今日立春，一年之计从码字开始吧~
今年一定要更加努力呀
目录
一、前言
二、八大排序算法
三、历史文章指路
一、前言
时隔4年，我终于把八大排序算法梳理了一遍，比起大学时零零散散的学习，现在就是一个大规范，当然代码是从优秀小伙伴那里Ctrl+C过来的，就是当我复习了一遍好多年没考过的题吧，哈哈哈。
笔记里还有2018年学习的痕迹，当时还在maopao。
当然要是现杀的话，估计只能现杀maopao，菜…
二、八大排序算法
一、交换排序
1、冒泡排序
2、快速排序
二、插入排序
1、直接插入排序
2、希尔排序
三、选择排序
1、简单选择排序
2、堆排序
四、归并排序
五、基数排序
1、冒泡排序（交换排序）
/**
* 冒泡排序：* 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。* 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。* 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。* 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。*/
public class BubbleSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
bubbleSort(arr);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
public static void bubbleSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}
}
2、快速排序（交换排序）
/**
* 快速排序：* 快速排序的核心思想也是分治法，分而治之。* 选取第一个数为基准，将比基准小的数交换到前面，比基准大的数交换到后面，对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数
*/
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
int i, j, temp, t;
if (low > high) {
return;
}
i = low;
j = high;
//temp就是基准位
temp = arr[low];
while (i < j) {
//从右往左扫描，找到第一个比基准值小的元素
while (temp <= arr[j] && i < j) {
j--;
}
//从左往右扫描，找到第一个比基准值大的元素
while (temp >= arr[i] && i < j) {
i++;
}
//如果满足条件则交换
if (i < j) {
t = arr[j];
arr[j] = arr[i];
arr[i] = t;
}
}
//最后将基准为与i和j相等位置的数字交换
arr[low] = arr[i];
arr[i] = temp;
//递归调用左半数组
quickSort(arr, low, j - 1);
//递归调用右半数组
quickSort(arr, j + 1, high);
}
}
3、直接插入排序（插入排序）
/**
* 插入排序：* 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
* 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
* 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
* 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
* 将新元素插入到该位置后
* 重复步骤2~5
* 插入排序的思想和我们打扑克摸牌的时候一样，从牌堆里一张一张摸起来的牌都是乱序的，我们会把摸起来的牌插入到左手中合适的位置，让左手中的牌时刻保持一个有序的状态。*/
public class InsertSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
insertSort(arr);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
public static void insertSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < arr[i - 1]) {
int temp = arr[i];
int j; //插入的位置
for (j = i - 1; j >= 0 && temp < arr[j]; j--) {
arr[j + 1] = arr[j]; //移动数据
}
arr[j + 1] = temp; //插入数据
}
}
}
}
4、希尔排序（插入排序）
/**
* 希尔排序：* 把记录按步长gap分组，对每组记录采用直接插入排序方法进行排序；* 随着步长逐渐减小，所分成的组包含的记录越来越多；* 当步长值减小到1时，整个数据合成一组，构成一组有序记录，完成排序；*/
public class ShellSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
shellSort(arr);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
public static void shellSort(int[] arr) {
//step:步长
for (int step = arr.length / 2; step > 0; step /= 2) {
System.out.printf("step：" + step + "\n");
//对一个步长区间进行比较 [step,arr.length)
for (int i = step; i < arr.length; i++) {
int value = arr[i];
int j;
//对步长区间中具体的元素进行比较
for (j = i - step; j >= 0 && arr[j] > value; j -= step) {
//j为左区间的取值，j+step为右区间与左区间的对应值
arr[j + step] = arr[j];
}
//此时step为一个负数，[j + step]为左区间上的初始交换值
arr[j + step] = value;
}
}
}
}
5、简单选择排序（选择排序）
/**
* 选择排序：* 在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置
* 从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾
* 以此类推，直到所有元素均排序完毕
*/
public class SelectSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
selectsort(arr);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
public static void selectsort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int min = i; //最小元素的下标
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (arr[min] > arr[j]) {
min = j; //找最小值
}
}
//交换位置
if (i != min) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[min];
arr[min] = temp;
}
}
}
}
6、堆排序（选择排序）
/**
* 堆排序：* 1、根据初始数组构造堆
* 2、每次交换第一个和最后一个元素，然后将除最后一个元素以外的其他元素重新调整为大顶堆
* 重复以上两个步骤，直到没有元素可操作，就完成排序了。*/
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
heapSort(arr);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
/**
* 转化为大顶堆
* @param arr 待转化的数组
* @param size 待调整的区间长度
* @param index 结点下标
*/
public static void maxHeap(int[] arr, int size, int index) {
//左子结点
int leftNode = 2 * index + 1;
//右子结点
int rightNode = 2 * index + 2;
int max = index;
//和两个子结点分别对比，找出最大的结点
if (leftNode < size && arr[leftNode] > arr[max]) {
max = leftNode;
}
if (rightNode < size && arr[rightNode] > arr[max]) {
max = rightNode;
}
//交换位置
if (max != index) {
int temp = arr[index];
arr[index] = arr[max];
arr[max] = temp;
//因为交换位置后有可能使子树不满足大顶堆条件，所以要对子树进行调整
maxHeap(arr, size, max);
}
}
public static void heapSort(int[] arr) {
//开始位置是最后一个非叶子结点，即最后一个结点的父结点
int start = (arr.length - 1) / 2;
//调整为大顶堆
for (int i = start; i >= 0; i--) {
HeapSort.maxHeap(arr, arr.length, i);
}
//先把数组中第 0 个位置的数和堆中最后一个数交换位置，再把前面的处理为大顶堆
for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
maxHeap(arr, i, 0);
}
}
}
7、归并排序
/**
* 归并排序：* 将 n 个元素分成两个各含 n/2 个元素的子序列
* 借助递归，两个子序列分别继续进行第一步操作，直到不可再分为止
* 此时每一层递归都有两个子序列，再将其合并，作为一个有序的子序列返回上一层，再继续合并，全部完成之后得到的就是一个有序的序列
* 关键在于两个子序列应该如何合并。假设两个子序列各自都是有序的，那么合并步骤就是：* 创建一个用于存放结果的临时数组，其长度是两个子序列合并后的长度
* 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
* 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入临时数组，并移动指针到下一位置
* 重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾
* 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
*/
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
/**
* 合并数组
*/
public static void merge(int[] arr, int low, int middle, int high) {
// 用于存储归并后的临时数组
int[] temp = new int[high - low + 1];
// 记录第一个数组中需要遍历的下标
int i = low;
// 记录第二个数组中需要遍历的下标
int j = middle + 1;
// 记录在临时数组中存放的下标
int index = 0;
// 遍历两个数组，取出小的数字，放入临时数组中
while (i <= middle && j <= high) {
// 第一个数组的数据更小
if (arr[i] <= arr[j]) {
// 把更小的数据放入临时数组中
temp[index] = arr[i];
// 下标向后移动一位
i++;
} else {
temp[index] = arr[j];
j++;
}
index++;
}
// 处理剩余未比较的数据
while (i <= middle) {
temp[index] = arr[i];
i++;
index++;
}
while (j <= high) {
temp[index] = arr[j];
j++;
index++;
}
// 把临时数组中的数据重新放入原数组
for (int k = 0; k < temp.length; k++) {
arr[k + low] = temp[k];
}
}
/**
* 归并排序
*/
public static void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {
int middle = (high + low) / 2;
if (low < high) {
// 处理左边数组
mergeSort(arr, low, middle);
// 处理右边数组
mergeSort(arr, middle + 1, high);
// 归并
merge(arr, low, middle, high);
}
}
}
8、基数排序
/**
* 基数排序：* 基数排序的原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较
* 为此需要将所有待比较的数值统一为同样的数位长度，数位不足的数在高位补零
*/
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{3, 4, 5, 7, 1, 2, 0, 3, 6, 8};
System.out.printf("排序前：" + Arrays.toString(arr) + "\n");
radixSort(arr);
System.out.printf("排序后：" + Arrays.toString(arr));
}
/**
* 基数排序
*/
public static void radixSort(int[] arr) {
// 存放数组中的最大数字
int max = Integer.MIN_VALUE;
for (int value : arr) {
if (value > max) {
max = value;
}
}
// 计算最大数字是几位数
int maxLength = (max + "").length();
// 用于临时存储数据
int[][] temp = new int[10][arr.length];
// 用于记录在 temp 中相应的下标存放数字的数量
int[] counts = new int[10];
// 根据最大长度的数决定比较次数
for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
// 每一个数字分别计算余数
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// 计算余数
int remainder = arr[j] / n % 10;
// 把当前遍历的数据放到指定的数组中
temp[remainder][counts[remainder]] = arr[j];
// 记录数量
counts[remainder]++;
}
// 记录取的元素需要放的位置
int index = 0;
// 把数字取出来
for (int k = 0; k < counts.length; k++) {
// 记录数量的数组中当前余数记录的数量不为 0
if (counts[k] != 0) {
// 循环取出元素
for (int l = 0; l < counts[k]; l++) {
arr[index] = temp[k][l];
// 记录下一个位置
index++;
}
// 把数量置空
counts[k] = 0;
}
}
}
}
}
相关代码都在Learn-Java，请阅。
https://gitee.com/weimenghua/Learn-Java.git
三、历史文章指路
关注【嘎嘎软件测试】
搞测试，不迷路
呱呱大王本呱带你飞！
嘎嘎软件测试
本账号将分享个人成长、团队管理、软件测试技能知识等内容，更新频率一周两篇，做到有思想、有观点、有深度，欢迎订阅。