八大排序算法 原理讲解 图文并茂 Java实现
##排序算法大体可分为两种:
1、比较排序,时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2),主要有:冒泡排序,选择排序,插入排序,归并排序,堆排序,快速排序等。
2、非比较排序,时间复杂度可以达到O(n),主要有:计数排序,基数排序,桶排序等。
1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
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,这样在最后的元素应该会是最大的数;
3、针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
4、重复步骤1~3,直到排序完成。
import java.util.Arrays;
/**
* 冒泡排序的规则
* 1、从第一个数开始,将这个数 与它相邻的数比较,如果这个数大于相邻的数
* 则两个数交换位置
* 2、依次从第二个数开始比较,与相邻的数比较
* 3、以此类推 到倒数第二数截至
* 4、重复以上步骤
*/
public class BubbleSort {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
//用于临时交换的变量
int temp = 0;
for (int j = 0; j < array.length - 1; j++) {
for (int i = 0; i < array.length - j - 1; i++) {
if (array[i] > array[i + 1]) { //相邻的数比较
temp = array[i];
array[i] = array[i + 1];
array[i + 1] = temp;
}
}
System.out.println("比较"+(j+1)+"轮之后:" + Arrays.toString(array));
}
}
}
1、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、以此类推,直到所有元素均排序完毕。
import java.util.Arrays;
/**
* 选择排序: 从一堆数中选择一个最小数 放在第一个位置,再从一堆数中选择一个
* 最小数放在第二个位置, 依次 将一堆数的最小数按顺序排放。
* 步骤:
* 1、假设第一个数是最小数,需要定义最小数的下标minIndex=0
* 将这个数与后面的每一个数比较,找到最小数的下标即可
* 2、将第一个数与最小数的下标交换 ,得出最小数在第一位。
* 3、依次类推, 将已比较的数 忽略,继续从生下的元素中找足最小数,放入已比较的数的下一位
* 直到整个数列比较结束
*/
public class SelectionSort {
public static void main(String[] args) {
int [] array = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
for(int j = 0;j <= array.length-1;j++){
int minIndex = j; // 假设第一个数是最小数
for (int i = 1+j; i < array.length; i++) { // 为什么i =j+1 因为初始值要略过已比较的下标
if (array[minIndex] > array[i]) {
minIndex = i;
int temp = 0;
temp = array[j]; // 将这个最小数放在 第一位
array[j] = array[minIndex];
array[minIndex] = temp;
}
}
System.out.println("第" + (j + 1) +"次完成后:" + Arrays.toString(array));
}
System.out.println("最后的排序:" + Arrays.toString(array));
}
}
1、从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
2、取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
3、如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
4、重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
5、将新元素插入到该位置后;
6、重复步骤2~5。
import java.util.Arrays;
/**
* 插入排序
* 1、从第一个元素开始,假设第一个元素是已排好序的
* 2、从下一个元素开始,依次比较它前面的所有元素(从后向前扫描)
* 3、 如果这个元素 小于它前面的元素 则两两交换 ,
* 如果这个元素 大于它前面的元素,则不交换
* 4、依次重复2,3步骤 ,直到将所有数 比较完成
*/
public class InsertSort {
public static void main(String[] args) {
int [] array = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
for(int i = 1;i < array.length; i++){
int key = array[i];
int j = i - 1;
while((j >= 0) && (key < array[j])){
array[j + 1]=array[j];
j--;
}
array[j + 1]=key;
System.out.println("第" + i +"次完成后:"+ Arrays.toString(array));
}
System.out.println("最后一次完成后的结果:"+Arrays.toString(array));
}
}
该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。
1、把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列;
2、对这两个子序列分别采用归并排序;
3、将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] array = { 3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48 };
mergeSort(array , 0 , array.length - 1 );
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
public static int[] mergeSort(int[] a,int low,int high){
int mid = (low+high)/2;
if(low<high){
mergeSort(a,low,mid);
mergeSort(a,mid+1,high);
//左右归并
merge(a,low,mid,high);
}
return a;
}
public static void merge(int[] a, int low, int mid, int high) {
int[] temp = new int[high-low+1];
int i= low;
int j = mid+1;
int k=0;
// 把较小的数先移到新数组中
while(i<=mid && j<=high){
if(a[i]<a[j]){
temp[k++] = a[i++];
}else{
temp[k++] = a[j++];
}
}
// 把左边剩余的数移入数组
while(i<=mid){
temp[k++] = a[i++];
}
// 把右边边剩余的数移入数组
while(j<=high){
temp[k++] = a[j++];
}
// 把新数组中的数覆盖nums数组
for(int x=0;x<temp.length;x++){
a[x+low] = temp[x];
}
}
}
通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,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。
快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。
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。
/**
* 快速排序
*/
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
for (int i : arr) {
System.out.print(i + "\t");
}
}
/**
* @param arr 待排序列
* @param leftIndex 待排序列起始位置
* @param rightIndex 待排序列结束位置
*/
private static void quickSort(int[] arr, int leftIndex, int rightIndex) {
if (leftIndex >= rightIndex) {
return;
}
int left = leftIndex;
int right = rightIndex;
//待排序的第一个元素作为基准值
int key = arr[left];
//从左右两边交替扫描,直到left = right
while (left < right) {
while (right > left && arr[right] >= key) {
//从右往左扫描,找到第一个比基准值小的元素
right--;
}
//找到这种元素将arr[right]放入arr[left]中
arr[left] = arr[right];
while (left < right && arr[left] <= key) {
//从左往右扫描,找到第一个比基准值大的元素
left++;
}
//找到这种元素将arr[left]放入arr[right]中
arr[right] = arr[left];
}
//基准值归位
arr[left] = key;
//对基准值左边的元素进行递归排序
quickSort(arr, leftIndex, left - 1);
//对基准值右边的元素进行递归排序。
quickSort(arr, right + 1, rightIndex);
}
}
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。
最大堆要求节点的元素都要不小于其孩子,最小堆要求节点元素都不大于其左右孩子
那么处于最大堆的根节点的元素一定是这个堆中的最大值.
import java.util.Arrays;
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int [] array = {3, 44, 38, 5, 47, 15, 36, 26, 27, 2, 46, 4, 19, 50, 48};
HeapSort(array, array.length);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
public static void Swap(int array[], int i, int j) {
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
public static void Heapify(int A[], int i, int size){ // 从A[i]向下进行堆调整
int left_child = 2 * i + 1; // 左孩子索引
int right_child = 2 * i + 2; // 右孩子索引
int max = i; // 选出当前结点与其左右孩子三者之中的最大值
if (left_child < size && A[left_child] > A[max])
max = left_child;
if (right_child < size && A[right_child] > A[max])
max = right_child;
if (max != i) {
Swap(A, i, max); // 把当前结点和它的最大(直接)子节点进行交换
Heapify(A, max, size); // 递归调用,继续从当前结点向下进行堆调整
}
}
public static int BuildHeap(int A[], int n){ // 建堆,时间复杂度O(n)
int heap_size = n;
for (int i = heap_size / 2 - 1; i >= 0; i--) // 从每一个非叶结点开始向下进行堆调整
Heapify(A, i, heap_size);
return heap_size;
}
public static void HeapSort(int A[], int n) {
int heap_size = BuildHeap(A, n); // 建立一个最大堆
while (heap_size > 1) {// 堆(无序区)元素个数大于1,未完成排序
// 将堆顶元素与堆的最后一个元素互换,并从堆中去掉最后一个元素
// 此处交换操作很有可能把后面元素的稳定性打乱,所以堆排序是不稳定的排序算法
Swap(A, 0, --heap_size);
Heapify(A, 0, heap_size); // 从新的堆顶元素开始向下进行堆调整,时间复杂度O(logn)
}
}
}
1、选择一个增量序列t1,t2,…,tk,其中ti>tj,tk=1;
2、按增量序列个数k,对序列进行k 趟排序;
3、每趟排序,根据对应的增量ti,将待排序列分割成若干长度为m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度
常用的h序列由Knuth提出,该序列从1开始,通过如下公式产生:
h = 3 * h +1
反过来程序需要反向计算h序列,应该使用
h = ( h - 1 ) / 3
public class ShellSort {
public static void main(String[] args) {
int array[] = {1,2,4,3,9,7,8,6};
int h = 0;
int length = array.length;
while( h <= length ){ //计算首次步长
h = 3 * h + 1;
}
while( h >= 1 ){
for( int i = h;i < length;i++ ){
int j = i - h; //左边的一个元素
int get = array[i]; //当前元素
while( j >= 0 && array[j] > get ){ //左边的比当前大,则左边的往右边挪动
array[j+h] = array[j];
j = j - h;
}
array[j + h] = get; //挪动完了之后把当前元素放进去
}
h = ( h - 1 ) / 3;
}
for( int i = 0 ; i < array.length ; i++ ){
System.out.print(array[i]+" ");
}
}
}
1、通过序列中各个元素的值,对排序的N个元素进行若干趟的“分配”与“收集”来实现排序。 2、分配:我们将L[i]中的元素取出,首先确定其个位上的数字,根据该数字分配到与之序号相同的桶中 3、收集:当序列中所有的元素都分配到对应的桶中,再按照顺序依次将桶中的元素收集形成新的一个待排序列L[ ] 4、对新形成的序列L[]重复执行分配和收集元素中的十位、百位...直到分配完该序列中的最高位,则排序结束
/**
* 基数排序:Java
*/
public class RadixSort {
/*
* 获取数组a中最大值
*
* 参数说明:
* a -- 数组
* n -- 数组长度
*/
private static int getMax(int[] a) {
int max;
max = a[0];
for (int i = 1; i < a.length; i++)
if (a[i] > max)
max = a[i];
return max;
}
/*
* 对数组按照"某个位数"进行排序(桶排序)
*
* 参数说明:
* a -- 数组
* exp -- 指数。对数组a按照该指数进行排序。
*
* 例如,对于数组a={50, 3, 542, 745, 2014, 154, 63, 616};
* (01) 当exp=1表示按照"个位"对数组a进行排序
* (02) 当exp=10表示按照"十位"对数组a进行排序
* (03) 当exp=100表示按照"百位"对数组a进行排序
* ...
*/
private static void countSort(int[] a, int exp) {
//int output[a.length]; // 存储"被排序数据"的临时数组
int[] output = new int[a.length]; // 存储"被排序数据"的临时数组
int[] buckets = new int[10];
// 将数据出现的次数存储在buckets[]中
for (int i = 0; i < a.length; i++)
buckets[ (a[i]/exp)%10 ]++;
// 更改buckets[i]。目的是让更改后的buckets[i]的值,是该数据在output[]中的位置。
for (int i = 1; i < 10; i++)
buckets[i] += buckets[i - 1];
// 将数据存储到临时数组output[]中
for (int i = a.length - 1; i >= 0; i--) {
output[buckets[ (a[i]/exp)%10 ] - 1] = a[i];
buckets[ (a[i]/exp)%10 ]--;
}
// 将排序好的数据赋值给a[]
for (int i = 0; i < a.length; i++)
a[i] = output[i];
output = null;
buckets = null;
}
/*
* 基数排序
*
* 参数说明:
* a -- 数组
*/
public static void radixSort(int[] a) {
int exp; // 指数。当对数组按各位进行排序时,exp=1;按十位进行排序时,exp=10;...
int max = getMax(a); // 数组a中的最大值
// 从个位开始,对数组a按"指数"进行排序
for (exp = 1; max/exp > 0; exp *= 10)
countSort(a, exp);
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int a[] = {53, 3, 542, 748, 14, 214, 154, 63, 616};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
radixSort(a); // 基数排序
System.out.printf("after sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
}
}
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