六种常见的排序算法代码示例

本篇文章仅作为编程语言学习的参考案例, 帮助理解排序算法的实现逻辑, 如有意见或建议请留言.

import java.text.Collator;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Objects;
import java.util.Random;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

/**

  • @Description: 排序案例

  • @ProjectName: helloworld

  • @ClassName: OrderTest
    */
    public class OrderSortTest {

    /**

    • @description 每次冒泡过程都是从数列的第一个元素开始,然后依次和剩
      余的元素进行比较,若小于相邻元素,则交换两者位置,
    • 同时将较大元素作为下一个比较的基准元素,继续将该元素与其相邻的元素
      进行比较,直到数列的最后一个元素
    • @param arr
      */
      public static void maopaoSort(int[] arr) {
      // 第一层for循环,用来控制冒泡的次数
      for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
      // 第二层for循环,用来控制冒泡一层层到最后
      for (int j = 0; j < arr.length - 1; j++) {
      // 如果前一个数比后一个数大,两者调换 ,意味着泡泡向上走了一层
      if (arr[j] > arr[j + 1]) {
      int temp = arr[j];
      arr[j] = arr[j + 1];
      arr[j + 1] = temp;
      }
      }
      }
      }

    /**

    • @description 第一点是加入了一个布尔值,判断第二层循环中的调换有没有
      执行,如果没有进行两两调换,说明后面都已经排好序了,
    • 已经不需要再循环了,直接跳出循环,排序结束.第二点是第二层循环不再
      循环 到arr.length - 1,因为外面的i循环递增一次,
    • 说明数组最后就多了一个排好序的大泡泡.第二层循环也就不需要到最末尾
      一位了,可以提前结束循环
    • @param arr
      */
      public static void maopaoSortPlus(int[] arr) {
      if (arr != null && arr.length > 1) {
      for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
      // 初始化一个布尔值
      boolean flag = true;
      for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
      if (arr[j] > arr[j + 1]) {
      // 调换
      int temp;
      temp = arr[j];
      arr[j] = arr[j + 1];
      arr[j + 1] = temp;
      // 改变flag
      flag = false;
      }
      }
      if (flag) {
      break;
      }
      }
      }
      }

    /**

    • @description 一次插入排序的操作过程:将待插元素,依次与已排序好的
      子数列元素从后到前进行比较,如果当前元素值比待插元素值大,
    • 则将移位到与其相邻的后一个位置,否则直接将待插元素插入当前元素相
      邻的后一位置,因为说明已经找到插入点的最终位置
    • @param arr
      */
      public static void insertSort(int[] arr) {
      if (arr.length >= 2) {
      for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
      // 挖出一个要用来插入的值,同时位置上留下一个可以存新的值的坑
      int x = arr[i];
      int j = i - 1;
      // 在前面有一个或连续多个值比x大的时候,一直循环往前面找,
      // 将x插入到这串值前面
      while (j >= 0 && arr[j] > x) {
      // 当arr[j]比x大的时候,将j向后移一位,正好填到坑中
      arr[j + 1] = arr[j];
      j--;
      }
      // 将x插入到最前面
      arr[j + 1] = x;
      }
      }
      }

    /**

    • @description 选择待排数列的首部第一个元素为基准元素,设置两指针,
      分别指向数列首尾部位置,假设两指针分别设为i和j。每次遍历的过程是这
      样的,首先遍历指针j所指向的元素,直到j指向的元素值小于基准元素时,
      停止遍历,将其与指针i所指向的元素进行交换,因为当前指针所指位置就是
      用于插入较基准元素小的元素, 然后再将指针i加一。接着轮到指针i遍历,直
      到i所指向的元素值大于基准元素时,停止遍历,将其与指针j所指向的元素
      进行交换,之所以可以交换, 是因为指针j所指向的元素刚刚已经交换到前
      半部分呢,故可以直接选择覆盖就行,这样就将大于基准元素的元素放于后
      半部分。依此类推,直到指针i与指针相等或者大于时,停止外部循环。最后
      直接将基准元素直接放置于指针i所指向的位置即可,完成分区操作。
    • @param arr
    • @param begin
    • @param end
      */
      public static void quickSort(int[] arr, int begin, int end) {
      // 先定义两个参数接收排序起始值和结束值
      int a = begin;
      int b = end;
      // 先判断a是否大于b
      if (a >= b) {
      // 没必要排序
      return;
      }
      // 基准数,默认设置为第一个值
      int x = arr[a];
      // 循环
      while (a < b) {
      // 从后往前找,找到一个比基准数x小的值,赋给arr[a]
      // 如果a和b的逻辑正确--a<b ,并且最后一个值arr[b]>x,就一直往下找,直到找到后面的值大于x
      while (a < b && arr[b] >= x) {
      b--;
      }
      // 跳出循环,两种情况,一是a和b的逻辑不对了,a>=b,这时候排序结束.二是在后面找到了比x小的值
      if (a < b) {
      // 将这时候找到的arr[b]放到最前面arr[a]
      arr[a] = arr[b];
      // 排序的起始位置后移一位
      a++;
      }
      // 从前往后找,找到一个比基准数x大的值,放在最后面arr[b]
      while (a < b && arr[a] <= x) {
      a++;
      }
      if (a < b) {
      arr[b] = arr[a];
      // 排序的终止位置前移一位
      b--;
      }
      }
      // 跳出循环 a < b的逻辑不成立了,a==b重合了,此时将x赋值回去arr[a]
      arr[a] = x;
      // 调用递归函数,再细分再排序
      quickSort(arr, begin, a - 1);
      quickSort(arr, a + 1, end);
      }

    /**

    • @description 选择排序也是一种简单直观的排序算法,实现原理比较直观
      易懂:首先在未排序数列中找到最小元素, 然后将其与数列的首部元素进
      行交换,然后,在剩余未排序元素中继续找出最小元素,将其与已排序数列
      的末尾位置元素交换。 以此类推,直至所有元素圴排序完毕
    • @param arr
      */
      public static void selectSort(int[] arr) {
      for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
      int min = i; // 遍历的区间最小的值
      for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
      if (arr[j] < arr[min]) {
      // 找到当前遍历区间最小的值的索引
      min = j;
      }
      }
      if (min != i) {
      // 发生了调换
      int temp = arr[min];
      arr[min] = arr[i];
      arr[i] = temp;
      }
      }
      }

    /**

    • @description 归并排序,简单的说把一串数,从中平等分为两份,再把两份再细
      分,直到不能细分为止,这就是分而治之的分的步骤. 再从最小的单元,两两合
      并,合并的规则是将其按从小到大的顺序放到一个临时数组中,再把这个临时
      数组替换原数组相应位置,这就是治
    • @param a
    • @param s
    • @param m
    • @param e
      */
      private static void merge(int[] a, int s, int m, int e) {
      // 初始化一个从起始s到终止e的一个数组
      int[] temp = new int[(e - s) + 1];
      // 左起始指针
      int l = s;
      // 右起始指针
      int r = m + 1;
      int i = 0;
      // 将s-e这段数据在逻辑上一分为二,l-m为一个左边的数组,r-e为一个右边的数组,两边都是有序的
      // 从两边的第一个指针开始遍历,将其中小的那个值放在temp数组中
      while (l <= m && r <= e) {
      if (a[l] < a[r]) {
      temp[i++] = a[l++];
      } else {
      temp[i++] = a[r++];
      }
      }
      // 将两个数组剩余的数放到temp中
      while (l <= m) {
      temp[i++] = a[l++];
      }
      while (r <= e) {
      temp[i++] = a[r++];
      }
      // 将temp数组覆盖原数组
      for (int n = 0; n < temp.length; n++) {
      a[s + n] = temp[n];
      }
      }

    /**

    • @description 归并排序
    • @param a
    • @param s
    • @param e
      */
      public static void mergeSort(int[] a, int s, int e) {
      int m = (s + e) / 2;
      if (s < e) {
      mergeSort(a, s, m);
      mergeSort(a, m + 1, e);
      // 归并
      merge(a, s, m, e);
      }
      }

    /**

    • 获取一个打乱的数组
    • @param arr
      */
      private static int[] getRandomArr(int[] arr) {
      for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
      arr[i] = new Random().nextInt(arr.length);
      }
      return arr;
      }

    /**

    • @description 测试

    • @param args
      */
      public static void main(String[] args) {
      int[] arr = new int[200000];
      int[] a = getRandomArr(arr);
      int[] b = a.clone();
      int[] c = b.clone();
      int[] d = b.clone();
      int[] e = b.clone();
      int[] f = b.clone();

      long s = System.currentTimeMillis();
      quickSort(a, 0, a.length - 1);
      System.out.println("快速排序耗时: " + (System.currentTimeMillis() - s) + " 毫秒");

           long s = System.currentTimeMillis();
      

      mergeSort(d, 0, d.length - 1);
      System.out.println("归并排序耗时: " + (System.currentTimeMillis() - s) + " 毫秒");

           s = System.currentTimeMillis();
      

      selectSort(b);
      System.out.println("选择排序耗时: " + (System.currentTimeMillis() - s) + " 毫秒");

      s = System.currentTimeMillis();
      insertSort(c);
      System.out.println("插入排序耗时: " + (System.currentTimeMillis() - s) + " 毫秒");

      s = System.currentTimeMillis();
      maopaoSortPlus(e);
      System.out.println("冒泡增强耗时: " + (System.currentTimeMillis() - s) + " 毫秒");

      s = System.currentTimeMillis();
      maopaoSort(f);
      System.out.println("冒泡排序耗时: " + (System.currentTimeMillis() - s) + " 毫秒");

      // 输出结果, 查看是否正确
      /for (int i = 0; i < a.length; i++) {
      System.out.print(a[i] + ",");
      }
      System.out.println("");
      for (int i = 0; i < a.length; i++) {
      System.out.print(b[i] + ",");
      }
      System.out.println("");
      for (int i = 0; i < a.length; i++) {
      System.out.print(c[i] + ",");
      }
      System.out.println("");
      for (int i = 0; i < a.length; i++) {
      System.out.print(d[i] + ",");
      }
      System.out.println("");
      for (int i = 0; i < a.length; i++) {
      System.out.print(e[i] + ",");
      }
      System.out.println("");
      for (int i = 0; i < a.length; i++) {
      System.out.print(f[i] + ",");
      }
      /
      }
      }

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