程序员必知的8大排序(二)-------简单选择排序，堆排序（java实现）

http://blog.csdn.net/pzhtpf/article/details/7559943

3.简单选择排序

（1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；

然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

（2）实例：

（3）用java实现

[plain] view plain copy print?

1. publicclass selectSort {  
2.   
3.     public selectSort(){  
4.   
5.        int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};  
6.   
7.        int position=0;  
8.   
9.        for(int i=0;i<a.length;i++){  
10.   
11.              
12.   
13.            int j=i+1;  
14.   
15.            position=i;  
16.   
17.            int temp=a[i];  
18.   
19.            for(;j<a.length;j++){  
20.   
21.            if(a[j]<temp){  
22.   
23.               temp=a[j];  
24.   
25.               position=j;  
26.   
27.            }  
28.   
29.            }  
30.   
31.            a[position]=a[i];  
32.   
33.            a[i]=temp;  
34.   
35.        }  
36.   
37.        for(int i=0;i<a.length;i++)  
38.   
39.            System.out.println(a[i]);  
40.   
41.     }  
42.   
43. }  

publicclass selectSort {

    public selectSort(){

       int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};

       int position=0;

       for(int i=0;i<a.length;i++){



           int j=i+1;

           position=i;

           int temp=a[i];

           for(;j<a.length;j++){

           if(a[j]<temp){

              temp=a[j];

              position=j;

           }

           }

           a[position]=a[i];

           a[i]=temp;

       }

       for(int i=0;i<a.length;i++)

           System.out.println(a[i]);

    }

}

 

 

4，堆排序

（1）基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1）(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

（2）实例：

初始序列：46,79,56,38,40,84

建堆：

交换，从堆中踢出最大数

剩余结点再建堆，再交换踢出最大数

依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。

（3）用java实现

[plain] view plain copy print?

1. import java.util.Arrays;  
2.   
3.    
4.   
5. publicclass HeapSort {  
6.   
7.      inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};  
8.   
9.     public  HeapSort(){  
10.   
11.        heapSort(a);  
12.   
13.     }  
14.   
15.     public  void heapSort(int[] a){  
16.   
17.         System.out.println("开始排序");  
18.   
19.         int arrayLength=a.length;  
20.   
21.         //循环建堆  
22.   
23.         for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){  
24.   
25.             //建堆  
26.   
27.             buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);  
28.   
29.             //交换堆顶和最后一个元素  
30.   
31.             swap(a,0,arrayLength-1-i);  
32.   
33.             System.out.println(Arrays.toString(a));  
34.   
35.         }  
36.   
37.     }  
38.   
39.    
40.   
41.     private  void swap(int[] data, int i, int j) {  
42.   
43.         // TODO Auto-generated method stub  
44.   
45.         int tmp=data[i];  
46.   
47.         data[i]=data[j];  
48.   
49.         data[j]=tmp;  
50.   
51.     }  
52.   
53.     //对data数组从0到lastIndex建大顶堆  
54.   
55.     privatevoid buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {  
56.   
57.         // TODO Auto-generated method stub  
58.   
59.         //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始  
60.   
61.         for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){  
62.   
63.             //k保存正在判断的节点  
64.   
65.             int k=i;  
66.   
67.             //如果当前k节点的子节点存在  
68.   
69.             while(k*2+1<=lastIndex){  
70.   
71.                 //k节点的左子节点的索引  
72.   
73.                 int biggerIndex=2*k+1;  
74.   
75.                 //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在  
76.   
77.                 if(biggerIndex<lastIndex){  
78.   
79.                     //若果右子节点的值较大  
80.   
81.                     if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){  
82.   
83.                         //biggerIndex总是记录较大子节点的索引  
84.   
85.                         biggerIndex++;  
86.   
87.                     }  
88.   
89.                 }  
90.   
91.                 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值  
92.   
93.                 if(data[k]<data[biggerIndex]){  
94.   
95.                     //交换他们  
96.   
97.                     swap(data,k,biggerIndex);  
98.   
99.                     //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  
100.   
101.                     k=biggerIndex;  
102.   
103.                 }else{  
104.   
105.                     break;  
106.   
107.                 }  
108.   
109.             }  
110.   
111.         }  
112.   
113.     }  
114.   
115.    
116.   
117.    
118.   
119. }  

import java.util.Arrays;



publicclass HeapSort {

     inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};

    public  HeapSort(){

       heapSort(a);

    }

    public  void heapSort(int[] a){

        System.out.println("开始排序");

        int arrayLength=a.length;

        //循环建堆

        for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){

            //建堆

            buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);

            //交换堆顶和最后一个元素

            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;

    }

    //对data数组从0到lastIndex建大顶堆

    privatevoid buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {

        // TODO Auto-generated method stub

        //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;

                }

            }

        }

    }





}