八种排序算法

一 冒泡排序

步骤

冒泡排序算法的运作如下:(从后往前)

  • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
  • 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。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。
  • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
  • 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。

举个栗子
原始待排序数组| 6 | 2 | 4 | 1 | 5 | 9 |

  • 第一趟排序(外循环)

    • 第一次两两比较6 > 2交换(内循环)
      交换前状态| 6 | 2 | 4 | 1 | 5 | 9 |
      交换后状态| 2 | 6 | 4 | 1 | 5 | 9 |

    • 第二次两两比较,6 > 4交换
      交换前状态| 2 | 6 | 4 | 1 | 5 | 9 |
      交换后状态| 2 | 4 | 6 | 1 | 5 | 9 |

    • 第三次两两比较,6 > 1交换
      交换前状态| 2 | 4 | 6 | 1 | 5 | 9 |
      交换后状态| 2 | 4 | 1 | 6 | 5 | 9 |

    • 第四次两两比较,6 > 5交换
      交换前状态| 2 | 4 | 1 | 6 | 5 | 9 |
      交换后状态| 2 | 4 | 1 | 5 | 6 | 9 |

    • 第五次两两比较,6 < 9不交换
      交换前状态| 2 | 4 | 1 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 2 | 4 | 1 | 5 | 6 | 9 |

  • 第二趟排序(外循环)
    • 第一次两两比较2 < 4不交换
      交换前状态| 2 | 4 | 1 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 2 | 4 | 1 | 5 | 6 | 9 |

    • 第二次两两比较,4 > 1交换
      交换前状态| 2 | 4 | 1 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 2 | 1 | 4 | 5 | 6 | 9 |

    • 第三次两两比较,4 < 5不交换
      交换前状态| 2 | 1 | 4 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 2 | 1 | 4 | 5 | 6 | 9 |

    • 第四次两两比较,5 < 6不交换
      交换前状态| 2 | 1 | 4 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 2 | 1 | 4 | 5 | 6 | 9 |

  • 第三趟排序(外循环)
    • 第一次两两比较2 > 1交换
      交换后状态| 2 | 1 | 4 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 1 | 2 | 4 | 5 | 6 | 9 |

    • 第二次两两比较,2 < 4不交换
      交换后状态| 1 | 2 | 4 | 5 | 6 | 9 |
      交换后状态| 1 | 2 | 4 | 5 | 6 | 9 |

    • 第三次两两比较,4 < 5不交换
      交换后状态| 1 | 2 | 4 |5| 6 | 9 |
      交换后状态| 1 | 2 | 4 |5| 6 | 9 |

    • 第四趟排序(外循环)无交换

    • 第五趟排序(外循环)无交换

排序完毕,输出最终结果1 2 4 5 6 9

冒泡排序代码

public class BubbleSort
{
    public void sort(int[] a)
    {
        int temp = 0;
        for (int i = a.length - 1; i > 0; --i)
        {
            // 遍历数组,找到范围内的最大值
            for (int j = 0; j < i; ++j)
            {
                // 交换两个数,把大的数放在后面
                if (a[j + 1] < a[j])
                {
                    temp = a[j];
                    a[j] = a[j + 1];
                    a[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
    }
}

使用场景:
8个数据以下的排序适合使用,效率最高

二 选择排序

处理步骤:

  • (1)从待排序序列中,找到关键字最小的元素;

  • (2)如果最小元素不是待排序序列的第一个元素,将其和第一个元素互换;

  • (3)从余下的 N - 1 个元素中,找出关键字最小的元素,重复(1)、(2)步,直到排序结束。

image.png

选择排序的代码实现

public void selectionSort(int[] list) {
    // 需要遍历获得最小值的次数
    // 要注意一点,当要排序 N 个数,已经经过 N-1 次遍历后,已经是有序数列
    for (int i = 0; i < list.length - 1; i++) {
        int index = i; // 用来保存最小值得索引
 
        // 寻找第i个小的数值
        for (int j = i + 1; j < list.length; j++) {
            if (list[index] > list[j]) {
                index = j;
            }
        }
        // 将找到的第i个小的数值放在第i个位置上
         if(index!=i) {//表示打到过最小值
                int temp = array[i];
                array[i] = array[index];
                array[index] = temp;
            }
    }
}

分治法

分治法的精髓:

  • 分--将问题分解为规模更小的子问题;
  • 治--将这些规模更小的子问题逐个击破;
  • 合--将已解决的子问题合并,最终得出“母”问题的解;

三 快速排序

下图一张展示一次快排的步骤,另一种展示全部快排的步骤

一次排序交换过程.gif
快排的过程.png

快速排序的代码 (前序遍历)


quickSort(array,0,array.length-1);

 //快速排序  31 12 68 40 59 21      x=31
    public static void quickSort(int[] array,int begin,int end){
        if(end-begin<=0) {return ;}
        int x=array[begin];//31
        int low=begin;//0
        int high=end;//5
        //由于会在两头取数据,需要一个方向
        boolean direction =true;
        //开始进行数据的移动
        L1:
        while(low<high){
            if(direction){//从右往左找
                for(int i=high;i>low;i--){
                    if(array[i]<=x){
                        array[low++]=array[i];
                        high=i;
                        direction=!direction;
                        continue L1;
                    }
                }
                high=low;
            }else{
                for(int i=low;i<high;i++){
                    if(array[i]>=x){
                        array[high--]=array[i];
                        low=i;
                        direction=!direction;
                        continue L1;
                    }
                }
                low=high;
            }
        }
        //把最后找到的值放入中间位置
        array[low]=x;

        //开始完成左右两边的操作
        quickSort(array,begin,low-1);//L
        quickSort(array,low+1,end);//R

    }

应用场景:

  • 数据量大并且是线性结构

不适用场景:

  • 有大量重复数据的时候,性能不好
  • 单向链式结构处理性能不好(一般来说,链式都不使用)

四 归并排序

归并操作的工作原理如下:

  • 第一步:申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列

  • 第二步:设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

  • 第三步:比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置

  • 重复步骤3直到某一指针超出序列尾

  • 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

归并排序其实要做两件事:

(1)“分解”——将序列每次折半划分。

(2)“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序。

image.png
public static void merge(int[] array,int left,int mid,int right){
        int leftSize=mid-left;
        int rightSize=right-mid+1;
        //生成数组
        int[] leftArray=new int[leftSize];
        int[] rightArray=new int[rightSize];
        //填充左边的数组
        for(int i=left;i<mid;i++){
            leftArray[i-left]=array[i];
        }
        //填充右边的数组
        for(int i=mid;i<=right;i++){
            rightArray[i-mid]=array[i];
        }

        //合并数组
        int i=0;
        int j=0;
        int k=left;
        while(i<leftSize && j<rightSize){
            if(leftArray[i]<rightArray[j]){
                array[k]=leftArray[i];
                k++;
                i++;
            }else{
                array[k]=rightArray[j];
                k++;
                j++;
            }
        }
        while(i<leftSize){//左边还有数据没用完
            array[k]=leftArray[i];
            k++;
            i++;
        }
        while(j<rightSize){//右边还有数据没用完
            array[k]=rightArray[j];
            k++;
            j++;
        }

    }
    public static void mergeSort(int array[],int left,int right){
        if(left==right){
            return;
        }else{
            int mid=(left+right)/2;
            mergeSort(array,left,mid);//排好左边  L
            mergeSort(array,mid+1,right);//排好右边  R
            merge(array,left,mid+1,right);//再对左右进行合并 D
        }
    }

五 链式基数排序

原理

步骤

radixSort.png
clsaa Mahjong{
     public int rank;//点数
     public int suit;//花色
}
 public static void radixSort(LinkedList<Mahjong> list){
        //先对点数进行分组
        LinkedList[] rankList=new LinkedList[9];
        for (int i=0;i<rankList.length;i++){
            rankList[i]=new LinkedList();
        }
        //把数据一个一个的放入到对应的组中
        while(list.size()>0){
            //取一个
            Mahjong m=list.remove();
            //放到组中   rank:点数
            rankList[m.rank-1].add(m);
        }
        //把9个组合到一起
        for (int i = 0; i < rankList.length; i++) {
            list.addAll(rankList[i]);
        }

        //先花色数进行分组
        LinkedList[] suitList=new LinkedList[3];
        for (int i=0;i<suitList.length;i++){
            suitList[i]=new LinkedList();
        }
        //把数据一个一个的放入到对应的组中
        while(list.size()>0){
            //取一个
            Mahjong m=list.remove();
            //放到组中
            suitList[m.suit-1].add(m);
        }
        //把3个组合到一起
        for (int i = 0; i < suitList.length; i++) {
            list.addAll(suitList[i]);
        }

    }

测试代码

 @org.junit.Test
    public void testRadixSort(){
        LinkedList<Mahjong> list=new LinkedList<Mahjong>();
        list.add(new Mahjong(3,1));
        list.add(new Mahjong(2,3));
        list.add(new Mahjong(3,7));
        list.add(new Mahjong(1,1));
        list.add(new Mahjong(3,8));
        list.add(new Mahjong(2,2));
        list.add(new Mahjong(3,2));
        list.add(new Mahjong(1,3));
        list.add(new Mahjong(3,9));
        System.out.println(list);
        radixSort(list);
        System.out.println(list);
    }

六 插入排序

insertSort.png
 @org.junit.Test
    public void testInsertSort(){
        int[] array=new int[]{3,9,1,2,5,4,7,8,6};
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.print(array[i]+" ");
        }
        System.out.println();
        shellSort(array,3);
        shellSort(array,1);
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.print(array[i]+" ");
        }
    }
    //直接插入排序
    public void insertSort(int[] array){
        for(int i=1;i<array.length;i++){
            int j=i;
            int target=array[i];//表示想插入的数据
            while(j>0  && target<array[j-1]){//如果插入的数据小于数组的前一个时
                array[j]=array[j-1];
                j--;
            }
            array[j]=target;
        }
    }

七 希尔排序

shellSort.png
 //希尔排序  step表示的是步长
    public static void shellSort(int[] array,int step){
        //3 9 1 2 5 4 7 8 6
        //2 5 1 3 8 4 7 9 6
        for(int k=0;k<step;k++) {//对步长的定位,选择每次操作的开始位置
            for(int i=k+step;i<array.length;i=i+step){//i表示从第2个数开始插入
                int j=i;
                int target=array[i];//表示想插入的数据
                while(j>step-1  && target<array[j-step]){//如果插入的数据小于数组的前一个时
                    array[j]=array[j-step];
                    j=j-step;
                }
                array[j]=target;
            }
        }
    }

八 堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆,是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的要求可知,最大的值一定在堆顶。

 //堆排序
    public static void heapSort(int[] array){
        //开始建堆
        //从最后一个非叶子(array.length-1)/2结点开始建
        for (int i = (array.length-1)/2; i>=0; i--) {
            createHeap(array,array.length,i);
        }
        //开始边输出堆顶,边调整堆
        int n=array.length;//表求堆中元素的个数
        while(n>0){
            System.out.print(array[0]+" ");//根取走
            //最后一个放到根上
            array[0]=array[n-1];
            n--;
            //重新调整
            createHeap(array,n,0);
        }

    }
    //需要完成一次建堆的过程
    //n:表示堆中有多少个数据
    //k:准备进行筛选的节点
    public static void createHeap(int[] array,int n,int k){
        int kLeft=2*k+1;//左孩子
        int kRight=2*k+2;//右孩子
//        if(key==array[k] || key==array[kLeft] || key==array[kRight]){
//            终止
//        }
        if(kLeft>=n && kRight>=n){//判断有没有子节点
            return;
        }
        int kLeftValue=Integer.MAX_VALUE;
        int kRightValue= Integer.MAX_VALUE;
        if(kLeft<n){
            kLeftValue=array[kLeft];
        }
        if(kRight<n){
            kRightValue=array[kRight];
        }
        //从最上往下递归
        // 三个节点开始比大小(假设这个堆以前就是满足要求的,即根不存在了)
        if(array[k]<=kLeftValue && array[k]<=kRightValue){
            return;
        }
        if(kLeftValue<kRightValue){//左子树的处理
            int t=array[k];array[k]=array[kLeft];array[kLeft]=t;
            createHeap(array,n,kLeft);
        }else{//右子树的处理
            int t=array[k];array[k]=array[kRight];array[kRight]=t;
            createHeap(array,n,kRight);
        }
    }

参考文档

排序五 简单选择排序

递归算法

查找算法之二分查找算法

排序算法系列:快速排序算法

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
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