经典排序算法

1. 排序算法简介

1.1 算法分类

  • 比较类排序(非线性时间比较类排序):通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)。
  • 非比较类排序 (线性时间非比较类排序):不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行。
    排序算法

1.2 算法复杂度


名词解释
n: 数据规模
k:“桶”的个数
In-place: 占用常数内存,不占用额外内存;(固定内存)
Out-place: 占用额外内存
稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。
不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。
空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。

2. 冒泡排序(Bubble Sort)

大学上过编程课的基本都写过冒泡排序的 Demo。

2.1 算法描述

从第一位开始向高位寻找最大值,往后移动,直到最后一位。

具体算法描述如下:
<1> 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
<2> 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
<3> 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
<4> 重复步骤1~3,直到排序完成。

2.2 算法示意图

冒泡排序

2.3 代码实例

private static void bubbleSort(Integer[] arr){
      // --- 冒泡排序 ---;
      int length = arr.length;
      for (int i = length; i >=0; i--){
          for (int j = 0; j < i-1; j++) {
              if (arr[j+1] < arr[j]) {
                  int tmp = arr[j];
                  arr[j] = arr[j+1];
                  arr[j+1] = tmp;
              }
          }
          printArr(arr);
      }
  }

2.4 算法分析

最稳定的排序算法之一,无论数据集是多少,时间复杂度是O(n) ~ O(n²),唯一优点,不占用更多内存空前。
可以对冒泡进行改进,就是双向冒泡,时间复杂度会减半;

3. 选择排序(Selection Sort)

遍历元素,依次找到位置正确顺序的值,再交换。

3.1 算法描述

  1. 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置;
  2. 从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾;
    以此类推,直到所有元素均排序完毕。

3.2 算法示意图

选择排序

3.3 代码实现

private static void selecttionSort(Integer[] arr){
        logLn("--- 选择排序 ---");
        int length = arr.length;
        for (int i = 0; i < length; i++){
            int tmpIndex = i;
            for (int j = i+1; j < length; j++) {
                if (arr[tmpIndex] > arr[j]) {
                    tmpIndex = j;
                }
            }
            // 交换数据位置
            swap(arr, i, tmpIndex);
            printArr(arr);
        }
    }

3.4 算法分析

最稳定排序算法,无论数据集是多少,时间复杂度是O(n²),数据量少可以考虑实用, 不占用更多内存空前。

4. 插入排序(Insertion Sort)

4.1 算法描述

4.2 算法分析

4.3 算法分析

4.4 算法分析

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