左程云基础班——排序算法

1. 插入排序

//  插入排序，比较有效地排序方法public static void insertionSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length < 2) {return;}for (int i = 1; i < arr.length; i++) {//使0到i范围内有序for (int j = i - 1; j >= 0 && arr[j] > arr[j + 1]; j--) {swap(arr, j, j + 1);}}}
//  交换数组中的i, j位置上的元素private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}

2. 选择排序

public static void selectioinSort(int[] arr) {if(arr == null || arr.length < 2) {return;}for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {int minIndex = i;for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {minIndex = arr[j] < arr[minIndex] ? j : minIndex;}swap(arr, i, minIndex);}
}

3. 冒泡排序

 public static void bubbleSort(int[] arr) {if(arr == null || arr.length < 2) {return;}for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {for (int j = 0; j < i; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {swap(arr, j, j + 1);}}}
}

4. 归并排序

    public static void process(int[] arr, int L, int R) {if (L == R) {return;}int mid = L + ((R - L) >> 1);//递归过程将数组分成树的结构，可画图演示process(arr, L, mid);process(arr, mid + 1, R);//将树的节点合并merge(arr, L, mid, R);}private static void merge(int[] arr, int l, int mid, int r) {int[] help = new int[r - l + 1];int i = 0;int p = l;//左侧int q = mid + 1;//右侧while (p <= mid && q <= r) {//相等元素优先合并左侧节点，保证稳定性help[i++] = arr[p] <= arr[q] ? arr[p++] : arr[q++];}while (p <= mid) {help[i++] = arr[p++];}while (q <= r) {help[i++] = arr[q++];}//辅助数组，保存归并结果for (i = 0; i < help.length; i++) {arr[l + i] = help[i];}}

5. 快速排序

    public static void QuickSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length < 2) {return;}QuickSort(arr, 0, arr.length - 1);}private static void QuickSort(int[] arr, int l, int r) {if (l < r) {//随机选择一个元素作为分隔，并将其放在数组末尾swap(arr, l + (int) (Math.random() * (r - l + 1)), r);//part数组返回分隔位置int[] part = partiton(arr, l, r);QuickSort(arr, l, part[0] - 1);            //由于最后一步的交换使得part[1] 位置的数等于中间值，part[1] + 1QuickSort(arr, part[1] + 1, r);//满足输入参数的边界要求}}private static int[] partiton(int[] arr, int l, int r) {int s = l - 1;//小数边界int b = r;//大数边界while (l < b) {if (arr[l] < arr[r]) {//++s 和 l++ 保证了边界swap(arr, ++s, l++);}else if (arr[l] > arr[r]) {//l 不向前移动swap(arr, --b, l);   }else {l++;}}swap(arr, b, r);//s+1 防止当 s=l-1时出现数组越界return new int[]{s + 1, b};//保证返回的下标不越界}

6. 堆排序（堆结构更重要）

    public static void heapSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length < 2) {return;}//注意下标从0开始for (int i = 0; i < arr.length; i++) {heapInsert(arr, i);}int size = arr.length;swap(arr, 0, --size);while (size > 0) {heapFy(arr, 0, size);swap(arr, 0, --size);}}public static void heapInsert(int[] arr, int index) {//不断和父节点进行比较while (arr[index] > arr[(index - 1) / 2]) {swap(arr, index, (index - 1) / 2);index = (index - 1) / 2;}}//大根堆的堆化过程public static void heapFy(int[] arr, int index, int size) {int left = 2 * index + 1;while (left < size) {//寻找index节点和其两个子节点中的最大值int largest = left + 1 < size && arr[left + 1] > arr[left] ? left + 1 : left;largest = arr[largest] > arr[index] ? largest : index;if (largest == index) {break;}swap(arr, index, largest);index = largest;left = 2 * index + 1;}}

7. 基数排序

    //digit 数组中最大数的数位，即循环的轮数public static void RadixSort(int[] arr, int begin, int end, int digit) {final int radix = 10;int i = 0, j= 0;int[] help = new int[end - begin + 1];for (int d = 1; d <= digit; d++) {int[] count = new int[radix];for (i = begin; i <= end; i++) {//基数上的数字个数j = getDigit(arr[i], d);count[j]++;}//基数上的前部分和for (i = 1; i < count.length; i++) {count[i] = count[i] + count[i - 1];}//从右侧开始，确定位置，保证相对顺序不变for (i = end; i >= begin; i--) {j = getDigit(arr[i], d);//-1原因数组从0开始，可画图演示help[count[j] - 1] = arr[i];count[j]--;}//辅助数组，保存结果for (i = begin, j = 0; i <= end; i++, j++) {arr[i] = help[j];}}}//求取基数private static int getDigit(int x, int d) {return ((x / (int)Math.pow(10, d - 1))) % 10;}

8. 总结

不具备稳定性的排序：

选择排序、快速排序、堆排序
具备稳定性的排序：

冒泡排序、插入排序、归并排序、一切桶排序思想下的排序
目前没有找到时间复杂度O(N*logN)，额外空间复杂度O(1)，又稳定的排序。
一般排序：快速排序、追求稳定：归并排序、节省空间：堆排序

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6. 堆排序（堆结构更重要）

7. 基数排序

8. 总结

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