排序算法

一、冒泡排序(BubbleSort)

1.基本思想：

两个数比较大小，较大的数下沉，较小的数冒起来。

2.过程：

• 比较相邻的两个数据，如果第二个数小，就交换位置。
• 从后向前两两比较，一直到比较最前两个数据。最终最小数被交换到起始的位置，这样第一个最小数的位置就排好了。
• 继续重复上述过程，依次将第2.3...n-1个最小数排好位置。

3.平均时间复杂度：

O(n2)

4.java代码实现：

 

public static void BubbleSort(int [] arr){  int temp;//临时变量  for(int i=0; i<arr.length-1; i++){   //表示趟数，一共arr.length-1次。    for(int j=arr.length-1; j>i; j--){      if(arr[j] < arr[j-1]){        temp = arr[j];        arr[j] = arr[j-1];        arr[j-1] = temp;      }    }  }}

5.优化：

· 针对问题：
数据的顺序排好之后，冒泡算法仍然会继续进行下一轮的比较，直到arr.length-1次，后面的比较没有意义的。

· 方案：
设置标志位flag，如果发生了交换flag设置为true；如果没有交换就设置为false。
这样当一轮比较结束后如果flag仍为false，即：这一轮没有发生交换，说明数据的顺序已经排好，没有必要继续进行下去。

public static void BubbleSort1(int [] arr){  int temp;//临时变量  boolean flag;//是否交换的标志  for(int i=0; i<arr.length-1; i++){   //表示趟数，一共arr.length-1次。    flag = false;    for(int j=arr.length-1; j>i; j--){      if(arr[j] < arr[j-1]){        temp = arr[j];        arr[j] = arr[j-1];        arr[j-1] = temp;        flag = true;      }    }    if(!flag) break;  }}

二. 选择排序(SelctionSort)

1.基本思想：

在长度为N的无序数组中，第一次遍历n-1个数，找到最小的数值与第一个元素交换；
第二次遍历n-2个数，找到最小的数值与第二个元素交换；
。。。
第n-1次遍历，找到最小的数值与第n-1个元素交换，排序完成。

2.过程：

3.平均时间复杂度：

O(n2)

4.java代码实现：

public static void selectSort(int array[],int lenth){  for(int i=0;i<lenth-1;i++){    int minIndex = i;    for(int j=i+1;j<lenth;j++){      if(array[j]<array[minIndex]){        minIndex = j;      }    }    if(minIndex != i){      int temp = array[i];      array[i] = array[minIndex];      array[minIndex] = temp;    }  }}

三. 插入排序(InsertionSort)

1.基本思想：

在要排序的一组数中，假定前n-1个数已经排好序，现在将第n个数插到前面的有序数列中，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。

2.过程：

 

3.平均时间复杂度：

O(n2)

4.java代码实现：

public static void  insertSort(int array[],int lenth){  int temp;  for(int i=0;i<lenth-1;i++){    for(int j=i+1;j>0;j--){      if(array[j] < array[j-1]){        temp = array[j-1];        array[j-1] = array[j];        array[j] = temp;      }else{         //不需要交换        break;      }    }  }}

 

四. 希尔排序(ShellSort)

1.前言：
数据序列1： 13-17-20-42-28 利用插入排序，13-17-20-28-42. Number of swap:1;
数据序列2： 13-17-20-42-14 利用插入排序，13-14-17-20-42. Number of swap:3;
如果数据序列基本有序，使用插入排序会更加高效。

2.基本思想：

在要排序的一组数中，根据某一增量分为若干子序列，并对子序列分别进行插入排序。
然后逐渐将增量减小,并重复上述过程。直至增量为1,此时数据序列基本有序,最后进行插入排序

3.过程：

4.平均时间复杂度：

5.java代码实现：

public static void shell_sort(int array[],int lenth){  int temp = 0;  int incre = lenth;  while(true){    incre = incre/2;    for(int k = 0;k<incre;k++){    //根据增量分为若干子序列      for(int i=k+incre;i<lenth;i+=incre){        for(int j=i;j>k;j-=incre){          if(array[j]<array[j-incre]){            temp = array[j-incre];            array[j-incre] = array[j];            array[j] = temp;          }else{            break;          }        }      }    }    if(incre == 1){      break;    }  }}

五. 快速排序(QuickSort)

1.基本思想：（分治）

• 先从数列中取出一个数作为key值；
• 将比这个数小的数全部放在它的左边，大于或等于它的数全部放在它的右边；
• 对左右两个小数列重复第二步，直至各区间只有1个数。

2.辅助理解：挖坑填数

• 初始时 i = 0; j = 9; key=72
  由于已经将a[0]中的数保存到key中，可以理解成在数组a[0]上挖了个坑，可以将其它数据填充到这来。
  从j开始向前找一个比key小的数。当j=8，符合条件，a[0] = a[8] ; i++ ; 将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。
  这样一个坑a[0]就被搞定了，但又形成了一个新坑a[8]，这怎么办了？简单，再找数字来填a[8]这个坑。
  这次从i开始向后找一个大于key的数，当i=3，符合条件，a[8] = a[3] ; j-- ; 将a[3]挖出再填到上一个坑中。

       数组：72 - 6 - 57 - 88 - 60 - 42 - 83 - 73 - 48 - 85

       0   1   2    3    4    5    6    7    8    9

      此时 i = 3; j = 7; key=72     再重复上面的步骤，先从后向前找，再从前向后找。     从j开始向前找，当j=5，符合条件，将a[5]挖出填到上一个坑中，a[3] = 

     a[5]; i++;             从i开始向后找，当i=5时，由于i==j退出。     此时，i = j = 5，而a[5]刚好又是上次挖的坑，因此将key填入a[5]。

        数组：48 - 6 - 57 - 88 - 60 - 42 - 83 - 73 - 88 - 85

         0   1   2    3    4    5    6    7    8    9

      可以看出a[5]前面的数字都小于它，a[5]后面的数字都大于它。因此再

     对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了。

       数组：48 - 6 - 57 - 42 - 60 - 72 - 83 - 73 - 88 - 85

       0   1   2    3    4    5    6    7    8    9

 

 

3.平均时间复杂度：

O(N*logN)

4.java代码实现：

public static void quickSort(int a[],int l,int r){  if(l>=r)    return;  int i = l; int j = r; int key = a[l];//选择第一个数为key  while(i<j){    while(i<j && a[j]>=key)//从右向左找第一个小于key的值      j--;    if(i<j){      a[i] = a[j];      i++;    }    while(i<j && a[i]<key)//从左向右找第一个大于key的值      i++;    if(i<j){      a[j] = a[i];      j--;    }  }  //i == j  a[i] = key;  quickSort(a, l, i-1);//递归调用  quickSort(a, i+1, r);//递归调用}

key值的选取可以有多种形式，例如中间数或者随机数，分别会对算法的复杂度产生不同的影响

六. 堆排序(MergeSort)

1.基本思想：

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。
首先考虑下如何将2个有序数列合并。这个非常简单，只要从比较2个数列的第一个数，谁小就先取谁，取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较，如果有数列为空，那直接将另一个数列的数据依次取出即可。

//将有序数组a[]和b[]合并到c[]中void MemeryArray(int a[], int n, int b[], int m, int c[]){  int i, j, k;  i = j = k = 0;  while (i < n && j < m)  {    if (a[i] < b[j])      c[k++] = a[i++];    else      c[k++] = b[j++];  }  while (i < n)    c[k++] = a[i++];  while (j < m)    c[k++] = b[j++];}

解决了上面的合并有序数列问题，再来看归并排序，其的基本思路就是将数组分成2组A，B，如果这2组组内的数据都是有序的，那么就可以很方便的将这2组数据进行排序。如何让这2组组内数据有序了？
可以将A，B组各自再分成2组。依次类推，当分出来的小组只有1个数据时，可以认为这个小组组内已经达到了有序，然后再合并相邻的2个小组就可以了。这样通过先递归的分解数列，再合并数列就完成了归并排序。

 

2.过程：

3.平均时间复杂度：

O(NlogN)
归并排序的效率是比较高的，设数列长为N，将数列分开成小数列一共要logN步，每步都是一个合并有序数列的过程，时间复杂度可以记为O(N)，故一共为O(N*logN)。

4.java代码实现：

//合并 ：将两个序列a[first-middle],a[middle+1-end]合并public static void mergeArray(int a[],int first,int middle,int end,int temp[]){  int i = first;  int m = middle;  int j = middle+1;  int n = end;  int k = 0;  while(i<=m && j<=n){    if(a[i] <= a[j]){      temp[k] = a[i];      k++;      i++;    }else{      temp[k] = a[j];      k++;      j++;    }  }  while(i<=m){    temp[k] = a[i];    k++;    i++;  }  while(j<=n){    temp[k] = a[j];    k++;    j++;  }  for(int ii=0;ii<k;ii++){    a[first + ii] = temp[ii];  }}

 

七. 冒泡排序(HeapSort)

1.基本思想：

2.图示：（88,85,83,73,72,60,57,48,42,6）：

3.平均时间复杂度：

由于每次重新恢复堆的时间复杂度为O(logN)，共N - 1次重新恢复堆操作，再加上前面建立堆时N / 2次向下调整，每次调整时间复杂度也为O(logN)。二次操作时间相加还是O(N * logN)。

4.java代码实现：

//构建最小堆public static void MakeMinHeap(int a[], int n){  for(int i=(n-1)/2 ; i>=0 ; i--){    MinHeapFixdown(a,i,n);  }}//从i节点开始调整,n为节点总数 从0开始计算 i节点的子节点为 2*i+1, 2*i+2  public static void MinHeapFixdown(int a[],int i,int n){  int j = 2*i+1; //子节点  int temp = 0;  while(j<n){    //在左右子节点中寻找最小的    if(j+1<n && a[j+1]<a[j]){      j++;    }    if(a[i] <= a[j])      break;    //较大节点下移    temp = a[i];    a[i] = a[j];    a[j] = temp;    i = j;    j = 2*i+1;  }}public static void MinHeapSort(int a[],int n){  int temp = 0;  MakeMinHeap(a,n);  for(int i=n-1;i>0;i--){    temp = a[0];    a[0] = a[i];    a[i] = temp;    MinHeapFixdown(a,0,i);  }}

 

八. 基数排序(RadixSort)

1、BinSort

1.基本思想：

BinSort想法非常简单，首先创建数组A[MaxValue]；然后将每个数放到相应的位置上（例如17放在下标17的数组位置）；最后遍历数组，即为排序后的结果。

2.图示：

3.问题：

当序列中存在较大值时，BinSort 的排序方法会浪费大量的空间开销。

2、RadixSort

1.基本思想：

基数排序是在BinSort的基础上，通过基数的限制来减少空间的开销。
2.过程：

（1）首先确定基数为10，数组的长度也就是10.每个数34都会在这10个数中寻找自己的位置。
（2）不同于BinSort会直接将数34放在数组的下标34处，基数排序是将34分开为3和4，第一轮排序根据最末位放在数组的下标4处，第二轮排序根据倒数第二位放在数组的下标3处，然后遍历数组即可。

 

3.java代码实现：

public static void RadixSort(int A[],int temp[],int n,int k,int r,int cnt[]){  //A:原数组  //temp:临时数组  //n:序列的数字个数  //k:最大的位数2  //r:基数10  //cnt:存储bin[i]的个数  for(int i=0 , rtok=1; i<k ; i++ ,rtok = rtok*r){    //初始化    for(int j=0;j<r;j++){      cnt[j] = 0;    }    //计算每个箱子的数字个数    for(int j=0;j<n;j++){      cnt[(A[j]/rtok)%r]++;    }    //cnt[j]的个数修改为前j个箱子一共有几个数字    for(int j=1;j<r;j++){      cnt[j] = cnt[j-1] + cnt[j];    }    for(int j = n-1;j>=0;j--){      //重点理解      cnt[(A[j]/rtok)%r]--;      temp[cnt[(A[j]/rtok)%r]] = A[j];    }    for(int j=0;j<n;j++){      A[j] = temp[j];    }  }}