文章目录

7.1 排序算法的介绍
7.2 冒泡排序
7.3 选择排序
7.4 插入排序
7.4 希尔排序
7.5 快速排序:
7.6 归并排序介绍:
7.7 基数排序
7.8 常用排序算法总结和对比

7.1 排序算法的介绍

排序的分类：
1. 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。
2. 外部排序法：数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。
常见的排序算法分类

7.2 冒泡排序

冒泡排序（Bubble Sorting）的基本思想是：通过对待排序序列从前向后（从下标较小的元素开始）,依次比较相邻元素的值，若发现逆序则交换，使值较大的元素逐渐从前移向后部，就象水底下的气泡一样逐渐向上冒。
因为排序的过程中，各元素不断接近自己的位置，如果一趟比较下来没有进行过交换，就说明序列有序，因此要在排序过程中设置一个标志flag判断元素是否进行过交换。从而减少不必要的比较。(这里说的优化，可以在冒泡排序写好后，在进行)。
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class BubbleSort {

	public static void main(String[] args) {
//		int arr[] = {3, 9, -1, 10, 20};
//		
//		System.out.println("排序前");
//		System.out.println(Arrays.toString(arr));
		
		//为了容量理解，我们把冒泡排序的演变过程，给大家展示
		
		//测试一下冒泡排序的速度O(n^2), 给80000个数据，测试
		//创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[80000];
		for(int i =0; i < 80000;i++) {
			arr[i] = (int)(Math.random() * 8000000); //生成一个[0, 8000000) 数
		}
		
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		//测试冒泡排序
		bubbleSort(arr);
		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序后的时间是=" + date2Str);
		
		//System.out.println("排序后");
		//System.out.println(Arrays.toString(arr));
		
	}
	
	// 将前面额冒泡排序算法，封装成一个方法
	public static void bubbleSort(int[] arr) {
		// 冒泡排序 的时间复杂度 O(n^2), 自己写出
		int temp = 0; // 临时变量
		boolean flag = false; // 标识变量，表示是否进行过交换
		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {

			for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
				// 如果前面的数比后面的数大，则交换
				if (arr[j] > arr[j + 1]) {
					flag = true;
					temp = arr[j];
					arr[j] = arr[j + 1];
					arr[j + 1] = temp;
				}
			}
			//System.out.println("第" + (i + 1) + "趟排序后的数组");
			//System.out.println(Arrays.toString(arr));

			if (!flag) { // 在一趟排序中，一次交换都没有发生过
				break;
			} else {
				flag = false; // 重置flag!!!, 进行下次判断
			}
		}
	}

}

7.3 选择排序

选择排序（select sorting）也是一种简单的排序方法。它的基本思想是：第一次从arr[0]_{arr[n-1]中选取最小值，与arr[0]交换，第二次从arr[1]}arr[n-1]中选取最小值，与arr[1]交换，第三次从arr[2]_{arr[n-1]中选取最小值，与arr[2]交换，…，第i次从arr[i-1]}arr[n-1]中选取最小值，与arr[i-1]交换，…, 第n-1次从arr[n-2]~arr[n-1]中选取最小值，与arr[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
//选择排序
public class SelectSort {

	public static void main(String[] args) {
		//int [] arr = {101, 34, 119, 1, -1, 90, 123};
		
		//创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[80000];
		for (int i = 0; i < 80000; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
		}
		
		System.out.println("排序前");
		//System.out.println(Arrays.toString(arr));
		
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		selectSort(arr);
		
		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
		
		//System.out.println("排序后");
		//System.out.println(Arrays.toString(arr));
		
		
	}
	
	//选择排序
	public static void selectSort(int[] arr) {
		
		//选择排序时间复杂度是 O(n^2)
		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
			int minIndex = i;
			int min = arr[i];
			for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
				if (min > arr[j]) { // 说明假定的最小值，并不是最小
					min = arr[j]; // 重置min
					minIndex = j; // 重置minIndex
				}
			}

			// 将最小值，放在arr[0], 即交换
			if (minIndex != i) {
				arr[minIndex] = arr[i];
				arr[i] = min;
			}
		}
		
	}

}

7.4 插入排序

插入排序（Insertion Sorting）的基本思想是：把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class InsertSort {

	public static void main(String[] args) {
		//int[] arr = {101, 34, 119, 1, -1, 89}; 
		// 创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[80000];
		for (int i = 0; i < 80000; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
		}

		System.out.println("插入排序前");
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		insertSort(arr); //调用插入排序算法
		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
		
		//System.out.println(Arrays.toString(arr));
		
	}
	
	//插入排序
	public static void insertSort(int[] arr) {
		int insertVal = 0;
		int insertIndex = 0;
		//使用for循环来把代码简化
		for(int i = 1; i < arr.length; i++) {
			//定义待插入的数
			insertVal = arr[i];
			insertIndex = i - 1; // 即arr[1]的前面这个数的下标
	
			// 给insertVal 找到插入的位置
			// 说明
			// 1. insertIndex >= 0 保证在给insertVal 找插入位置，不越界
			// 2. insertVal < arr[insertIndex] 待插入的数，还没有找到插入位置
			// 3. 就需要将 arr[insertIndex] 后移
			while (insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
				arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];// arr[insertIndex]
				insertIndex--;
			}
			// 当退出while循环时，说明插入的位置找到, insertIndex + 1
			//这里我们判断是否需要赋值
			if(insertIndex + 1 != i) {
				arr[insertIndex + 1] = insertVal;
			}
		}
	}

}

7.4 希尔排序

希尔排序法基本思想：希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class ShellSort {

	public static void main(String[] args) {
		//int[] arr = { 8, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 4, 6, 0 };
		
		// 创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[8000000];
		for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
		}

		System.out.println("排序前");
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		shellSort(arr); //交换式

		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
		
		//System.out.println(Arrays.toString(arr));
	}

	//对交换式的希尔排序进行优化->移位法
	public static void shellSort(int[] arr) {
		
		// 增量gap, 并逐步的缩小增量
		for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
			// 从第gap个元素，逐个对其所在的组进行直接插入排序
			for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
				int j = i;
				int temp = arr[j];

                while (j - gap >= 0 && temp < arr[j - gap]) {
                    //移动
                    arr[j] = arr[j-gap];
                    j -= gap;
                }
                //当退出while后，就给temp找到插入的位置
                arr[j] = temp;	

			}
		}
	}

}

7.5 快速排序:

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class QuickSort {

	public static void main(String[] args) {
		//int[] arr = {-9,78,0,23,-567,70, -1,900, 4561};
		
		//测试快排的执行速度
		// 创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[8000000];
		for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
		}
		
		System.out.println("排序前");
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		quickSort(arr, 0, arr.length-1);
		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
		//System.out.println("arr=" + Arrays.toString(arr));
	}

	public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
        //取中间的值作为分组轴
        int l = left;
        int r = right;
        int mid = arr[(right + left) / 2];
        int temp;

        //将mid作为中间值，进行分组
        while (l < r) {
            //在mid的左边找到比mid大的值
            while (arr[l] < mid) {
                l++;
            }

            //在povit的右边找到比mid小的值
            while (arr[r] > mid) {
                r--;
            }

            //如果发现l==r，说明左边的都小于mid，右边的都大于mid，则可以结束循环
            if (l == r) {
                break;
            }

            //交换
            temp = arr[l];
            arr[l] = arr[r];
            arr[r] = temp;

            //交换之后，判断如果arr[l]=mid,则说明在交换之前arr[r]=mid,
            // 此时的arr[r]>mid,为了下次继续交换出现死循环，需将r前移
            if (arr[l] == mid) {
                r--;
            }
            //相反l要后移
            if (arr[r] == mid) {
                l++;
            }
        }

        //此时的l等于mid的位置，所以要减一
        if (left < l-1){
            quickSort(arr,left,l-1);
        }
        //此时的r等于mid的位置，所以要加一
        if (r+1 < right){
            quickSort(arr,r+1,right);
        }

    }
}

7.6 归并排序介绍:

归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class MergetSort {

	public static void main(String[] args) {
		//int arr[] = { 8, 4, 5, 7, 1, 3, 6, 2 }; //
		
		//测试快排的执行速度
		// 创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[8000000];
		for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
		}
		System.out.println("排序前");
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		int temp[] = new int[arr.length]; //归并排序需要一个额外空间
 		mergeSort(arr, 0, arr.length - 1, temp);
 		
 		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
 		
 		//System.out.println("归并排序后=" + Arrays.toString(arr));
	}
	
	
	//分+合方法
	public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {
		if(left < right) {
			int mid = (left + right) / 2; //中间索引
			//向左递归进行分解
			mergeSort(arr, left, mid, temp);
			//向右递归进行分解
			mergeSort(arr, mid + 1, right, temp);
			//合并
			merge(arr, left, mid, right, temp);
			
		}
	}
	
	//合并的方法
	/**
	 * 
	 * @param arr 排序的原始数组
	 * @param left 左边有序序列的初始索引
	 * @param mid 中间索引
	 * @param right 右边索引
	 * @param temp 做中转的数组
	 */
	public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {
		
		int i = left; // 初始化i, 左边有序序列的初始索引
		int j = mid + 1; //初始化j, 右边有序序列的初始索引
		int t = 0; // 指向temp数组的当前索引
		
		//(一)
		//先把左右两边(有序)的数据按照规则填充到temp数组
		//直到左右两边的有序序列，有一边处理完毕为止
		while (i <= mid && j <= right) {//继续
			//如果左边的有序序列的当前元素，小于等于右边有序序列的当前元素
			//即将左边的当前元素，填充到 temp数组 
			//然后 t++, i++
			if(arr[i] <= arr[j]) {
				temp[t] = arr[i];
				i += 1;
			} else { //反之,将右边有序序列的当前元素，填充到temp数组
				temp[t] = arr[j];
				j += 1;
			}
            t += 1;
		}
		
		//(二)
		//把有剩余数据的一边的数据依次全部填充到temp
		while( i <= mid) { //左边的有序序列还有剩余的元素，就全部填充到temp
			temp[t] = arr[i];
			t += 1;
			i += 1;	
		}
		
		while( j <= right) { //右边的有序序列还有剩余的元素，就全部填充到temp
			temp[t] = arr[j];
			t += 1;
			j += 1;	
		}
		
		
		//(三)
		//将temp数组的元素拷贝到arr
		//注意，并不是每次都拷贝所有
		t = 0;
		int tempLeft = left; // 
		//第一次合并 tempLeft = 0 , right = 1 //  tempLeft = 2  right = 3 // tL=0 ri=3
		//最后一次 tempLeft = 0  right = 7
		while(tempLeft <= right) { 
			arr[tempLeft] = temp[t];
			t += 1;
			tempLeft += 1;
		}
		
	}

}

7.7 基数排序

基本思想：将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
图文说明：
代码实现：

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class RadixSort {

	public static void main(String[] args) {
		int arr[] = { 53, 3, 542, 748, 14, 214};
		
		// 80000000 * 11 * 4 / 1024 / 1024 / 1024 =3.3G 
//		int[] arr = new int[8000000];
//		for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
//			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
//		}
		System.out.println("排序前");
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		radixSort(arr);
		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
		
		System.out.println("基数排序后 " + Arrays.toString(arr));
		
	}

	//基数排序方法
	public static void radixSort(int[] arr) {
		
		//根据前面的推导过程，我们可以得到最终的基数排序代码
		
		//1. 得到数组中最大的数的位数
		int max = arr[0]; //假设第一数就是最大数
		for(int i = 1; i < arr.length; i++) {
			if (arr[i] > max) {
				max = arr[i];
			}
		}
		//得到最大数是几位数
		int maxLength = (max + "").length();
		
		//定义一个二维数组，表示10个桶, 每个桶就是一个一维数组
		//说明
		//1. 二维数组包含10个一维数组
		//2. 为了防止在放入数的时候，数据溢出，则每个一维数组(桶)，大小定为arr.length
		//3. 明确，基数排序是使用空间换时间的经典算法
		int[][] bucket = new int[10][arr.length];
		
		//为了记录每个桶中，实际存放了多少个数据,我们定义一个一维数组来记录各个桶的每次放入的数据个数
		//可以这里理解
		//比如：bucketElementCounts[0] , 记录的就是  bucket[0] 桶的放入数据个数
		int[] bucketElementCounts = new int[10];
		
		
		//这里我们使用循环将代码处理
		
		for(int i = 0 , n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
			//(针对每个元素的对应位进行排序处理)， 第一次是个位，第二次是十位，第三次是百位..
			for(int j = 0; j < arr.length; j++) {
				//取出每个元素的对应位的值
				int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
				//放入到对应的桶中
				bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
				bucketElementCounts[digitOfElement]++;
			}
			//按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
			int index = 0;
			//遍历每一桶，并将桶中是数据，放入到原数组
			for(int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
				//如果桶中，有数据，我们才放入到原数组
				if(bucketElementCounts[k] != 0) {
					//循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组), 放入
					for(int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
						//取出元素放入到arr
						arr[index++] = bucket[k][l];
					}
				}
				//第i+1轮处理后，需要将每个 bucketElementCounts[k] = 0 ！！！！
				bucketElementCounts[k] = 0;
				
			}
			//System.out.println("第"+(i+1)+"轮，对个位的排序处理 arr =" + Arrays.toString(arr));
			
		}
	}
}

7.8 常用排序算法总结和对比

常用排序算法对比
相关术语解释：
1. 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；
2. 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；
3. 内排序：所有排序操作都在内存中完成；
4. 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
6. 时间复杂度：一个算法执行所耗费的时间。
7. 空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小。
8. n: 数据规模
9. k: “桶”的个数
10. In-place: 不占用额外内存
11. Out-place: 占用额外内存

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[数据结构与算法]第7章排序算法

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7.1 排序算法的介绍

7.2 冒泡排序

7.3 选择排序

7.4 插入排序

7.4 希尔排序

7.5 快速排序:

7.6 归并排序介绍:

7.7 基数排序

7.8 常用排序算法总结和对比

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7.4 插入排序

7.4 希尔排序

7.5 快速排序:

7.6 归并排序介绍:

7.7 基数排序

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