/**
* 1.直接插入排序
* <p>
* 直接插入排序（Straight Insertion Sorting）的基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。
* <p>
* 代码实现：
* 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。
*/
public static class InsertSort {
public void insertSort(int[] a) {
System.out.println("直接插入排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
int len = a.length;//单独把数组长度拿出来，提高效率
int insertNum;//要插入的数
for (int i = 1; i < len; i++) {//因为第一次不用，所以从1开始
insertNum = a[i];
int j = i - 1;//序列元素个数
while (j >= 0 && a[j] > insertNum) {//从后往前循环，将大于insertNum的数向后移动
a[j + 1] = a[j];//元素向后移动
j--;
}
a[j + 1] = insertNum;//找到位置，插入当前元素
}
System.out.println("直接插入排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
}
/**
* 2.希尔排序
* <p>
* 针对直接插入排序的下效率问题，有人对次进行了改进与升级，这就是现在的希尔排序。希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。
* 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：
* 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时， 效率高， 即可以达到线性排序的效率
* 但插入排序一般来说是低效的， 因为插入排序每次只能将数据移动一位
* 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的数分为一组，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。
* <p>
* 代码实现：
* 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。
*/
public static class SheelSort {
public void sheelSort(int[] a) {
System.out.println("希尔排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
int len = a.length;//单独把数组长度拿出来，提高效率
while (len != 0) {
len = len / 2;
for (int i = 0; i < len; i++) {//分组
for (int j = i + len; j < a.length; j += len) {//元素从第二个开始
int k = j - len;//k为有序序列最后一位的位数
int temp = a[j];//要插入的元素
/*for(;k>=0&&temp<a[k];k-=len){
a[k+len]=a[k];
}*/
while (k >= 0 && temp < a[k]) {//从后往前遍历
a[k + len] = a[k];
k -= len;//向后移动len位
}
a[k + len] = temp;
}
}
}
System.out.println("希尔排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
}
/**
* 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。
* <p>
* 代码实现：
* 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。
*/
public static class SelectSort {
public void selectSort(int[] a) {
System.out.println("简单选择排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
int len = a.length;
for (int i = 0; i < len; i++) {//循环次数
int value = a[i];
int position = i;
for (int j = i + 1; j < len; j++) {//找到最小的值和位置
if (a[j] < value) {
value = a[j];
position = j;
}
}
a[position] = a[i];//进行交换
a[i] = value;
}
System.out.println("简单选择排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
}
/**
* 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。
*/
public static class HeapSort {
public void heapSort(int[] a) {
System.out.println("堆排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
int len = a.length;
//循环建堆
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
//建堆
buildMaxHeap(a, len - 1 - i);
//交换堆顶和最后一个元素
swap(a, 0, len - 1 - i);
}
System.out.println("堆排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
//交换方法
private void swap(int[] data, int i, int j) {
int tmp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = tmp;
}
//对data数组从0到lastIndex建大顶堆
private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {
//从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) {
//k保存正在判断的节点
int k = i;
//如果当前k节点的子节点存在
while (k * 2 + 1 <= lastIndex) {
//k节点的左子节点的索引
int biggerIndex = 2 * k + 1;
//如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
if (biggerIndex < lastIndex) {
//若果右子节点的值较大
if (data[biggerIndex] < data[biggerIndex + 1]) {
//biggerIndex总是记录较大子节点的索引
biggerIndex++;
}
}
//如果k节点的值小于其较大的子节点的值
if (data[k] < data[biggerIndex]) {
//交换他们
swap(data, k, biggerIndex);
//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
k = biggerIndex;
} else {
break;
}
}
}
}
}
/**
* 5.冒泡排序
* 很简单，用到的很少，据了解，面试的时候问的比较多！
* 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。
* <p>
* 代码实现：
* 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。
*/
public static class BubbleSort {
public void bubbleSort(int[] a) {
System.out.println("冒泡排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
int len = a.length;
for (int i = 0; i < len; i++) {
for (int j = 0; j < len - i - 1; j++) {//注意第二重循环的条件
if (a[j] > a[j + 1]) {
int temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
}
System.out.println("冒泡排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
}
/**
* 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。
*/
public static class QuickSort {
public void quickSort(int[] a) {
System.out.println("快速排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
quickSort(a, 0, a.length - 1);
System.out.println("快速排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
public void quickSort(int[] a, int start, int end) {
if (start < end) {
int baseNum = a[start];//选基准值
int midNum;//记录中间值
int i = start;
int j = end;
do {
while ((a[i] < baseNum) && i < end) {
i++;
}
while ((a[j] > baseNum) && j > start) {
j--;
}
if (i <= j) {
midNum = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = midNum;
i++;
j--;
}
} while (i <= j);
if (start < j) {
quickSort(a, start, j);
}
if (end > i) {
quickSort(a, i, end);
}
}
}
}
/**
* 7.归并排序
* 速度仅次于快速排序，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。
*/
public static class MergeSort {
public void mergeSort(int[] a) {
System.out.println("归并排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
;
System.out.println("归并排序后的数组为：" + Arrays.toString(mergeSort(a, 0, 9)));
}
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];
}
}
}
/**
* 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。
*/
public static class BaseSort {
public void baseSort(int[] a) {
System.out.println("基数排序前的数组为：" + Arrays.toString(a));
//首先确定排序的趟数;
int max = a[0];
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
if (a[i] > max) {
max = a[i];
}
}
int time = 0;
//判断位数;
while (max > 0) {
max /= 10;
time++;
}
//建立10个队列;
List<ArrayList<Integer>> queue = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
queue.add(queue1);
}
//进行time次分配和收集;
for (int i = 0; i < time; i++) {
//分配数组元素;
for (int j = 0; j < a.length; j++) {
//得到数字的第time+1位数;
int x = a[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
queue2.add(a[j]);
queue.set(x, queue2);
}
int count = 0;//元素计数器;
//收集队列元素;
for (int k = 0; k < 10; k++) {
while (queue.get(k).size() > 0) {
ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
a[count] = queue3.get(0);
queue3.remove(0);
count++;
}
}
}
System.out.println("基数排序后的数组为：" + Arrays.toString(a));
}
}
public static void main(String[] args) {
//排序方法测试
new InsertSort().insertSort(getInts());
new SheelSort().sheelSort(getInts());
new SelectSort().selectSort(getInts());
new HeapSort().heapSort(getInts());
new BubbleSort().bubbleSort(getInts());
new QuickSort().quickSort(getInts());
new MergeSort().mergeSort(getInts());
new BaseSort().baseSort(getInts());
}
private static int[] getInts() {
int[] a = new int[10];
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
a[i] = new Random().nextInt(100);
}
return a;
}
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