基础排序算法
前置方法:数组元素交换方法
public void swap(int i,int j,int[] arr){
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
//位运算的数组元素交换
//使用前提:确保交换的俩个元素的位置不同,如果相同,会异或成0
public void swap2(int i,int j,int[] arr){ //以甲,乙作为值进行解释 a=甲,b=乙
arr[i] = arr[i]^arr[j]; //a= 甲^乙 b = 乙
arr[j] = arr[i]^arr[j]; //a = 甲^乙 b = 乙 ^ a = 乙^甲^乙=甲
arr[i] = arr[i]^arr[j]; //a = 甲 ^ b = 甲^乙^甲 = 乙 b = 甲
}
1、冒泡排序
算法逻辑: 进行嵌套循环,循环比较,当遇到比当前值大/小的值时,交换数组元素位置。
代码:
public int[] bubbleSort(int[] arr){
if(arr==null || arr.length<2) return arr;
for(int i=0; i<arr.length; i++){
for(int j=i; j<arr.length; j++)
if(arr[i]>arr[j]) swap(i,j,arr);
}
return arr;
}
2、选择排序
算法逻辑:进行嵌套循环比较,每次比较,获取值最小的元素的位置,最后进行位置交换
代码:
public int[] selectSort(int[] arr){
if(arr==null || arr.length<2) return arr;
for(int i=0; i<arr.length; i++){
int minIndex = 0;
for(int j=0; j<arr.length; j++){
minIndex = arr[i]<arr[j]?i:j;
}
swap(i,j,arr);
}
return arr;
}
3、插入排序
算法逻辑:数组元素逐个加入排序,将已放入的数组元素完成排序
代码:
public int[] insertSort(int[] arr){
if(arr == null|| arr.length<2) return arr;
for(inti=0; i<arr,length; i++){
for(int j=i-1; j>0; j--){
if(arr[j]>arr[j+1]) swap(j,j-1,arr);
}
}
}
4、归并排序
算法逻辑:将数组分为俩个部分,在俩个部分分别完成排序,再将俩个部分进行合并
代码:
public int[] megreSort(int[] arr){
if(arr==null||arr.length<2)return arr;
arr = process(arr,0,arr.length-1);
return arr;
}
//使用递归将数组分为俩个部分
public int[] process(int[] arr,int L,int R){
if(L==R) return arr;
int mid = L+((R-L)>>1); //求中位数
arr = process(arr,L,mid);
arr = process(arr,mid+1,R);
arr = merge(arr,L,min,R);//合并排序
}
//将俩部分根据值大小进行合并
public int[] merge(int[] arr,int L,int Mid,int R){
int[] tmp = new int[R-L+1];
int index = 0,p1 = L,p2 = mid+1;
while(p1<=mid&&p2<=R) tmp[index++] = arr[p1]<arr[p2]?arr[p1++]:arr[p2++];
while(p1<=mid) tmp[index++] = arr[p1++];
while(p2<=R) tmp[index++] = arr[p2++];
for(int i=0; i<tmp.length; i++) arr[L+i] = tmp[i];
return arr;
}
5、 快速排序
算法逻辑:随机取数组中的一个数,将数组氛围,大于区,小于区和等于区,完成分区后,在大于区和小于区,递归重复执行,直至完成排序。
代码:
public int[] quickSort(int[] arr,int L,int R){
if(L<R){
swap(L+(int)(Math.random()*(R-L+1)),R,arr); //随机选择一个数作为参考数,交换至最后
int[] subScript = partition(arr,L,R);
quickSort(arr,L,subScript[0]-1);
quickSort(arr,subScript[1]+1,R);
}
return arr;
}
//区分大小区域
public int[] partition(int[] arr,int L,int R){
int less = -1;
int more = R; //以最后一个数作为参考数区分大小区
while(L<more){
//当前数小参考数,小于区域的的下一个值交换位置,将当前的下标+1,进行下一个数的比较
if(arr[L]<arr[R]) swap(++lese,L++,arr);
//当前数大于参考数数,大于区域的上一个位置交换位置,由于交换过去的数需要继续比较,所以下标不变
else if(arr[L]>arr[R]) swap(--more,L,arr);
else L++;
}
swap(morem,R,arr); //将参考数交换回中间等于区域
return new int[]{less+1,more} //返回大小区域的区间值
}
6、 堆排序(相比于堆排序,堆结构更为重要)
算法逻辑:将数组形成大根堆,此时根节点为最大值,取出这个元素,其余元素重新形成大根堆,重复执行,直至排序完成;
代码:
//堆排序
public int[] heapSort(int[] arr){
if(arr==null||arr.length<2) return arr;
//写法一:逐个加入数组元素形成大根堆
//for(int i=0; i<arr.length; i++) heapInsert(arr,i);
//写法二:整个数组加入形成大根堆
for(int i = arr.length-1; i>=0; i--) heapIfy(arr,i,arr.length);
int heapSize = arr.lenght;
swap(0.--heapSize,arr); //形成大根堆,根节点为最大,不需要参加下来的排序
while(heapSize>0){ //循环执行形成大根堆和取出根节点
heapIfy(arr,0,heapSize);
swap(arr,0,--heapSize)
}
return arr;
}
//逐个加入元素,形成大根堆
public void heapInsert(int[] arr,int index){
//新进来的数组元素,要与其父节点进行比较,若大于新元素,交换位置,再继续与其新节点比较,直至比父节点小
while(arr[index]>arr[(index-1)/2]){
swap(index,(index-1)/2,arr);
index = (index-1);
}
}
//从指定位置开始形成大根堆
public void heapIfy(int[] arr,int index,int heapSize){
int leftIndex = index*2+1;//左孩子的位置
while(leftIndex<heapSize){
//判断是否有右节点
//将左右节点中较大的节点拿取出来
int lagrest = leftIndex+1<heapSize && arr[leftIndex]>arr[leftIndex+1]:leftIndex:leftIndex+1;
lagrest = arr[lagrest]>arr[index]?lagrest:index;
if(lagres==index) break; //父节点已经是最大了
swap(lagres,index,arr);
index = lagrest;
leftIndex = index*2-1;
}
}
7、桶排序
算法逻辑:依照元素的位数进行进桶和出桶
代码:
//桶排序
public int[] bucketSort(int[] arr){
int digit = getMaxDigit(arr);
arr = rediSort(arr,0,arr.length-1,digit);
return arr;
}
public void reidSort(int[] arr,int L,int R,int digit){
int radix = 10; //初始化桶的数量
int i=0,j=0;
int[] bucket = new int[R-L+1];
for(int d=1; d<=digit; d++){ //最大的数有多少位数,就得进桶多少次
int count = new int[radix]; //辅助数组
for(i=L; i<=R; i++){ //统计位数上一个数出现的次数
j = getDigit(arr[i],d);
count[j]++;
}
for(i=1; i<radix; i++) count[i] = count[i]+count[i-1]; //进桶
for(i=R; i>=L; i--){ //出桶
j = getDigit(arr[i],d);
bucket[count[j]-1] = arr[i];
count[j]--;
}
for(i=L,j=0; i<=R; i++,j++) arr[i] = bucket[i]; //根据出桶顺序调整数组顺序
}
return arr;
}
//获取最多位数的位数大小
public int getMaxDigit(int[] arr){
int max = Integer.MIN_VALUE;
for(int number:arr) max = max>number?max:number;
int res = 0;
while(max!=0){
res++;
max/=10;
}
}
//获取位数上的数
public int getDigit(int x,int d)[
return ((x/(int)(Math.pow(10,d-1)))%10);
]