【转载】java 排序算法

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一.冒泡排序

特点:实现简单,无额外空间消耗,速度较慢,适合数据较少的场景,复杂度为O(N^2)

思路:每一轮比较都从头开始,然后两两比较,如果左值比右值大,则交换位置,每一轮结束后,当前轮"最后一个元素"必将是最大的.

场景：算法稳定，数据量较小的场景。时间复杂度O(n^2)

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2]  
2. 过程：每一次遍历，都会将“无序区”中最大的元素交换到数组的末尾  
3. ------------>  
4. -->3,4,10,6,2  
5. -->3,4,10,6,2  
6. -->3,4,6,10,2  
7. -->3,4,6,2,[10]  
8. ------------>  
9. -->3,4,6,2,[10]  
10. -->3,4,6,2,[10]  
11. -->3,4,2,[6,10]  
12. ------------>  
13. -->3,4,2,[6,10]  
14. -->3,2,[4,6,10]  
15. ------------>  
16. -->2,[3,4,6,10]  
17. ---->  
18. 结束：[2,3,4,6,10]  

Java代码  

1. public class BubbleSort {  
2.   
3.     static void sort(int[] sources){  
4.         int tmp;  
5.         int size = sources.length;  
6.         for(int i =0; i < size - 1; i++){  
7.             //精髓:每次遍历,都将"最大"元素顶到最后  
8.             //0, 1,8,13,3,4,7,||20  
9.             //0, 1,8,3,4,7,|| 13,20  
10.             //0, 1,3,4,7,||8,13,20  
11.             //0 ,1,3,4|| 7,8,13,20  
12.             for(int j=0; j< size -i -1;j++){  
13.                 if(sources[j] > sources[j+1]){  
14.                     tmp = sources[j];  
15.                     sources[j] = sources[j+1];  
16.                     sources[j+1] = tmp;  
17.                 }  
18.             }  
19.         }  
20.     }  
21.     /** 
22.      * @param args 
23.      */  
24.     public static void main(String[] args) {  
25.         int[] sources = {1,0,20,8,13,3,4,7};  
26.         sort(sources);  
27.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
28.   
29.     }  
30.   
31. }  

二.快速排序

特点:速度快,无额外空间开支,不过算法本身基于递归,可能对内存有额外的消耗.不适合数据集合较大的场景.

思路:就像对班级中的同学根据身高分组一样,首先找个学生做"标杆",比他高的站后面,比他矮的站前面;然后从此"标杆"之前/之后的队列中,分别再在找一个"标杆",并按照相同的规则排队,直到结束!!"标杆"的选取,可以是随机的.下面的例子中,将指定数组"区间"(low~high)的一个元素(即low)作为"标杆".

场景：算法不稳定，时间复杂度O(n*logn),空间复杂度O(n*logn)

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2]  
2. 过程：每次递归内的排序，总是先选择“标杆”,我们取递归区间的第一个元素为标杆  
3. ------------>  
4. --->标杆为4,右边开始交换,将比4小的交换  
5. --->2,3,10,6,[4]  
6. --->标杆为4,左边开始交换，将比4大的交换  
7. --->2,3,[4],6,10  
8.   
9. ------------>  
10. ---->[4]的左右两边分别递归，分成2部分  
11. (递归1),标杆为2  
12. ---->2,[3]  
13. (递归2),标杆为6  
14. ---->[6],10  
15.   
16. ....  
17. 结束：[2,3,4,6,10]  

Java代码  

1. public class QuickSort {  
2.   
3.     public static void sort(int[] sources,int low,int high){  
4.         if(low < high){  
5.             int key = sources[low];//此轮比较的key,左边比key大,右边比key小.  
6.             int l = low;  
7.             int h = high;  
8.             int tmp;  
9.             while(l < h){  
10.                 //因为我们不能创建额外的数组,所以才取了"交换"数据的方式.  
11.                 //从右边开始,将比key大的交换到过来.  
12.                 while(l < h && sources[h] >= key){  
13.                     h--;  
14.                 }  
15.                 //右边找到了比key大的.  
16.                 if(l < h){  
17.                     //交换顺序  
18.                     tmp = sources[l];  
19.                     sources[l] = sources[h];  
20.                     sources[h] = tmp;  
21.                 }  
22.                 //从左边开始,将比key小的交换过来  
23.                 while(l < h && sources[l] <= key){  
24.                     l++;  
25.                 }  
26.                 if(l < h){  
27.                     tmp = sources[l];  
28.                     sources[l] = sources[h];  
29.                     sources[h] = tmp;  
30.                 }  
31.             }  
32.             sort(sources, low, l-1);  
33.             sort(sources, l+1, high);  
34.         }  
35.     }  
36.     /** 
37.      * @param args 
38.      */  
39.     public static void main(String[] args) {  
40.         int[] sources = {2,15,3,100,87,-1,34,25,77,80,62,11,7,2,55,22};  
41.         sort(sources, 0, sources.length -1);  
42.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
43.   
44.     }  
45.   
46. }  

三.归并排序

特点: 速度快,不过需要额外的一些存储空间(存储当前递归中有序区),内部基于递归,不适合数据量较大的场景.

思路:分治法,将数组逐步拆分为"组",直到最小的"组",然后每个组内排序,然后依次和相邻的组"排序合并",其中"排序".其内部排序非常简单.直接比较.

场景：算法稳定，适合元素个数较多时，时间复杂度O(n*logn),空间复杂度O(1)

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2]  
2. 过程：首先将原始数组拆分为更小的组，然后一次对“组”进行排序  
3. ------------>  
4. --->拆分  
5.              [4,3,10,6,2]  
6.                   |  
7.         [4,3]     [10,6,2]  
8.           |           |  
9.            
10.        [4],[3]   [10,6],[2]  
11.           |           |  
12.        [4],[3]   [10],[6],[2]  
13. --->合并与排序，从底部开始(递归中)  
14.        [4],[3]   [10],[6],[2]  
15.           |           |  
16.         [3,4]     [6,10],[2]  
17.           |           |  
18.         [3,4]      [2,6,10]  
19.                 |  
20.            [2,3,4,6,10]  
21. ....  
22. 结束：[2,3,4,6,10]  

Java代码  

1. public class MergeSort {  
2.     /** 
3.      * 对指定区间的数据进行排序,将begin~end之间的数据分成两部分 
4.      * @param sources 
5.      * @param begin 
6.      * @param end 
7.      */  
8.     public static void sort(int[] sources,int begin,int end){  
9.         if(begin < end){  
10.             int range = end - begin;  
11.             int mid = begin + range/2;  
12.             sort(sources,begin,mid);//左段  
13.             sort(sources,mid + 1,end);//右端  
14.             merge(sources, begin, mid, end);  
15.         }  
16.     }  
17.       
18.     /** 
19.      * 对begin~mid,mid+1 ~end两段区间中的数据进行排序并合并 
20.      * @param sources 
21.      * @param begin 
22.      * @param mid 
23.      * @param end 
24.      */  
25.     private static void merge(int[] sources,int begin,int mid,int end){  
26.         int[] tmp = new int[end - begin + 1];  
27.         int b1 = begin;  
28.         int e1 = mid;  
29.         int b2 = mid+1;  
30.         int e2 = end;  
31.         int i=0;  
32.         for(;b1 <= e1 && b2 <= e2 ; i++){  
33.             //填充tmp数组,并依此在两段数据区域中找到最小的  
34.             if(sources[b1] <= sources[b2]){  
35.                 tmp[i] = sources[b1];  
36.                 b1++;  
37.             }else{  
38.                 tmp[i] = sources[b2];  
39.                 b2++;  
40.             }  
41.         }  
42.         //到此为止,两段数据区域,已经至少一个被扫描完毕  
43.         if(b1 > e1){  
44.             //如果b1~e1扫描完毕,那么可能b2~e2还有剩余  
45.             for(int t = b2;t < e2 + 1; t++){  
46.                 tmp[i] = sources[t];  
47.                 i++;  
48.             }  
49.         }  
50.         if(b2 > e2){  
51.             //如果b2~e2扫描完毕,那么可能b1~e1还有剩余  
52.             for(int t = b1;t < e1 + 1; t++){  
53.                 tmp[i] = sources[t];  
54.                 i++;  
55.             }  
56.         }  
57.         //replace and fill:将tmp数组的数据,替换到source中,begin~end  
58.         //因为此时tmp中的数据是排序好的  
59.         i=0;  
60.         for(int t= begin;t <= end; t++){  
61.             sources[t] = tmp[i];  
62.             i++;  
63.         }  
64.         tmp = null;//  
65.     }  
66.       
67.     /** 
68.      * @param args 
69.      */  
70.     public static void main(String[] args) {  
71.         int[] sources = {1,0,20,8,13,3,4,7,-1};  
72.         sort(sources,0,sources.length -1 );  
73.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
74.   
75.     }  
76.   
77. }  

四.堆排序

特点:速度快,适合大数据量排序,无额外空间消耗,

思路: 将原始数据看做一个"二叉树",首先构建一个"大顶堆":从最后一个(层)非叶子节点开始倒序遍历整个树,依次比较当前节点和它的左右子节点的大小,将较大的值和当前节点交换,树遍历结束后,那么树的根(堆顶)肯定是数组中最大的元素.这个过程称为"构建初始堆".

    当"初始堆"构建完毕,最大的元素放在了"堆顶",将"堆顶"的元素和数组的最后一个元素交换,由此可见,数组的最后元素在此后的排序中,已经不需要参与了.那么剩余的元素集合,就是"无序区域".

    接下来,对"无序区域"的排序方式和构建"初始堆"过程一样.直到整个"树"被遍历结束.

场景：算法不稳定，适合元素个数较多时，时间复杂度O(n*logn),空间复杂度O(1)

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2,1]  
2. 过程：首先构建一次“初始堆”，然后基于“初始堆”进行“交换”  
3. ------------->按照元素顺序，构建成树  
4.           [4]  
5.        |       |  
6.      [3]      [10]  
7.       |         |  
8.    [6] [2]     [1]  
9. -------------->初始堆，从树的叶子节点开始向上进行，最终需要将最大的元素，交换到“顶”部  
10. -------------->每个节点都和其左右子节点进行比较，将最大的元素，和当前节点交换,如果交换过程中,有打破"大顶堆"原则,将递归.  
11. ++++++++++++++  
12.           [4]  
13.        |       |  
14.      [6]      [10]  
15.       |         |  
16.    [3] [2]     [1]  
17. 因为[6],[3],[2]中，6最大，因此6需要和3交换位置。至此，[3],[10]两个节点已经肃清  
18. ++++++++++++++  
19.           [10]  
20.        |       |  
21.      [6]      [4]  
22.       |         |  
23.    [3] [2]     [1]  
24. 因为在[4],[6],[10]中，10最大，因此4需要和10交换位置；此过程依次进行，直到根节点。  
25. 到此为止数组为[10,6,4,3,2,1],全部为“无序区”  
26. ---------------->交换与排序  
27. 将堆顶的元素与“无序区”中最后一个元素交换，“1,6,4,3,2,[10]”,其中[10]为有序区，[10]之前的为“无序区”  
28. 此后，有序区，将不再参与“堆顶”元素的交换，为了便于理解，在下图中，我们暂且将“有序区”中的元素移除树  
29. ++++++++++++++  
30.           [1]  
31.        |       |  
32.      [6]      [4]  
33.       |           
34.    [3] [2]       
35.   
36. 接下来，和“初始堆”的过程一样：从树的底部往上，比较节点，最大元素放在“顶部”，并将其交换到“有序区”  
37. ++++++++++++++  
38.           [6]  
39.        |       |  
40.      [1]      [4]  
41.       |           
42.    [3] [2]  
43. ++++++++++++++因为1调换位置后,[1][3][2]不满足大顶堆,递归  
44.           [6]  
45.        |       |  
46.      [3]      [4]  
47.       |           
48.    [1] [2]  
49. ++++++++++++++(6交换到有序区,即[6]和最底层叶子节点[2]交换)  
50.           [2]  
51.        |       |  
52.      [1]      [4]  
53.       |           
54.    [3]   
55. ++++++++++++++(继续调整堆顶,基于交换原则,[2]和[4]交换)  
56.           [4]  
57.        |      |   
58.      [3]     [2]  
59.       |           
60.    [1]   
61. ++++++++++++++(4交换到有序区,即[4]与最底层叶子节点[1]交换)       
62.      [1]        
63.       |           
64.    [3] [2]  
65. .....  
66. 最终数组为:[1,2,3,4,6,10]  

Java代码  

1. public class MaxHeapSort {  
2.   
3.     public static void sort(int[] sources,int length){  
4.         //堆将会以"二叉树"的方式构建,在逻辑上,需要确保"左右"两边树高一致.  
5.         int i = length/2;  
6.         //首先构建一次"初始堆",从树的叶子节点"倒序"遍历所有的节点  
7.         //此次的目的,就是将整棵树中,值最大的节点,交换到树的根部.  
8.         int max = length - 1;//最大索引  
9.         for(; i>=0; i--){  
10.             heap(sources,i,max);  
11.         }  
12.         //"交换"位置,每循环一次,都会把当前树的"根"(也是最大值)和"当前无序区域"的最后一个位置交换  
13.         //交换之后,最后一个位置是最大值,此位置之前的节点,为"无序区域".  
14.         //每执行一次heap方法,都会将当前"无序区域"的最大值放在"根"部.  
15.         //每交换一次,"无序区域"的长度-1(因为最大值已经产生,并交换到了当前"区域"的尾部,下一次heap,就不需要参与)  
16.         for(i = max; i>= 1;i--){  
17.             int tmp = sources[0];  
18.             sources[0] = sources[i];  
19.             sources[i] = tmp;  
20.             max--;//将source[max]"移动"到有序区,将不再参与此后的heap过程  
21.             heap(sources, 0, max);//从"堆顶"调整,每次只需比较最上层2个节点  
22.         }  
23.     }  
24.       
25.     /** 
26.      *  
27.      * @param sources 原始数组 
28.      * @param i 当前节点位置 
29.      * @param max (需要比较的范围,即剩余的无序数组的最大索引) 
30.      */  
31.     private static void heap(int[] sources,int i,int max){  
32.         //计算出当前"节点i"的左右子节点的位置(在数组中的位置)  
33.         int l = 2 * i + 1;//左  
34.         int r = 2 * i + 2;//右  
35.         int c = i;//当前索引  
36.         //找出"当前节点""左右子节点"三个节点中,最大的值,以构建"大顶堆"  
37.         if(l <= max && sources[l] > sources[c]){  
38.             c = l;  
39.         }  
40.         if(r <= max && sources[r] > sources[c]){  
41.             c = r;  
42.         }  
43.         if(c != i){  
44.             //交换数据  
45.             int tmp = sources[i];  
46.             sources[i] = sources[c];  
47.             sources[c] = tmp;  
48.             heap(sources, c, max);//每次交换,重新调整,满足"大顶堆"要求  
49.         }  
50.     }  
51.     /** 
52.      * @param args 
53.      */  
54.     public static void main(String[] args) {  
55.         int[] sources = {11,0,20,8,13,3,4,7};  
56.         sort(sources,sources.length);  
57.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
58.   
59.     }  
60.   
61. }  

五.选择排序/交换排序

特点:每次遍历"无序区域"时,找到一个最小的值,并和"无序区域"的第一个元素交换位置,至此"无序区域"的剩余元素,继续执行上述遍历过程..它和"冒泡排序"异曲同工.【从无序区中“选择”出最小的元素，交换到“无序区”的头部】

场景：算法不稳定，元素个数较小时，时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2,1]  
2. 过程：将数组分为“有序区”，“无序区”，每次遍历都从“无序区”找到最小的元素“交换”到“有序区”的最前面  
3. ------------->[]4,3,10,6,2,1;初始时有序区为空（实现有所差异）  
4. ---->[1],4,3,10,6,2   当前无序区中，1为最小，那么把1放在“无序区”的最前面，我们也可以认为1位于有序区的最后面  
5. ---->[1,2],4,3,10,6    将2放在“无序区”的最前面，也可以认为为“有序区”的最后面  
6. ---->[1,2,3]4,10,6  
7. ---->[1,2,3,4],10,6  
8. ---->[1,2,3,4,6],10  
9. ....  

Java代码  

1. public class SelectSort {  
2.   
3.     public static void sort(int[] sources){  
4.         int length = sources.length;  
5.         int n;  
6.         for(int i=0; i < length -1; i++){  
7.             n = i;  
8.             for(int j= i+1; j< length; j++){  
9.                 if(sources[j] < sources[i]){  
10.                     n = j;  
11.                 }  
12.             }  
13.             if(n != i){  
14.                 int tmp = sources[i];  
15.                 sources[i] = sources[n];  
16.                 sources[n] = tmp;  
17.             }  
18.         }  
19.     }  
20.     /** 
21.      * @param args 
22.      */  
23.     public static void main(String[] args) {  
24.         int[] sources = {2,15,3,100,87,-1,34,25,77,80,62,11,7,2,55,22};  
25.         sort(sources);  
26.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
27.     }  
28. }  

六.插入排序:

特点:和冒泡排序很像,"有序区域"在数组的前部,依次遍历"无序区域"中的元素,并将"无序区域"中的第一个元素,和"有序区域"中的元素比较(从后往前),并将此元素不断向前"推进".它和“选择排序”也很相似。[依次将无序区中的元素“插入”到有序区中]

场景：算法稳定，元素格式较小时，时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1)

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2,1]  
2. 过程：和“选择排序”很像，只不过“无序区”中的元素是和“有序区”比较(选择排序，是从无序区中“选择”最小的，放入有序区)，然后一次在“有序区”中交换位置。  
3. ------------->[4],3,10,6,2,1;初始时有序区为空也可以为第一个元素（实现有所差异）  
4. ---->[3,4],10,6,2,1   首先将无序区中的3,和有序区中的4比较，并交换位置，此时3进入有序区  
5. ---->[3,4,10],6,2,1   将10与[3,4]从后往前比较，并交换位置  
6. ---->[3,4,6,10],2,1  
7. ---->[2,3,4,6,10],1  
8. ....  

Java代码  

1. public class InsertSort {  
2.   
3.     public static void sort(int[] sources){  
4.         int length = sources.length;  
5.         int n;  
6.         for(int i = 1; i < length; i++){  
7.             n = i - 1;  
8.             int cv = sources[i];//当前需要比较的元素  
9.             //依次遍历此元素所在位置之前的元素集合(此集合为已排序的集合)  
10.             while(n >=0 && cv < sources[n]){  
11.                 //如果当前元素,比"已排序集合"的元素值小  
12.                 //往前交换位置,类似于"冒泡"  
13.                 sources[n+1] = sources[n];  
14.                 sources[n] = cv;  
15.                 n--;  
16.             }  
17.         }  
18.     }  
19.     /** 
20.      * @param args 
21.      */  
22.     public static void main(String[] args) {  
23.         int[] sources = {0,2,15,3,100,87,-1,34};  
24.         sort(sources);  
25.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
26.   
27.     }  
28.   
29. }  

七.希尔排序

特点："列排序"，将数组数据，在逻辑上分成“多个列”，然后每一列排序。每次遍历成功后，列数减半，继续排序，直到最后为一列时，进行一次插入排序。速度比“插入排序”要快，因为减少了元素交换的次数，是“插入排序”的改进版本。

场景：算法不稳定，元素个数较小时，时间复杂度O(n*logn),空间复杂度O(n^s),其中s为组数。

Java代码  

1. 原始数组：[4,3,10,6,2,1，8,5]  
2. 过程："列"排序，依次将数组，分为N个列(length/2)，然后对每一列进行排序。直到最后列数为1.(每次排序之后，列数减半)  
3.   
4. ------------>8个元素，分为4列  
5. 4,3,10,6  
6. 2,1,8,5  
7. ----->对每一列进行排序(竖向)  
8. 2,1,8,5  
9. 4,3,10,6  
10. 此时数组为[2,1,8,5,4,3,10,6]  
11. ----->然后分为2列(4列变为2列，列数减半)  
12. 2,1  
13. 8,5  
14. 4,3  
15. 10,6  
16. ----->排序  
17. 2,1  
18. 4,3  
19. 8,5  
20. 10,6  
21. 此时数组为[2,1,4,3,8,5,10,6]  
22. ------>然后为1列，直接对数组进行“插入排序”即可  

Java代码  

1. public class ShellSort {  
2.   
3.       
4.     /** 
5.      * 我们可以简单的认为shell排序就是“列排序” 
6.      * @param sources 
7.      */  
8.     public static void sort(int[] sources){  
9.         int l = sources.length;  
10.         int i = l;  
11.         do{  
12.             i = i/2;//列数，“在逻辑上”有多少列数据，  
13.             insert(sources,i,l);  
14.         }while(i > 1);  
15.     }  
16.       
17.     private static void insert(int[] sources,int i,int length){  
18.         int j;  
19.         //i为当前的列数  
20.         //lenght:为总数据两  
21.         //j为当前排序时，在一列中所处的位置  
22.         for(int t = i;t < length; t++){  
23.             j = t - i;  
24.             int cv = sources[t];  
25.             while(j >=0 && cv < sources[j]){  
26.                 sources[j + i] = sources[j];  
27.                 sources[j] = cv;  
28.                 j = j-i;  
29.             }  
30.         }  
31.     }  
32.     /** 
33.      * @param args 
34.      */  
35.     public static void main(String[] args) {  
36.         int[] sources = {2,15,3,100,87,3,-1,3,0};  
37.         sort(sources);  
38.         System.out.println(Arrays.toString(sources));  
39.   
40.     }  
41. }