import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

/**

* 排序算法主类

*

* @author eric

*/

class SortArray {

/*

* 【插入排序】

* 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。

*/

public void insertSort(int[] arr) {

for (int i = 1; i < arr.length; i++) {

int j = i - 1;

int temp = arr[i];

for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j--) {

arr[j + 1] = arr[j]; // 将大于temp的值整体后移一个单位

}

arr[j + 1] = temp;

}

}

/*

* 【选择排序】 基本思想： 在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换,

* 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

*/

public void selectSort(int[] arr) {

for (int i = 0; i < arr.length; i++) {

int position = i;

int temp = arr[i];

for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {

if (arr[j] < temp) {

temp = arr[j];

position = j;

}

}

arr[position] = arr[i];

arr[i] = temp;

}

}

/*

* 【冒泡排序】

* 基本思想： 在要排序的一组数中， 对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，

* 让较大的数往下沉，较小的往上冒。 即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。

*/

public void bubbleSort(int[] arr) {

for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {

for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {

if (arr[j] > arr[j + 1]) {

swap(arr, j, j + 1);

}

}

}

}

/*

* 【希尔排序】

* 基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为要排序数的个数)分成若干组，

* 每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组，

* 在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。

*/

public void shellSort(int[] arr) {

double d1 = arr.length;

int temp = 0;

while (true) {

d1 = Math.ceil(d1 / 2);

int d = (int) d1;

for (int x = 0; x < d; x++) {

for (int i = x + d; i < arr.length; i += d) {

int j = i - d;

temp = arr[i];

for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j -= d) {

arr[j + d] = arr[j];

}

arr[j + d] = temp;

}

}

if (d == 1)

break;

}

}

/*

* 【堆排序】

* 基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

* 堆的定义如下：具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)

* 或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。

* 由堆的定义可以看出，堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。

* 完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。

* 初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。

* 然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。

* 依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。

* 从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。

* 所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数

*/

public void heapSort(int[] arr) {

// 循环建堆

for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {

buildMaxHeap(arr, arr.length - 1 - i); // 建堆

swap(arr, 0, arr.length - 1 - i); // 交换堆顶和最后一个元素

}

}

private void buildMaxHeap(int[] arr, 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 (arr[biggerIndex] < arr[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 (arr[k] < arr[biggerIndex]) {

// 交换他们

swap(arr, 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;

}

}

}

}

/*

* 【快速排序】

* 基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,

* 一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。

*/

public void quickSort(int[] arr) {

// 查看数组是否为空

if (arr.length > 0) {

quickSort(arr, 0, arr.length - 1);

}

}

private void quickSort(int[] arr, int low, int high) {

if (low < high) {

int middle = getMiddle(arr, low, high); // 将list数组进行一分为二

quickSort(arr, low, middle - 1); // 对低字表进行递归排序

quickSort(arr, middle + 1, high); // 对高字表进行递归排序

}

}

private int getMiddle(int[] arr, int low, int high) {

int temp = arr[low]; // 数组的第一个作为中轴

while (low < high) {

while (low < high && arr[high] >= temp) {

high--;

}

arr[low] = arr[high]; // 比中轴小的记录移到低端

while (low < high && arr[low] <= temp) {

low++;

}

arr[high] = arr[low]; // 比中轴大的记录移到高端

}

arr[low] = temp; // 中轴记录到尾

return low; // 返回中轴的位置

}

/*

* 【基数排序】

* 基本思想：将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。

* 然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。

*/

@SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })

public void radixSort(int[] arr) {

// 首先确定排序的趟数;

int max = arr[0];

int time = 0;

for (int i = 1; i < arr.length; i++) {

if (arr[i] > max) {

max = arr[i];

}

}

// 判断位数;

while (max > 0) {

max /= 10;

time++;

}

// 建立10个队列;

List queue = new ArrayList();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

ArrayList queue1 = new ArrayList();

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 < arr.length; j++) {

// 得到数字的第time+1位数;

int x = arr[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);

ArrayList queue2 = queue.get(x);

queue2.add(arr[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 queue3 = queue.get(k);

arr[count] = queue3.get(0);

queue3.remove(0);

count++;

}

}

}

}

private void swap(int[] arr, int i, int j) {

int tmp = arr[i];

arr[i] = arr[j];

arr[j] = tmp;

}

public void printArray(int[] arr) {

for (int i = 0; i < arr.length; i++) {

System.out.print(arr[i] + " ");

}

}

public static void main(String[] args) {

int[] arr = { 32, 43, 56, 12, 34, 21, 34, 54, 19 };

SortArray sa = new SortArray();

System.out.print("Before Sorting : ");

sa.printArray(arr); // 排序前打印输出

System.out.println();

// sa.insertSort(arr); // 插入排序

// sa.selectSort(arr); // 选择排序

// sa.bubbleSort(arr); // 冒泡排序

// sa.shellSort(arr); // 希尔排序

// sa.heapSort(arr); // 堆排序

// sa.quickSort(arr); // 快速排序

// sa.mergingSort(arr, 0, arr.length - 1 ); // 归并排序

sa.radixSort(arr); // 基数排序

System.out.print("After Sorting : ");

sa.printArray(arr); // 排序后打印输出

}

}