Java程式設計師必須掌握的8大排序演算法

without0815的部落格發表於2015-01-11

本文主要詳解了Java語言的8大排序的基本思想以及例項解讀,詳細請看下文

8種排序之間的關係:

1, 直接插入排序

(1)基本思想:在要排序的一組數中,假設前面(n-1)[n>=2] 個數已經是排

好順序的,現在要把第n個數插到前面的有序數中,使得這n個數

也是排好順序的。如此反覆迴圈,直到全部排好順序。

(2)例項

(3)用java實現

 package com.njue;  

public class insertSort {  
public insertSort(){  
    inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
    int temp=0;  
    for(int i=1;i<a.length;i++){  
       int j=i-1;  
       temp=a[i];  
       for(;j>=0&&temp<a[j];j--){  
       a[j+1]=a[j];                       //將大於temp的值整體後移一個單位  
       }  
       a[j+1]=temp;  
    }  
    for(int i=0;i<a.length;i++)  
       System.out.println(a[i]);  
}  
}

2,希爾排序(最小增量排序)

(1)基本思想:演算法先將要排序的一組數按某個增量d(n/2,n為要排序數的個數)分成若干組,每組中記錄的下標相差d.對每組中全部元素進行直接插入排序,然後再用一個較小的增量(d/2)對它進行分組,在每組中再進行直接插入排序。當增量減到1時,進行直接插入排序後,排序完成。

(2)例項:


(3)用java實現

public class shellSort {  
public  shellSort(){  
    int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45,56,100};  
    double d1=a.length;  
    int temp=0;  
    while(true){  
        d1= Math.ceil(d1/2);  
        int d=(int) d1;  
        for(int x=0;x<d;x++){  
            for(int i=x+d;i<a.length;i+=d){  
                int j=i-d;  
                temp=a[i];  
                for(;j>=0&&temp<a[j];j-=d){  
                a[j+d]=a[j];  
                }  
                a[j+d]=temp;  
            }  
        }  
        if(d==1)  
            break;  
    }  
    for(int i=0;i<a.length;i++)  
        System.out.println(a[i]);  
}  
}

3.簡單選擇排序

(1)基本思想:在要排序的一組數中,選出最小的一個數與第一個位置的數交換;

然後在剩下的數當中再找最小的與第二個位置的數交換,如此迴圈到倒數第二個數和最後一個數比較為止。

(2)例項:

(3)用java實現

public class selectSort {  
    public selectSort(){  
        int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};  
        int position=0;  
        for(int i=0;i<a.length;i++){  

            int j=i+1;  
            position=i;  
            int temp=a[i];  
            for(;j<a.length;j++){  
            if(a[j]<temp){  
                temp=a[j];  
                position=j;  
            }  
            }  
            a[position]=a[i];  
            a[i]=temp;  
        }  
        for(int i=0;i<a.length;i++)  
            System.out.println(a[i]);  
    }  
}

4,堆排序

(1)基本思想:堆排序是一種樹形選擇排序,是對直接選擇排序的有效改進。

堆的定義如下:具有n個元素的序列(h1,h2,…,hn),當且僅當滿足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,…,n/2)時稱之為堆。在這裡只討論滿足前者條件的堆。由堆的定義可以看出,堆頂元素(即第一個元素)必為最大項(大頂堆)。完全二叉樹可以很直觀地表示堆的結構。堆頂為根,其它為左子樹、右子樹。初始時把要排序的數的序列看作是一棵順序儲存的二叉樹,調整它們的儲存序,使之成為一個堆,這時堆的根節點的數最大。然後將根節點與堆的最後一個節點交換。然後對前面(n-1)個數重新調整使之成為堆。依此類推,直到只有兩個節點的堆,並對它們作交換,最後得到有n個節點的有序序列。從演算法描述來看,堆排序需要兩個過程,一是建立堆,二是堆頂與堆的最後一個元素交換位置。所以堆排序有兩個函式組成。一是建堆的滲透函式,二是反覆呼叫滲透函式實現排序的函式。

(2)例項:

初始序列:46,79,56,38,40,84

建堆:

交換,從堆中踢出最大數

依次類推:最後堆中剩餘的最後兩個結點交換,踢出一個,排序完成。

(3)用java實現

import java.util.Arrays;  

public class HeapSort {  
     int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
    public  HeapSort(){  
        heapSort(a);  
    }  
    public  void heapSort(int[] a){  
        System.out.println("開始排序");  
        int arrayLength=a.length;  
        //迴圈建堆  
        for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){  
            //建堆  

      buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);  
            //交換堆頂和最後一個元素  
            swap(a,0,arrayLength-1-i);  
            System.out.println(Arrays.toString(a));  
        }  
    }  

    private  void swap(int[] data, int i, int j) {  
        // TODO Auto-generated method stub  
        int tmp=data[i];  
        data[i]=data[j];  
        data[j]=tmp;  
    }  
    //對data陣列從0到lastIndex建大頂堆  
    private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {  
        // TODO Auto-generated method stub  
        //從lastIndex處節點(最後一個節點)的父節點開始  
        for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){  
            //k儲存正在判斷的節點  
            int k=i;  
            //如果當前k節點的子節點存在  
            while(k*2+1<=lastIndex){  
                //k節點的左子節點的索引  
                int biggerIndex=2*k+1;  
                //如果biggerIndex小於lastIndex,即biggerIndex+1代表的k節點的右子節點存在  
                if(biggerIndex<lastIndex){  
                    //若果右子節點的值較大  
                    if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){  
                        //biggerIndex總是記錄較大子節點的索引  
                        biggerIndex++;  
                    }  
                }  
                //如果k節點的值小於其較大的子節點的值  
                if(data[k]<data[biggerIndex]){  
                    //交換他們  
                    swap(data,k,biggerIndex);  
                    //將biggerIndex賦予k,開始while迴圈的下一次迴圈,重新保證k節點的值大於其左右子節點的值  
                    k=biggerIndex;  
                }else{  
                    break;  
                }  
            }
        }
    }
}

5.氣泡排序

(1)基本思想:在要排序的一組數中,對當前還未排好序的範圍內的全部數,自上而下對相鄰的兩個數依次進行比較和調整,讓較大的數往下沉,較小的往上冒。即:每當兩相鄰的數比較後發現它們的排序與排序要求相反時,就將它們互換。

(2)例項:

(3)用java實現

public class bubbleSort {  
public  bubbleSort(){  
     int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
    int temp=0;  
    for(int i=0;i<a.length-1;i++){  
        for(int j=0;j<a.length-1-i;j++){  
        if(a[j]>a[j+1]){  
            temp=a[j];  
            a[j]=a[j+1];  
            a[j+1]=temp;  
        }  
        }  
    }  
    for(int i=0;i<a.length;i++)  
    System.out.println(a[i]);     
}  
}

6.快速排序

(1)基本思想:選擇一個基準元素,通常選擇第一個元素或者最後一個元素,通過一趟掃描,將待排序列分成兩部分,一部分比基準元素小,一部分大於等於基準元素,此時基準元素在其排好序後的正確位置,然後再用同樣的方法遞迴地排序劃分的兩部分。

(2)例項:

(3)用java實現

public class quickSort {  
  int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
public  quickSort(){  
    quick(a);  
    for(int i=0;i<a.length;i++)  
        System.out.println(a[i]);  
}  
public int getMiddle(int[] list, int low, int high) {     
            int tmp = list[low];    //陣列的第一個作為中軸     
            while (low < high) {     
                while (low < high && list[high] >= tmp) {     

      high--;     
                }     
                list[low] = list[high];   //比中軸小的記錄移到低端     
                while (low < high && list[low] <= tmp) {     
                    low++;     
                }     
                list[high] = list[low];   //比中軸大的記錄移到高階     
            }     
           list[low] = tmp;              //中軸記錄到尾     
            return low;                   //返回中軸的位置     
        }    
public void _quickSort(int[] list, int low, int high) {     
            if (low < high) {     
               int middle = getMiddle(list, low, high);  //將list陣列進行一分為二     
                _quickSort(list, low, middle - 1);        //對低字表進行遞迴排序     
               _quickSort(list, middle + 1, high);       //對高字表進行遞迴排序     
            }     
        }   
public void quick(int[] a2) {     
            if (a2.length > 0) {    //檢視陣列是否為空     
                _quickSort(a2, 0, a2.length - 1);     
        }     
       }   
}

7、歸併排序

(1)基本排序:歸併(Merge)排序法是將兩個(或兩個以上)有序表合併成一個新的有序表,即把待排序序列分為若干個子序列,每個子序列是有序的。然後再把有序子序列合併為整體有序序列。

(2)例項:

(3)用java實現

import java.util.Arrays;  

public class mergingSort {  
int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
public  mergingSort(){  
    sort(a,0,a.length-1);  
    for(int i=0;i<a.length;i++)  
        System.out.println(a[i]);  
}  
public void sort(int[] data, int left, int right) {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    if(left<right){  
        //找出中間索引  
        int center=(left+right)/2;  
        //對左邊陣列進行遞迴  
        sort(data,left,center);  
        //對右邊陣列進行遞迴  
        sort(data,center+1,right);  
        //合併  
        merge(data,left,center,right);  

    }  
}  
public void merge(int[] data, int left, int center, int right) {  
    // TODO Auto-generated method stub  
    int [] tmpArr=new int[data.length];  
    int mid=center+1;  
    //third記錄中間陣列的索引  
    int third=left;  
    int tmp=left;  
    while(left<=center&&mid<=right){  

   //從兩個陣列中取出最小的放入中間陣列  
        if(data[left]<=data[mid]){  
            tmpArr[third++]=data[left++];  
        }else{  
            tmpArr[third++]=data[mid++];  
        }  
    }  
    //剩餘部分依次放入中間陣列  
    while(mid<=right){  
        tmpArr[third++]=data[mid++];  
    }  
    while(left<=center){  
        tmpArr[third++]=data[left++];  
    }  
    //將中間陣列中的內容複製回原陣列  
    while(tmp<=right){  
        data[tmp]=tmpArr[tmp++];  
    }  
    System.out.println(Arrays.toString(data));  
}  

}

8、基數排序

(1)基本思想:將所有待比較數值(正整數)統一為同樣的數位長度,數位較短的數前面補零。然後,從最低位開始,依次進行一次排序。這樣從最低位排序一直到最高位排序完成以後,數列就變成一個有序序列。

(2)例項:

(3)用java實現

import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  

public class radixSort {  
    int a[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,101,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
public radixSort(){  
    sort(a);  
    for(int i=0;i<a.length;i++)  
        System.out.println(a[i]);  
}  
public  void sort(int[] array){     

            //首先確定排序的趟數;     
        int max=array[0];     
        for(int i=1;i<array.length;i++){     
               if(array[i]>max){     
               max=array[i];     
               }     
            }     

    int time=0;     
           //判斷位數;     
            while(max>0){     
               max/=10;     
                time++;     
            }     

        //建立10個佇列;     
            List<ArrayList> queue=new ArrayList<ArrayList>();     
            for(int i=0;i<10;i++){     
                ArrayList<Integer> queue1=new ArrayList<Integer>();   
                queue.add(queue1);     
        }     

            //進行time次分配和收集;     
            for(int i=0;i<time;i++){     

                //分配陣列元素;     
               for(int j=0;j<array.length;j++){     
                    //得到數字的第time+1位數;   
                   int x=array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i);  
                   ArrayList<Integer> queue2=queue.get(x);  
                   queue2.add(array[j]);  
                   queue.set(x, queue2);  
            }     
                int count=0;//元素計數器;     
            //收集佇列元素;     
                for(int k=0;k<10;k++){   
                while(queue.get(k).size()>0){  
                    ArrayList<Integer> queue3=queue.get(k);  
                        array[count]=queue3.get(0);     
                        queue3.remove(0);  
                    count++;  
              }     
            }     
          }     

   }    

}

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