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一遍记住Java常用的八种排序算法与代码实现

51CTO技术栈2018-11-20 08:47:35

目录:

1.直接插入排序

2.希尔排序

3.简单选择排序

4.堆排序

5.冒泡排序

6.快速排序

7.归并排序

8.基数排序


1.直接插入排序


经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中。

将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列

将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列。

对第四个数、第五个数……直到最后一个数,重复第二步。



如何写成代码:

首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i<length;i++),1个数的那次不用插入。

设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。

从最后一个数开始向前循环,如果插入数小于当前数,就将当前数向后移动一位。

将当前数放置到空着的位置,即j+1。


代码实现如下:




2.希尔排序


对于直接插入排序问题,数据量巨大时。

将数的个数设为n,取奇数k=n/2,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。

再取k=k/2 ,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。

重复第二步,直到k=1执行简单插入排序。



如何写成代码:

首先确定分的组数。

然后对组中元素进行插入排序。

然后将length/2,重复1,2步,直到length=0为止。


代码实现如下:




3.简单选择排序


常用于取序列中最大最小的几个数时。

(如果每次比较都交换,那么就是交换排序;如果每次比较完一个循环再交换,就是简单选择排序。)

遍历整个序列,将最小的数放在最前面。

遍历剩下的序列,将最小的数放在最前面。

重复第二步,直到只剩下一个数。

如何写成代码:

首先确定循环次数,并且记住当前数字和当前位置。

将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比,小数赋值给key,并记住小数的位置。

比对完成后,将最小的值与第一个数的值交换。

重复2、3步。


代码实现如下:




4.堆排序


对简单选择排序的优化。

将序列构建成大顶堆。

将根节点与最后一个节点交换,然后断开最后一个节点。

重复第一、二步,直到所有节点断开。



代码实现如下:


  1. public  void heapSort(int[] a){

  2.        System.out.println("开始排序");

  3.        int arrayLength=a.length;

  4.        //循环建堆  

  5.        for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){

  6.            //建堆  


  7.            buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);

  8.            //交换堆顶和最后一个元素  

  9.            swap(a,0,arrayLength-1-i);

  10.            System.out.println(Arrays.toString(a));

  11.        }

  12.    }

  13.    private  void swap(int[] data, int i, int j) {

  14.        // TODO Auto-generated method stub  

  15.        int tmp=data[i];

  16.        data[i]=data[j];

  17.        data[j]=tmp;

  18.    }

  19.    //对data数组从0到lastIndex建大顶堆  

  20.    private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {

  21.        // TODO Auto-generated method stub  

  22.        //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始  

  23.        for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){

  24.            //k保存正在判断的节点  

  25.            int k=i;

  26.            //如果当前k节点的子节点存在  

  27.            while(k*2+1<=lastIndex){

  28.                //k节点的左子节点的索引  

  29.                int biggerIndex=2*k+1;

  30.                //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在  

  31.                if(biggerIndex<lastIndex){

  32.                    //若果右子节点的值较大  

  33.                    if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){

  34.                        //biggerIndex总是记录较大子节点的索引  

  35.                        biggerIndex++;

  36.                    }

  37.                }

  38.                //如果k节点的值小于其较大的子节点的值  

  39.                if(data[k]<data[biggerIndex]){

  40.                    //交换他们  

  41.                    swap(data,k,biggerIndex);

  42.                    //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  

  43.                    k=biggerIndex;

  44.                }else{

  45.                    break;

  46.                }

  47.            }

  48.        }

  49.    }




5.冒泡排序


一般不用。

将序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

将剩余序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

重复第二步,直到只剩下一个数。


如何写成代码:

设置循环次数。

设置开始比较的位数,和结束的位数。

两两比较,将最小的放到前面去。

重复2、3步,直到循环次数完毕。


代码实现如下:




6.快速排序


要求时间最快时。

选择第一个数为p,小于p的数放在左边,大于p的数放在右边。

递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行,直到不能递归。



代码实现如下:




7.归并排序


速度仅次于快排,内存少的时候使用,可以进行并行计算的时候使用。

选择相邻两个数组成一个有序序列。

选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。

重复第二步,直到全部组成一个有序序列。



代码实现如下:

  1. public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {  

  2.    int t = 1;// 每组元素个数  

  3.    int size = right - left + 1;  

  4.    while (t < size) {  

  5.        int s = t;// 本次循环每组元素个数  

  6.        t = 2 * s;  

  7.        int i = left;  

  8.        while (i + (t - 1) < size) {  

  9.            merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));  

  10.            i += t;  

  11.        }  

  12.        if (i + (s - 1) < right)  

  13.            merge(numbers, i, i + (s - 1), right);  

  14.    }  

  15. }  

  16. private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {  

  17.    int[] B = new int[data.length];  

  18.    int s = p;  

  19.    int t = q + 1;  

  20.    int k = p;  

  21.    while (s <= q && t <= r) {  

  22.        if (data[s] <= data[t]) {  

  23.            B[k] = data[s];  

  24.            s++;  

  25.        } else {  

  26.            B[k] = data[t];  

  27.            t++;  

  28.        }  

  29.        k++;  

  30.    }  

  31.    if (s == q + 1)  

  32.        B[k++] = data[t++];  

  33.    else  

  34.        B[k++] = data[s++];  

  35.    for (int i = p; i <= r; i++)  

  36.        data[i] = B[i];  

  37. }




8.基数排序


用于大量数,很长的数进行排序时。

将所有的数的个位数取出,按照个位数进行排序,构成一个序列。

将新构成的所有的数的十位数取出,按照十位数进行排序,构成一个序列。



代码实现如下:


  1. public void sort(int[] array) {

  2.        //首先确定排序的趟数;    

  3.        int max = array[0];

  4.        for (int i = 1; i < array.length; i++) {

  5.            if (array[i] > max) {

  6.                max = array[i];

  7.            }

  8.        }

  9.        int time = 0;

  10.        //判断位数;    

  11.        while (max > 0) {

  12.            max /= 10;

  13.            time++;

  14.        }

  15.        //建立10个队列;    

  16.        List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();

  17.        for (int i = 0; i < 10; i++) {

  18.            ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();

  19.            queue.add(queue1);

  20.        }

  21.        //进行time次分配和收集;    

  22.        for (int i = 0; i < time; i++) {

  23.            //分配数组元素;    

  24.            for (int j = 0; j < array.length; j++) {

  25.                //得到数字的第time+1位数;  

  26.                int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);

  27.                ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);

  28.                queue2.add(array[j]);

  29.                queue.set(x, queue2);

  30.            }

  31.            int count = 0;//元素计数器;    

  32.            //收集队列元素;    

  33.            for (int k = 0; k < 10; k++) {

  34.                while (queue.get(k).size() > 0) {

  35.                    ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);

  36.                    array[count] = queue3.get(0);

  37.                    queue3.remove(0);

  38.                    count++;

  39.                }

  40.            }

  41.        }



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