继续排序算法

4.冒泡排序

从第一个开始,跟后面一个数比较,如果比后面大就交换位置,这样没完成一轮,就可以把最大的选出来

    public static <T extends Comparable<T>> T[] genericBubbleSort(T[] a) {
int n = a.length;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
if (a[j].compareTo(a[j + 1]) > 0) {
T temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
}
return a;
}

改进上面的冒泡排序

方案一:设置一标志性变量pos,用于记录每趟排序中最后一次进行交换的位置。由于pos位置之后的记录均已交换到位,

故在进行下一趟排序时只要扫描到pos位置即可

    public static <T extends Comparable<T>> T[] genericBubbleSortGai(T[] a) {
int n = a.length;
int i = n - 1;
while (i > 0) {
int pos = 0;
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (a[j].compareTo(a[j + 1]) > 0) {
pos = j;
T temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
i = pos;
}
return a;
}

改进方案二:

两边同时进行  先找最大的  然后找最小的

    public static <T extends Comparable<T>> T[] genericBubbleSortGai2(T[] a) {
int n = a.length;
int low = 0, high = n - 1;
int j;
T tmp;
while (low < high) {
for (j = low; j < high; j++) {
if (a[j].compareTo(a[j + 1]) > 0) {
tmp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = tmp;
}
}
high--;
for (j = high; j > low; j--) {
if (a[j].compareTo(a[j - 1]) < 0) {
tmp = a[j];
a[j] = a[j - 1];
a[j - 1] = tmp;
}
}
low++;
}
return a;
}

改进方案三:

设置一个标志  如果有一趟没有发生交换  则排序完成

    public static <T extends Comparable<T>> T[] genericbubblesortgai3(T[] a) {
int n = a.length;
boolean flag = true;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
if (!flag) {
return a;
}
flag = false;
for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
if (a[j].compareTo(a[j + 1]) > 0) {
flag = true;
T temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
} }
return a;
}

5.快速排序

<快速排序> 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。快速排序是一种不稳定的排序算法

    public static <T extends Comparable<T>> T[] QuickSortStart(T[] list) {
quickSort(list, 0, list.length - 1);
return list;
} private static <T extends Comparable<T>> void quickSort(T[] list,
int first, int last) {
if (last > first) {
int povitIndex = partition(list, first, last);
quickSort(list, first, povitIndex - 1);
quickSort(list, povitIndex + 1, last);
}
} private static <T extends Comparable<T>> int partition(T[] list, int first,
int last) {
/*
* 把数组分为两组,将比povit小的数放在它前面,比povit大的数放在它后面
*/
T povit = list[first];
int low = first + 1;
int high = last; while (high > low) {
while (high > low && list[low].compareTo(povit) <= 0)
low++;
while (low <= high && list[high].compareTo(povit) > 0)
high--;
if (high > low) {
T temp = list[high];
list[high] = list[low];
list[low] = temp;
}
}
while (high > first && list[high].compareTo(povit) >= 0)
high--;
if (povit.compareTo(list[high]) > 0) {
list[first] = list[high];
list[high] = povit;
return high;
}
return first;
}

6.归并排序

将一个序列一直对半拆分,知道不能拆分,然后开始归并,归并采用插入排序

    public static <T extends Comparable<T>> T[] mergesort(T[] a) {
T[] temp = a.clone();
a = msort(a, temp, 0, a.length);
return a;
} public static <T extends Comparable<T>> T[] msort(T[] a, T[] temp,
int first, int last) {
if (first + 1 < last) {
int mid = (first + last) / 2;
msort(a, temp, first, mid);
msort(a, temp, mid, last); int index1 = first;
int index2 = mid;
int index3 = first;
while (index1 < mid && index2 < last) {
if (a[index1].compareTo(a[index2]) < 0) {
temp[index3] = a[index1];
index1++;
} else {
temp[index3] = a[index2];
index2++;
}
index3++;
}
while (index1 < mid) {
temp[index3++] = a[index1++];
}
while (index2 < last) {
temp[index3++] = a[index2++];
}
for (int i = first; i < last; i++)
a[i] = temp[i]; }
return a;
}

感觉就是把代码复制上去了,说的不是很清楚,,,还有一个堆排序没有写

最后对上面的排序算法做了下测试,生成10000个int数,进行排序,算时间

1.归并排序  50~60 ms之间

2.简单选择排序 135~155 ms之间

3.选择排序 220 ms    //可能是我数据没选好,10000个数,生成的随机数也是0~10000

4.快速排序  30ms  左右

5.冒泡排序 改进方案二快点  280ms

6.插入排序  70ms左右

然后还是10000个随机数,范围换成0~100000,结果基本每种排序的时间更短

所以排序的时间长短是和数据本身有关系的

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