• Java实现几种常见排序方法


      日常操作中常见的排序方法有:冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序,甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。

    以下常见算法的定义

    • 1. 插入排序:插入排序基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入排序的基本思想是:每步将一个待排序的纪录,按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上,直到全部插入完为止。
    • 2. 选择排序:选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
    • 3. 冒泡排序:冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
    • 4. 快速排序:快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
    • 5. 归并排序:归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
    • 6. 希尔排序:希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。

    一、冒泡排序

      冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

    /**  
     *  冒泡法排序   
     *  比较相邻的元素。如果第一个比第二个小,就交换他们两个。 
     *  对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最小的数。   
     *  针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。  
     *  持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 
    
     *   
     * @param numbers  
     *            需要排序的整型数组  
     */  
    public static void bubbleSort01(int[] numbers) {   
        int temp; // 记录临时中间值   
        int size = numbers.length; // 数组大小   
        for (int i = 0; i < size - 1; i++) {   
            for (int j = i + 1; j < size; j++) {   
                if (numbers[i] < numbers[j]) { // 交换两数的位置   
    temp = numbers[i]; numbers[i] = numbers[j]; numbers[j] = temp; } } } }

    注意:以上不知是什么排序,将基准位置的元素和后面的元素进行比较,如果基准位置值比后面元素小,则交换位置,交换后的元素为新的基准元素。以下才是真正的冒泡排序。

    public static void bubbleSort(int[] a) {
        int temp;
        int size = a.length;
        for(int i=1; i<size; i++) {
            for(int j=0; j<size-i; j++) {
                if(a[j] < a[j+1]) {
                    temp = a[j];
                    a[j]=a[j+1];
                    a[j+1]=temp;
                }
            }
            for(int aa : a)
                System.out.print(aa+",");
            System.out.println();
        }
    }

    二、快速排序

      快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。

    /**  
     * 快速排序 
     *    
     *  从数列中挑出一个元素,称为“基准”  
     *  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。  
     *  递归地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。  
     *  
     * @param numbers  
     * @param start  
     * @param end  
     */  
    public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) {   
        if (start < end) {   
            int base = numbers[start]; // 选定的基准值(第一个数值作为基准值)   
            int temp; // 记录临时中间值   
            int i = start, j = end;   
            do {   
                while ((numbers[i] < base) && (i < end))   
                    i++;   
                while ((numbers[j] > base) && (j > start))   
                    j--;   
                if (i <= j) {   
                    temp = numbers[i];   
                    numbers[i] = numbers[j];   
                    numbers[j] = temp;   
                    i++;   
                    j--;   
                }   
            } while (i <= j);   
            if (start < j)   
                quickSort(numbers, start, j);   
            if (end > i)   
                quickSort(numbers, i, end);   
        }   
    }  

     如下为完全符合快速排序定义的算法:

    public static void quickSort01(int[] a, int start, int end) {
        if(start >= end)
            return;
        int i = start;
        int j = end;
        int base = a[start];
        while(i != j) {
            while(a[j] >= base && j > i)
                j--;
            while(a[i] <= base && i < j)
                i++;
            if(i < j) {
                int temp = a[i];
                a[i] = a[j];
                a[j] = temp;
            }
        }
        a[start] = a[i];
        a[i] = base;
        te(a, start, i - 1);
        te(a, i + 1, end);
    }

    三、选择排序

      选择排序是一种简单直观的排序方法,每次寻找序列中的最小值,然后放在最末尾的位置。

    /**  
     * 选择排序
     * 在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置  
     * 再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列起始位置。  
     * 以此类推,直到所有元素均排序完毕。  
     *   
     * @param numbers  
     */  
    public static void selectSort(int[] numbers) {   
        int size = numbers.length;
       int temp;   
        for (int i = 0; i < size; i++) {   
            int k = i;   
            for (int j = size - 1; j >i; j--)  {   
                if (numbers[j] < numbers[k]) {
             k = j;   
           }
            }   
            temp = numbers[i];   
            numbers[i] = numbers[k];   
            numbers[k] = temp;   
        }   
    } 

    四、插入排序

      插入排序的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。其具体步骤参见代码及注释。

    /**  
     * 插入排序   
     *   
     *  从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序 
     *  取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描  
     *  如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置   
     *  重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置   
     *  将新元素插入到该位置中   
     *  重复步骤2    
     * @param numbers  
     */  
    public static void insertSort(int[] numbers) {   
        int size = numbers.length, temp, j;   
        for(int i=1; i<size; i++) {   
            temp = numbers[i];   
            for(j = i; j > 0 && temp < numbers[j-1]; j--)   
                numbers[j] = numbers[j-1];   
            numbers[j] = temp;   
        }   
    }  

    五、归并排序

      归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,归并是指将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。

    /**  
     * 归并排序   
     *   
     *  申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列 
     *  设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置   
     *  比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置 
     *  重复步骤3直到某一指针达到序列尾   
     *  将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾  
     *   
     * @param numbers  
     */  
    public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {   
        int t = 1;// 每组元素个数   
        int size = right - left + 1;   
        while (t < size) {   
            int s = t;// 本次循环每组元素个数   
            t = 2 * s;   
            int i = left;   
            while (i + (t - 1) < size) {   
                merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));   
                i += t;   
            }   
            if (i + (s - 1) < right)   
                merge(numbers, i, i + (s - 1), right);   
        }   
    }  
    /**  
     * 归并算法实现  
     *   
     * @param data  
     * @param p  
     * @param q  
     * @param r  
     */  
    private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {   
        int[] B = new int[data.length];   
        int s = p;   
        int t = q + 1;   
        int k = p;   
        while (s <= q && t <= r) {   
            if (data[s] <= data[t]) {   
                B[k] = data[s];   
                s++;   
            } else {   
                B[k] = data[t];   
                t++;   
            }   
            k++;   
        }   
        if (s == q + 1)   
            B[k++] = data[t++];   
        else  
            B[k++] = data[s++];   
        for (int i = p; i <= r; i++)   
            data[i] = B[i];   
    }  
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