Java中几种排序算法

时间:2021-06-11 22:46:02

1、冒泡排序算法

通过多次比较(相邻两个数)和交换来实现排序

public class bubble {

public static void bubbleSort(int[] a) {

int temp;

for (int i = 1; i < a.length; i++) {

//将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡

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

if (a[j] > a[j + 1]) {

//交换相邻两个数

temp=a[j];

a[j]=a[j+1];

a[j+1]=temp;

}

}

}

}

public static void main(String[] args) {

int[] mao= {213,123,342,543,12,67,98,320,421,4,15,54,27,34,17};

System.out.print("排序前的数组为:\n");  //输出排序前的数组

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

{

System.out.print(mao[i]+" ");

}

System.out.print("\n");

bubbleSort(mao); //排序操作

System.out.print("排序后的数组为:\n");

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

{

System.out.print(mao[i]+" ");  //输出排序后的数组

}

System.out.print("\n");

}

}

2、直接插入排序

通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序

public class straight{

public static void straightInsertion(int[] arr) {

int current;//要插入的数

//从1开始第一次一个数不需要排序

for (int i = 1; i < arr.length; i++) {

current = arr[i];

int j = i - 1;    //序列元素个数

//从后往前循环,将大于当前插入数的向后移动

while (j >= 0 && arr[j] > current) {

arr[j + 1] = arr[j];  //元素向后移动

j--;

}

arr[j + 1] = current;  //找到位置,插入当前元素

}

}

}

3、快速选择排序

通过多次比较和交换来实现排序。首先设定一个分界值,将所有数值与分界值比较,左小右大,比较和交换数据值进而完成排序

public class quick{

static void quickSort(int[] arr,int left,int right) {

int f,t,rtemp,ltemp;

ltemp=left;

rtemp=right;

f=arr[(left+right)/2]; //分界值

while(ltemp<rtemp)

{

while(arr[ltemp]<f)

{

++ltemp;

}

while(arr[rtemp]>f)

{

--rtemp;

}

if(ltemp<=rtemp)

{

t=arr[ltemp];

arr[ltemp]=arr[rtemp];

arr[rtemp]=t;

rtemp--;

ltemp++;

}

}

if(left<rtemp)

{

quickSort(arr,left,ltemp-1); //递归调用

}

if(ltemp<right)

{

quickSort(arr,rtemp+1,right); //递归调用

}

}

}

4、希尔排序,又称Shell排序或缩小增量排序

(1)将有个数据和第n/2+1个数据为一对。

(2)一次循环使每一个序列对排好顺序。

(3)然后,再变为n/4个序列,再次排序。

(4)不断重复上述过程,随着序列减少最后变为一个,也就完成了整个排序。

public class shell{

static void shellSort(int[] a){

int h,temp,x=0;

for(int r=a.length/2;r>=1;r/= 2) //划组排序

{

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

{

temp=a[i];

int j=i-r;

while(j>=0 && temp<a[j])

{

a[j+r]=a[j];

j-=r;

}

a[j+r]=temp;

}

x++;

}

}

}

5、堆排序

构造堆结构、堆排序输出来实现排序

public class pratice {

public static void heapSort(int a[],int n)

{

int i,j,h,k;

int t;

for(i=n/2-1;i>=0;i--)    //将a[0,n-1]建成大根堆

{

while(2*i+1<n) //第i个结点有右子树

{

j=2*i+1 ;

if((j+1)<n)

{

if(a[j]<a[j+1]) //右左子树小于右子树,则需要比较右子树

j++; //序号增加1,指向右子树

}

if(a[i]<a[j]) //比较i与j为序号的数据

{

t=a[i];   //交换数据

a[i]=a[j];

a[j]=t;

i=j ; //堆被破坏,需要重新调整

}

else //比较左右子结点均大则堆未破坏,不再需要调整

{

break;

}

}

}

//输出构成的堆

System.out.print("原数据构成的堆:");

for(h=0;h<n;h++)

{

System.out.print(" "+a[h]); //输出

}

System.out.print("\n");

for(i=n-1;i>0;i--)

{

t=a[0]; //与第i个记录交换

a[0] =a[i];

a[i] =t;

k=0;

while(2*k+1<i) //第i个结点有右子树

{

j=2*k+1 ;

if((j+1)<i)

{

if(a[j]<a[j+1]) //右左子树小于右子树,则需要比较右子树

{

j++; //序号增加1,指向右子树

}

}

if(a[k]<a[j]) //比较i与j为序号的数据

{

t=a[k];   //交换数据

a[k]=a[j];

a[j]=t;

k=j ; //堆被破坏,需要重新调整

}

else //比较左右子结点均大则堆未破坏,不再需要调整

{

break;

}

}

}

}

}

6、归并排序

两两合并,进行比较、交换来实现排序

public class marge {

public static void mergeOne(int a[],int b[],int n,int len){ //完成一遍合并的函数

int i,j,k,s,e;

s=0;

while(s+len<n)

{

e=s+2*len-1;

if(e>=n) //最后一段可能少于len个结点

{

e=n-1;

}

//相邻有序段合并

k=s;

i=s;

j=s+len;

while(i<s+len && j<=e) //如果两个有序表都未结束时,循环比较

{

if(a[i]<=a[j]) //如果较小的元素复制到数组b中

{

b[k++]=a[i++];

}

else

{

b[k++]=a[j++];

}

}

while(i<s+len) //未合并的部分复制到数组b中

{

b[k++]=a[i++];

}

while(j<=e)

{

b[k++]=a[j++]; //未合并的部分复制到数组b中

}

s=e+1; //下一对有序段中左段的开始下标

}

if(s<n) //将剩余的一个有序段从数组A中复制到数组b中

{

for(;s<n;s++)

{

b[s]=a[s];

}

}

}

static void mergeSort(int a[],int n) //合并排序

{

int h,count,len,f;

count=0; //排序步骤

len=1;      //有序序列的长度

f=0; //变量f作标志

int[] p=new int[n];

while(len<n)

{

if(f==1)    //交替在A和P之间合并

{

mergeOne(p,a,n,len); //p合并到a

}

else

{

mergeOne(a,p,n,len); //a合并到p

}

len=len*2; //增加有序序列长度

f=1-f; //使f值在0和1之间切换

count++;

System.out.printf("第"+count+"步排序结果:"); //输出每步排序的结果

for(h=0;h<SIZE;h++)

{

System.out.printf(" "+a[h]); //输出

}

System.out.print("\n");

}

if(f==1) //如果进行了排序

{

for(h=0;h<n;h++) //将内存p中的数据复制回数组a

{

a[h]=p[h];

}

}

}

}

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