Java種八種常用排序演算法
目錄:
1.直接插入排序
2.希爾排序
3.簡單選擇排序
4.堆排序
5.氣泡排序
6.快速排序
7.歸併排序
8.基數排序
1. 直接插入排序
經常碰到這樣一類排序問題:把新的資料插入到已經排好的資料列中。
將第一個數和第二個數排序,然後構成一個有序序列
將第三個數插入進去,構成一個新的有序序列。
對第四個數、第五個數……直到最後一個數,重複第二步。
如何寫成程式碼:
首先設定插入次數,即迴圈次數,for(int i=1;i<length;i++),1個數的那次不用插入。
設定插入數和得到已經排好序列的最後一個數的位數。insertNum和j=i-1。
從最後一個數開始向前迴圈,如果插入數小於當前數,就將當前數向後移動一位。
將當前數放置到空著的位置,即j+1。
程式碼實現如下:
public void insertSort(int[] a) { int length = a.length; //陣列長度 int insertNum; //要插入的數 for(int i=1; i<length; i++) { insertNum = a[i]; int j = i - 1; while(j >= 0 && a[j] > insertNum) { a[j+1] = a[j]; j--; } a[i+1] = insertNum; } }
2. 希爾排序
對於直接插入排序問題,資料量巨大時。
將數的個數設為n,取奇數k=n/2,將下標差值為k的書分為一組,構成有序序列。
再取k=k/2 ,將下標差值為k的書分為一組,構成有序序列。
重複第二步,直到k=1執行簡單插入排序。
如何寫成程式碼:
首先確定分的組數。
然後對組中元素進行插入排序。
然後將length/2,重複1,2步,直到length=0為止。
程式碼實現如下:
3.簡單選擇排序
常用於取序列中最大最小的幾個數時。
(如果每次比較都交換,那麼就是交換排序;如果每次比較完一個迴圈再交換,就是簡單選擇排序。)
遍歷整個序列,將最小的數放在最前面。
遍歷剩下的序列,將最小的數放在最前面。
重複第二步,直到只剩下一個數。
如何寫成程式碼:
首先確定迴圈次數,並且記住當前數字和當前位置。
將當前位置後面所有的數與當前數字進行對比,小數賦值給key,並記住小數的位置。
比對完成後,將最小的值與第一個數的值交換。
重複2、3步。
程式碼實現如下:
4.堆排序
對簡單選擇排序的優化。
將序列構建成大頂堆。
將根節點與最後一個節點交換,然後斷開最後一個節點。
重複第一、二步,直到所有節點斷開。
程式碼實現如下:
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
一般不用。
將序列中所有元素兩兩比較,將最大的放在最後面。
將剩餘序列中所有元素兩兩比較,將最大的放在最後面。
重複第二步,直到只剩下一個數。
如何寫成程式碼:
設定迴圈次數。
設定開始比較的位數,和結束的位數。
兩兩比較,將最小的放到前面去。
重複2、3步,直到迴圈次數完畢。
程式碼實現如下:
6.快速排序
要求時間最快時。
選擇第一個數為p,小於p的數放在左邊,大於p的數放在右邊。
遞迴的將p左邊和右邊的數都按照第一步進行,直到不能遞迴。
程式碼實現如下:
7.歸併排序
速度僅次於快排,記憶體少的時候使用,可以進行平行計算的時候使用。
選擇相鄰兩個陣列成一個有序序列。
選擇相鄰的兩個有序序列組成一個有序序列。
重複第二步,直到全部組成一個有序序列。
程式碼實現如下:
public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) { int t = 1;// 每組元素個數 int size = right - left + 1; while (t < size) { int s = t;// 本次迴圈每組元素個數 t = 2 * s; int i = left; while (i + (t - 1) < size) { merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1)); i += t; } if (i + (s - 1) < right) merge(numbers, i, i + (s - 1), right); } } private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) { int[] B = new int[data.length]; int s = p; int t = q + 1; int k = p; while (s <= q && t <= r) { if (data[s] <= data[t]) { B[k] = data[s]; s++; } else { B[k] = data[t]; t++; } k++; } if (s == q + 1) B[k++] = data[t++]; else B[k++] = data[s++]; for (int i = p; i <= r; i++) data[i] = B[i]; }
8.基數排序
用於大量數,很長的數進行排序時。
將所有的數的個位數取出,按照個位數進行排序,構成一個序列。
將新構成的所有的數的十位數取出,按照十位數進行排序,構成一個序列。
程式碼實現如下:
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++; } } } }