<学习笔记> Java排序算法

Java排序算法：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
* 不稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
* 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序
*/
public class Sort {

public static void main(String[] args) {
int arr[] = { 39, 38, 65, 97, 76, 13, 45, 50, 78, 34, 12, 64, 9, 4, 62 };
// 选择排序：时间复杂度O(n^2);空间复杂度O(1)
selectSort(arr);
// 堆排序：时间复杂度O(nlogn),底数为2;空间复杂度O(1)
heapSort(arr);
// 冒泡排序：时间复杂度O(n^2);空间复杂度O(1)
bubbleSort(arr);
// 快速排序：时间复杂度平均O(nlogn),底数为2;空间复杂度O(logn),底数为2
quickSort(arr);
// 直接插入排序：时间复杂度O(n^2);空间复杂度O(1)
insertSort(arr);
// 希尔排序(最小增量排序)：时间复杂度O(n(logn)^2),底数为2;空间复杂度O(1)
shellSort(arr);
// 归并排序：时间复杂度O(nlogn),底数为2;空间复杂度O(n)
mergingSort(arr);
// 基数排序
radixSort(arr);
}

/**
* 选择排序：效率O(n²)，适用于排序小的列表
*/
public static void selectSort(int[] arr) {
int position = 0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int j = i + 1;
position = i;
int temp = arr[i];
for (; j < arr.length; j++) {
if (arr[j] < temp) {
temp = arr[j];
position = j;
}
printArr(arr);
}
arr[position] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}

/**
* 堆排序
*/
public static void heapSort(int[] arr) {
int arrayLength = arr.length;
// 循环建堆
for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) {
// 建堆
int lastIndex = arrayLength - 1 - i;
buildMaxHeap(arr, arrayLength - 1 - i);
// 交换堆顶和最后一个元素 begin
int tmp = arr[0];
arr[0] = arr[lastIndex];
arr[lastIndex] = tmp;
// 交换堆顶和最后一个元素 end
printArr(arr);
}
}
// 对data数组从0到lastIndex建大顶堆
private static void buildMaxHeap(int[] arr, int lastIndex) {
// 从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) {
// k保存正在判断的节点
int k = i;
// 如果当前k节点的子节点存在
while (k * 2 + 1 <= lastIndex) {
// k节点的左子节点的索引
int biggerIndex = 2 * k + 1;
// 如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
if (biggerIndex < lastIndex) {
// 若果右子节点的值较大
if (arr[biggerIndex] < arr[biggerIndex + 1]) {
// biggerIndex总是记录较大子节点的索引
biggerIndex++;
}
}
// 如果k节点的值小于其较大的子节点的值
if (arr[k] < arr[biggerIndex]) {
// 交换他们
int tmp = arr[k];
arr[k] = arr[biggerIndex];
arr[biggerIndex] = tmp;
// 将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值
k = biggerIndex;
} else {
break;
}
}
}
}

/**
* 冒泡排序：效率 O(n²),适用于排序小列表
*/
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int temp = 0;
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
printArr(arr);
}
}
}

/**
* 快速排序
*/
public static void quickSort(int[] arr) {
if (arr.length > 0) { // 查看数组是否为空
_quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
}

public static void _quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int middle = getMiddle(arr, low, high); // 将list数组进行一分为二
_quickSort(arr, low, middle - 1); // 对低字表进行递归排序
_quickSort(arr, middle + 1, high); // 对高字表进行递归排序
}
}

public static int getMiddle(int[] arr, int low, int high) {
int tmp = arr[low]; // 数组的第一个作为中轴
while (low < high) {
while (low < high && arr[high] >= tmp) {
high--;
}
arr[low] = arr[high]; // 比中轴小的记录移到低端
while (low < high && arr[low] <= tmp) {
low++;
}
arr[high] = arr[low]; // 比中轴大的记录移到高端
}
arr[low] = tmp; // 中轴记录到尾
printArr(arr);
return low; // 返回中轴的位置
}

/**
* 直接插入排序：最佳效率O(n);最低效率O(n²),适用于排序小列表
*/
public static void insertSort(int[] arr) {
int temp = 0;
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int j = i - 1;
temp = arr[i];
for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j--) {
arr[j + 1] = arr[j]; // 将大于temp的值整体后移一个单位
printArr(arr);
}
arr[j + 1] = temp;
}
}

/**
* 希尔排序（最小增量排序）
*/
public static void shellSort(int[] arr) {
double d1 = arr.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 < arr.length; i += d) {
int j = i - d;
temp = arr[i];
for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j -= d) {
arr[j + d] = arr[j];
}
arr[j + d] = temp;
printArr(arr);
}
}
if (d == 1)
break;
}
}

/**
* 归并排序
*/
public static void mergingSort(int[] arr) {
if (arr.length > 0) { // 查看数组是否为空
sort(arr, 0, arr.length - 1);
}
}
// 递归排序
public static void sort(int[] arr, 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(arr, left, center);
// 对右边数组进行递归
sort(arr, center + 1, right);
// 合并
merge(arr, left, center, right);
}
}
// 合并
public static void merge(int[] arr, int left, int center, int right) {
int[] tmpArr = new int[arr.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 (arr[left] <= arr[mid]) {
tmpArr[third++] = arr[left++];
} else {
tmpArr[third++] = arr[mid++];
}
}
// 剩余部分依次放入中间数组
while (mid <= right) {
tmpArr[third++] = arr[mid++];
}
while (left <= center) {
tmpArr[third++] = arr[left++];
}
// 将中间数组中的内容复制回原数组
while (tmp <= right) {
arr[tmp] = tmpArr[tmp++];
}
printArr(arr);
}

/**
* 基数排序
*/
public static void radixSort(int[] arr) {
// 首先确定排序的趟数;
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[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 < arr.length; j++) {
// 得到数字的第time+1位数;
int x = arr[j] % (int) Math.pow(10, i + 1)
/ (int) Math.pow(10, i);
ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
queue2.add(arr[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);
arr[count] = queue3.get(0);
queue3.remove(0);
count++;
printArr(arr);
}
}
}
}

/**
* 展示数组
*/
public static void printArr(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + " ");
}
System.out.println();
}

}