java编程的冒泡等排序示例

Posted 2023-04-03

rt，最好再加上注解这一步是做什么的，还有就是写三到五个排序！衷心感谢！

Java排序算法
1）分类：
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）
2）交换排序（冒泡排序、快速排序）
3）选择排序（直接选择排序、堆排序）
4）归并排序
5）分配排序（箱排序、基数排序）
所需辅助空间最多：归并排序
所需辅助空间最少：堆排序
平均速度最快：快速排序
不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。
1）选择排序算法的时候
1.数据的规模 ； 2.数据的类型 ； 3.数据已有的顺序
一般来说，当数据规模较小时，应选择直接插入排序或冒泡排序。任何排序算法在数据量小时基本体现不出来差距。 考虑数据的类型，比如如果全部是正整数，那么考虑使用桶排序为最优。 考虑数据已有顺序，快排是一种不稳定的排序（当然可以改进），对于大部分排好的数据，快排会浪费大量不必要的步骤。数据量极小，而起已经基本排好序，冒泡是最佳选择。我们说快排好，是指大量随机数据下，快排效果最理想。而不是所有情况。
3）总结：
——按平均的时间性能来分：
1）时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好；
2）时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入为最好，特 别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此；
3）时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序。
当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。
——按平均的空间性能来分（指的是排序过程中所需的辅助空间大小）：
1） 所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)；
2） 快速排序为O(logn )，为栈所需的辅助空间;
3） 归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n );
4）链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd )。
——排序方法的稳定性能：
1） 稳定的排序方法指的是，对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和 经过排序之后，没有改变。
2） 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法。
3） 对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可。
4） 快速排序，希尔排序和堆排序是不稳定的排序方法。
4）插入排序：
包括直接插入排序，希尔插入排序。
直接插入排序： 将一个记录插入到已经排序好的有序表中。
1, sorted数组的第0个位置没有放数据。
2，从sorted第二个数据开始处理：
如果该数据比它前面的数据要小，说明该数据要往前面移动。
首先将该数据备份放到 sorted的第0位置当哨兵。
然后将该数据前面那个数据后移。
然后往前搜索，找插入位置。
找到插入位置之后讲 第0位置的那个数据插入对应位置。
O(n*n), 当待排记录序列为正序时，时间复杂度提高至O(n)。
希尔排序（缩小增量排序 diminishing increment sort）：先将整个待排记录序列分割成若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全体记录进行一次直接插入排序。
面试穿什么，这里找答案！
插入排序Java代码：
public class InsertionSort
// 插入排序：直接插入排序 ，希尔排序
public void straightInsertionSort(double [] sorted)
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=2;j<sortedLen;j++)
if(sorted[j]<sorted[j-1])
sorted[0]= sorted[j];//先保存一下后面的那个
sorted[j]=sorted[j-1];// 前面的那个后移。
int insertPos=0;
for(int k=j-2;k>=0;k--)
if(sorted[k]>sorted[0])
sorted[k+1]=sorted[k];
else
insertPos=k+1;
break;


sorted[insertPos]=sorted[0];



public void shellInertionSort(double [] sorted, int inc)
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=inc+1;j<sortedLen;j++ )
if(sorted[j]<sorted[j-inc])
sorted[0]= sorted[j];//先保存一下后面的那个

int insertPos=j;
for(int k=j-inc;k>=0;k-=inc)
if(sorted[k]>sorted[0])
sorted[k+inc]=sorted[k];
//数据结构课本上这个地方没有给出判读，出错：
if(k-inc<=0)
insertPos = k;

else
insertPos=k+inc;
break;


sorted[insertPos]=sorted[0];



public void shellInsertionSort(double [] sorted)
int[] incs=7,5,3,1;
int num= incs.length;

int inc=0;
for(int j=0;j<num;j++)
inc= incs[j];
shellInertionSort(sorted,inc);


public static void main(String[] args)
Random random= new Random(6);

int arraysize= 21;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;j<arraysize;j++)
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j]+" ");

System.out.println();

InsertionSort sorter=new InsertionSort();
// sorter.straightInsertionSort(sorted);
sorter.shellInsertionSort(sorted);

System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;j<sorted.length;j++)
System.out.print((int)sorted[j]+" ");

System.out.println();


面试穿什么，这里找答案！
5）交换排序：
包括冒泡排序，快速排序。
冒泡排序法：该算法是专门针对已部分排序的数据进行排序的一种排序算法。如果在你的数据清单中只有一两个数据是乱序的话，用这种算法就是最快的排序算法。如果你的数据清单中的数据是随机排列的，那么这种方法就成了最慢的算法了。因此在使用这种算法之前一定要慎重。这种算法的核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。
快速排序：通过一趟排序，将待排序记录分割成独立的两个部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。具体做法是：使用两个指针low,high, 初值分别设置为序列的头，和序列的尾，设置pivotkey为第一个记录，首先从high开始向前搜索第一个小于pivotkey的记录和pivotkey所在位置进行交换，然后从low开始向后搜索第一个大于pivotkey的记录和此时pivotkey所在位置进行交换，重复知道low=high了为止。
交换排序Java代码：
public class ExchangeSort
public void BubbleExchangeSort(double [] sorted)
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=sortedLen;j>0;j--)
int end= j;
for(int k=1;k<end-1;k++)
double tempB= sorted[k];
sorted[k]= sorted[k]<sorted[k+1]?
sorted[k]:sorted[k+1];
if(Math.abs(sorted[k]-tempB)>10e-6)
sorted[k+1]=tempB;




public void QuickExchangeSortBackTrack(double [] sorted,
int low,int high)
if(low<high)
int pivot= findPivot(sorted,low,high);
QuickExchangeSortBackTrack(sorted,low,pivot-1);
QuickExchangeSortBackTrack(sorted,pivot+1,high);


public int findPivot(double [] sorted, int low, int high)
sorted[0]= sorted[low];
while(low<high)
while(low<high && sorted[high]>= sorted[0])--high;
sorted[low]= sorted[high];
while(low<high && sorted[low]<=sorted[0])++low;
sorted[high]= sorted[low];

sorted[low]=sorted[0];
return low;

public static void main(String[] args)
Random random= new Random(6);

int arraysize= 21;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;j<arraysize;j++)
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j]+" ");

System.out.println();

ExchangeSort sorter=new ExchangeSort();
// sorter.BubbleExchangeSort(sorted);
sorter.QuickExchangeSortBackTrack(sorted, 1, arraysize-1);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;j<sorted.length;j++)
System.out.print((int)sorted[j]+" ");

System.out.println();


6）选择排序：
分为直接选择排序， 堆排序
直接选择排序：第i次选取 i到array.Length-1中间最小的值放在i位置。
堆排序：首先，数组里面用层次遍历的顺序放一棵完全二叉树。从最后一个非终端结点往前面调整，直到到达根结点，这个时候除根节点以外的所有非终端节点都已经满足堆得条件了，于是需要调整根节点使得整个树满足堆得条件，于是从根节点开始，沿着它的儿子们往下面走（最大堆沿着最大的儿子走，最小堆沿着最小的儿子走）。 主程序里面，首先从最后一个非终端节点开始调整到根也调整完，形成一个heap， 然后将heap的根放到后面去（即：每次的树大小会变化，但是 root都是在1的位置，以方便计算儿子们的index，所以如果需要升序排列，则要逐步大顶堆。因为根节点被一个个放在后面去了。 降序排列则要建立小顶堆）
代码中的问题： 有时候第2个和第3个顺序不对（原因还没搞明白到底代码哪里有错）
选择排序Java代码：
public class SelectionSort
public void straitSelectionSort(double [] sorted)
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=1;j<sortedLen;j++)
int jMin= getMinIndex(sorted,j);
exchange(sorted,j,jMin);


public void exchange(double [] sorted,int i,int j)
int sortedLen= sorted.length;
if(i<sortedLen && j<sortedLen && i<j && i>=0 && j>=0)
double temp= sorted[i];
sorted[i]=sorted[j];
sorted[j]=temp;


public int getMinIndex(double [] sorted, int i)
int sortedLen= sorted.length;

int minJ=1;
double min= Double.MAX_VALUE;
for(int j=i;j<sortedLen;j++)
if(sorted[j]<min)
min= sorted[j];
minJ= j;


return minJ;


public void heapAdjust(double [] sorted,int start,int end)
if(start<end)
double temp= sorted[start];
// 这个地方j<end与课本不同，j<=end会报错：
for(int j=2*start;j<end;j *=2)
if(j+1<end && sorted[j]-sorted[j+1]>10e-6)
++j;

if(temp<=sorted[j])
break;

sorted[start]=sorted[j];
start=j;

sorted[start]=temp;


public void heapSelectionSort(double [] sorted)
int sortedLen = sorted.length;

for(int i=sortedLen/2;i>0;i--)
heapAdjust(sorted,i,sortedLen);

for(int i=sortedLen;i>1;--i)
exchange(sorted,1,i);
heapAdjust(sorted,1,i-1);


public static void main(String [] args)
Random random= new Random(6);

int arraysize=9;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;j<arraysize;j++)
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j]+" ");

System.out.println();

SelectionSort sorter=new SelectionSort();
// sorter.straitSelectionSort(sorted);
sorter.heapSelectionSort(sorted);

System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;j<sorted.length;j++)
System.out.print((int)sorted[j]+" ");

System.out.println();


面试穿什么，这里找答案！
7）归并排序：
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。归并排序要使用一个辅助数组，大小跟原数组相同，递归做法。每次将目标序列分解成两个序列，分别排序两个子序列之后，再将两个排序好的子序列merge到一起。
归并排序Java代码：
public class MergeSort
private double[] bridge;//辅助数组
public void sort(double[] obj)
if (obj == null)
throw new NullPointerException("
The param can not be null!");

bridge = new double[obj.length]; // 初始化中间数组
mergeSort(obj, 0, obj.length - 1); // 归并排序
bridge = null;

private void mergeSort(double[] obj, int left, int right)
if (left < right)
int center = (left + right) / 2;
mergeSort(obj, left, center);
mergeSort(obj, center + 1, right);
merge(obj, left, center, right);


private void merge(double[] obj, int left,
int center, int right)
int mid = center + 1;
int third = left;
int tmp = left;
while (left <= center && mid <= right)
// 从两个数组中取出小的放入中间数组
if (obj[left]-obj[mid]<=10e-6)
bridge[third++] = obj[left++];
else
bridge[third++] = obj[mid++];



// 剩余部分依次置入中间数组
while (mid <= right)
bridge[third++] = obj[mid++];

while (left <= center)
bridge[third++] = obj[left++];

// 将中间数组的内容拷贝回原数组
copy(obj, tmp, right);

private void copy(double[] obj, int left, int right)

while (left <= right)
obj[left] = bridge[left];
left++;


public static void main(String[] args)
Random random = new Random(6);

int arraysize = 10;
double[] sorted = new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for (int j = 0; j < arraysize; j++)
sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);
System.out.print((int) sorted[j] + " ");

System.out.println();

MergeSort sorter = new MergeSort();
sorter.sort(sorted);

System.out.print("After Sort:");
for (int j = 0; j < sorted.length; j++)
System.out.print((int) sorted[j] + " ");

System.out.println();


面试穿什么，这里找答案！

8）基数排序：
使用10个辅助队列，假设最大数的数字位数为 x， 则一共做 x次，从个位数开始往前，以第i位数字的大小为依据，将数据放进辅助队列，搞定之后回收。下次再以高一位开始的数字位为依据。
以Vector作辅助队列，基数排序的Java代码：
public class RadixSort
private int keyNum=-1;
private Vector<Vector<Double>> util;

public void distribute(double [] sorted, int nth)
if(nth<=keyNum && nth>0)
util=new Vector<Vector<Double>>();
for(int j=0;j<10;j++)
Vector <Double> temp= new Vector <Double>();
util.add(temp);

for(int j=0;j<sorted.length;j++)
int index= getNthDigit(sorted[j],nth);
util.get(index).add(sorted[j]);



public int getNthDigit(double num,int nth)
String nn= Integer.toString((int)num);
int len= nn.length();
if(len>=nth)
return Character.getNumericValue(nn.charAt(len-nth));
else
return 0;


public void collect(double [] sorted)
int k=0;
for(int j=0;j<10;j++)
int len= util.get(j).size();
if(len>0)
for(int i=0;i<len;i++)
sorted[k++]= util.get(j).get(i);



util=null;

public int getKeyNum(double [] sorted)
double max= Double.MIN_VALUE;
for(int j=0;j<sorted.length;j++)
if(sorted[j]>max)
max= sorted[j];


return Integer.toString((int)max).length();

public void radixSort(double [] sorted)
if(keyNum==-1)
keyNum= getKeyNum(sorted);

for(int i=1;i<=keyNum;i++)
distribute(sorted,i);
collect(sorted);


public static void main(String[] args)
Random random = new Random(6);

int arraysize = 21;
double[] sorted = new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for (int j = 0; j < arraysize; j++)
sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);
System.out.print((int) sorted[j] + " ");

System.out.println();

RadixSort sorter = new RadixSort();
sorter.radixSort(sorted);

System.out.print("After Sort:");
for (int j = 0; j < sorted.length; j++)
System.out.print((int) sorted[j] + " ");

System.out.println();



//copy而来 参考技术A 楼上的少一种排序，桶式排序，这个都不用比较两个数的大小的。。

常用排序算法及java示例

排序算法

冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序

排序算法	时间复杂度	是否基于比较
冒泡、插入、选择	O(n^2)	是
快排、归并	O(nlogn)	是
桶、计数、基数	O(n)	否

冒泡排序

排序过程

1. 只操相邻的两个元素

2. 每次冒泡操作比较相邻元素，如果不满足大小关系，进行交换

3. 每趟遍历找到当前剩余元素中最大的那个，并放到合适位置

4. n趟遍历后完成排序

特点

稳定排序、原地排序（空间复杂度为O(1)）

代码

    public void bubbleSort(int array[]) 
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) 
            // 减去i，是因为已经找到了最大的i个元素，放到了最后面，不用再比较了
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) 
                // 如果左边的元素大于右边的，进行交换
                // 必须是大于，不能用大于等于，如果相等，不操作，保持排序的稳定性
                if (array[j] > array[j + 1]) 
                    int tmp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = tmp;
                
            
        
    

优化点

如果在排序过程中，某一趟遍历没有进行任何交换操作，说明已经有序了，后面的遍历就不必再进行了，所以可以加个标记，判断当前遍历是否发生过交换操作，如果没有就结束排序吧。

插入排序

排序过程

1. 将数组分为两个区间：已排序和未排序区间

2. 已排序区间初始只有第一个元素

3. 取未排序区间的元素在已排序区间找到合适的位置插入，并保证已排序区间的有序性

4. 重复第3步，直到未排序区间的元素为空

特点

稳定排序、原地排序（空间复杂度为O(1)）

代码

    public void insertionSort(int[] array) 
        // 从索引1开始，索引0为已排序区间的第一个元素
        for (int i = 1; i < array.length; i++) 
            for (int j = i; j > 0; j--) 
                if (array[j] < array[j - 1]) 
                    // 这里作数据移动，就是交换当前的两个元素，把比目标元素大的，最终都交换到它的后面
                    // 因为只处理比目标元素大的，等于它的时候已经结束了，所以保证排序的稳定性
                    int tmp = array[j];
                    array[j] = array[j - 1];
                    array[j - 1] = tmp;
                
            
        
    

优化点

示例代码采用了每一步比较的时候，元素交换的写法来移动元素。还有另外一种写法：就是先记录下目标元素的值，比较的时候，如果被比较的元素比目标元素大，直接后移，最后找到合适位置，将目标元素赋值给它。

选择排序

排序过程

1. 将数组分为两个区间：已排序和未排序区间

2. 已排序区间最初为空

3. 每次从未排序里找到一个最小的元素放到已排序区间的末尾

4. 重复第3步，直到未排序区间只剩一个元素

特点

不稳定排序、原地排序（空间复杂度为O(1)）

代码

    public void selectSort(int[] array) 
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) 
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) 
                if (array[minIndex] > array[j]) 
                    // 找到最小的那个
                    minIndex = j;
                
            
            if (i != minIndex) 
                // 交换元素，把最小的放到已排序区间末尾
                int tmp = array[i];
                array[i] = array[minIndex];
                array[minIndex] = tmp;
            
        
    

归并排序

排序过程

归并采用分治的思想，将待排序的数组从中间分成左右两个更小的数组，分别进行排序并合并，该过程递归处理，直到数组不可再分割。

特点

稳定排序，非原地排序（空间复杂度O(n)）

代码

public class MergeSort 

    public void sort(int[] array) 
        // 左右边界索引
        sort(array, 0, array.length - 1);
    

    private void sort(int[] array, int left, int right) 
        if (left < right) 
            int mid = (left + right) / 2;
            sort(array, left, mid);
            sort(array, mid + 1, right);
            merge(array, left, mid, right);
        
    

    private void merge(int[] array, int left, int mid, int right) 
        // 创建一个容纳left -> right元素的额外数组
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        // 左半区间的起始索引
        int ll = left;
        // 右半区间的起始索引
        int rl = mid + 1;
        // tmp数组的起始索引
        int k = 0;
        while (ll <= mid && rl <= right) 
            // 谁小取谁
            tmp[k++] = array[ll] < array[rl] ? array[ll++] : array[rl++];
        
        // 将左半区间剩余的元素复制过来，也可以直接调用 System.arraycopy方法
        while (ll <= mid) 
            tmp[k++] = array[ll++];
        
        // 将右半区间剩余的元素复制过来
        while (rl <= right) 
            tmp[k++] = array[rl++];
        
        // 此时tmp里的都是两个区间合并后有序的，copy进原数组，从原数组的left位置开始
        System.arraycopy(tmp, 0, array, left, tmp.length);
    

快速排序

排序过程

采用分治思想，从数组里选取一个元素作为分区点，将数组分为两个区间，将比它小的放到左区间，比它大的放到右区间，重复处理这两个区间，直到子区间大小为1结束。

特点

非稳定排序，原地排序（空间复杂度O(1)），也可以借用额外空间，非原地排序。

代码

public class QuickSort 

    public void sort(int[] array) 
        sort(array, 0, array.length - 1);
    

    private void sort(int[] array, int left, int right) 
        if (left >= right) 
            return;
        
        // 选取最后一个元素作为分区点
        int pivot = array[right];
        // 用来查下一个分区位置
        int pos = left;
        // 从第一个元素开始
        for (int i = left; i < right; i++) 
            if (array[i] < pivot) 
                // array[i] 得放到小区间了
                int tmp = array[i];
                array[i] = array[pos];
                array[pos] = tmp;
                // 我们是从第一个元素开始的，如果第一个元素小于pivot怎么办，那就会走到这里，让pos指向下一个元素，不过这种情况上面的这个交换其实意义不大了
                // 如果遇到下一个元素比pivot大了，这时候刚好pos指向它。因为array[i] < pivot，才能走到这个逻辑，所以找到下一个比pivot小的，然后进行交换
                pos++;
            
        
        // 把pos位置的和pivot换了
        int tmp = array[right];
        array[right] = array[pos];
        array[pos] = tmp;

        sort(array, left, pos - 1);
        sort(array, pos + 1, right);
    

下面的3种排序，存在使用场景及限制条件，对要排序的数据要求比较苛刻，用的也不广泛，就当是为了面试了解下吧

桶排序

排序过程

1. 将待排序的n个元素均匀到划分到m个桶

2. 每个桶内平均有k=n/m个元素，这是最理想的情况下。如果数据分布不均匀，可能有的桶多，有的桶少，桶装不下还得扩容。

3. 每个桶内部继续排序，可选择快排等其它排序算法

4. 桶本身是有序的，每个桶内部排好序后，一次遍历即可

既然每个桶内部还要排序，为什么说它是O(n)的排序算法？当桶的数量接近待排序元素的数据量时，时间复杂度就接近O(n)。

场景

1. 要求数据分布均匀，如果分布不均匀，最坏情况下时间复杂度会退化为O(nlogn)

2. 数据天然有序，这样划分的每个桶也是有序的

比较适合外排这样的场景。

代码

这个代码是我根据这个排序过程写出来的，只作示例，仅供参考。

这个demo看一下明白啥意思就行，这个demo写的太简单了，要求测试数据必须大于0，且不能重复。

public class BucketSort 

    public static void main(String[] args) 

        int[] array = 5, 2, 8, 99, 4, 60, 77, 13, 55, 22;
        Arrays.stream(array).forEach(n-> System.out.printf("%d ", n));
        System.out.println();
        new BucketSort().sort(array);
        Arrays.stream(array).forEach(n-> System.out.printf("%d ", n));
        System.out.println();
    

    public void sort(int[] array) 
        // 只是测试，设置桶大小为1,这样后面就不考虑插入数据扩容问题了,但是这样要求元素不能重复了，这样搞有点计数排序的味道了
        int bucketSize = 1;

        // 第一次遍历，找到最大值和最小值
        int min = Integer.MAX_VALUE, max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int n : array) 
            min = Math.min(min, n);
            max = Math.max(max, n);
        

        // 计算桶的个数
        int bucketNums = (max - min) / bucketSize + 1;
        // 毕竟是示例，直接初始化每个桶固定大小，不要考虑扩容问题
        int[][] bucket = new int[bucketNums][bucketSize];

        // 将元素分布到每个桶里，第2次遍历了
        for (int n : array) 
            // 找到和最小值的差值，然后计算在哪个桶
            int diff = n - min;
            int bucketIndex = diff / bucketSize;
            // 因为每个桶大小 就是1，找到哪个桶就放入就行，不用考虑该放到这个桶的哪个位置了
            bucket[bucketIndex][0] = n;
        

        // 对桶做一个排序，其实桶里只有一个元素的时候，不排也行
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < bucketNums; i++) 
            Arrays.sort(bucket[i]);
            for (int j = 0; j < bucket[i].length; j++) 
                // 所以这里认为数据为0就是不存在，测试的时候，测试数据必须都得大于0
                if (bucket[i][j] != 0) 
                    // 将每个桶的元素copy到原来的数组里
                    array[index++] = bucket[i][j];
                
            
        

    

计数排序

排序过程

1. 获取待排数据的最大值和最小值

2. 根据最大值和最小值计算需要多少个桶，差值多少差不多就是多少个桶，一对一的比例

3. 将数据相同的放到对应索引的桶，该桶的值就是当前小于等于该值的元素个数

4. 把桶遍历一遍，输出到原数组就是排序后的数据

上面实现的桶排序的demo虽然不规范，但是前半部分还是比较像计数排序的实现。

场景

1. 要求元素的数据范围不能太大，要不然桶太多了。

2. 需要数据是非负整数，否则也要转换为非负整数

代码

下面的实现也只是一个demo，另外假定元素中没有负数的，仅作参考。

public class CountingSort 

    public static void main(String[] args) 
        int[] array = 5, 2, 8, 99, 4, 60, 77, 13, 55, 22;
        Arrays.stream(array).forEach(n -> System.out.printf("%d ", n));
        System.out.println();
        new CountingSort().sort(array);
        Arrays.stream(array).forEach(n -> System.out.printf("%d ", n));
        System.out.println();
    

    public void sort(int[] array) 
        // 找到数组中的最大值
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int n : array) 
            max = Math.max(max, n);
        

        // 计数数组，需要包含max的值，大小就是max+1
        int[] count = new int[max + 1];
        // java默认初始化每个元素都是0

        // 计算每个索引对应的值个数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) 
            count[array[i]]++;
        
        // 计算小于等于当前值的个数
        for (int i = 1; i < count.length; i++) 
            count[i] = count[i] + count[i - 1];
        

        // 将数据排序写入到一个临时数组
        int[] tmp = new int[array.length];
        for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) 
            // 当前值
            int curValue = array[i];
            // 小于等于当前值的数量
            int countValue = count[curValue];
            // 该值减1对应的就是排序后的索引位值
            int index = countValue - 1;
            tmp[index] = array[i];
            // 当前值的数量少了一个
            count[curValue]--;
        

        //将临时数组copy到原数组
        System.arraycopy(tmp, 0, array, 0, array.length);
    

基数排序

排序过程

1. 将数据的每一位采用稳定算法分别进行排序

场景

对数据有要求，要求数据能分割成单独的位。

代码

代码示例，用来理解用的，仅作参考。

public class BasicSort 

    public static void main(String[] args) 
        int[] array = 5, 2777, 833, 99666, 432, 60, 77, 16663, 55, 22, 833;
        Arrays.stream(array).forEach(n -> System.out.printf("%d ", n));
        System.out.println();
        new BasicSort().sort(array);
        Arrays.stream(array).forEach(n -> System.out.printf("%d ", n));
        System.out.println();
    

    public void sort(int[] array) 
        // 先找到最大的那一位数
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int n : array) 
            max = Math.max(max, n);
        

        // 将数据拆分成对应的位，比如最大的数max为9999，可以拆分为4位，其它数据最多也只拆分成4位，不足了补上
        // 计算下多少位吧
        int bits = 1;
        while ((max /= 10) > 0)
            bits++;

        // 将每个数拆成对应的位，如[9,9,9,9],[0,7,9,6],[0,0,1,6]...
        int[][] matrix = new int[array.length][bits];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) 
            int tmp = array[i];
            int col = bits - 1;
            while (true) 
                int mod = tmp % 10;
                matrix[i][col--] = mod;
                if ((tmp /= 10) == 0) 
                    break;
                
            
        
//        Arrays.stream(matrix).forEach(x -> 
//            Arrays.stream(x).forEach(xx -> System.out.printf("%d ", xx));
//            System.out.println();
//        );

        // 从低位开始，对每一位比较来排序
        for (int c = bits - 1; c >= 0; c--) 
            // 需要一种稳定排序算法，对每一位比较来排序，这里用插入排序试一下吧
            for (int i = 1; i < array.length; i++) 
                for (int j = i; j > 0; j--) 
                    if (matrix[j][c] < matrix[j - 1][c]) 
                        // 把matrix中对应的元素交换了
                        int[] tmp = matrix[j];
                        matrix[j] = matrix[j - 1];
                        matrix[j - 1] = tmp;

                        // 把索引对应的array中的元素也要交换了
                        int arr = array[j];
                        array[j] = array[j - 1];
                        array[j - 1] = arr;