插入排序
直接插入排序：
当插入第i个数据元素k时，由前i-1个数据元素组成已排序的数据序列，将k与数据序列中各数据元素依次进行比较后，插入到数据序列的适当位置，使得插入后的数据序列仍是排序的。
直接插入排序算法是稳定的，时间复杂度为O(n^2)。
/*
* 插入排序
* 1.外层循环（循环控制变量i）的迭代是为了获取已排好序的子数列
* 2.内层循环（循环控制变量k）将list[i]插入到从list[0]到list[i-1]的子数列中
*/
public static void insertionSort(int[] array) {
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
int minValue = array[i];
int k;
for (k = i - 1;k >= 0 && minValue < array[k]; k--) {
array[k + 1] = array[k];
}
array[k + 1] = minValue;
}
}
希尔排序：
排序之初，允许数据元素做较大的移动，而当数据元素接近目的地时，再做较小的移动。这样做可使排序过程加快。希尔排序的算法思想非常简单，但如何选择增量以产生最好的排序效果，至今仍没定论。
希尔排序算法是不稳定的，所需的时间取决于每次排序时增量的个数和增量的取值，若增量的取值比较合理，希尔排序算法的时间复杂度约为O(n(log_2n)^2)。
交换排序
冒泡排序：
将相邻的两个数据元素按关键字进行比较，如果反序，则交换。对于一个待排序的数据序列，经一趟排序后，最大值数据元素移到最后位置，其它值较大的数据元素也向最终位置移动，此过程称为一趟起泡。
冒泡排序算法是稳定的，时间复杂度为O(n^2)。
快速排序：
快速排序是目前平均性能较好的一种排序算法。
在待排序的数据序列中任意选择一个值作为基准值，由序列的两端交替地向中间进行比较、交换，使得所有比基准值晓得元素都处于序列的左端，比基准值大的元素都处于序列的右端，这样序列就被划分成两个子序列。再对两个子序列分别进行同样的操作，直到子序列的长度为1时，则已排好序。每趟排序完，作为基准值的数据元素需要找到它在排好序的序列中的最终位置。
选择排序：
设待排序的数据序列有n个元素，第1趟排序，比较n个元素，选择关键字最小的元素，将其交换到序列的第1个位置上；第2趟排序，在余下的n-1个元素中，再选取关键字最小的元素，交换到序列的第2个位置上.....经过n-1趟排序，n个元素的数据序列则按递增次序排序完成。
直接选择排序算法是不稳定的
/*
* 选择排序
* 1.选择排序法先找到数列中最小的数
* 2.然后将它放在数列的最前面
* 3.在剩下的数中，循环1、2操作
*/
public static void selectionSort(int[] array) {
for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
int minValue = array[i];
int minIndex = i;
for (int j = i + 1;j < array.length;j++) {
if (array[j] < minValue) {
minValue = array[j];
minIndex = j;
}
}
if (minIndex != i) {
array[minIndex] = array[i];
array[i] = minValue;
}
}
}
归并排序：
归并排序算法可以递归地描述为：算法将数组分为两半，对每部分递归地应用归并排序。在两部分都排好序后，对它们进行归并。
递归调用持续将数组划分为子数组，直到每个子数组只包含一个元素。然后，该算法将这些小的子数组归并为稍大的有序子数组，直到最后形成一个有序的数组。
/**
* @author zhengbinMac
*/
public class mergeSort { public static void main(String[] args) {
int[] list = {2, 3, 2, 5, 6, 1, -2, 3, 14, 12};
mergeSort(list);
for (int i = 0; i < list.length; i++) {
System.out.print(list[i]+" ");
}
} public static void mergeSort(int[] list) {
if(list.length > 1) {
// 拆分过程
// 第一半儿
int[] firstHalf = new int[list.length / 2];
System.arraycopy(list, 0, firstHalf, 0, list.length / 2);
// 将这一半儿再拆成两半儿
mergeSort(firstHalf); // 第二半儿
int secondHalfLength = list.length - list.length / 2;
int[] secondHalf = new int[secondHalfLength];
System.arraycopy(list, list.length / 2, secondHalf, 0, secondHalfLength);
// 将这一半儿再拆成两半儿
mergeSort(secondHalf); // 将两半儿数组归并成一个新的有序数组temp
int[] temp = merge(firstHalf, secondHalf);
// 将temp赋给原始数组list
System.arraycopy(temp, 0, list, 0, temp.length);
}
} private static int[] merge(int[] list1, int[] list2) {
// 将拆分出来的两个数组归并为排好序的一个数组
int[] temp = new int[list1.length + list2.length];
int current1 = 0; // 指向list1当前考虑的元素
int current2 = 0; // 指向list2当前考虑的元素
int current3 = 0; // 指向temp当前考虑的元素 while(current1 < list1.length && current2 < list2.length) {
if(list1[current1] < list2[current2]) {
// 如果较小的元素在list1中，current1增加1
temp[current3++] = list1[current1++];
}else {
// 如果较小的元素在list2中，current2增加1
temp[current3++] = list2[current2++];
}
}
// 如果list1和list2中仍有未移动的元素，就将它们复制到temp中
while(current1 < list1.length) {
temp[current3++] = list1[current1++];
}
while(current2 < list2.length) {
temp[current3++] = list2[current2++];
}
// 将temp作为一个新的有序数组返回
return temp;
}
}
package One;
public class Test_sort {
public static void main(String[] args) {
int[] a = { 2, 9, 5, 4, 8, 1 };
// sort(bubble_sort);
quick_sort(a, 0, a.length - 1);
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
System.out.print(a[i] + " ");
}
}
// 冒泡排序
public static int[] bubble_sort(int[] a) {
// 设置判断，进行优化
// 如果某次遍历中没有发生交换，那么就不用再进行下去，因为排序已完成
boolean ac = true;
for (int k = 1; k < a.length & ac; k++) {
ac = false;
for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) {
if (a[i] > a[i + 1]) {
int temp = a[i];
a[i] = a[i + 1];
a[i + 1] = temp;
ac = true;
}
}
}
return a;
}
// 快速排序
public static int[] quick_sort(int s[], int l, int r) {
if (l < r) {
// Swap(s[l], s[(l + r) / 2]); //将中间的这个数和第一个数交换 参见注1
int i = l, j = r, x = s[l];
while (i < j) {
// 从右向左找第一个小于x的数
while (i < j && s[j] >= x)
j--;
if (i < j)
s[i++] = s[j];
// 从左向右找第一个大于等于x的数
while (i < j && s[i] < x)
i++;
if (i < j)
s[j--] = s[i];
}
s[i] = x;
quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用 从右至左
quick_sort(s, i + 1, r); // 从左至右
}
return s;
}
}