常见排序的java实现
常见排序java实现
插入排序(二分插入排序)
希尔排序
快速排序(三数中值快排)
冒泡排序
选择排序
堆排序
归并排序
基数排序
计数排序
桶排序
睡眠排序
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32publicclassSleepSort{
/**
* 方法名:main
* 说明:睡眠排序
*/
publicstaticvoidmain(String[] args){
int[] ints = {1,4,7,3,8,9,2,6,5};
SortThread[] sortThreads =newSortThread[ints.length];
for(inti =0; i < sortThreads.length; i++) {
sortThreads[i] =newSortThread(ints[i]);
}
for(inti =0; i < sortThreads.length; i++) {
sortThreads[i].start();
}
}
}
classSortThreadextendsThread{
intms =0;
publicSortThread(intms){
this.ms = ms;
}
publicvoidrun(){
try{
sleep(ms*10+10);
}catch(InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
System.out.println(ms);
}
}
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* 文件名:SortTest.java
* 时间:2014年11月5日下午6:05:13
* 作者:修维康
*/
packagechapter7;
importjava.util.Arrays;
/**
* 类名:SortTest 说明:各类排序分析详解
*/
publicclassSortTest{
/**
* 方法名:insertionSort 说明:插入排序 时间复杂度O(N^2)
*/
publicstatic>voidinsertionSort(
AnyType[] a) {
for(inti =1; i < a.length; i++) {
AnyType temp = a[i];
intj = i -1;
while(j >=0&& temp.compareTo(a[j]) <0) {
a[j +1] = a[j];
j--;
}
a[j +1] = temp;
}
}
/**
* 方法名:BInsertSort 说明:二分插入排序 时间复杂度O(N^2) 因为插入排序的前i - 1个元素是排好序的
* 所有将第i个元素插入到前面查到元素的时候 可以用二分查找
*/
publicstatic>voidBInsertSort(
AnyType[] a) {
for(inti =1; i < a.length; i++) {
intlow =0;
AnyType temp = a[i];
inthigh = i -1;
intposition =0;
// 二分找不到时 low 的位置是大于key的最小元素,high是小于key的最大元素
while(low <= high) {
intmid = (low + high) /2;
if(a[mid].compareTo(temp) <0)
low = mid +1;
else
high = mid -1;
}
position = high;
for(intj = i; j > position && j >0; j--)
a[j] = a[j -1];
a[position +1] = temp;
}
}
/**
* 方法名:shellSort 说明:希尔排序 时间复杂度(N^2) 利用增量序列 对用增量分组得到的序列进行插入排序。
*/
publicstatic>voidshellSort(
AnyType[] a) {
for(intgap = a.length /2; gap >0; gap /=2) {
for(inti =0; i < gap; i++) {
for(intj = i + gap; j < a.length; j += gap) {
AnyType temp = a[j];
if(temp.compareTo(a[j - gap]) <0) {
intk = j - gap;
while(k >=0&& a[k].compareTo(temp) >0) {
a[k + gap] = a[k];
k -= gap;
}
a[k + gap] = temp;
}
}
}
}
}
/**
* 方法名:bubbleSort 说明:冒泡排序 时间复杂度O(N^2)
*/
publicstatic>voidbubbleSort(
AnyType[] a) {
for(inti =0; i < a.length; i++)
for(intj = i +1; j < a.length; j++) {
if(a[i].compareTo(a[j]) >0) {
AnyType temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
}
/************ 堆排序 ***********************************/
publicstatic>voidbuildHeap(
AnyType[] array) {
for(inti = array.length /2; i >=0; i--)
shifDown(array, i, array.length);
}
/**
* 方法名:shifUp 说明:上滤,其实只用下滤就可以完成建堆,排序
*/
publicstatic>voidshifUp(
AnyType[] array,intvalPos) {
AnyType temp = array[valPos];
while(valPos >0&& array[(valPos -1) /2].compareTo(temp) <0) {
array[valPos] = array[(valPos -1) /2];
valPos = (valPos -1) /2;
}
array[valPos] = temp;
}
/**
* 方法名:shifDown 说明:下滤 注意数组越界
*/
publicstatic>voidshifDown(
AnyType[] array,intvalPos,intn) {
AnyType temp = array[valPos];
while(valPos *2+1< n) {
intchild = valPos *2+1;// 左儿子
if(child != n -1&& array[child].compareTo(array[child +1]) <0)
child++;
if(temp.compareTo(array[child]) <0)
array[valPos] = array[child];
else
break;
valPos = child;
}
array[valPos] = temp;
}
publicstatic>voidheapSort(
AnyType[] a) {
buildHeap(a);
for(inti = a.length -1; i >0; i--) {
AnyType temp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = temp;
shifDown(a,0, i);
}
}
/**
* 方法名:mergeSort 说明:归并排序,JAVA中对泛型的排序用该排序,对基本类型的排序用快排
* 因为归并排序是比较次数最少的,java中对两个对象的比较 代价是昂贵的
*/
publicstatic>voidmergeSort(
AnyType[] a) {
AnyType[] tempArray = (AnyType[])newComparable[a.length];
mergeSort(a, tempArray,0, a.length -1);
}
privatestatic>voidmergeSort(
AnyType[] a, AnyType[] tempArray,intlow,inthigh) {
if(low < high) {
intmid = (low + high) /2;
mergeSort(a, tempArray, low, mid);
mergeSort(a, tempArray, mid +1, high);
merge(a, tempArray, low, mid +1, high);
}
}
privatestatic>voidmerge(
AnyType[] a, AnyType[] tempArray,intlowPos,inthighPos,
inthighEnd) {
intleftEnd = highPos -1;
inttemPos = lowPos;
intnumElements = highEnd - lowPos +1;
while(lowPos <= leftEnd && highPos <= highEnd) {
if(a[lowPos].compareTo(a[highPos]) <=0)
tempArray[temPos++] = a[lowPos++];
else
tempArray[temPos++] = a[highPos++];
}
while(lowPos <= leftEnd)
tempArray[temPos++] = a[lowPos++];
while(highPos <= highEnd)
tempArray[temPos++] = a[highPos++];
for(intq =0; q < numElements; q++, highEnd--)
a[highEnd] = tempArray[highEnd];
}
/**
* 方法名:QuickSort 说明:三数取中值快排 因为选第一个或者选最后一个可能会面对已经排好序的序列,那样会导致快排像冒泡一样
* 时间复杂度是O(N^2) 三数取中值减少这种情况
*/
publicstatic>voidquickSort(
AnyType[] a) {
quickSort(a,0, a.length -1);
}
privatestatic>voidquickSort(
AnyType[] a,intlow,inthigh) {
if(low < high) {
intkeyPos = partition(a, low, high);
quickSort(a, low, keyPos -1);
quickSort(a, keyPos +1, high);
}
}
/**
* 方法名:partition 说明:在原序列上进行划分,因为一个临时变量可以保存一个key,所以在key的原位置上可以插入
* 类似在key的位置上挖坑,在找到要移动的元素,挖该元素移到这个坑里,又留下另一个坑, 不断的进行下去 直到low==down。
*/
privatestatic>intpartition(
AnyType[] a,intlow,inthigh) {
AnyType key = median3(a, low, high);
while(low < high) {
while(low < high && a[high].compareTo(key) >=0)
--high;
a[low] = a[high];
while(low < high && a[low].compareTo(key) <=0)
++low;
a[high] = a[low];
}
a[low] = key;
returnlow;
}
publicstatic>AnyTypemedian3(
AnyType[] a,intlow,inthigh) {
intmid = (low + high) /2;
if(a[low].compareTo(a[mid]) >0) {
AnyType temp = a[low];
a[low] = a[mid];
a[mid] = temp;
}
if(a[mid].compareTo(a[high]) >0) {
AnyType temp = a[mid];
a[mid] = a[high];
a[high] = temp;
}
if(a[low].compareTo(a[mid]) >0) {
AnyType temp = a[low];
a[low] = a[mid];
a[mid] = temp;
}
AnyType tem = a[low];
a[low] = a[mid];
a[mid] = tem;
returna[low];
}
/**
* 方法名:selectSort 说明:选择排序O(N^2)的算法
*/
publicstatic>voidselectSort(
AnyType[] a) {
for(inti =0; i < a.length; i++) {
intj = selectMin(a, i);
if(i != j) {
AnyType temp = a[j];
a[j] = a[i];
a[i] = temp;
}
}
}
privatestatic>intselectMin(
AnyType[] a,intn) {
AnyType min = a[n];
intminPos = n;
;
for(inti = n +1; i < a.length; i++)
if(a[i].compareTo(min) <0) {
min = a[i];
minPos = i;
}
returnminPos;
}
/**
* 方法名:radixSort 说明:基数排序 参数是数组和该数组中的最多位数。 O(N)的算法,将数组中的数按照从低位到高位不断的分配,收集
* 基数排序里面需要用到对1位数的稳定排序,在这里我们用到了 计数排序 作为基数排序的子程序,即将其直接映射到0-9的桶里
*/
publicstaticvoidradixSort(Integer[] a,intdataNum){
int[][] array =newint[10][a.length +1];
for(inti =0; i <=9; i++)
array[i][0] =0;
intbit = dataNum;
while(dataNum-- >0) {
// 分配
for(inti =0; i < a.length; i++) {
intindex = ++array[getNum(a[i], bit - dataNum)][0];
array[getNum(a[i], bit - dataNum)][index] = a[i];
}
// 收集
for(inti =0, w =0; i <10; i++) {
for(intj =1; j <= array[i][0]; j++)
a[w++] = array[i][j];
array[i][0] =0;
}
}
}
/**
* 方法名:getNum 说明:返回数n的倒数第i位数
*/
publicstaticintgetNum(intn,inti){
intcount =0;
while(n !=0) {
intx = n %10;
if(++count == i)
returnx;
n /=10;
}
return0;
}
/**
* 方法名:countSort 说明:计数排序 O(N)的算法 空间换时间
*/
publicstaticint[] countSort(int[] a) {
int[] c =newint[findMax(a) +1];
int[] b =newint[a.length];
for(inti =0; i < c.length; i++)
c[i] =0;
for(inti =0; i < a.length; i++)
c[a[i]]++;
intcNum = c.length -1;
for(inti = a.length -1; i >=0; i--) {
while(cNum >=0&& c[(cNum)] ==0)
cNum--;
;
b[i] = cNum;
c[cNum]--;
}
returnb;
}
publicstaticintfindMax(int[] a){
intmax = a[0];
for(inti =1; i < a.length; i++) {
if(a[i] > max)
max = a[i];
}
returnmax;
}
/**
* 方法名:bucketSort 说明:桶排序 排0-999 数量不超过1000 桶排序的思想是
* 将数组里的数按照某种映射均匀的分布在n个桶里,每个桶里的数都在一定的范围内 在对每个桶进行排序 最后按照桶的范围在合并在一起
* 在这里直接按照0-99 100-199划分桶,最后直接合并就行
*/
publicstaticvoidbucketSort(Integer[] a){
Integer[][] bucket =newInteger[10][101];//定义
for(inti =0;i <10;i++)
bucket[i][0] =0;
for(inti =0; i < a.length;i++){
for(intj =0;j<10;j++){
if(a[i]>=100*j&&a[i] <=100*j+99){
intindex = ++bucket[j][0];
bucket[j][index] = a[i];
}
}
}
//利用快排对每个桶进行排序
for(inti =0;i <10;i++)
quickSort(bucket[i],1,bucket[i][0]);
//将10个桶合并
intw =0;
for(inti =0;i <10;i++){
for(intj =1;j <= bucket[i][0];j++)
a[w++] = bucket[i][j];
}
}
/**
* 方法名:main 说明:测试
*/
publicstaticvoidmain(String[] args){
// TODO Auto-generated method stub
Integer[] a =newInteger[] {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};
Integer[] b =newInteger[] {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};
Integer[] c =newInteger[] {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};
Integer[] d =newInteger[] {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};
Integer[] e =newInteger[] {991,122,333,1,44,588,656};
Integer[] f =newInteger[] {8,7,6,8,9,10,12,5,4};
Integer[] g =newInteger[] {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};
Integer[] h =newInteger[] {70,76,60,65,50,55,44,42,45,20,
103,103,10004};
int[] i =newint[] {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,1003,1003};
Integer[] k =newInteger[]{991,122,333,1,44,588,656};
insertionSort(a);
BInsertSort(b);
shellSort(c);
selectSort(d);
heapSort(e);
quickSort(f);
mergeSort(g);
radixSort(h,5);
i = countSort(i);
bucketSort(k);
System.out.println(Arrays.toString(a));
System.out.println(Arrays.toString(b));
System.out.println(Arrays.toString(c));
System.out.println(Arrays.toString(d));
System.out.println(Arrays.toString(e));
System.out.println(Arrays.toString(g));
System.out.println(Arrays.toString(f));
System.out.println(Arrays.toString(h));
System.out.println(Arrays.toString(i));
System.out.println(Arrays.toString(k));
}
}
闲的没事,测了下各个排序的速度。
随机填充了10W的Integer数组
对其进行各种排序
花费时间如下
插入排序:21148
二分插入排序:11808
希尔排序:76
选择排序:18919
堆排序:77
快速排序:257
归并排序:187
计数排序:90
桶排序:15
可以看到
因为排的是Integer 所以快排并没有归并排的快