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Java排序算法代码

更新时间:2022-11-04 11:19:21 来源:极悦 浏览889次

Java排序算法代码是什么?极悦小编来告诉大家。

1.直接插入排序

我们经常会到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中。将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列。对第四个数、第五个数……直到最后一个数,重复第二步。如题所示:

直接插入排序(Straight Insertion Sorting)的基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。

代码实现:

首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i

设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。

从最后一个数开始向前循环,如果插入数小于当前数,就将当前数向后移动一位。

将当前数放置到空着的位置,即j+1。

代码如下:

public void insertSort(int [] a){
        int len=a.length;//单独把数组长度拿出来,提高效率
        int insertNum;//要插入的数
        for(int i=1;i<len;i++){//因为第一次不用,所以从1开始
            insertNum=a[i];
            int j=i-1;//序列元素个数
            while(j>=0&&a[j]>insertNum){//从后往前循环,将大于insertNum的数向后移动
                a[j+1]=a[j];//元素向后移动
                j--;
            }
            a[j+1]=insertNum;//找到位置,插入当前元素
        }
    }

2.希尔排序

针对直接插入排序的下效率问题,有人对次进行了改进与升级,这就是现在的希尔排序。希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的:

插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时, 效率高, 即可以达到线性排序的效率

但插入排序一般来说是低效的, 因为插入排序每次只能将数据移动一位

如图所示:

对于直接插入排序问题,数据量巨大时。

将数的个数设为n,取奇数k=n/2,将下标差值为k的数分为一组,构成有序序列。

再取k=k/2 ,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。

重复第二步,直到k=1执行简单插入排序。

代码实现:

首先确定分的组数。

然后对组中元素进行插入排序。

然后将length/2,重复1,2步,直到length=0为止。

public void sheelSort(int [] a){
        int len=a.length;//单独把数组长度拿出来,提高效率
        while(len!=0){
            len=len/2;
            for(int i=0;i<len;i++){//分组
                for(int j=i+len;j<a.length;j+=len){//元素从第二个开始
                    int k=j-len;//k为有序序列最后一位的位数
                    int temp=a[j];//要插入的元素
                    /*for(;k>=0&&temp<a[k];k-=len){
                        a[k+len]=a[k];
                    }*/
                    while(k>=0&&temp<a[k]){//从后往前遍历
                        a[k+len]=a[k];
                        k-=len;//向后移动len位
                    }
                    a[k+len]=temp;
                }
            }
        }
    }

3.简单选择排序

常用于取序列中最大最小的几个数时。

(如果每次比较都交换,那么就是交换排序;如果每次比较完一个循环再交换,就是简单选择排序。)

遍历整个序列,将最小的数放在最前面。

遍历剩下的序列,将最小的数放在最前面。

重复第二步,直到只剩下一个数。

代码实现:

首先确定循环次数,并且记住当前数字和当前位置。

将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比,小数赋值给key,并记住小数的位置。

比对完成后,将最小的值与第一个数的值交换。

重复2、3步。

public void selectSort(int[]a){
        int len=a.length;
        for(int i=0;i<len;i++){//循环次数
            int value=a[i];
            int position=i;
            for(int j=i+1;j<len;j++){//找到最小的值和位置
                if(a[j]<value){
                    value=a[j];
                    position=j;
                }
            }
            a[position]=a[i];//进行交换
            a[i]=value;
        }
    }

4.堆排序

对简单选择排序的优化。

将序列构建成大顶堆。

将根节点与最后一个节点交换,然后断开最后一个节点。

重复第一、二步,直到所有节点断开。

代码如下:

public  void heapSort(int[] a){
           int len=a.length;
           //循环建堆
           for(int i=0;i<len-1;i++){
               //建堆
               buildMaxHeap(a,len-1-i);
               //交换堆顶和最后一个元素
               swap(a,0,len-1-i);
           }
       }
        //交换方法
       private  void swap(int[] data, int i, int j) {
           int tmp=data[i];
           data[i]=data[j];
           data[j]=tmp;
       }
       //对data数组从0到lastIndex建大顶堆
       private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {
           //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始
           for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
               //k保存正在判断的节点
               int k=i;
               //如果当前k节点的子节点存在
               while(k*2+1<=lastIndex){
                   //k节点的左子节点的索引
                   int biggerIndex=2*k+1;
                   //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
                   if(biggerIndex<lastIndex){
                       //若果右子节点的值较大
                       if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
                           //biggerIndex总是记录较大子节点的索引
                           biggerIndex++;
                       }
                   }
                   //如果k节点的值小于其较大的子节点的值
                   if(data[k]<data[biggerIndex]){
                       //交换他们
                       swap(data,k,biggerIndex);
                       //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值
                       k=biggerIndex;
                   }else{
                       break;
                   }
               }
           }
       }

5.冒泡排序

很简单,用到的很少,据了解,面试的时候问的比较多!

将序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

将剩余序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

重复第二步,直到只剩下一个数。

代码实现:

设置循环次数。

设置开始比较的位数,和结束的位数。

两两比较,将最小的放到前面去。

重复2、3步,直到循环次数完毕。

public void bubbleSort(int []a){
           int len=a.length;
           for(int i=0;i<len;i++){
               for(int j=0;j<len-i-1;j++){//注意第二重循环的条件
                   if(a[j]>a[j+1]){
                       int temp=a[j];
                       a[j]=a[j+1];
                       a[j+1]=temp;
                   }
               }
           }
       }

6.快速排序

要求时间最快时。

选择第一个数为p,小于p的数放在左边,大于p的数放在右边。

递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行,直到不能递归。

public void quickSort(int[]a,int start,int end){
           if(start<end){
               int baseNum=a[start];//选基准值
               int midNum;//记录中间值
               int i=start;
               int j=end;
               do{
                   while((a[i]<baseNum)&&i<end){
                       i++;
                   }
                   while((a[j]>baseNum)&&j>start){
                       j--;
                   }
                   if(i<=j){
                       midNum=a[i];
                       a[i]=a[j];
                       a[j]=midNum;
                       i++;
                       j--;
                   }
               }while(i<=j);
                if(start<j){
                    quickSort(a,start,j);
                }
                if(end>i){
                    quickSort(a,i,end);
                }
           }
       }

7.归并排序

速度仅次于快速排序,内存少的时候使用,可以进行并行计算的时候使用。

选择相邻两个数组成一个有序序列。

选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。

重复第二步,直到全部组成一个有序序列。

public  void mergeSort(int[] a, int left, int right) {
           int t = 1;// 每组元素个数
           int size = right - left + 1;
           while (t < size) {
               int s = t;// 本次循环每组元素个数
               t = 2 * s;
               int i = left;
               while (i + (t - 1) < size) {
                   merge(a, i, i + (s - 1), i + (t - 1));
                   i += t;
               }
               if (i + (s - 1) < right)
                   merge(a, 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.基数排序

用于大量数,很长的数进行排序时。

将所有的数的个位数取出,按照个位数进行排序,构成一个序列。

将新构成的所有的数的十位数取出,按照十位数进行排序,构成一个序列。

代码实现:

public void baseSort(int[] a) {
               //首先确定排序的趟数;
               int max = a[0];
               for (int i = 1; i < a.length; i++) {
                   if (a[i] > max) {
                       max = a[i];
                   }
               }
               int time = 0;
               //判断位数;
               while (max > 0) {
                   max /= 10;
                   time++;
               }
               //建立10个队列;
               List<ArrayList<Integer>> queue = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
               for (int i = 0; i < 10; i++) {
                   ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
                   queue.add(queue1);
               }
               //进行time次分配和收集;
               for (int i = 0; i < time; i++) {
                   //分配数组元素;
                   for (int j = 0; j < a.length; j++) {
                       //得到数字的第time+1位数;
                       int x = a[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
                       ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
                       queue2.add(a[j]);
                       queue.set(x, queue2);
                   }
                   int count = 0;//元素计数器;
                   //收集队列元素;
                   for (int k = 0; k < 10; k++) {
                       while (queue.get(k).size() > 0) {
                           ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
                           a[count] = queue3.get(0);
                           queue3.remove(0);
                           count++;
                       }
                   }
               }
        }

 

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