java八大排序
java排序
冒泡排序(相邻比较)
算法思路： 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 2、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，这样在最后的元素应该会是最大的数； 3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； 4、重复步骤1~3，直到排序完成。
public class { public static void main(String[] args) { int array[] = {1,2,4,3,9,7,8,6}; for( int i = 0;i <= array.length - 1;i++ ){ for( int j = 0;j <= array.length - i - 1;j++ ){ if( array[j] > array[j+1] ){ int temp = array[j]; array[j] = array[j+1]; array[j+1] = temp; } } } for( int i = 0 ; i <= array.length ; i++ ){ System.out.print(array[i]+" "); } }}?选择排序(选最小)
算法思路： 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
public class XuanZePaiXu { public static void main(String[] args) { int minIndex = 0; int temp = 0; int array[] = {1,2,4,3,9,7,8,6}; for(int i = 0;i < array.length;i++){ minIndex = i; //先假设最开始的元素为最小的元素 for( int j = i + 1;j < array.length;j++ ){ if( array[j] < array[minIndex] ){ // 寻找最小的数 minIndex = j; // 将最小数的索引保存 } } temp = array[minIndex]; //将此轮的最小元素和最开始的元素交换 array[minIndex] = array[i]; array[i] = temp; } for( int i = 0;i < array.length;i++ ){ System.out.print(array[i]+" "); } }}插入排序
算法思路： 1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 2、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，这样在最后的元素应该会是最大的数； 3、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； 4、重复步骤1~3，直到排序完成。
public class ChaRuPaiXu { public static void main(String[] args) { int array[] = {1,2,4,3,9,7,8,6}; int index = 0; int current = 0;? for (int i = 1; i < array.length; i++) { index = i - 1; //左边的排是排好序的 current = array[i]; //表示当前取到的扑克牌 while (index >= 0 && array[index] > current) { //如果左边的排比取到的排大则右移 array[index + 1] = array[index]; index--; } array[index + 1] = current; //直到该手牌比抓到的牌小(或二者相等)，将抓到的牌插入到该手牌右边 }? for( int i = 0 ; i < array.length ; i++ ){ System.out.print(array[i]+" "); } } }
快速排序
算法思路： 通过一趟 排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。 1、从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）； 2、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）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作； 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。
public class KuaiSuPaiXu { public static void main(String[] args){ int array[] = {1,2,4,3,9,7,8,6};? quickSort(array,0,array.length-1); for( int i = 0 ; i < array.length ; i++ ){ System.out.print(array[i]+" "); } } private static void quickSort(int[] arr,int l,int r){ if( l >= r ) return; int p = partition(arr,l,r); //找到中间位置 quickSort(arr,l,p-1); quickSort(arr,p+1,r); } private static int partition(int[] arr,int l,int r){ int v = arr[l]; //取出第一个元素 int j = l; //j表示小于第一个元素和大于第一个元素的分界点 for( int i = l + 1;i <= r;i++ ){ //将所有小于第一个元素的值的元素全部都放到它的左边 if( arr[i] < v ){ //如果当前元素小于v，则交换 swap(arr,i,j+1); j++; } } swap(arr,l,j); //将第一个元素和中间的元素进行交换 return j; }}希尔排序
算法思路： 1、选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti>tj，tk=1； 2、按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序； 3、每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度
public class XiErPaiXu { public static void main(String[] args) { int array[] = {1,2,4,3,9,7,8,6}; int h = 0; int length = array.length; while( h <= length ){ //计算首次步长 h = 3 * h + 1; } while( h >= 1 ){ for( int i = h;i < length;i++ ){ int j = i - h; //左边的一个元素 int get = array[i]; //当前元素 while( j >= 0 && array[j] > get ){ //左边的比当前大，则左边的往右边挪动 array[j+h] = array[j]; j = j - h; } array[j + h] = get; //挪动完了之后把当前元素放进去 } h = ( h - 1 ) / 3; } for( int i = 0 ; i < array.length ; i++ ){ System.out.print(array[i]+" "); } }}归并排序
算法思路： 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2-路归并。 1、把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 2、对这两个子序列分别采用归并排序； 3、将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
/* k表示最终i和j比较之后最终需要放的位置 i和j用来表示当前需要考虑的元素 left表示最左边的元素 right表示最右边的元素 middle表示中间位置元素，放在第一个已经排好序的数组的最后一个位置*/public class GuiBingPaiXu { /*******************测试************************/ public static void main(String[] args) { int[] nums = { 2, 7, 8, 3, 1, 6, 9, 0, 5, 4 , 9 , 19 ,12,16,14,12,22,33 };? mergeSort(nums , 0 , nums.length - 1 ); System.out.println(Arrays.toString(nums)); } /********************算法************************/ /* arr：要处理的数组 l：开始位置 r：结束位置 递归对arr[ l ... r ]范围的元素进行排序 */ private static void mergeSort(int[] arr,int left,int right){ if( right - left <= 10 ){ //当数据很少的时候使用插入排序算法 ChaRuPaiXu.ChaRuPaiXuFa2( arr , left ,right); return; } int middle = ( left + right ) / 2; //计算中点位置 mergeSort( arr , left , middle ); //不断地对数组的左半边进行对边分 mergeSort( arr , middle+1 , right ); //不断地对数组的右半边进行对半分 if( arr[middle] > arr[middle+1] ) //当左边最大的元素都比右边最小的元素还小的时候就不用归并了 merge( arr , left , middle , right ); //最后将已经分好的数组进行归并 } //将arr[ l... mid ]和arr[ mid ... r ]两部分进行归并 /* |2, 7, 8, 3, 1 | 6, 9, 0, 5, 4| */ private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) { int arr1[] = new int[ right - left + 1 ]; //定义临时数组 for( int i = left ; i <= right ; i++ ) //将数组的元素全部复制到新建的临时数组中 arr1[ i - left ] = arr[ i ]; int i = left; int j = mid + 1; //定义两个索引 for( int k = left;k <= right ; k++){ if( i > mid ) //如果左边都比较完了 { arr[ k ] = arr1[ j - left ]; //直接将右边的元素都放进去 j++; } 相关推荐
要知道时间复杂度只是描述一个增长趋势，复杂度为O的排序算法执行时间不一定比复杂度为O长，因为在计算O时省略了系数、常数、低阶。实际上，在对小规模数据进行排序时，n2的值实际比 knlogn+c还要小。