JAVA常用八大排序算法

分类：
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）
2）交换排序（冒泡排序、快速排序）
3）选择排序（直接选择排序、堆排序）
4）归并排序
5）分配排序（基数排序）
所需辅助空间最多：归并排序
所需辅助空间最少：堆排序
平均速度最快：快速排序

不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。

排序原始数据

1. 直接插入排序

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 static void insertSort(int[] array) {       for (int i = 1; i < array.length; i++) {           int temp = array[i];           int j = i - 1;           for (; j >= 0 && array[j] > temp; j--) {               //将大于temp的值整体后移一个单位               array[j + 1] = array[j];           }           array[j + 1] = temp;       }       System.out.println(Arrays.toString(array) + " insertSort");   }  

1. 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。
先取一个正整数d1 < n, 把所有相隔d1的记录放一组，每个组内进行直接插入排序；然后d2 < d1，重复上述分组和排序操作；直至di = 1，即所有记录放进一个组中排序为止。

    public static void shellSort(int[] array) {          int i;          int j;          int temp;          int gap = 1;          int len = array.length;          while (gap < len / 3) { gap = gap * 3 + 1; }          for (; gap > 0; gap /= 3) {              for (i = gap; i < len; i++) {                  temp = array[i];                  for (j = i - gap; j >= 0 && array[j] > temp; j -= gap) {                      array[j + gap] = array[j];                  }                  array[j + gap] = temp;              }          }          System.out.println(Arrays.toString(array) + " shellSort");      }  

1. 简单选择排序

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 static void selectSort(int[] array) {          int position = 0;          for (int i = 0; i < array.length; i++) {              int j = i + 1;              position = i;              int temp = array[i];              for (; j < array.length; j++) {                  if (array[j] < temp) {                      temp = array[j];                      position = j;                  }              }              array[position] = array[i];              array[i] = temp;          }          System.out.println(Arrays.toString(array) + " selectSort");      }  

1. 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 static void heapSort(int[] array) {          /*          *  第一步：将数组堆化          *  beginIndex = 第一个非叶子节点。          *  从第一个非叶子节点开始即可。无需从最后一个叶子节点开始。          *  叶子节点可以看作已符合堆要求的节点，根节点就是它自己且自己以下值为最大。          */          int len = array.length - 1;          int beginIndex = (len - 1) >> 1;          for (int i = beginIndex; i >= 0; i--) {              maxHeapify(i, len, array);          }          /*          * 第二步：对堆化数据排序          * 每次都是移出最顶层的根节点A[0]，与最尾部节点位置调换，同时遍历长度 - 1。          * 然后从新整理被换到根节点的末尾元素，使其符合堆的特性。          * 直至未排序的堆长度为 0。          */          for (int i = len; i > 0; i--) {              swap(0, i, array);              maxHeapify(0, i - 1, array);          }          System.out.println(Arrays.toString(array) + " heapSort");      }      private static void swap(int i, int j, int[] arr) {          int temp = arr[i];          arr[i] = arr[j];          arr[j] = temp;      }      /**      * 调整索引为 index 处的数据，使其符合堆的特性。      *      * @param index 需要堆化处理的数据的索引      * @param len   未排序的堆（数组）的长度      */      private static void maxHeapify(int index, int len, int[] arr) {          int li = (index << 1) + 1; // 左子节点索引          int ri = li + 1;           // 右子节点索引          int cMax = li;             // 子节点值最大索引，默认左子节点。          if (li > len) {              return;       // 左子节点索引超出计算范围，直接返回。          }          if (ri <= len && arr[ri] > arr[li]) // 先判断左右子节点，哪个较大。          { cMax = ri; }          if (arr[cMax] > arr[index]) {              swap(cMax, index, arr);      // 如果父节点被子节点调换，              maxHeapify(cMax, len, arr);  // 则需要继续判断换下后的父节点是否符合堆的特性。          }      }  

1. 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 static void bubbleSort(int[] array) {          int temp = 0;          for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {              for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {                  if (array[j] > array[j + 1]) {                      temp = array[j];                      array[j] = array[j + 1];                      array[j + 1] = temp;                  }              }          }          System.out.println(Arrays.toString(array) + " bubbleSort");      }  

8、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。

    public static void radixSort(int[] array) {          //首先确定排序的趟数;          int max = array[0];          for (int i = 1; i < array.length; i++) {              if (array[i] > max) {                  max = array[i];              }          }          int time = 0;          //判断位数;          while (max > 0) {              max /= 10;              time++;          }          //建立10个队列;          ArrayList<ArrayList<Integer>> queue = new ArrayList<>();          for (int i = 0; i < 10; i++) {              ArrayList<Integer> 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 anArray : array) {                  //得到数字的第time+1位数;                  int x = anArray % (int)Math.pow(10, i + 1) / (int)Math.pow(10, i);                  ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);                  queue2.add(anArray);                  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);                      array[count] = queue3.get(0);                      queue3.remove(0);                      count++;                  }              }          }          System.out.println(Arrays.toString(array) + " radixSort");      }