Java常用的排序算法

Posted 2020-10-08 高冷就是范儿

转载自博客http://blog.csdn.net/xsf50717

 

排序算法

重要性不言而喻，很多算法问题往往选择一个好的排序算法往往问题可以迎刃而解

 

1、冒泡算法

 

冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。也就是双重循环就可以搞定的问题但是需要注意下一边界

算法步骤：

1）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

2）对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。

3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

4）持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">public void BubbleSort(int[] a) {  
2.         int temp = 0;  
3.         int len = a.length;  
4.         for (int i = 0; i < len; i++) {  
5.             for (int j = 1; j < len - i; j++)  
6.                 if (a[j - 1] > a[j]) {  
7.                     //注意分清是a[j-1]还是a[j]不然容易出现边界问题  
8.                     // 从小到大排序  
9.                     temp = a[j - 1];  
10.                     a[j - 1] = a[j];  
11.                     a[j] = temp;  
12.                 }  
13.         }  
14.     }</span>  

优化的冒泡排序

由于可能在前几次就已经排好序，但是在上一种冒泡排序中仍然需要一直遍历到最后。

优化措施：设置一个标志，如果这一趟发生了交换，则为true，否则为false。明显如果有一趟没有发生交换，说明排序已经完成。

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">public void BubbleSort1(int[] a) {  
2.         int temp = 0;  
3.         int len = a.length;  
4.         boolean flag = true;  
5.         while (flag) {  
6.             flag = false;  
7.             for (int j = 1; j < len - 1; j++)  
8.                 if (a[j - 1] > a[j]) {  
9.                     // 注意分清是a[j-1]还是a[j]不然容易出现边界问题  
10.                     // 从小到大排序  
11.                     temp = a[j - 1];  
12.                     a[j - 1] = a[j];  
13.                     a[j] = temp;  
14.                     // 设置标志位  
15.                     flag = true;  
16.                 }  
17.         }  
18.     }</span>  

 

2、快速排序

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：
1） 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
2 ）重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 ）递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">    private static void quick_sort(int[] arr, int low, int high) {  
2.         // 解决和合并  
3.         if (low <= high) {  
4.             int mid = partition(arr, low, high);  
5.             // 递归  
6.             quick_sort(arr, low, mid - 1);  
7.             quick_sort(arr, mid + 1, high);  
8.         }  
9.   
10.     }  
11.   
12.     private static int partition(int[] arr, int low, int high) {  
13.         // 分解  
14.         int pivot = arr[high];  
15.         int i = low - 1;  
16.         int temp;  
17.         for (int j = low; j < high; j++) {  
18.   
19.             if (arr[j] < pivot) {  
20.                 i++;  
21.                 temp = arr[i];  
22.                 arr[i] = arr[j];  
23.                 arr[j] = temp;  
24.             }  
25.         }  
26.         // 交换中间元素和privot  
27.         temp = arr[i + 1];  
28.         arr[i + 1] = arr[high];  
29.         arr[high] = temp;  
30.         return i + 1;  
31.   
32.     }</span>  

3、归并排序

归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

算法步骤：

1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列

2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置

4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾

5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">  public static int[] sort(int[] nums, int low, int high) {    
2.         int mid = (low + high) / 2;    
3.         if (low < high) {    
4.             // 左边    
5.             sort(nums, low, mid);    
6.             // 右边    
7.             sort(nums, mid + 1, high);    
8.             // 左右归并    
9.             merge(nums, low, mid, high);    
10.         }    
11.         return nums;    
12.     }    
13.     
14.     public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) {    
15.         int[] temp = new int[high - low + 1];    
16.         int i = low;// 左指针    
17.         int j = mid + 1;// 右指针    
18.         int k = 0;    
19.     
20.         // 把较小的数先移到新数组中    
21.         while (i <= mid && j <= high) {    
22.             if (nums[i] < nums[j]) {    
23.                 temp[k++] = nums[i++];    
24.             } else {    
25.                 temp[k++] = nums[j++];    
26.             }    
27.         }    
28.     
29.         // 把左边剩余的数移入数组    
30.         while (i <= mid) {    
31.             temp[k++] = nums[i++];    
32.         }    
33.     
34.         // 把右边边剩余的数移入数组    
35.         while (j <= high) {    
36.             temp[k++] = nums[j++];    
37.         }    
38.     
39.         // 把新数组中的数覆盖nums数组    
40.         for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {    
41.             nums[k2 + low] = temp[k2];    
42.         }    
43.     }  </span>  

 

4、选择排序

选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。
算法步骤：
1）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置
2）再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。
3）重复第二步，直到所有元素均排序完毕。

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">  public int[] ChoseSort(int[] intArr){    
2.         for(int i=0;i<intArr.length;i++){    
3.             int lowIndex = i;    
4.                 
5.             for(int j=i+1;j<intArr.length;j++){    
6.                 if(intArr[j]<intArr[lowIndex]){    
7.                     lowIndex = j;    
8.                 }    
9.             }    
10.                 
11.             //将当前第一个元素与它后面序列中的最小的一个 元素交换，也就是将最小的元素放在最前端    
12.             int temp = intArr[i];               
13.             intArr[i] = intArr[lowIndex];    
14.             intArr[lowIndex] = temp;    
15.         }    
16.             
17.         return intArr;    
18.     } </span>  

 

5、堆排序

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
1）创建一个堆H[0..n-1]
2）把堆首（最大值）和堆尾互换
3）把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4） 重复步骤2，直到堆的尺寸为1

调整堆部分不太好写建议参考http://blog.csdn.net/jdream314/article/details/6634863

最后给出一张各算法的性能比较图