排序算法，插入、快速、希尔、基数、归并排序的代码实现和效率分析

来源：互联网发布：网络兼职宣传编辑：程序博客网时间：2024/04/29 17:54
排序算法，插入、快速、希尔、基数、归并排序
效率分析
代码实现
package puretest;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class paixu {   /**  * 归并排序，稳定的排序。  * 将序列分为2个子序列，对子序列排序（迭代）  * 再将已经排序好的子序列合并  * 最差时间复杂度(nlog n)，最优时间复杂度(n)  * 平均时间复杂度(nlog n)最差空间复杂度(n)  * @param nums  * @param low  * @param high  * @return  */ public  Comparable[] mergesort(Comparable[] nums, int low, int high) {          int mid = (low + high) / 2;          if (low < high) {              // 左边           mergesort(nums, low, mid);              // 右边           mergesort(nums, mid + 1, high);              // 左右归并              merge(nums, low, mid, high);          }          return nums;      }        public  void merge(Comparable[] nums, int low, int mid, int high) {       Comparable[] temp = new Comparable[high - low + 1];          int i = low;// 左指针          int j = mid + 1;// 右指针          int k = 0;            // 把较小的数先移到新数组中          while (i <= mid && j <= high) {              if (nums[i].compareTo( nums[j])>0) {                  temp[k++] = nums[i++];              } else {                  temp[k++] = nums[j++];              }          }            // 把左边剩余的数移入数组          while (i <= mid) {              temp[k++] = nums[i++];          }            // 把右边边剩余的数移入数组          while (j <= high) {              temp[k++] = nums[j++];          }            // 把新数组中的数覆盖nums数组          for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {              nums[k2 + low] = temp[k2];          }      }     /**    * 快速排序，将序列按某个值分为两个子序列，第一个序列都小于该值，第二个序列则大于该值    * 然后再对子序列进行迭代。    * 最差时间复杂度(n^2),最优(nlogn),平均(nlogn)    * @param data    * @param min    * @param max    */    public  void QuickSort(Comparable []data,int min ,int max){              if(min<max){               int mid = getmid(data,min,max);             QuickSort(data,min,mid-1);             QuickSort(data,mid+1,max);            }          }         private  int getmid(Comparable[] data, int min, int max) { <span style="white-space:pre"></span> /** <span style="white-space:pre"></span> * <p>Title: getmid</p> <span style="white-space:pre"></span> * <p>Description: </p> <span style="white-space:pre"></span> */      Comparable temp=data[min];          while(min<max)     {     <span style="white-space:pre"></span> if(min<max&&data[max].compareTo(temp)>0)     <span style="white-space:pre"></span> max--;     <span style="white-space:pre"></span> data[min]=data[max];     <span style="white-space:pre"></span> if(min<max&&data[max].compareTo(temp)<0)     <span style="white-space:pre"></span> min++;     <span style="white-space:pre"></span> data[max]=data[min];     }     data[min]=temp;     return min; }         /**     * 插入排序     * 构建有序序列，对于未排序数据，     * 在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。     * 最差时间复杂度 O(n^2)，最优时间复杂度 O(n)，平均时间复杂度O(n^2)     * @param data     */    public  void insertionSort(Comparable []data){ //插入排序 1        for(int index=1;index<data.length;index++){              Comparable key = data[index];              int position = index;              //shift larger values to the right              while(position>0&&data[position-1].compareTo(key)>0){                  data[position] = data[position-1];                  position--;              }              data[position]=key;          }         }     /**     * 插入排序     * @param c1     * @return     */    public  Comparable[] insertSort(Comparable[] c1) {  //插入排序2        for(int i=1; i<c1.length; i++) {              for(int j=i; j>0; j--) {                  if(c1[j].compareTo(c1[j-1])>0) {                      Comparable temp = c1[j];                      c1[j] = c1[j-1];                      c1[j-1] = temp;                  } else {                      break;                  }              }          }          return c1;      }  /** * 希尔排序，对插入排序的变形，非稳定排序算法， * 根据步长d来讲序列分为d个子序列，再对子序列排序 * 然后再将d缩小，再次排序... * 已知的最好步长串行是由Sedgewick提出的 (1, 5, 19, 41, 109,...)，本文采用1+3*n * @param c3 */     public  void ShellSort(Comparable[] c3) { <span style="white-space:pre"></span> /** <span style="white-space:pre"></span> * <p>Title: ShellSort</p> <span style="white-space:pre"></span> * <p>Description: </p> <span style="white-space:pre"></span> */  <span style="white-space:pre"></span> int d = 1; <span style="white-space:pre"></span> while(d<c3.length/3) <span style="white-space:pre"></span> { <span style="white-space:pre"></span> d=d*3+1; <span style="white-space:pre"></span> } <span style="white-space:pre"></span> //d=d/3; <span style="white-space:pre"></span> for(;d>=1;d=d/3) <span style="white-space:pre"></span> { <span style="white-space:pre"></span> for(int k=0;k<d;k++) <span style="white-space:pre"></span> { <span style="white-space:pre"></span> for(int i = d+k;i<c3.length;i=i+d) <span style="white-space:pre"></span> { <span style="white-space:pre"></span> for (int j = i; j >= d && c3[j].compareTo(c3[j-d]) < 0; j-=d) { <span style="white-space:pre"></span>                    Comparable temp = c3[j]; <span style="white-space:pre"></span>                    c3[j]=c3[j-d]; <span style="white-space:pre"></span>                    c3[j-d]=temp; <span style="white-space:pre"></span>                 } <span style="white-space:pre"></span> } <span style="white-space:pre"></span> } <span style="white-space:pre"></span> } <span style="white-space:pre"></span>  }/** * 基数排序，将数值按照位数进行排序，依次对最高位，次高位...排序，最差时间复杂度O(kN)，k为最大值位数 * @param a */ public  void radixSort(int[] a){   <span style="white-space:pre"></span> radixsort(a);       }   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;                  List<ArrayList> queue=new ArrayList<ArrayList>();                  for(int i=0;i<10;i++){                      ArrayList<Integer> queue1=new ArrayList<Integer>();                    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<array.length;j++){                          //得到数字的第time+1位数;                       int x=array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i);                      ArrayList<Integer> queue2=queue.get(x);                      queue2.add(array[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<Integer> queue3=queue.get(k);                           array[count]=queue3.get(0);                              queue3.remove(0);                       count++;                 }                  }                }                           }     public static void datemin(int longs,int max) { <span style="white-space:pre"></span> paixu pai = new paixu(); <span style="white-space:pre"></span> Comparable []c1=new Comparable[longs];          Comparable []c2=new Comparable[longs];         Comparable []c3=new Comparable[longs];         Comparable []c4=new Comparable[longs];         int[] a = new int[longs];        for(int i = 0;i<c1.length;i++)        {         Comparable key =Math.random()*max;         c1[i]=key;         c2[i]=key;         c3[i]=key;         c4[i]=key;         a[i]=  (int) (Math.random()*max);        }             long Mili0=System.currentTimeMillis();// 当前时间对应的毫秒数     System.out.println("基数排序");       //radixSort(a);     long Mili1=System.currentTimeMillis();// 当前时间对应的毫秒数     System.out.println("结束 s"+(Mili1-Mili0));     System.out.println("归并排序");      pai.mergesort(c1,0,c1.length-1);        long Mili2=System.currentTimeMillis();     System.out.println("结束 s"+(Mili2-Mili1));                System.out.println("快速排序");        pai.QuickSort(c2,0,c2.length-1);        long Mili3=System.currentTimeMillis();     System.out.println("结束 s"+(Mili3-Mili2));          System.out.println("希尔排序");     pai.ShellSort(c3);        long Mili4=System.currentTimeMillis();     System.out.println("结束 s"+(Mili4-Mili3)); }     public static void main(String []args){     int longs=1000000;     int max=10000;     datemin( longs, max);    }}
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