int[] temp) { for (int i = 0; i < temp.length; i++) { System.out.print(temp[i] + " "); } System.out.println(); } /** * 小测试，测试return，break，continue的区别 */ @Test public void aaa() { for (int i = 1; i <= 3; i++) { for (int j = 1; j <= 3; j++) { if (i == 2) { break; } System.out.println(i + " " + j); } } } }