排序算法集合（java版）：网上收集未测试

package test;public class SortUtil {/** * 冒泡排序 Bubble Sort * <p> * 原理: 比较n轮，每一轮都把最大元素移动到数组后端。 * * @return */public int[] bubbleSort(int[] result) {int ARRAYSIZE = result.length;for (int i = 0; i < ARRAYSIZE; i++) {for (int j = i + 1; j < ARRAYSIZE; j++) {if (result[i] > result[j]) {// 交换swap(result, i, j);}}}return result;}/** * 插入排序 Insert Sort * <p> * 原理： 从第二个元素开始，因为左侧的数组为排序后的数组， 只要将当前元素插入到左侧数组的适当位置，就能保持数组为有序 * 然后处理第三个元素...直到最后一个元素 * * @return */public int[] insertSort(int[] result) {int ARRAYSIZE = result.length;for (int i = 1; i < ARRAYSIZE; i++) {for (int j = i; j > 0 && result[j] < result[j - 1]; j--) {swap(result, j, j - 1);}}return result;}/** * 折半搜索插入排序 BinarySearchThenInsert Sort * <p> * 原理与插入排序类似，不同点在于寻找插入位置的时候，采取的是折半查找方法 * * @return */public int[] binsertSort(int[] result) {int ARRAYSIZE = result.length;for (int i = 1; i < ARRAYSIZE; i++) {if (result[i] < result[0]) {int temp = result[i];for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {result[j + 1] = result[j];}result[0] = temp;} else if (result[i] < result[i - 1]) {int larrange = 0;int rarrange = i - 1;while (rarrange - larrange > 1) {int p = (rarrange + larrange + 1) / 2;if (result[i] < result[p]) {rarrange = p;} else {larrange = p;}}int temp = result[i];for (int j = i - 1; j >= larrange + 1; j--) {result[j + 1] = result[j];}result[larrange + 1] = temp;}}return result;}/** * 堆排序 Heap Sort * <p> * 原理: 利用了堆的易调整的特点来进行的一种选择排序。 以大顶堆为例，什么是大顶堆？ * 大顶堆的逻辑结构是一颗完全二叉树，[把满二叉树最后一层右侧的一些叶子摘掉] 假设其高度为h，则元素个数介于 1 + 2 + ... + * exp(2, h - 2) ~ 1 + 2 + ... + exp(2, h -1)之间 符合如下定义为大顶堆：(此定义基于大顶堆的顺序存储结构) * for (int i = array.length - 1; i > 0; i --) { 任意 array[i] <= array[(i - * 1)/2]; } (还有一种是小顶堆，不同的只是比较时候的大于号方向不同)。 容易想到，当堆顶元素(MaxValue)被替换后， * 至多只要在双亲和子节点间进行h（大顶堆的高度） - 1次交换， (参照交换算法可以发现比较次数一般来说是交换次数的2~3倍，也不算多) * 就可以形成新的大顶堆。由此大大提高了排序效率。 * * @return */public int[] heapSort(int[] result) {// 初始化无序数组为大顶堆for (int i = result.length - 2; i >= 0; i--) {adjustHeap(result, i, result.length - 1);}// 将最大值元素交换至数组末端，并调整前端为大顶堆，循环直至前端只剩下一个元素for (int i = result.length - 1; i > 0; i--) {swap(result, 0, i);adjustHeap(result, 0, i - 1);}return result;}/** * 将除顶(不确定是否满足大顶堆条件)外，左子树和右子树都为一个堆的数组调整为大顶堆 * * @param array * 待调整数组 * @param from * 顶的指针 * @param to * 调整的末端(就是调整array[from]...array[to]这一段为一个大顶堆) */private void adjustHeap(int[] array, int from, int to) {int i = 0;// 比较节省比较次数的方法，只要比较到比其左右子树的根结点的值都大，就可以return了while (from + 2 * i + 2 <= to) {if (array[from + i] < array[from + 2 * i + 1]|| array[from + i] < array[from + 2 * i + 2]) {if (array[from + 2 * i + 1] > array[from + 2 * i + 2]) {swap(array, from + i, from + 2 * i + 1);i += i + 1;} else {swap(array, from + i, from + 2 * i + 2);i += i + 2;}} else {return;}}if (from + 2 * i + 1 == to && array[from + i] < array[from + 2 * i + 1]) {// 有时会出现仅存在左子树的情况(左子树为调整数组的最后一个元素)swap(array, from + i, from + 2 * i + 1);}}/** * 快速排序 Quick Sort * <p> * 原理： 选择数组中的一个元素作为标准，将所有比标准小的元素放到左边， 所有比标准大的元素放到右边。 并对左边和右边的元素做一样的快速排序过程。 * * @return */public int[] quickSort(int[] result) {quick(result, 0, result.length - 1);return result;}/** * 选择数组中的一个元素作为标准，将所有比标准小的元素放到左边， 所有比标准大的元素放到右边。 并对左边和右边的元素做一样的快速排序过程。 * * @param array * @param startIndex * @param endIndex */private void quick(int[] array, int startIndex, int endIndex) {int pIndex = startIndex;for (int i = startIndex + 1; i <= endIndex; i++) {if (array[i] < array[pIndex]) {int temp = array[i];for (int j = i; j > pIndex; j--) {array[j] = array[j - 1];}array[pIndex] = temp;pIndex++;}}if (pIndex - startIndex > 1) {quick(array, startIndex, pIndex - 1);}if (endIndex - pIndex > 1) {quick(array, pIndex + 1, endIndex);}}/** * 归并排序 Merge Sort * <p> * 原理： 分治。将数组分为左，右两部分， 首先将数组分为左右两部分，分别进行归并排序， 然后合并左右两部分的排序结果就构成了一个有序数组。 * * @return */public int[] mergeSort(int[] result) {mergeR(result, 0, result.length - 1);return result;}/** * 递归对数组进行归并排序 * * @param array * @param startIndex * @param endIndex */private void mergeR(int[] array, int startIndex, int endIndex) {if (startIndex < endIndex) {int mid = (startIndex + endIndex) / 2;// 对包括中点在内的左侧数组区间进行归并排序mergeR(array, startIndex, mid);// 对中点之后的右侧数组区间进行归并排序mergeR(array, mid + 1, endIndex);// 合并左和右两个独立的有序区间为一个有序区间merge(array, startIndex, mid, endIndex);}}/** * 将array数组的两个有序区间array[startIndex]...array[midIndex] 和array[midIndex + * 1]...array[endIndex]合并为一个有序区间 array[startIndex]...array[endIndex] * * @param array * @param startIndex * @param midIndex * @param endIndex */private void merge(int[] array, int startIndex, int midIndex, int endIndex) {int[] resultTemp = new int[endIndex - startIndex + 1];int pr = 0;int p1 = startIndex;int p2 = midIndex + 1;while (p1 <= midIndex || p2 <= endIndex) {if (p1 == midIndex + 1) {while (p2 <= endIndex) {resultTemp[pr++] = array[p2++];}} else if (p2 == endIndex + 1) {while (p1 <= midIndex) {resultTemp[pr++] = array[p1++];}} else if (array[p1] <= array[p2]) {resultTemp[pr++] = array[p1++];} else {resultTemp[pr++] = array[p2++];}}for (p1 = startIndex, p2 = 0; p1 <= endIndex; p1++, p2++) {array[p1] = resultTemp[p2];}}/** * 希尔排序 Shell Sort * <p> * 原理： 分别以数组大小的1/2,1/4,1/8....1的作为步伐d， 将array[i],array[i + d],array[i + * 2d]....array[i + nd]看作一个数组进行排序， 与插入排序相比，因为可以更有效的消除逆序，因此交换次数是很少的， * 缺点是比较次数过多 * * @return */public int[] shellSort(int[] result) {int ARRAYSIZE = result.length;for (int d = ARRAYSIZE / 2; d > 0; d = d / 2) {// print(result);for (int i = d; i < ARRAYSIZE; i++) {for (int j = i; j >= d; j = j - d) {if (result[j] < result[j - d]) {swap(result, j, j - d);}}}}return result;}/** * 简单选择排序 SimpleSelection Sort * <p> * 原理：每遍历未排序部分一次都选出一个最小值，并将最小值元素移动到数组前端 * * @return */public int[] simpleSelectionSort(int[] result) {// 重复此过程：选取最小值，并将其交换至数组前端int minIndex = 0;for (int i = 0; i < result.length; i++) {minIndex = i;for (int j = i + 1; j < result.length; j++) {if (result[j] < result[minIndex]) {minIndex = j;}}swap(result, minIndex, i);}return result;}/** * 交换元素 */private void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}