java中常见的几种排序实现

package com.xiaoshuai.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * 用于排序的工具类 * * @author xiaoshuai * */ public class SortUtils { /** * 插入排序 算法时间复杂度O(n2)--[n的平方] 在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的，现在要把第n * 个数插到前面的有序数中，使得这 n个数 也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 * * @param arr * @return */ public static int[] 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 } arr[j + 1] = temp; } return arr; } /** * 希尔排序 基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量 d（n/2,n为要排序数的个数）分成若 * * 干组，每组中记录的下标相差 d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小 * * 的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到 1 时，进行直接 * * 插入排序后，排序完成。 * * @param arr * @return */ public static int[] 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; } } if (d == 1) { break; } } return arr; } /** * 冒泡排序 算法时间复杂度O(n2)--[n的平方] 基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对 * 相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两 相邻的 数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。 * * @param arr * @return */ public static int[] 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; } } } return arr; } /** * 选择排序 选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方] 基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换； * * 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一 * * 个数比较为止。 * * @param arr * @return */ public static int[] 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; } } arr[position] = arr[i]; arr[i] = temp; } return arr; } /** * 快速排序 快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n)，最坏O(n2) * 基本思想：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 arr * @return */ public static int[] quickSort(int arr[]) { quick(arr); return arr; } /** * 快速排序用到的方法 * * @param list * @param low * @param high * @return */ 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 } /** * 快速排序用到的方法 * * @param list * @param low * @param high */ 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 } } /** * 快速排序用到的方法 * * @param a2 */ private static void quick(int[] a2) { if (a2.length > 0) { // 查看数组是否为空 _quickSort(a2, 0, a2.length - 1); } } /** * 堆排序 基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。 * * 堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或 * * （hi<=h2i,hi<=2i+1）(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的 * * 定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观 * * 地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一 * * 棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然 * * 后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类 * * 推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有 n个节点的有序序列。从算法 * * 描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所 * * 以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。 * * @param arr * @return */ public static int[] heapSort(int[] arr) { int arrayLength = arr.length; // 循环建堆 for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { // 建堆 buildMaxHeap(arr, arrayLength - 1 - i); // 交换堆顶和最后一个元素 swap(arr, 0, arrayLength - 1 - i); } return arr; } private static void swap(int[] data, int i, int j) { // TODO Auto-generated method stub int tmp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = tmp; } // 对data 数组从0到lastIndex 建大顶堆 private static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) { // TODO Auto-generated method stub // 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 (data[biggerIndex] < data[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 (data[k] < data[biggerIndex]) { // 交换他们 swap(data, k, biggerIndex); // 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; } } } } /** * 归并排序 * * 基本排序：归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有 * * 序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并 * * 为整体有序序列。 * * @param arr * @return */ public static int[] mergingSort(int arr[]) { sort(arr, 0, arr.length - 1); return arr; } private static void sort(int[] data, int left, int right) { // TODO Auto-generatedmethod stub 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) { // TODO Auto-generatedmethod stub 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++]; } } /** * 基数排序 * * （1）基本思想：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 arr * @return */ public static int[] radixSort(int arr[]) { sort(arr); return arr; } 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++; } } } } }