import java.util.Arrays;
public class Sort {
//排序为从小到大序列
/**
* 冒泡排序：一趟一趟的比较，比较相邻元素的大小，每趟有一个元素沉入最后面的位置
* 属于交换类排序
* 稳定的排序算法
* 平均时间复杂度O(n*n)
* 最坏时间复杂度O(n*n)
* 空间复杂度O(1)
* n较小时适用
*/
public static void bubbleSort(int[] array, int off, int len) {
System.out.println("BubbleSort()");
for (int i=1; i<len; i++ ) {//第i趟比较
boolean isSorted = true;//检测是否有交换
for (int j=off; j<off+len-i ; j++){
if (array[j+1]<array[j]){
swap(array, j, j+1);
isSorted = false;//有交换
}
}
if (isSorted == true)//无交换跳出循环，完成排序
break;
}
}
/**
* 直接插入排序：每一轮第i个元素跟前面的i-1个元素从后向前比较，一直比较到合适插入的位置
* 属于插入类排序
* 稳定的排序算法
* 平均时间复杂度O(n*n)
* 最坏时间复杂度O(n*n)
* 空间复杂度O(1)
* 大部分有序时适用
*/
public static void insertSort(int[] array, int off, int len) {
System.out.println("InsertSort()");
int i,j,current;//current记录当前插入元素
for (i=off+1; i<off+len; i++) {//array[i]待插入元素，j为比较元素的下标
for (j=i-1, current = array[i]; j>=off && array[j]>current; j--) {
array[j+1] = array[j];
}
array[j+1] = current;
}
}
/**
* 直接选择排序：第i轮选择剩余最小的元素放入到第i的位置上
* 属于选择类排序
* 不稳定的排序算法 ：如58529第一轮选择交换5和2，破换了原来两个5的顺序
* 平均时间复杂度O(n*n)
* 最坏时间复杂度O(n*n)
* 空间复杂度O(1)
* 当n较小时适用
*/
public static void selectSort(int[] array, int off, int len) {
for (int i=off; i<off+len-1; i++) {
int minIndex = i, min = array[i];//最小元素及下标
for(int j=i; j<off+len; j++) {//j为所有待选择元素
if (array[j] < min) {//array[j]更小
min = array[j];
minIndex = j;
}
}
swap(array, minIndex, i);//选择最小元素放入array[i]
}
}
/**
* 快速排序：递归算法，将较大的一组换到后面去，较小的一组在前面，前面和后面的分别再递归调用
* 属于交换类排序
* 不稳定的排序算法 ：如35512第一轮时前面的5和后面的2换位置，后面的5和1换位置，位置顺序被破坏
* 平均时间复杂度O(n*log2n)
* 最坏时间复杂度O(n*n)
* 空间复杂度O(1)
* n较大 时适用
*/
public static void quickSort(int[] array, int off, int len) {
if (len <= 1)
return;
if (len == 2)//长度大于三才进行划分
if (array[off] > array[off+1]){
swap(array, off, off+1);
return;
}
int start = off + 1, end = off + len - 1;//交换的开始和结束位置
int middleV = array[off];//可以将off和 off+len-1和off+(len-1)/2三个元素中间的赋值
while(start < end) {
while (array[start] < middleV && start < end)
start++;
while (array[end] > middleV && end > start)
end--;
if (start < end) {
swap(array, start, end);
start++;
end--;
}
}
int mid = off;
if (array[off] > array[end]){
swap(array, end, off);
mid = end;}
quickSort(array, off, mid-off);
quickSort(array, mid+1, len-mid+off-1);
}
/**
* 希尔排序：分组交换的思想，先分组，后交换排序
* 属于交换类排序
* 不稳定的排序算法 ：分组之后交换打破了稳定性
* 平均时间复杂度O(n*log2n)
* 最坏时间复杂度O(n^s) 1<s<2
* 空间复杂度O(1)
* n较大时适用
*/
public static void shellSort(int[] array, int off, int len){
int d = len / 2;//组内元素的间隔
while(d >= 1) {//直到退化到bubble为止
shellSortDivision(d,array, off, len);
d /= 2;
}
}
private static void shellSortDivision(int d, int[] array, int off, int len) {
// TODO Auto-generated method stub
for (int i = 0; i < d ; i++) {//第i个分组
for (int j=1; j<=(len-1-i)/d; j++) {//分组内bubble
boolean isSorted = true;
for(int k=off+i; k+d<=off+len-(j-1)*d-1; k+=d){
if (array[k] > array[k+d]) {
swap(array, k, k+d);
isSorted = false;
}
}
if (isSorted == true)
break;
}
}
}
/**
* 归并算法：分而治之的思想
* 属于归并类排序
* 稳定的排序算法
* 平均时间复杂度O(n*log2n)
* 最坏时间复杂度O(n*log2n)
* 空间复杂度O(n)
* n较大时适用
*/
public static void MergeSort(int[] array, int off, int len) {
if (len < 2)
return;
else if (len == 2){
if (array[off] > array[off+1])
swap(array, off, off+1);
return;
}
else {
int middle = off + (len-1)/2;
MergeSort(array, off, middle-off+1);
MergeSort(array, middle+1, len-middle+off-1);
Merge(array,off,middle,off+len-1);
}
}
public static void Merge(int[] array, int left, int middle, int right) {
int l = left, r = middle+1, count = 0;
int[] newArray = new int[right-left+1];
while(l <= middle && r <= right) {
if (array[l] < array[r])
newArray[count++] = array[l++];
else
newArray[count++] = array[r++];
}
while (l <= middle)
newArray[count++] = array[l++];
while (r <= right)
newArray[count++] = array[r++];
for(int i=left,j=0; i<=right; i++) {
array[i] = newArray[j++];
}
// array = newArray;
}
/**
* 堆算法：大根堆a[i] > a[2*i],a[i] > a[2*i+1]，先建大根堆，然后不断的：取最大的，调整
* 属于选择类排序
* 不稳定的排序算法：在调整位置时打破了稳定性
* 平均时间复杂度O(n*log2n)
* 最坏时间复杂度O(n*log2n)
* 空间复杂度O(1)
* n较大时适用，选择前i大时适用
*/
public static void heapSort(int[] array, int off, int len) {
buildHeap(array,off, len);
for (int i = 0;i < len; i++) {
swap(array,off,off+len-i-1);//将大根堆最大元素与最后面的位置做交换
shiftDown(array, off, len-i-1, 0);//始终调整第一个元素
}
}
private static void buildHeap(int[] array, int left, int len) {
int pos= len/2 - 1;//从第一个非叶子节点开始
for(int i=pos;i>=0;i--)
{
shiftDown(array,left,len,i); //调整第i个非叶子节点
}
}
private static void shiftDown(int[] array, int left, int len, int pos) {
// TODO Auto-generated method stub
int tmp = array[left+pos];
int indexLC = pos*2 + 1, index;//左孩子
while(indexLC < len) {//判断孩子是否存在
if (indexLC+1 < len && array[left+indexLC]<array[left+indexLC+1])
index = indexLC + 1;//右孩子大
else
index = indexLC;//左孩子大
if(tmp < array[left+index]) {//交换
array[left+pos] = array[left+index];
pos = index;//交换后大值继续跟孩子比较
indexLC = pos*2 + 1;
}else break;
}
array[left+pos] = tmp;//跟目标交换完成
}
/**
* 基数排序
* 稳定的排序算法
* 最差时间复杂度是 O(k·n)
* 空间复杂度O(k·n)
* 多个刻度指标时适用
* @param array
* @param radix 基数
* @param distance 几遍
*/
private static void radixSort(int[] array,int radix, int distance) {
//array为待排序数组
//radix，代表基数
//代表排序元素的位数
int length = array.length;
int[] temp = new int[length];//用于暂存元素
int[] count = new int[radix];//用于统计基数内元素个数
int divide = 1;
for (int i = 0; i < distance; i++) {
System.arraycopy(array, 0,temp, 0, length);
Arrays.fill(count, 0);
for (int j = 0; j < length; j++) {
int tempKey = (temp[j]/divide)%radix;
count[tempKey]++; //基数选中计数
}
for (int j = 1; j < radix; j++) {
count [j] = count[j] + count[j-1];//累计计数
}
for (int j = length - 1; j >= 0; j--) {
int tempKey = (temp[j]/divide)%radix;
count[tempKey]--;//从后往前赋值
array[count[tempKey]] = temp[j];
}
divide = divide * radix;
}
}
//交换两个元素
private static void swap(int[] array, int a, int b) {
int t = array[a];
array[a] = array[b];
array[b] = t;
}
//打印数组
private static void printArray(String s, int[] array, int off, int len) {
System.out.print(s);
for(int i=off; i<off+len; i++) {
if (i == off)
System.out.print("[" + array[i] + ",");
else if (i == off+len-1)
System.out.print(array[i]);
else
System.out.print(array[i] + ",");
}
System.out.println("]");
}
private static int getMiddleIndexOfThreeElement(int[] array,int a, int b, int c) {
if (array[a] < array[b]) {
if (array[b] < array[c])
return b;
else if (array[c] < array[a])
return a;
else return c;
}else {
if (array[a] < array[c])
return a;
else if (array[c] < array[b])
return b;
else return c;
}
}
public static int getMiddle(int[] list, int low, int high) {
int tmp = list[low]; //数组的第一个作为中轴
while (low < high) {
while (low < high && list[high] > tmp) {
high--;
}
list[low] = list[high];//比中轴小的记录移到低端
while (low < high && list[low] <= tmp) {
low++;
}
list[high] = list[low]; //比中轴大的记录移到高端
}
list[low] = tmp; //中轴记录到尾
return low; //返回中轴的位置
}
public static void quickSort2(int[] array, int low, int high) {
if (low < high) {
int middle = getMiddle(array, low, high); //将list数组进行一分为二
quickSort2(array, low, middle - 1); //对低字表进行递归排序
quickSort2(array, middle + 1, high); //对高字表进行递归排序
}
}/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[] array = {5,7,8,5,21,5,7,1,23,53,6,47,7,2,4,74,7};
printArray("排序前:", array, 0, array.length);
Sort.heapSort(array, 0, array.length);
printArray("排序后:", array, 0, array.length);
}
}
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
