排序算法類(lèi)型：
冒泡排序，選擇排序，插入排序，希爾排序，快速排序
歸并排序，堆排序，基數(shù)排序
一. 冒泡排序(BubbleSort)
1：基本思想：
兩個(gè)數(shù)比較大小，較大的數(shù)下沉，較小的數(shù)冒起來(lái)。
2：過(guò)程：
1: 比較相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)，如果第二個(gè)數(shù)小，就交換位置。
2:從后向前兩兩比較，一直到比較最前兩個(gè)數(shù)據(jù)。最終最小
數(shù)被交換到起始的位置，這樣第一個(gè)最小數(shù)的位置就排好
了。
3:繼續(xù)重復(fù)上述過(guò)程，依次將第2.3...n-1個(gè)最小數(shù)排好位置。
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(n2)
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void BubbleSort(int [] arr){
int temp;//臨時(shí)變量
for(int i=0; i<arr.length-1; i++){ //表示趟數(shù)，一共arr.length-1次。
for(int j=arr.length-1; j>i; j--){
if(arr[j] < arr[j-1]){
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j-1];
arr[j-1] = temp;
}
}
}
}
5 優(yōu)化：
針對(duì)問(wèn)題：
數(shù)據(jù)的順序排好之后，冒泡算法仍然會(huì)繼續(xù)進(jìn)行下一輪的比較，直到arr.length-1次，后面的比較沒(méi)有意義的。
方案：
設(shè)置標(biāo)志位flag，如果發(fā)生了交換flag設(shè)置為true；如果沒(méi)有交換就設(shè)置為false。
這樣當(dāng)一輪比較結(jié)束后如果flag仍為false，即：這一輪沒(méi)有發(fā)生交換，說(shuō)明數(shù)據(jù)的順序已經(jīng)排好，沒(méi)有必要繼續(xù)進(jìn)行下去。
public static void BubbleSort1(int [] arr){
int temp;//臨時(shí)變量
boolean flag;//是否交換的標(biāo)志
for(int i=0; i<arr.length-1; i++){ //表示趟數(shù)，一共arr.length-1次。
flag = false;
for(int j=arr.length-1; j>i; j--){
if(arr[j] < arr[j-1]){
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j-1];
arr[j-1] = temp;
flag = true;
}
}
if(!flag) break;
}
}
二. 選擇排序(SelctionSort)
1 基本思想：
在長(zhǎng)度為N的無(wú)序數(shù)組中，第一次遍歷n-1個(gè)數(shù)，找到最小的數(shù)值與第一個(gè)元素交換；
第二次遍歷n-2個(gè)數(shù)，找到最小的數(shù)值與第二個(gè)元素交換；
。。。
第n-1次遍歷，找到最小的數(shù)值與第n-1個(gè)元素交換，排序完成。
2 過(guò)程：
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(n2)
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void select_sort(int array[],int lenth){
for(int i=0;i<lenth-1;i++){
int minIndex = i;
for(int j=i+1;j<lenth;j++){
if(array[j]<array[minIndex]){
minIndex = j;
}
}
if(minIndex != i){
int temp = array[i];
array[i] = array[minIndex];
array[minIndex] = temp;
}
}
}
三. 插入排序(Insertion Sort)
1 基本思想：
在要排序的一組數(shù)中，假定前n-1個(gè)數(shù)已經(jīng)排好序，現(xiàn)在將第n個(gè)數(shù)插到前面的有序數(shù)列中，使得這n個(gè)數(shù)也是排好順序的。如此反復(fù)循環(huán)，直到全部排好順序。
2 過(guò)程：
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(n2)
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void insert_sort(int array[],int lenth){
int temp;
for(int i=0;i<lenth-1;i++){
for(int j=i+1;j>0;j--){
if(array[j] < array[j-1]){
temp = array[j-1];
array[j-1] = array[j];
array[j] = temp;
}else{ //不需要交換
break;
}
}
}
}
四. 希爾排序(Shell Sort)
前言：
數(shù)據(jù)序列1： 13-17-20-42-28 利用插入排序，13-17-20-28-42. Number of swap:1;
數(shù)據(jù)序列2： 13-17-20-42-14 利用插入排序，13-14-17-20-42. Number of swap:3;
如果數(shù)據(jù)序列基本有序，使用插入排序會(huì)更加高效。
1 基本思想：
在要排序的一組數(shù)中，根據(jù)某一增量分為若干子序列，并對(duì)子序列分別進(jìn)行插入排序。
然后逐漸將增量減小,并重復(fù)上述過(guò)程。直至增量為1,此時(shí)數(shù)據(jù)序列基本有序,最后進(jìn)行插入排序。
2 過(guò)程：
3 平均時(shí)間復(fù)雜度O(n1.5)
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void shell_sort(int array[],int lenth){
int temp = 0;
int incre = lenth;
while(true){
incre = incre/2;
for(int k = 0;k<incre;k++){ //根據(jù)增量分為若干子序列
for(int i=k+incre;i<lenth;i+=incre){
for(int j=i;j>k;j-=incre){
if(array[j]<array[j-incre]){
temp = array[j-incre];
array[j-incre] = array[j];
array[j] = temp;
}else{
break;
}
}
}
}
if(incre == 1){
break;
}
}
}
五.快速排序(Quicksort)
1 基本思想：
先從數(shù)列中取出一個(gè)數(shù)作為key值；
將比這個(gè)數(shù)小的數(shù)全部放在它的左邊，大于或等于它的數(shù)全部放在它的右邊；
對(duì)左右兩個(gè)小數(shù)列重復(fù)第二步，直至各區(qū)間只有1個(gè)數(shù)。
2 2. 輔助理解：挖坑填數(shù)
初始時(shí) i = 0; j = 9; key=72
由于已經(jīng)將a[0]中的數(shù)保存到key中，可以理解成在數(shù)組a[0]上挖了個(gè)坑，可以將其它數(shù)據(jù)填充到這來(lái)。
從j開(kāi)始向前找一個(gè)比key小的數(shù)。當(dāng)j=8，符合條件，a[0] = a[8] ; i++ ; 將a[8]挖出再填到上一個(gè)坑a[0]中。
這樣一個(gè)坑a[0]就被搞定了，但又形成了一個(gè)新坑a[8]，這怎么辦了？簡(jiǎn)單，再找數(shù)字來(lái)填a[8]這個(gè)坑。
這次從i開(kāi)始向后找一個(gè)大于key的數(shù)，當(dāng)i=3，符合條件，a[8] = a[3] ; j-- ; 將a[3]挖出再填到上一個(gè)坑中。
數(shù)組：72 - 6 - 57 - 88 - 60 - 42 - 83 - 73 - 48 - 85
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
此時(shí) i = 3; j = 7; key=72
再重復(fù)上面的步驟，先從后向前找，再?gòu)那跋蚝笳摇?br> 從j開(kāi)始向前找，當(dāng)j=5，符合條件，將a[5]挖出填到上一個(gè)坑中，a[3] = a[5]; i++;
從i開(kāi)始向后找，當(dāng)i=5時(shí)，由于i==j退出。
此時(shí)，i = j = 5，而a[5]剛好又是上次挖的坑，因此將key填入a[5]。
數(shù)組：48 - 6 - 57 - 88 - 60 - 42 - 83 - 73 - 88 - 85
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
可以看出a[5]前面的數(shù)字都小于它，a[5]后面的數(shù)字都大于它。因此再對(duì)a[0…4]和a[6…9]這二個(gè)子區(qū)間重復(fù)上述步驟就可以了。
數(shù)組：48 - 6 - 57 - 42 - 60 - 72 - 83 - 73 - 88 - 85
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(N*logN)
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void quickSort(int a[],int l,int r){
if(l>=r)
return;
int i = l; int j = r; int key = a[l];//選擇第一個(gè)數(shù)為key
while(i<j){
while(i<j && a[j]>=key)//從右向左找第一個(gè)小于key的值
j--;
if(i<j){
a[i] = a[j];
i++;
}
while(i<j && a[i]<key)//從左向右找第一個(gè)大于key的值
i++;
if(i<j){
a[j] = a[i];
j--;
}
}
//i == j
a[i] = key;
quickSort(a, l, i-1);//遞歸調(diào)用
quickSort(a, i+1, r);//遞歸調(diào)用
}
key值的選取可以有多種形式，例如中間數(shù)或者隨機(jī)數(shù)，分別會(huì)對(duì)算法的復(fù)雜度產(chǎn)生不同的影響。
六. 歸并排序(Merge Sort)
1 基本思想：參考
歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。
首先考慮下如何將2個(gè)有序數(shù)列合并。這個(gè)非常簡(jiǎn)單，只要從比較2個(gè)數(shù)列的第一個(gè)數(shù)，誰(shuí)小就先取誰(shuí)，取了后就在對(duì)應(yīng)數(shù)列中刪除這個(gè)數(shù)。然后再進(jìn)行比較，如果有數(shù)列為空，那直接將另一個(gè)數(shù)列的數(shù)據(jù)依次取出即可。
//將有序數(shù)組a[]和b[]合并到c[]中
void MemeryArray(int a[], int n, int b[], int m, int c[])
{
int i, j, k;
i = j = k = 0;
while (i < n && j < m)
{
if (a[i] < b[j])
c[k++] = a[i++];
else
c[k++] = b[j++];
}
while (i < n)
c[k++] = a[i++];
while (j < m)
c[k++] = b[j++];
}
解決了上面的合并有序數(shù)列問(wèn)題，再來(lái)看歸并排序，其的基本思路就是將數(shù)組分成2組A，B，如果這2組組內(nèi)的數(shù)據(jù)都是有序的，那么就可以很方便的將這2組數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。如何讓這2組組內(nèi)數(shù)據(jù)有序了？
可以將A，B組各自再分成2組。依次類(lèi)推，當(dāng)分出來(lái)的小組只有1個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，可以認(rèn)為這個(gè)小組組內(nèi)已經(jīng)達(dá)到了有序，然后再合并相鄰的2個(gè)小組就可以了。這樣通過(guò)先遞歸的分解數(shù)列，再合并數(shù)列就完成了歸并排序。
2 過(guò)程：
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(NlogN)
歸并排序的效率是比較高的，設(shè)數(shù)列長(zhǎng)為N，將數(shù)列分開(kāi)成小數(shù)列一共要logN步，每步都是一個(gè)合并有序數(shù)列的過(guò)程，時(shí)間復(fù)雜度可以記為O(N)，故一共為O(N*logN)。
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void merge_sort(int a[],int first,int last,int temp[]){
if(first < last){
int middle = (first + last)/2;
merge_sort(a,first,middle,temp);//左半部分排好序
merge_sort(a,middle+1,last,temp);//右半部分排好序
mergeArray(a,first,middle,last,temp); //合并左右部分
}
}
//合并 ：將兩個(gè)序列a[first-middle],a[middle+1-end]合并
public static void mergeArray(int a[],int first,int middle,int end,int temp[]){
int i = first;
int m = middle;
int j = middle+1;
int n = end;
int k = 0;
while(i<=m && j<=n){
if(a[i] <= a[j]){
temp[k] = a[i];
k++;
i++;
}else{
temp[k] = a[j];
k++;
j++;
}
}
while(i<=m){
temp[k] = a[i];
k++;
i++;
}
while(j<=n){
temp[k] = a[j];
k++;
j++;
}
for(int ii=0;ii<k;ii++){
a[first + ii] = temp[ii];
}
}
三. 堆排序(HeapSort)
1 基本思想：
** 圖示：** （88,85,83,73,72,60,57,48,42,6）
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(NlogN)
由于每次重新恢復(fù)堆的時(shí)間復(fù)雜度為O(logN)，共N - 1次重新恢復(fù)堆操作，再加上前面建立堆時(shí)N / 2次向下調(diào)整，每次調(diào)整時(shí)間復(fù)雜度也為O(logN)。二次操作時(shí)間相加還是O(N * logN)。
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
//構(gòu)建最小堆
public static void MakeMinHeap(int a[], int n){
for(int i=(n-1)/2 ; i>=0 ; i--){
MinHeapFixdown(a,i,n);
}
}
//從i節(jié)點(diǎn)開(kāi)始調(diào)整,n為節(jié)點(diǎn)總數(shù) 從0開(kāi)始計(jì)算 i節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)為 2*i+1, 2*i+2
public static void MinHeapFixdown(int a[],int i,int n){
int j = 2*i+1; //子節(jié)點(diǎn)
int temp = 0;
while(j<n){
//在左右子節(jié)點(diǎn)中尋找最小的
if(j+1<n && a[j+1]<a[j]){
j++;
}
if(a[i] <= a[j])
break;
//較大節(jié)點(diǎn)下移
temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
i = j;
j = 2*i+1;
}
}
public static void MinHeap_Sort(int a[],int n){
int temp = 0;
MakeMinHeap(a,n);
for(int i=n-1;i>0;i--){
temp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = temp;
MinHeapFixdown(a,0,i);
}
}
八. 基數(shù)排序(RadixSort)
1 基本思想：
BinSort想法非常簡(jiǎn)單，首先創(chuàng)建數(shù)組A[MaxValue]；然后將每個(gè)數(shù)放到相應(yīng)的位置上（例如17放在下標(biāo)17的數(shù)組位置）；最后遍歷數(shù)組，即為排序后的結(jié)果。
2 過(guò)程：
** 圖示：**
BinSort
** 問(wèn)題：**
當(dāng)序列中存在較大值時(shí)，BinSort 的排序方法會(huì)浪費(fèi)大量的空間開(kāi)銷(xiāo)。
RadixSort
1 基本思想：
基數(shù)排序是在BinSort的基礎(chǔ)上，通過(guò)基數(shù)的限制來(lái)減少空間的開(kāi)銷(xiāo)。
2 過(guò)程：
（1）首先確定基數(shù)為10，數(shù)組的長(zhǎng)度也就是10.每個(gè)數(shù)34都會(huì)在這10個(gè)數(shù)中尋找自己的位置。
（2）不同于BinSort會(huì)直接將數(shù)34放在數(shù)組的下標(biāo)34處，基數(shù)排序是將34分開(kāi)為3和4，第一輪排序根據(jù)最末位放在數(shù)組的下標(biāo)4處，第二輪排序根據(jù)倒數(shù)第二位放在數(shù)組的下標(biāo)3處，然后遍歷數(shù)組即可。
3 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(d(n+r))
4 java代碼實(shí)現(xiàn)：
public static void RadixSort(int A[],int temp[],int n,int k,int r,int cnt[]){
//A:原數(shù)組
//temp:臨時(shí)數(shù)組
//n:序列的數(shù)字個(gè)數(shù)
//k:最大的位數(shù)2
//r:基數(shù)10
//cnt:存儲(chǔ)bin[i]的個(gè)數(shù)
for(int i=0 , rtok=1; i<k ; i++ ,rtok = rtok*r){
//初始化
for(int j=0;j<r;j++){
cnt[j] = 0;
}
//計(jì)算每個(gè)箱子的數(shù)字個(gè)數(shù)
for(int j=0;j<n;j++){
cnt[(A[j]/rtok)%r]++;
}
//cnt[j]的個(gè)數(shù)修改為前j個(gè)箱子一共有幾個(gè)數(shù)字
for(int j=1;j<r;j++){
cnt[j] = cnt[j-1] + cnt[j];
}
for(int j = n-1;j>=0;j--){ //重點(diǎn)理解
cnt[(A[j]/rtok)%r]--;
temp[cnt[(A[j]/rtok)%r]] = A[j];
}
for(int j=0;j<n;j++){
A[j] = temp[j];
}
}
}
九 二分查找排序
一.基本思想
1.二分插入排序的基本思想和插入排序一致；都是將某個(gè)元素插入到已經(jīng)有序的序列的正確的位置；
2.和直接插入排序的最大區(qū)別是，元素A[i]的位置的方法不一樣；直接插入排序是從A[i-1]往前一個(gè)個(gè)比較，從而找到正確的位置；而二分插入排序，利用前i-1個(gè)元素已經(jīng)是有序的特點(diǎn)結(jié)合二分查找的特點(diǎn)，找到正確的位置，從而將A[i]插入，并保持新的序列依舊有序；
3.時(shí)間復(fù)雜度：
T(n) = O(n);
public static void sort(int[] A) {
int len =A.length;
int key = 0;
int low = high = mid =0;
for(int i =0 ;i<len;i++) {
key = A[i];
low = 0;
high = i-1;
while(low<=high){
mid = (high + low)/2;
if(key<A[mid]){
high = mid -1;
}
else{
low = mid+1;
}
}
for(int j = i-1;j>=high+1;j--){
A[j+1] =A[j];
}
A[j+1] =key;
}
}
