Java学习苦旅（二十）——七大排序（JAVA代码）

2024-01-07 22:44
文章标签 java 代码 学习 排序 七大 二十 苦旅

本文主要是介绍Java学习苦旅（二十）——七大排序（JAVA代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本篇博客将详细讲解排序。

文章目录

  • 排序的概念
  • 插入排序
    • 原理
    • 示例代码
  • 希尔排序
    • 原理
    • 示例代码
  • 选择排序
    • 原理
    • 示例代码
  • 堆排序
    • 原理
    • 示例代码
  • 冒泡排序
    • 原理
    • 示例代码
  • 快速排序
    • 原理
    • 示例代码
    • 优化快速排序
    • 总结
  • 归并排序
    • 原理
    • 示例代码
  • 排序总结
  • 结尾

排序的概念

排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。平时的上下文中，如果提到排序，通常指的是排升序（非降序）。通常意义上的排序，都是指的原地排序(in place sort)。

两个相等的数据，如果经过排序后，排序算法能保证其相对位置不发生变化，则我们称该算法是具备稳定性的排序算法。

例如：

image-20220309190845516

注意：一个稳定的排序，是可以实现为不稳定的排序。但是一个本身就不稳定的排序，是不可以变成稳定的排序。

插入排序

原理

整个区间被分为有序区间和无序区间，每次选择无序区间的第一个元素，在有序区间内选择合适的位置插入。

示例代码

public static void insertSort(int[] array) {for (int i = 0; i < array.length; i++) {int tmp = array[i];int j = i - 1;for (; j >= 0; j--) {if (array[j] > tmp) {array[j+1] = array[j];} else {break;}}array[j+1] = tmp;}
}

对于插入排序，初始数据越接近有序，时间效率越高。

希尔排序

原理

希尔排序法又称缩小增量法。希尔排序法的基本思想是：先选定一个整数gap，把待排序文件中所有记录分成个组，所有距离为gap的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，减小gap的值，重复上述分组和排序的工作。当到达gap=1时，所有记录在统一组内排好序。

  1. 希尔排序是对直接插入排序的优化。

  2. 当gap > 1时都是预排序，目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时，数组已经接近有序的了，这样就会很快。这样整体而言，可以达到优化的效果。我们实现后可以进行性能测试的对比。

例如：

image-20220311175904125

示例代码

public static void shell(int[] array, int gap) {for (int i = 1; i < array.length; i++) {int tmp = array[i];int j = i - gap;for (; j >= 0; j -= gap) {if (array[j] > tmp) {array[j+gap] = array[j];} else {break;}}//j回退到了小于0的地方array[j+gap] = tmp;}
}public static void shellSort(int[] array) {int gap = array.length;while (gap > 1) {shell(array,gap);gap /= 2;}shell(array,1);//保证最后是一组
}

选择排序

原理

每一次从无序区间选出最大（或最小）的一个元素，存放在无序区间的最后（或最前），直到全部待排序的数据元素排完 。

示例代码

public static void selectSort(int[] array) {for (int i = 0; i < array.length; i++) {for (int j = i+1; j < array.length; j++) {if (array[i] > array[j]) {swap(array,i,j);}}}
}public static void swap(int[] array, int i, int j) {int tmp = array[i];array[i] = array[j];array[j] = tmp;
}

堆排序

原理

基本原理也是选择排序，只是不在使用遍历的方式查找无序区间的最大的数，而是通过堆来选择无序区间的最大的数。

注意： 排升序要建大堆；排降序要建小堆

例如：

image-20220311182318212

示例代码

public static void heapSort(int[] array) {creatHeap(array);int end = array.length-1;while (end > 0) {swap(array,0,end);shiftDown(array,0,end);end--;}
}public static void creatHeap(int[] array) {for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {shiftDown(array,parent,array.length);}
}public static void shiftDown(int[] array, int parent, int len) {int child = 2*parent + 1;while (child < len) {if (child + 1 < len && array[child] < array[child+1]) {child++;}if (array[child] > array[parent]) {swap(array,child,parent);parent = child;child = 2 * parent + 1;} else {break;}}
}

冒泡排序

原理

在无序区间，通过相邻数的比较，将最大的数冒泡到无序区间的最后，持续这个过程，直到数组整体有序。

示例代码

public static void bubbleSort(int[] array) {for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {boolean flg = false;for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {if (array[j] > array[j+1]) {swap(array,j+1,j);flg = true;}}if (flg == false) {break;}}
}

快速排序

原理

  1. 从待排序区间选择一个数，作为基准值(pivot)；

  2. Partition: 遍历整个待排序区间，将比基准值小的（可以包含相等的）放到基准值的左边，将比基准值大的（可以包含相等的）放到基准值的右边；

  3. 采用分治思想，对左右两个小区间按照同样的方式处理，直到小区间的长度 == 1，代表已经有序，或者小区间的长度 == 0，代表没有数据。

partition有两种方法：Hoare法和挖坑法。

Hoare法：

image-20220312183336818

而挖坑法和Hoare法基本一致，只是不再进行交换，而是进行赋值。

示例代码

public static void quickSort(int[] array) {quick(array,0,array.length-1);
}public static void quick(int[] array, int left, int right) {if (left >= right) {return;}//找基准前，我们找到中间大小的值——使用三数取中法int midValIndex = findMidValIndex(array,left,right);swap(array,midValIndex,left);int pivot = partition(array,left,right);//基准quick(array,left,pivot-1);quick(array,pivot+1,right);
}private static int partition(int[] array, int start, int end) {int tmp = array[start];while (start < end) {while (start < end && array[end] >= tmp) {end--;}//end下标遇到了小于tmp的值array[start] = array[end];while (start < end && array[start] <= tmp) {start++;}array[end] = array[start];}array[start] = tmp;return start;
}private static int findMidValIndex(int[] array, int start, int end) {int mid = start + ((end-start) >>> 1);if (array[start] < array[end]) {if (array[start] > array[mid]) {return start;} else if (array[mid] > array[end]) {return end;} else {return mid;}} else {if (array[mid] > array[start]) {return start;} else if (array[mid] < array[end]) {return end;} else {return mid;}}
}

此外，快速排序还可以使用非递归进行实现，代码如下：

public static void quickSort(int[] array) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();int left = 0;int right = array.length-1;int pivot = partition(array,left,right);if (pivot > left+1) {stack.push(left);stack.push(pivot-1);}if (pivot < right-1) {stack.push(pivot+1);stack.push(right);}while (!stack.isEmpty()) {right = stack.pop();left = stack.pop();pivot = partition(array,left,right);if (pivot > left+1) {stack.push(left);stack.push(pivot-1);}if (pivot < right-1) {stack.push(pivot+1);stack.push(right);}}
}private static int partition(int[] array, int start, int end) {int tmp = array[start];while (start < end) {while (start < end && array[end] >= tmp) {end--;}//end下标遇到了小于tmp的值array[start] = array[end];while (start < end && array[start] <= tmp) {start++;}array[end] = array[start];}array[start] = tmp;return start;
}

优化快速排序

  1. 通常使用几数取中法选择基准值

  2. partition 过程中把和基准值相等的数也选择出来

  3. 待排序区间小于一个阈值时（例如 48），使用直接插入排序

代码如下：

public static void quickSort(int[] array) {quick(array,0,array.length-1);
}public static void quick(int[] array, int left, int right) {if (left >= right) {return;}//如果区间内的数据，在排序的过程当中，小于某个范围了，可以直接使用插入排序if (right-left+1 <= 40) {//使用直接插入排序insertSort2(array,left,right);return;}//找基准前，我们找到中间大小的值——使用三数取中法int midValIndex = findMidValIndex(array,left,right);swap(array,midValIndex,left);int pivot = partition(array,left,right);//基准quick(array,left,pivot-1);quick(array,pivot+1,right);
}public static void insertSort2(int[] array, int start, int end) {for (int i = 0; i <= end; i++) {int tmp = array[i];int j = i - 1;for (; j >= start; j--) {if (array[j] > tmp) {array[j+1] = array[j];} else {break;}}//j回退到了小于0的地方array[j+1] = tmp;}
}private static int findMidValIndex(int[] array, int start, int end) {int mid = start + ((end-start) >>> 1);if (array[start] < array[end]) {if (array[start] > array[mid]) {return start;} else if (array[mid] > array[end]) {return end;} else {return mid;}} else {if (array[mid] > array[start]) {return start;} else if (array[mid] < array[end]) {return end;} else {return mid;}}
}private static int partition(int[] array, int start, int end) {int tmp = array[start];while (start < end) {while (start < end && array[end] >= tmp) {end--;}//end下标遇到了小于tmp的值array[start] = array[end];while (start < end && array[start] <= tmp) {start++;}array[end] = array[start];}array[start] = tmp;return start;
}

总结

  1. 在待排序区间选择一个基准值

  • 选择左边或者右边

  • 随机选取

  • 几数取中法

  1. 做 partition，使得小的数在左，大的数在右

  • hoare

  • 挖坑

  • 前后遍历

  • 将基准值相等的也选择出来

  1. 分治处理左右两个小区间，直到小区间数目小于一个阈值，使用插入排序

归并排序

原理

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。例如：

image-20220313101938425

示例代码

public static void mergeSort(int[] array) {mergeSortInternal(array,0,array.length-1);
}private static void mergeSortInternal(int[] array, int low, int high) {if (low >= high) {return;}int mid = low + ((high-low) >>> 1);mergeSortInternal(array,low,mid);mergeSortInternal(array,mid+1,high);merge(array,low,mid,high);
}private static void merge(int[] array, int low, int mid, int high) {int s1 = low;int e1 = mid;int s2 = mid+1;int e2 = high;int[] tmp = new int[high-low+1];int k = 0;while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {if (array[s1] <= array[s2]) {tmp[k++] = array[s1++];} else {tmp[k++] = array[s2++];}}while (s1 <= e1) {tmp[k++] = array[s1++];}while (s2 <= e2) {tmp[k++] = array[s2++];}//拷贝tmp数组元素，放到原来的数组array中for (int i = 0; i < k; i++) {array[i+low] = tmp[i];}
}

此外，可以使用非递归的方法实现归并排序，代码如下：

public static void mergeSort(int[] array) {int num = 1;//每组的数据个数while (num < array.length) {for (int i = 0; i < array.length; i++) {int left = i;int mid = left+num-1;if (mid >= array.length) {mid = array.length-1;}int right = mid+num;if (right >= array.length-1) {right = array.length-1;}merge(array,left,mid,right);}num *= 2;}
}

排序总结

排序方法最好平均最坏空间复杂度稳定性
插入排序O(N)O(N2)O(N2)O(1)稳定
希尔排序O(N1.3)O(N1.3) ~ O(N1.5)O(N1.5)O(1)不稳定
选择排序O(N2)O(N2)O(N2)O(1)不稳定
堆排序O(N*log(N))O(N*log(N))O(N*log(N))O(1)不稳定
冒泡排序O(N)O(N2)O(N2)O(1)稳定
快速排序O(N*log(N))O(N*log(N))O(N2)O(log(N)) ~ O(N)不稳定
归并排序O(N*log(N))O(N*log(N))O(N*log(N))O(N)稳定

注意：

希尔排序的时间复杂度与增量有关。

结尾

本篇博客到此结束。
上一篇博客：Java学习苦旅（十九）——详解Java的堆和优先级队列
下一篇博客：Java学习苦旅（二十一）——泛型

这篇关于Java学习苦旅（二十）——七大排序（JAVA代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/581481。

相关文章

Java 正则表达式URL 匹配与源码全解析

Java 正则表达式URL 匹配与源码全解析

《Java正则表达式URL匹配与源码全解析》在Web应用开发中,我们经常需要对URL进行格式验证,今天我们结合Java的Pattern和Matcher类,深入理解正则表达式在实际应用中... 目录1.正则表达式分解：2. 添加域名匹配 (2)3. 添加路径和查询参数匹配 (3) 4. 最终优化版本5.设计思
阅读更多...
Java使用ANTLR4对Lua脚本语法校验详解

Java使用ANTLR4对Lua脚本语法校验详解

《Java使用ANTLR4对Lua脚本语法校验详解》ANTLR是一个强大的解析器生成器,用于读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件,下面就跟随小编一起看看Java如何使用ANTLR4对Lua脚本... 目录什么是ANTLR？第一个例子ANTLR4 的工作流程Lua脚本语法校验准备一个Lua Gramm
阅读更多...
Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析

Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析

《Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析》在Java算法题和日常开发中,字符串处理是必备的核心技能,本文全面梳理Java中字符串的常用操作语法,结合代码示例、应用场景和避坑指南,可快速掌握字... 目录引言1. 基础操作1.1 创建字符串1.2 获取长度1.3 访问字符2. 字符串处理2.1 子字
阅读更多...
Java Optional的使用技巧与最佳实践

Java Optional的使用技巧与最佳实践

《JavaOptional的使用技巧与最佳实践》在Java中,Optional是用于优雅处理null的容器类,其核心目标是显式提醒开发者处理空值场景,避免NullPointerExce... 目录一、Optional 的核心用途二、使用技巧与最佳实践三、常见误区与反模式四、替代方案与扩展五、总结在 Java
阅读更多...
基于Java实现回调监听工具类

基于Java实现回调监听工具类

《基于Java实现回调监听工具类》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Java实现一个回调监听工具类,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录监听接口类 Listenable实际用法打印结果首先，会用到 函数式接口 Consumer, 通过这个可以解耦回调方法，下面先写一个
阅读更多...
使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现

使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现

《使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现》在现代文档处理中,Markdown（MD）因其简洁的语法和良好的可读性,逐渐成为开发者、技术写作者和内容创作者的首选格式,然而,许多文... 目录引言1. 工具和库介绍2. 安装依赖库3. 使用Apache POI解析DOCX文档4. 将解析
阅读更多...
Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)

Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)

《Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)》：本文主要介绍Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBu... 目录Java字符串处理全解析：String、StringBuilder与StringBuffer一、St
阅读更多...
C++使用printf语句实现进制转换的示例代码

C++使用printf语句实现进制转换的示例代码

《C++使用printf语句实现进制转换的示例代码》在C语言中,printf函数可以直接实现部分进制转换功能,通过格式说明符（formatspecifier）快速输出不同进制的数值,下面给大家分享C+... 目录一、printf 原生支持的进制转换1. 十进制、八进制、十六进制转换2. 显示进制前缀3. 指
阅读更多...
springboot整合阿里云百炼DeepSeek实现sse流式打印的操作方法

springboot整合阿里云百炼DeepSeek实现sse流式打印的操作方法

《springboot整合阿里云百炼DeepSeek实现sse流式打印的操作方法》：本文主要介绍springboot整合阿里云百炼DeepSeek实现sse流式打印,本文给大家介绍的非常详细,对大... 目录1.开通阿里云百炼,获取到key2.新建SpringBoot项目3.工具类4.启动类5.测试类6.测
阅读更多...
Spring Boot循环依赖原理、解决方案与最佳实践(全解析)

Spring Boot循环依赖原理、解决方案与最佳实践(全解析)

《SpringBoot循环依赖原理、解决方案与最佳实践(全解析)》循环依赖指两个或多个Bean相互直接或间接引用,形成闭环依赖关系,：本文主要介绍SpringBoot循环依赖原理、解决方案与最... 目录一、循环依赖的本质与危害1.1 什么是循环依赖？1.2 核心危害二、Spring的三级缓存机制2.1 三
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2