关于排序的算法，大约分为两大类：顺序排序与对数排序。
顺序排序一般使用一对嵌套的循环结构(多为两个for循环)，因此排序n个元素需要大约n的2次方的比较。比较常用的顺序排序有(1)选择排序法 (2)插入排序法 (3)冒泡排序法
对数排序一般需要大约n*log2n(2为底数)次比较。这两种排序，当n越大的时候，他们性能上的差别就越大。快速排序与归并排序都属于对数排序，同样是使用递归。
1)选择排序法
1. public class
2.
3. // 选择排序
4. public static void
5. int
6. Comparable temp;
7. // 从第一个元素开始比较，找出最小那个，放在第一位
8. // 从第二个元素开始比较，找出最小那个，放在第二位
9. // 总共需要放N-1次
10. for (int index = 0; index < data.length - 1; index++) {
11. min = index;
12. for (int scan = index + 1; scan < data.length; scan++) {
13. if (data[scan].compareTo(data[min]) < 0) {
14. min = scan;
15. }
16. }
17. //跳回到第一层循环的时候，才进行交换，把最小的数放在第一位...如此类推
18. temp = data[min];
19. data[min] = data[index];
20. data[index] = temp;
21.
22. }
23. }
24. }策略是：搜索整个数组，找到最小值。然后将这个值与第一个位置上的值交换。然后搜索除第一个值钱外的次小值，然后与第二个位置上的值进行交换。如此类推。这种算法最简单易明
2)插入排序
1. // 插入排序
2. public static void
3. // 插入一个数，与前面的数比较，放到适当的位置，如此类推
4. for (int index = 1; index < data.length; index++) {
5. Comparable temp = data[index];
6.
7. int
8.
9. while (position > 0 && data[position - 1].compareTo(temp) > 0) {
10.
11. 1];
12. position--;
13. }
14. data[position] = temp;
15. }
16. }
插入排序相对于选择排序要复杂一些，策略是：每插入一个数，与前面的所有数进行比较， 然后把这个数放到适当的位置。比如：数组里只有3，插入6，3与6排序后，插入4，然后4就放到第2位，之后插入5，3与4位置不变，5放在第3位，6换 到第4位...插入的过程需要移动数组的其他值，为插入的元素腾出存储空间。
3)冒泡算法
1. public static void
2.
3. Comparable temp;
4.
5. for (int i = 0; i < data.length; i++) {
6. for (int j = 0; j < data.length - 1
7. if (data[j].compareTo(data[j + 1]) > 0) {
8. 1];
9. 1] = data[j];
10. data[j] = temp;
11. }
12. }
13. }
14. }
冒泡算法大家应该最熟悉了...它的策略是：第一次对数组所有值进行比较，重复地比较相邻两个元素，比较后进行交换，把最大值移动到最后一个位置，然后再扫描除最后一位外的数组其他值，不断进行交换，把次大值移到倒数第2位，如此类推。每次比较都找出该次所有数中的最大值
上面3种顺序排序实现都很相似，效率也接近
现在看看如何使用递归实现排序
4)快速排序
1. public static void quickSort(Comparable[] data, int min, int
2. int
3.
4. if
5. mid = findPartition(data, min, max);
6. 1);
7. 1, max);
8. }
9. }
10.
11. // quickSort的支撑方法
12. private static int findPartition(Comparable[] data, int min, int
13. int
14. int
15. Comparable temp;
16. Comparable partitionelement;
17.
18. // 以第一个元素为分割元素(不一定是data[min])
19. partitionelement = data[min];
20.
21. left = min;
22. right = max;
23.
24. while
25.
26. // 从左边找到比partitionelement大的数就跳出循环
27. while (data[left].compareTo(partitionelement) <= 0
28. left++;
29. }
30.
31. // 从右边找到比partitionelement小的数就跳出循环
32. while (data[right].compareTo(partitionelement) > 0) {
33. right--;
34. }
35.
36. // 交换左边比partitionelement大的与右边比partitionelement小的元素
37. if
38. temp = data[left];
39. data[left] = data[right];
40. data[right] = temp;
41. }
42. }
43.
44. // 当left>=right的时候，交换分割元素与data[right]的位置(把分割元素放到去一个比较中间的位置)
45. temp = data[min];
46. data[min] = data[right];
47. data[right] = temp;
48.
49. return
50. }
策略：首先在数组中任意选择一个元素作为分割元素，上面的例子是选择第一个数。然后开 始分割数组，把比这个分割元素小的值都移到它的左边，比他大的都移到它的右边。然后递归调用这个方法，对左右两部分排序，类似地从左边选择一个分割元素， 把左边比它小的排在它的左边，比它大的排在它的有...然后到右边。直到只剩下一个元素时(即不能再分割时)完成排序。
这种排序需要3个参数，第一个为对象数组，第2个是数组索引的起始位置，第3个是数组索引的结束位置。
下面对这几种排序的实现和性能进行测试
1. public static void
2. long
3.
4. new
5.
6. new Integer[40000];
7.
8. for(int i=0;i<40000;i++){
9. 10);
10. }
11.
12. // 插入排序
13. // insertionSort(array);
14.
15. // 选择排序
16. // selectionSort(array);
17.
18. // 冒泡排序
19. // bubbleSort(array);
20.
21. // 快速排序
22. 0, 39999);
23.
24.
25. System.out.println(Arrays.toString(array));
26.
27. long
28.
29. "时间差：" + (end - start) + "毫秒");
30. }
结论：
对有4万个(1~9)随机数的数组进行排序，在我的机器上运行，使用递归的快速查询约1秒，插入查询用5秒左右，选择查询11秒+，冒泡算法要几乎14秒。当然要查询的对象越少，他们之间效率的差别就越小。在排序对象的数量不多时，用顺序查询会比较方便与直观。
