八种排序算法--java实现（转）

（转：http://blog.csdn.net/without0815/article/details/7697916）

8种排序之间的关系:

1， 直接插入排序

（1）基本思想：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。

（2）实例

（3）用java实现

 1  package com.njue;
 2
 3 public class insertSort {
 4 public insertSort(){
 5     inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};
 6     int temp=0;
 7     for(int i=1;i<a.length;i++){
 8        int j=i-1;
 9        temp=a[i];
10        for(;j>=0&&temp<a[j];j--){
11        a[j+1]=a[j];                       //将大于temp的值整体后移一个单位
12        }
13        a[j+1]=temp;
14     }
15     for(int i=0;i<a.length;i++)
16        System.out.println(a[i]);
17 }
18 }

2，           希尔排序（最小增量排序）

（1）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。

（2）实例：

（3）用java实现

public class shellSort {
public    shellSort(){
    int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45,56,100};
    double d1=a.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<a.length;i+=d){
                int j=i-d;
                temp=a[i];
                for(;j>=0&&temp<a[j];j-=d){
                a[j+d]=a[j];
                }
                a[j+d]=temp;
            }
        }
        if(d==1)
            break;
    }
    for(int i=0;i<a.length;i++)
        System.out.println(a[i]);
}
}

3.简单选择排序

（1）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。

（2）实例：

（3）用java实现

public class selectSort {
    public selectSort(){
        int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};
        int position=0;
        for(int i=0;i<a.length;i++){

            int j=i+1;
            position=i;
            int temp=a[i];
            for(;j<a.length;j++){
            if(a[j]<temp){
                temp=a[j];
                position=j;
            }
            }
            a[position]=a[i];
            a[i]=temp;
        }
        for(int i=0;i<a.length;i++)
            System.out.println(a[i]);
    }
}

4，      堆排序

（1）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。一是建初始堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数（调整堆函数adjust）实现排序的函数。

（2）实例：

初始序列：46,79,56,38,40,84

建堆：

交换，从堆中踢出最大数

依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。

（3）用java实现

 import java.util.Arrays;

 public class HeapSort {
      int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};
     public  HeapSort(){
         heapSort(a);
     }
     public  void heapSort(int[] a){
         System.out.println("开始排序");
         int arrayLength=a.length;
         //循环建堆
         for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
             //建堆

       buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);
             //交换堆顶和最后一个元素
             swap(a,0,arrayLength-1-i);
             System.out.println(Arrays.toString(a));
         }
     }

     private  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 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;
                 }
             }

5.冒泡排序

（1）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。

（2）实例：

（3）用java实现

 1 public class bubbleSort {
 2 public    bubbleSort(){
 3      int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};
 4     int temp=0;
 5         boolean flag = false;
 6     for(int i=0;i<a.length-1;i++){
 7                 flag = false;
 8         for(int j=0;j<a.length-1-i;j++){
 9         if(a[j]>a[j+1]){
10             temp=a[j];
11             a[j]=a[j+1];
12             a[j+1]=temp;
13                         flag = true;
14         }
15         }
16                if(flag == false)
17                      break;
18     }
19     for(int i=0;i<a.length;i++)
20     System.out.println(a[i]);
21 }
22 }

6.快速排序

（1）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。

（2）实例：

（3）用java实现

1 public class quickSort {
 2   int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};
 3 public    quickSort(){
 4     quick(a);
 5     for(int i=0;i<a.length;i++)
 6         System.out.println(a[i]);
 7 }
 8 public int getMiddle(int[] list, int low, int high) {
 9             int tmp = list[low];    //数组的第一个作为中轴
10             while (low < high) {
11                 while (low < high && list[high] >= tmp) {
12
13       high--;
14                 }
15                 list[low] = list[high];   //比中轴小的记录移到低端
16                 while (low < high && list[low] <= tmp) {
17                     low++;
18                 }
19                 list[high] = list[low];   //比中轴大的记录移到高端
20             }
21            list[low] = tmp;              //中轴记录到尾
22             return low;                   //返回中轴的位置
23         }
24 public void _quickSort(int[] list, int low, int high) {
25             if (low < high) {
26                int middle = getMiddle(list, low, high);  //将list数组进行一分为二
27                 _quickSort(list, low, middle - 1);        //对低字表进行递归排序
28                _quickSort(list, middle + 1, high);       //对高字表进行递归排序
29             }
30         }
31 public void quick(int[] a2) {
32             if (a2.length > 0) {    //查看数组是否为空
33                 _quickSort(a2, 0, a2.length - 1);
34         }
35        }
36 }

7、归并排序

（1）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。

（2）实例：

（3）用java实现

 import java.util.Arrays;

 public class mergingSort {
 int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};
 public    mergingSort(){
     sort(a,0,a.length-1);
     for(int i=0;i<a.length;i++)
         System.out.println(a[i]);
 }
 public void sort(int[] data, int left, int right) {
     // TODO Auto-generated method 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);

     }
 }
 public void merge(int[] data, int left, int center, int right) {
     // TODO Auto-generated method 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++];
     }
     System.out.println(Arrays.toString(data));
 }

 }

8、基数排序（不是基于对元素排序码比较基础上的一种排序，属于分配排序，采用“分配”和“收集”的办法）

（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。

（2）实例：

（3）用java实现

  1 import java.util.ArrayList;
  2 import java.util.List;
  3
  4 public class radixSort {
  5     int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,101,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};
  6 public radixSort(){
  7     sort(a);
  8     for(int i=0;i<a.length;i++)
  9         System.out.println(a[i]);
 10 }
 11 public  void sort(int[] array){
 12
 13             //首先确定排序的趟数;
 14         int max=array[0];
 15         for(int i=1;i<array.length;i++){
 16                if(array[i]>max){
 17                max=array[i];
 18                }
 19             }
 20
 21     int time=0;
 22            //判断位数;
 23             while(max>0){
 24                max/=10;
 25                 time++;
 26             }
 27
 28         //建立10个队列;
 29             List<ArrayList> queue=new ArrayList<ArrayList>();
 30             for(int i=0;i<10;i++){
 31                 ArrayList<Integer> queue1=new ArrayList<Integer>();
 32                 queue.add(queue1);
 33         }
 34
 35             //进行time次分配和收集;
 36             for(int i=0;i<time;i++){
 37
 38                 //分配数组元素;
 39                for(int j=0;j<array.length;j++){
 40                     //得到数字的第time+1位数;
 41                    int x=array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i);
 42                    ArrayList<Integer> queue2=queue.get(x);
 43                    queue2.add(array[j]);
 44                    queue.set(x, queue2);
 45             }
 46                 int count=0;//元素计数器;
 47             //收集队列元素;
 48                 for(int k=0;k<10;k++){
 49                 while(queue.get(k).size()>0){
 50                     ArrayList<Integer> queue3=queue.get(k);
 51                         array[count]=queue3.get(0);
 52                         queue3.remove(0);
 53                     count++;
 54               }
 55             }
 56     }
 57    }
 58
 59 }