提供了以下排序：
冒泡排序
选择排序
插入排序
希尔排序
快速排序
归并排序
桶排序
堆排序
package com.xingej.algorithm.sort;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;/** * 排序工具类 * * @author erjun 2017年12月13日 上午8:38:22 */public class SortUtils { // 私有构造器，禁止外界创建对象 private SortUtils() { } // --------1、冒泡排序------ /** * * 冒泡排序核心：1、从数组的最后一个元素，开始比较；2、两两比较，满足条件的话，就需要进行位置的互换 * * 实际生活中：小学时，需要根据身高进行座位排序，就可以使用冒泡排序进行。 * */ public static void bubbleSort(int[] arr) { int temp; // 4 3 2 1，按冒泡排序的话，需要进行3轮比较可以了 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { // 每一轮比较，找出本轮的最小值 for (int j = arr.length - 1; j > i; j--) { // 后面的/下面的水泡 小于 上面的水泡，就移位 if (arr[j] < arr[j - 1]) { // java 是引用传递 temp = arr[j]; arr[j] = arr[j - 1]; arr[j - 1] = temp; } } } } // --------2、选择排序------ /** * * 选择排序的核心: * * 扫描所有的元素，得到最小的元素，并将最小的元素与左边第一个元素进行交换。再次扫描除 * * 第一位置的所有元素，得到最小的元素，与左边第二个元素进行交换。依次类推 * * 选择排序是建立在冒泡排序的基础之上的， * * 冒泡排序的缺点，每一轮交换的次数太多了，为了解决这个问题，出现选择排序 * * 解决思路，很明显，既然冒泡排序每一轮的交换次数太多，那就，每一轮，最多交换依次，就是说，每一轮只将最小值 * * 找出来，进行交换， * * 按照这个思路，去写"选择排序" * */ public static void selectSort(int[] arr) { int minIndex = 0; // 每次两两比较时，如a>b，那么minIndex就是b的下标 int value; for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { minIndex = i; value = arr[minIndex]; // 每一轮未排序元素的第一个值 // 这个for，每一次，都会找出未排序元素的最小下标 for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { if (arr[minIndex] > arr[j]) { minIndex = j;// 将最小下标赋值给minIndex } } // 将最小值与第一个元素，进行交换 arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = value; } } // --------3、插入排序------ /** * 插入排序，的思想跟冒泡排序和选择排序不同 * * 使用场景很像打牌时，每抓到一个张牌，按照大小插入到"已经排序好"的牌里 * * 实际应用场景：有排序好的元素，还有一些未排序的元素，这个时候可以考虑插入排序 * * 其实，将待排序的元素，插入到已经排序好的元素时， * * 可以使用别的排序方法，来进行，不必循序查询比较排序，可以使用快速排序 * * @param arr */ public static void insertSort(int[] arr) { // right表示，未排序的元素 for (int right = 1; right < arr.length; right++) { int temp = arr[right]; // 做备份 int left = right - 1; // left 表示： 左边已经排序好的元素 // 比方说，左边已经排序好的元素有 1 2 4 6 // 待排序元素为3， // 将3依次跟6,4,2,1进行比较，直到找到合适的位置， // 也就是，找到合适的数组下标left while (left >= 0 && arr[left] > temp) { arr[left + 1] = arr[left]; left--; } // 为什么left+1呢？ // 因为，上面的while循环中，left 减 1 之后， 不满足循环条件的， // 因此，需要将temp值放到left+1的位置上去 arr[left + 1] = temp; } } // --------4、希尔排序------ public static void shellSort(int[] arr) { int left; // 左边下标，表示，已经排序好的元素 int right; // 右边下标，表示，待排序元素/就是没有排序的元素 int temp; // 临时存储 int h = 1; // 初始间隔为1； // 计算最大间隔 while (h < arr.length / 3) { h = 3 * h + 1; } while (h > 0) { // 表示循环待排序的元素 for (right = h; right < arr.length; right++) { temp = arr[right]; // 先将待排序的元素，进行缓存一下 left = right; // // 为什么是left>h-1, // 目前我认为是，保证arr[left-h] 得有值，不能为空，或者说，报空指针异常吧 while (left > h - 1 && arr[left - h] >= temp) { arr[left] = arr[left - h]; left = left - h; } // 这里，千万不要写成下面的形式, 不能再left-h，因为，上面的while()循环，已经减去了 // arr[left - h] = temp; arr[left] = temp; } // 重新调整排序间隔 h = (h - 1) / 3; } } // --------5、快速排序------ public static void quickSort(int arr[]) { recQuickSort(arr, 0, arr.length - 1); } // 使用递归和划分技术进行快速排序 private static void recQuickSort(int arr[], int left, int right) { int size = right - left + 1; if (size < 10) { insertSort(arr, left, right); } else { int median = medianof3(arr, left, right); int partition = partitionIt(arr, left, right, median); recQuickSort(arr, left, partition - 1); recQuickSort(arr, partition + 1, right); } } // 划分方法，返回分割点的索引 private static int partitionIt(int arr[], int left, int right, int pivot) { int leftPtr = left; int rightPtr = right - 1; while (true) { // 从左往右找大于特定值的 while (arr[++leftPtr] < pivot) ; // 循环结束，就代表，找到一个大于特定值的数据项 // 从右向左找小于特定值 while (arr[--rightPtr] > pivot) ; if (leftPtr >= rightPtr) { break; // 结束时，leftPtr = rightPtr } else { swap(arr, leftPtr, rightPtr); // 交换 } } swap(arr, leftPtr, right - 1); return leftPtr; } // 找出中间值 // 索引为left，right，以及中间值的 进行排序， private static int medianof3(int arr[], int left, int right) { int centerIndex = (left + right) / 2; if (arr[left] > arr[centerIndex]) { swap(arr, left, centerIndex); } if (arr[left] > arr[right]) { swap(arr, left, right); } if (arr[centerIndex] > arr[right]) { swap(arr, centerIndex, right); } swap(arr, centerIndex, right - 1); return arr[right - 1]; } private static void insertSort(int arr[], int left, int right) { int in, out; int temp; // 临时缓存，待存储的元素 for (out = left + 1; out <= right; out++) { temp = arr[out]; in = out; while (in > left && arr[in - 1] >= temp) { arr[in] = arr[in - 1]; in--; } arr[in] = temp; } } private static void swap(int arr[], int left, int right) { int temp = arr[left]; arr[left] = arr[right]; arr[right] = temp; } // --------6、归并排序------ // 归并两个已经有序的数组 // 首先将数组，拆分成两部分，左边做成有序的，同样，右边也做成有序的。 // 将这两个有序的数组，组合生成第3个有序的数组， // 时间复杂度O(N*logN) // 缺点：消耗内存； public static void mergeSort(int arr[]) { // 生成临时的缓存数组，用于临时排序 int[] workSpace = new int[arr.length]; recMergeSort(arr, workSpace, 0, arr.length - 1); } // lowerBound，upperBound 全是数组下标 private static void recMergeSort(int arr[], int workSpace[], int lowerBound, int upperBound) { if (lowerBound == upperBound) { return; } else { int mid = (lowerBound + upperBound) / 2; // 递归前半部分 recMergeSort(arr, workSpace, lowerBound, mid); // 递归后半部分 recMergeSort(arr, workSpace, mid + 1, upperBound); // 进行合并 merge(arr, workSpace, lowerBound, mid + 1, upperBound); } } /** * * @param arr * 被排序的数组 * @param workSpace * 临时缓存，进行排序的 * @param lowPtr * 前半部分，最小下标 * @param highPtr * 后半部分，最小下标 * @param upperBound * 后半部分，最大下标 */ private static void merge(int arr[], int workSpace[], int lowPtr, int highPtr, int upperBound) { int i = 0; int lowerBound = lowPtr;// 前半部分的最小下标，进行缓存 int mid = highPtr - 1; int n = upperBound - lowerBound + 1; while (lowPtr <= mid && highPtr <= upperBound) { if (arr[lowPtr] < arr[highPtr]) { workSpace[i++] = arr[lowPtr++]; } else { workSpace[i++] = arr[highPtr++]; } } // 前半部分或者后半部分，可能还存在未排序的元素，需要写到workSpace里 while (lowPtr <= mid) { workSpace[i++] = arr[lowPtr++]; } while (highPtr <= upperBound) { workSpace[i++] = arr[highPtr++]; } // 将排序好的元素数组workSpace，重新赋值到arr数组里 for (i = 0; i < n; i++) { arr[lowerBound + i] = workSpace[i]; } } // --------7、桶排序------ /** * 使用场景： * * 1、桶排序，可使用于最大最小值相差较大的数据情况，如{2,100,200,198,3,87} * * 2、被排序的数据元素，最好分配均匀，否则可能会导致数据都集中到一个桶中，如{102,108,111,204,3000} * * 基本步骤： * * 1.找出待排序数组中的最大值max、最小值min * * 2.我们使用 动态数组ArrayList 作为桶，桶里放的元素也用 ArrayList存储。桶的数量为(max-min)/arr.length+1 * * 3.遍历数组 arr，计算每个元素 arr[i] 放的桶 * * 4.每个桶各自排序 * * 5.遍历桶数组，把排序好的元素放进输出数组 * */ public static void bucketSort(int arr[]) { int max = Integer.MIN_VALUE; // 先赋值成最小值 int min = Integer.MAX_VALUE; // 一次循环，将该数组的最大值，最小值求出来 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { max = Math.max(max, arr[i]); min = Math.min(min, arr[i]); } // 求桶数 int bucketNum = (max - min) / (arr.length) + 1; // 初始化每个桶 ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < bucketNum; i++) { bucketArr.add(new ArrayList<>()); } // 遍历数组，将每个元素放入桶中 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { int bucketIndex = (arr[i] - min) / (arr.length); bucketArr.get(bucketIndex).add(arr[i]); } // 对每个桶元素，进行排序 for (int i = 0; i < bucketArr.size(); i++) { Collections.sort(bucketArr.get(i)); } // 将已经排序好的元素，重新赋值到arr数组里 int j = 0; // 遍历每个桶，将每个桶的元素，赋值到arr数组里 for (int i = 0; i < bucketArr.size(); i++) { ArrayList<Integer> arrayList = bucketArr.get(i); for (Integer key : arrayList) { arr[j++] = key; } } } // --------8、堆排序------ // 堆特点： // 1、它是完全的二叉树，除了树的最后一层节点不需要是满的，其他的每一层从左到右都完全是满的 // 2、它常常是用一个数组来实现堆的 // 3、堆中的每一个节点都满足的条件是，父节点的关键字要大于所有的子节点 public static void heapSort(int arr[]) { int size = arr.length; Heap heap = new Heap(size); for (int i = 0; i < size; i++) { Node node = new Node(arr[i]); heap.insertAt(i, node); heap.incrementSize();// 数量递增 } // 从最后一个元素的父节点开始向下调整，一直到根 // 调整完后，就变成标准的堆了 for (int j = size / 2 - 1; j >= 0; j--) { heap.trickleDown(j); } // 通过循环删除最大项，再把删除的数据，数组中的指定的位置，如从后往前方； // 结果就是从小到大排序 for (int j = size - 1; j >= 0; j--) { Node biggestNode = heap.remove();// 取出最大的数据项 heap.insertAt(j, biggestNode); } System.out.println("----打印排序后的堆----"); heap.displayArray(); } // 堆排序， // 堆是二叉树，因此，需要创建这个节点，来存储数据 // 堆的特点：父节点的值要大于子节点，左右子节点大小无关系，不要求左子节点小于右子节点 static class Node { private int iData; public Node(int key) { iData = key; } public int getKey() { return iData; } public void setKey(int id) { iData = id; } } // 创建堆 static class Heap { private Node[] heapArray; private int maxSize; private int currentSize; public Heap(int mx) { maxSize = mx; currentSize = 0; heapArray = new Node[maxSize]; } public boolean isEmpty() { return currentSize == 0; } // 插入指定的位置 public void insertAt(int index, Node node) { heapArray[index] = node; } public void incrementSize() { currentSize++; } public Node remove() { Node root = heapArray[0]; heapArray[0] = heapArray[--currentSize];// 把最后一个元素，赋值到根元素上 trickleDown(0);// 开始向下调整 return root; } // 向下调整 public void trickleDown(int index) { int largerChild; Node top = heapArray[index]; while (index < currentSize / 2) { int leftChild = 2 * index + 1; int rightChild = leftChild + 1; if (rightChild < currentSize && heapArray[leftChild].getKey() < heapArray[rightChild].getKey()) { largerChild = rightChild; } else { largerChild = leftChild; } if (top.getKey() >= heapArray[largerChild].getKey()) { break; } heapArray[index] = heapArray[largerChild]; index = largerChild; } heapArray[index] = top; } // 树状的方式，显示堆 public void displayHeap() { int nBlanks = 32; int itemsPerRow = 1;// 层数判断 int column = 0; int j = 0; String dots = "-------------------------"; System.out.println(dots + dots); while (currentSize > 0) { if (column == 0) { for (int k = 0; k < nBlanks; k++) { System.out.print(' '); } System.out.print(heapArray[j].getKey()); if (++j == currentSize) { break;// 所有的数据项，全部显示完毕了 } if (++column == itemsPerRow) { nBlanks /= 2; itemsPerRow *= 2; column = 0; System.out.println(); } else { for (int k = 0; k < nBlanks * 2 - 2; k++) { System.out.print(' '); } } } } System.out.println("\n" + dots + dots); } // 以数组的方式，来显示堆 public void displayArray() { for (int j = 0; j < maxSize; j++) { System.out.print(heapArray[j].getKey() + " "); } System.out.println(); } }}
测试用例：
package com.xingej.algorithm.sort;import org.junit.Before;import org.junit.Test;public class SortTest { private int max = 20; private int[] arr = new int[max]; // 初始化数组 @Before public void initArray() { for (int i = 0; i < max; i++) { arr[i] = (int) (Math.random() * 100 + 1); } System.out.println("------排序前-----"); show(arr); } // -----打印输出 /** * 打印输出数组 * * @param arr */ private void show(int[] arr) { for (int i = 0; i < max; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } System.out.println(); } // -----冒泡排序 @Test public void testByBubbleSort() { SortUtils.bubbleSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----选择排序 @Test public void testBySelectionSort() { SortUtils.selectSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----插入排序 @Test public void testByInsertSort() { SortUtils.insertSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----希尔排序 @Test public void testByShellSort() { SortUtils.shellSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----快速排序 @Test public void testByQuickSort() { SortUtils.quickSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----归并排序 @Test public void testByMergeSort() { SortUtils.mergeSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----桶排序 @Test public void testByBucketSort() { SortUtils.bucketSort(arr); System.out.println("------排序后-----"); show(arr); } // -----堆排序,时间复杂度是O(logN) @Test public void testByHeapSort() { SortUtils.heapSort(arr); }}代码已经上传到了git上
https://github.com/xej520/xingej-algorithm
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