- 快速排序
不稳定算法。时间复杂度在最坏情况下是O(N2)，平均的时间复杂度是O(N*lgN)。
public class QuickSort {
/*
* 快速排序
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* l -- 数组的左边界(例如，从起始位置开始排序，则l=0)
* r -- 数组的右边界(例如，排序截至到数组末尾，则r=a.length-1)
*/
public static void quickSort(int[] a, int l, int r) {
if (l < r) {
int i,j,x;
i = l;
j = r;
x = a[i];
while (i < j) {
while(i < j && a[j] > x)
j--; // 从右向左找第一个小于x的数
if(i < j)
a[i++] = a[j];
while(i < j && a[i] < x)
i++; // 从左向右找第一个大于x的数
if(i < j)
a[j--] = a[i];
}
a[i] = x;
quickSort(a, l, i-1); /* 递归调用 */
quickSort(a, i+1, r); /* 递归调用 */
}
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int a[] = {30,40,60,10,20,50};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
quickSort(a, 0, a.length-1);
System.out.printf("after sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
}
}
- 归并排序
归并排序的时间复杂度是O(N*lgN)，稳定的排序算法
public class MergeSort {
/*
* 将一个数组中的两个相邻有序区间合并成一个
*
* 参数说明:
* a -- 包含两个有序区间的数组
* start -- 第1个有序区间的起始地址。
* mid -- 第1个有序区间的结束地址。也是第2个有序区间的起始地址。
* end -- 第2个有序区间的结束地址。
*/
public static void merge(int[] a, int start, int mid, int end) {
int[] tmp = new int[end-start+1]; // tmp是汇总2个有序区的临时区域
int i = start; // 第1个有序区的索引
int j = mid + 1; // 第2个有序区的索引
int k = 0; // 临时区域的索引
while(i <= mid && j <= end) {
if (a[i] <= a[j])
tmp[k++] = a[i++];
else
tmp[k++] = a[j++];
}
while(i <= mid)
tmp[k++] = a[i++];
while(j <= end)
tmp[k++] = a[j++];
// 将排序后的元素，全部都整合到数组a中。
for (i = 0; i < k; i++)
a[start + i] = tmp[i];
tmp=null;
}
/*
* 归并排序(从上往下)
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* start -- 数组的起始地址
* endi -- 数组的结束地址
*/
public static void mergeSortUp2Down(int[] a, int start, int end) {
if(a==null || start >= end)
return ;
int mid = (end + start)/2;
mergeSortUp2Down(a, start, mid); // 递归排序a[start...mid]
mergeSortUp2Down(a, mid+1, end); // 递归排序a[mid+1...end]
// a[start...mid] 和 a[mid...end]是两个有序空间，
// 将它们排序成一个有序空间a[start...end]
merge(a, start, mid, end);
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int a[] = {80,30,60,40,20,10,50,70};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
mergeSortUp2Down(a, 0, a.length-1); // 归并排序(从上往下)
//mergeSortDown2Up(a); // 归并排序(从下往上)
System.out.printf("after sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
}
}
- 堆排序
不稳定的算法。时间复杂度是O(N*lgN)
public class HeapSort {
/*
* (最大)堆的向下调整算法
*
* 注: 数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。
* 其中，N为数组下标索引值，如数组中第1个数对应的N为0。
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* start -- 被下调节点的起始位置(一般为0，表示从第1个开始)
* end -- 截至范围(一般为数组中最后一个元素的索引)
*/
public static void maxHeapDown(int[] a, int start, int end) {
int c = start; // 当前(current)节点的位置
int l = 2*c + 1; // 左(left)孩子的位置
int tmp = a[c]; // 当前(current)节点的大小
for (; l <= end; c=l,l=2*l+1) {
// "l"是左孩子，"l+1"是右孩子
if ( l < end && a[l] < a[l+1])
l++; // 左右两孩子中选择较大者，即m_heap[l+1]
if (tmp >= a[l])
break; // 调整结束
else { // 交换值
a[c] = a[l];
a[l]= tmp;
}
}
}
/*
* 堆排序(从小到大)
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* n -- 数组的长度
*/
public static void heapSortAsc(int[] a, int n) {
int i,tmp;
// 从(n/2-1) --> 0逐次遍历。遍历之后，得到的数组实际上是一个(最大)二叉堆。
for (i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
maxHeapDown(a, i, n-1);
// 从最后一个元素开始对序列进行调整，不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for (i = n - 1; i > 0; i--) {
// 交换a[0]和a[i]。交换后，a[i]是a[0...i]中最大的。
tmp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = tmp;
// 调整a[0...i-1]，使得a[0...i-1]仍然是一个最大堆。
// 即，保证a[i-1]是a[0...i-1]中的最大值。
maxHeapDown(a, 0, i-1);
}
}
/*
* (最小)堆的向下调整算法
*
* 注: 数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。
* 其中，N为数组下标索引值，如数组中第1个数对应的N为0。
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* start -- 被下调节点的起始位置(一般为0，表示从第1个开始)
* end -- 截至范围(一般为数组中最后一个元素的索引)
*/
public static void minHeapDown(int[] a, int start, int end) {
int c = start; // 当前(current)节点的位置
int l = 2*c + 1; // 左(left)孩子的位置
int tmp = a[c]; // 当前(current)节点的大小
for (; l <= end; c=l,l=2*l+1) {
// "l"是左孩子，"l+1"是右孩子
if ( l < end && a[l] > a[l+1])
l++; // 左右两孩子中选择较小者
if (tmp <= a[l])
break; // 调整结束
else { // 交换值
a[c] = a[l];
a[l]= tmp;
}
}
}
/*
* 堆排序(从大到小)
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* n -- 数组的长度
*/
public static void heapSortDesc(int[] a, int n) {
int i,tmp;
// 从(n/2-1) --> 0逐次遍历每。遍历之后，得到的数组实际上是一个最小堆。
for (i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
minHeapDown(a, i, n-1);
// 从最后一个元素开始对序列进行调整，不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for (i = n - 1; i > 0; i--) {
// 交换a[0]和a[i]。交换后，a[i]是a[0...i]中最小的。
tmp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = tmp;
// 调整a[0...i-1]，使得a[0...i-1]仍然是一个最小堆。
// 即，保证a[i-1]是a[0...i-1]中的最小值。
minHeapDown(a, 0, i-1);
}
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int a[] = {20,30,90,40,70,110,60,10,100,50,80};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
heapSortAsc(a, a.length); // 升序排列
//heapSortDesc(a, a.length); // 降序排列
System.out.printf("after sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
}
}
- 桶排序
n 为待排序的元素的个数，m 为桶的个数(=待排序元素的最大值)
时间复杂度就是 O(n+m)，空间复杂度是O(m)
适用于：在数据分布相对比较均匀或者数据跨度范围并不是很大时，排序的速度还是相当快且简单的。(反例：比如我们对 1、10、100、1000 这四个元素排序，那么我们需要长度为 1001 的数组用来排序，不适合用桶排序)
public class BucketSort {
/*
* 桶排序
*
* 参数说明:
* a -- 待排序数组
* max -- 数组a中最大值的范围
*/
public static void bucketSort(int[] a, int max) {
int[] buckets;
if (a==null || max<1)
return ;
// 创建一个容量为max的数组buckets，并且将buckets中的所有数据都初始化为0。
buckets = new int[max];
// 1. 计数
for(int i = 0; i < a.length; i++)
buckets[a[i]]++;
// 2. 排序
for (int i = 0, j = 0; i < max; i++) {
while( (buckets[i]--) >0 ) {
a[j++] = i;
}
}
buckets = null;
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int a[] = {8,2,3,4,3,6,6,3,9};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
bucketSort(a, 10); // 桶排序
System.out.printf("after sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
}
}
- 选择排序
public class SelectSort {
/*
* 选择排序
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* n -- 数组的长度
*/
public static void selectSort(int[] a, int n) {
int i; // 有序区的末尾位置
int j; // 无序区的起始位置
int min; // 无序区中最小元素位置
for(i=0; i<n; i++) {
min=i;
// 找出"a[i+1] ... a[n]"之间的最小元素，并赋值给min。
for(j=i+1; j<n; j++) {
if(a[j] < a[min])
min=j;
}
// 若min!=i，则交换 a[i] 和 a[min]。
// 交换之后，保证了a[0] ... a[i] 之间的元素是有序的。
if(min != i) {
int tmp = a[i];
a[i] = a[min];
a[min] = tmp;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int[] a = {20,40,30,10,60,50};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
selectSort(a, a.length);
System.out.printf("after sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
}
}
- 插入排序
public class InsertSort {
/*
* 直接插入排序
*
* 参数说明:
* a -- 待排序的数组
* n -- 数组的长度
*/
public static void insertSort(int[] a, int n) {
int i, j, k;
for (i = 1; i < n; i++) {
//为a[i]在前面的a[0...i-1]有序区间中找一个合适的位置
for (j = i - 1; j >= 0; j--)
if (a[j] < a[i])
break;
//如找到了一个合适的位置
if (j != i - 1) {
//将比a[i]大的数据向后移
int temp = a[i];
for (k = i - 1; k > j; k--)
a[k + 1] = a[k];
//将a[i]放到正确位置上
a[k + 1] = temp;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int i;
int[] a = {20,40,30,10,60,50};
System.out.printf("before sort:");
for (i=0; i<a.length; i++)
System.out.printf("%d ", a[i]);
System.out.printf("\n");
insertSort(a, a.length);
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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