Java程序员必须掌握的8大排序算法
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看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
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package
publicclass public
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 }; int
0 ; for ( int
1 ;i<a.length;i++){ int
1 ; temp=a[i]; for (;j>= 0 &&temp<a[j];j--){ a[j+ 1 ]=a[j]; //将大于temp的值整体后移一个单位 } a[j+ 1 ]=temp; } for ( int
0 ;i<a.length;i++){ System.out.println(a[i]); } } |
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:
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publicclass publicshellSort(){ int
1 , 54 , 6 , 3 , 78 , 34 , 12 , 45 , 56 , 100 }; double
int
0 ; while ( true ){ d1= 2 ); int
int ) for ( int
0 ;x<d;x++){ for ( int
int
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
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:
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public
int
1 , 54 , 6 , 3 , 78 , 34 , 12 , 45 }; int
0 ; for ( int
0 ;i<a.length;i++){ int
1 ; position=i; int
for (;j<a.length;j++){ if (a[j]<temp){ temp=a[j]; position=j; } } a[position]=a[i]; a[i]=temp; } for ( int
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。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
(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
剩余结点再建堆,再交换踢出最大数
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。
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publicclass 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 }; public
heapSort(a); } public
int [] System.out.println( "开始排序" ); int
//循环建堆 for ( int
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
int [] int
int
// int
data[i]=data[j]; data[j]=tmp; } //对data数组从0到lastIndex建大顶堆 privatevoid int [] int
// //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始 for ( int
1 )/ 2 ;i>= 0 ;i--){ //k保存正在判断的节点 int
//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
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:
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publicbubbleSort(){ 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 }; int
0 ; for ( int
0 ;i<a.length- 1 ;i++){ for ( int
0 ;j<a.length- 1 -i;j++){ if (a[j]>a[j+ 1 ]){ temp=a[j]; a[j]=a[j+ 1 ]; a[j+ 1 ]=temp; } } } for ( int
0 ;i<a.length;i++){ System.out.println(a[i]); } } |
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:
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publicclass 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 }; publicquickSort(){ quick(a); for ( int
0 ;i<a.length;i++){ System.out.println(a[i]); } } publicint int [] int
int
int
//数组的第一个作为中轴 while
while
high--; } list[low] //比中轴小的记录移到低端 while
low++; } list[high] //比中轴大的记录移到高端 } list[low] //中轴记录到尾 return
//返回中轴的位置 } publicvoid int [] int
int
if
int
//将list数组进行一分为二 _quickSort(list, 1 ); //对低字表进行递归排序 _quickSort(list,middle 1 , //对高字表进行递归排序 } } publicvoid int [] if
0 ) //查看数组是否为空 _quickSort(a2, 0 , 1 ); } } } |
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。
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publicclass 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 }; publicmergingSort(){ sort(a, 0 ,a.length- 1 ); for ( int
0 ;i<a.length;i++) System.out.println(a[i]); } publicvoid int [] int
int
// if (left<right){ //找出中间索引 int
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); } } publicvoid int [] int
int
int
// int
int
1 ; //third记录中间数组的索引 int
int
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
(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:
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import
public
inta[]={ 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 }; public
sort(a); for (inti= 0 ;i<a.length;i++){ System.out.println(a[i]); } } public
int [] //首先确定排序的趟数; int
0 ]; for (inti= 1 ;i<array.length;i++){ if (array[i]>max){ max=array[i]; } } int
0 ; //判断位数; while (max> 0 ){ max/= 10 ; time++; } //建立10个队列; List<ArrayList> for ( int
0 ;i< 10 ;i++){ ArrayList<Integer>queue1= new
queue.add(queue1); } //进行time次分配和收集; for ( int
0 ;i<time;i++){ //分配数组元素; for (intj= 0 ;j<array.length;j++){ //得到数字的第time+1位数; int
int )Math.pow( 10 ,i+ 1 )/( int )Math.pow( 10 , ArrayList<Integer>queue2=queue.get(x); queue2.add(array[j]); queue.set(x, } int
0 ; //元素计数器; //收集队列元素; for ( int
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++; } } } } } |
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