java排序算法图文详解

一、直接插入排序

基本思想：

将一个记录插入到已排序的有序表中，使插入后的表仍然有序

对初始关键字{49 38 65 97 76 13 27 49}进行直接插入排序

1. package Sort;
2. //插入排序
3. public class InsertSort {
4. public static void main(String[] args) {
5. int [] arr={49,38,65,97,76,13,27,49};
6. sort(arr);
7. print(arr);
8. }
9. private static void sort(int [] arr) {
10. for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
11. for(int j=i;j>0;j--){
12. if(arr[j]<arr[j-1]){
13. swap(arr,j,j-1);
14. }
15. }
16. }
17. }
18. private static void swap(int [] arr,int i,int j){
19. int temp=0;
20. temp=arr[i];
21. arr[i]=arr[j];
22. arr[j]=temp;
23. }
24. private static void print(int [] arr) {
25. for (int i = 0; i <arr.length ; i++) {
26. System.out.print(arr[i]+" ");
27. }
28. }
29. }

13 27 38 49 49 65 76 97

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二、 希尔排序

希尔排序又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort)）属于插入排序类。

基本思想：

先将整个待排序的记录分割成若干子序列分别进行“直接插入排序”，待整个序列中的记录”基本有序“时，再对全体记录进行一次直接插入排序。

1. package Sort;
2. //希尔排序是插入排序的改良
3. public class ShellSort {
4. public static void main(String[] args) {
5. int [] arr={16,25,12,30,47,11,23,36,9,18,31};
6. sort(arr);
7. print(arr);
8. }
9. private static void sort(int [] arr) {
10. //gap设置优化
11. int h=1;
12. while(h<arr.length/3){
13. h=h*3+1;
14. }
15. for(int gap=h;gap>0;gap=(gap-1)/3) {//gap:希尔排序的间距
16. for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
17. for (int j = i; j >gap-1; j-=gap) {
18. if (arr[j] < arr[j - gap]) {
19. swap(arr, j, j - gap);
20. }
21. }
22. }
23. }
24. }
25. private static void swap(int [] arr,int i,int j){
26. int temp=0;
27. temp=arr[i];
28. arr[i]=arr[j];
29. arr[j]=temp;
30. }
31. private static void print(int [] arr) {
32. for (int i = 0; i <arr.length ; i++) {
33. System.out.print(arr[i]+" ");
34. }
35. }
36. }

9 11 12 16 18 23 25 30 31 36 47

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三、冒泡排序

冒泡排序

四、快速排序

对冒泡排序的一种改进

基本思想：

通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续分别进行排序，以达到整个序列有序。

1. package Sort;
2. import java.util.Arrays;
3. //快速排序
4. public class QuickSort {
5. public static void main(String[] args) {
6. int[] arr={49,38,65,97,76,13,27,49};
7. sort(arr,0,arr.length-1);
8. System.out.println(Arrays.toString(arr));
9. }
10. private static void sort(int [] arr,int start,int end) {
11. if(start<end){
12. //把数组的第0个数作为标准数
13. int stared=arr[start];
14. //记录要排序的下标
15. int low=start;
16. int height=end;
17. //循环找出比标准数大和比标准数小的数
18. while(low<height){
19. //右边数字比标准数大
20. while(low<height&&stared<=arr[height]){
21. height--;
22. }
23. //用右边的数字替换左边的数字
24. arr[low]=arr[height];
25. //左边数字比标准数小
26. while(low<height&&stared>=arr[low]){
27. low++;
28. }
29. //用左边的数字替换右边的数字
30. arr[height]=arr[low];
31. }
32. arr[low]=stared;
33. sort(arr,start,low);
34. sort(arr,low+1,height);
35. }
36. }
37. }

[13, 27, 38, 49, 76, 97, 65, 49]

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五、选择排序(Selection Sort)

选择排序

六、堆排序

1. 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。

堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆, 注意 : 没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。

每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆

1、大顶堆举例说明：

我们对堆中的结点按层进行编号，映射到数组中就是下面这个样子:

大顶堆特点：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2] // i 对应第几个节点，i从0开始编号

2、小顶堆举例说明

小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] // i 对应第几个节点，i从0开始编号

一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆

堆排序基本思想

一、堆排序的基本思想是：

将待排序序列构造成一个大顶堆

此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。

将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。

然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。

二、代码示例

1. package Sort;
2. import java.util.Arrays;
3. /**构造大顶堆
4. * 1、原顺序二叉树 非叶子节点在数组中的索引i=1时；arr[i]=6 i=0时
5. * 4 i的右节点值比它大，交换得 ： 9
6. * /\ 4 /\
7. * 6 8 /\ 6 8
8. * /\ 9 8 /\
9. * 5 9 /\ 5 4
10. * 5 6
11. */
12.  
13. public class HeapSort {
14. public static void main(String[] args) {
15. int [] arr={4,6,8,5,9};
16. heapSort(arr);
17. }
18. //编写一个堆排序的方法
19. public static void heapSort(int[] arr){
20. int temp=0;
21. for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){
22. adjustHeap(arr,i,arr.length);
23. }
24. //将堆顶元素与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值，将最大值全放在数组最后
25. //重新调整结构，使其满足堆定义，继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整交换步骤，使整个序列达到有序
26. for(int j=arr.length-1;j>0;j--) {
27. //交换
28. temp = arr[j];
29. arr[j] = arr[0];
30. arr[0] = temp;
31. adjustHeap(arr, 0, j);
32. }
33. System.out.println("数组"+Arrays.toString(arr));
34. }
35. //将数组调整为一个大顶堆
36. /**
37. * 功能：完成将以i对应的非叶子节点的树调整成大顶堆
38. * 举例：int[]arr={4,6,8,5,9};=>i=1=>adjustHeap=>得到{4，9，8，5，6}
39. * 如果再次调整adjustHeap传入i=0,{4，9，8，5，6}=>得到{9，6，8，5，4}
40. * @param arr 表示要调整的数组
41. * @param i 表示非叶子节点在数组中的索引
42. * @param length 表示对多少个元素进行调整，length在逐渐减少
43. */
44. public static void adjustHeap(int[]arr,int i,int length){
45. int temp=arr[i];//先取出当前元素的值，保存在临时变量中
46. //开始调整
47. //k=i*2+1;k是i节点的左子节点
48. for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){
49. if(k+1<length&&arr[k]<arr[k+1]){//说明左子节点的值小于右子节点的值
50. k++;//k指向右子节点
51. }
52. if(arr[k]>temp){//如果子节点大于父节点
53. arr[i]=arr[k];//把较大的值赋给当前节点
54. i=k;//!!!i指向k，继续循环比较
55. }else{
56. break;
57. }
58. }
59. //当for循环结束后，已经将以i为父结点的最大值放在了堆顶上（局部）
60. arr[i]=temp;//将temp的值放在调整后的位置
61. }
62. }

堆排序结果：

数组[4, 5, 6, 8, 9]

七、归并排序

定义：

又一类不同的排序方法，将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。

需要辅助空间：O(n)

整个归并需要 [log2n] 趟

时间复杂度：O(nlog2n)

缺点：归并排序占用附加存储较多, 需要另外一个与原待排序对象数组同样大小的辅助数组。

优点：归并排序是一个稳定的排序方法

思路可以推广到“多路归并”

常用于外部排序

1. package Sort;
2. //归并排序
3. public class MergeSort {
4. public static void main(String[] args) {
5. int [] arr={4,5,7,8,1,2,3,6};
6. sort(arr);
7. print(arr);
8. }
9. private static void sort(int [] arr) {
10. int mid=arr.length/2;
11. int[]temp=new int[arr.length];
12. int i=0;//标记左边数组
13. int j=mid+1;//标记右边数组起始点
14. int k=0;
15. while(i<=mid&&j<arr.length){
16. if(arr[i]<=arr[j]){
17. temp[k]=arr[i];
18. i++;
19. k++;
20. }else{
21. temp[k]=arr[j];
22. j++;
23. k++;
24. }
25. }
26. while(i<=mid){temp[k++]=arr[i++];}//将左边剩余的，复制到数组
27. while(j<arr.length){temp[k++]=arr[j++];}//将右边剩余的，复制到数组
28. }
29.  
30. private static void print(int [] arr) {
31. for (int i = 0; i <arr.length ; i++) {
32. System.out.print(arr[i]+" ");
33. }
34. }
35. }

1 2 3 4 5 6 7 8

Process finished with exit code 0

总结

本篇文章就到这里了，希望可以给你带来一些帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容！

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_55782195/article/details/117897740