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java常見的排序算法的代碼

時間:2024-09-20 23:21:17 java語言 我要投稿
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java常見的排序算法的代碼

  穩(wěn)定度(穩(wěn)定性)

  一個排序算法是穩(wěn)定的,就是當(dāng)有兩個相等記錄的關(guān)鍵字R和S,且在原本的列表中R出現(xiàn)在S之前,在排序過的列表中R也將會是在S之前。

  排序算法分類

  常見的有插入(插入排序/希爾排序)、交換(冒泡排序/快速排序)、選擇(選擇排序)、合并(歸并排序)等。

  一.插入排序

  插入排序(Insertion Sort),它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列,對于未排序數(shù)據(jù),在已排序序列中從后向前掃描,找到相應(yīng)位置并插入。插入排序在實現(xiàn)上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的額外空間的排序),因而在從后向前掃描過程中,需要反復(fù)把已排序元素逐步向后挪位,為最新元素提供插入空間。

  一般來說,插入排序都采用in-place在數(shù)組上實現(xiàn)。具體算法描述如下:從第一個元素開始,該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序。取出下一個元素,在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描。如果該元素(已排序)大于新元素,將該元素移到下一位置。重復(fù)步驟3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。將新元素插入到該位置后。重復(fù)步驟2~5。

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  public static void ionSort(int[] data) {

  for (int index = 1; index < data.length; index++) {

  int key = data[index];

  int position = index;

  // shift larger values to the right

  while (position > 0 && data[position - 1] > key) {

  data[position] = data[position - 1];

  position--;

  }

  data[position] = key;

  }

  }

  二.希爾排序

  希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。是針對直接插入排序算法的改進。該方法又稱縮小增量排序,因DL.Shell于1959年提出而得名。

  希爾排序是基于插入排序的以下兩點性質(zhì)而提出改進方法的:插入排序在對幾乎已經(jīng)排好序的數(shù)據(jù)操作時, 效率高, 即可以達到線性排序的效率。但插入排序一般來說是低效的, 因為插入排序每次只能將數(shù)據(jù)移動一位。

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  staticvoid shellSort(Lista) {

  int h = 1;

  while (h < a.size()/3) h = h*3 + 1; //: 1, 4, 13, 40, 121, ...

  for (; h >= 1; h /= 3)

  for (int i = h; i < a.size(); i++)

  for (int j = i; j >= h && a.get(j).compareTo(a.get(j-h)) < 0; j-=h)

  Collections.swap(a, j, j-h);

  }

  三.冒泡排序

  冒泡排序(Bubble Sort,臺灣譯為:泡沫排序或氣泡排序)是一種簡單的排序算法。它重復(fù)地走訪過要排序的數(shù)列,一次比較兩個元素,如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進行直到?jīng)]有再需要交換,也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。

  冒泡排序算法的運作如下:

  比較相鄰的元素,如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。

  對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結(jié)尾的最后一對,在這一點,最后的元素應(yīng)該會是最大的數(shù)。

  針對所有的元素重復(fù)以上的步驟,除了最后一個。

  持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟,直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較。

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  public static void bubbleSort(int[] data) {

  int temp = 0;

  for (int i = data.length - 1; i > 0; --i) {

  boolean isSort = false;

  for (int j = 0; j < i; ++j) {

  if (data[j + 1] < data[j]) {

  temp = data[j];

  data[j] = data[j + 1];

  data[j + 1] = temp;

  isSort = true;

  }

  }

  // 如果一次內(nèi)循環(huán)中發(fā)生了交換,那么繼續(xù)比較;如果一次內(nèi)循環(huán)中沒發(fā)生任何交換,則認(rèn)為已經(jīng)排序好了。

  if (!isSort)

  break;

  }

  }

  四.快速排序

  快速排序(Quicksort)是對冒泡排序的一種改進。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通過一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨立的兩部分,其中一部分的所有數(shù)據(jù)都比另外一部分的所有數(shù)據(jù)都要小,然后再按此方法對這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別進行快速排序,整個排序過程可以遞歸進行,以此達到整個數(shù)據(jù)變成有序序列。

  快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個串行(list)分為兩個子串行(sub-lists)。

  步驟為:

  從數(shù)列中挑出一個元素,稱為 "基準(zhǔn)"(pivot)。重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊)。在這個分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)(partition)操作。遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  /*

  * more efficient implements for quicksort.

  * use left, center and right median value (@see #median()) for the pivot, and

  * the more efficient inner loop for the core of the algorithm.

  */

  public class Quicksort {

  public static final int CUTOFF = 11;

  /**

  * quick sort algorithm.

  *

  * @param arr an array of Comparable items.

  */

  public staticvoid quicksort(T[] arr) {

  quickSort(arr, 0, arr.length - 1);

  }

  /**

  * get the median of the left, center and right.

  * order these and hide the pivot by put it the end of of the array.

  *

  * @param arr an array of Comparable items.

  * @param left the most-left index of the subarray.

  * @param right the most-right index of the subarray.

  * @return T

  */

  public staticT median(T[] arr, int left, int right) {

  int center = (left + right) / 2;

  if (arr[left].compareTo(arr[center]) > 0)

  swapRef(arr, left, center);

  if (arr[left].compareTo(arr[right]) > 0)

  swapRef(arr, left, right);

  if (arr[center].compareTo(arr[right]) > 0)

  swapRef(arr, center, right);

  swapRef(arr, center, right - 1);

  return arr[right - 1];

  }

  /**

  * internal method to sort the array with quick sort algorithm.

  *

  * @param arr an array of Comparable Items.

  * @param left the left-most index of the subarray.

  * @param right the right-most index of the subarray.

  */

  private staticvoid quickSort(T[] arr, int left, int right) {

  if (left + CUTOFF <= right) {

  // find the pivot

  T pivot = median(arr, left, right);

  // start partitioning

  int i = left, j = right - 1;

  for (;;) {

  while (arr[++i].compareTo(pivot) < 0);

  while (arr[--j].compareTo(pivot) > 0);

  if (i < j)

  swapRef(arr, i, j);

  else

  break;

  }

  // swap the pivot reference back to the small collection.

  swapRef(arr, i, right - 1);

  quickSort(arr, left, i - 1); // sort the small collection.

  quickSort(arr, i + 1, right); // sort the large collection.

  } else {

  // if the total number is less than CUTOFF we use ion sort

  // instead (cause it much more efficient).

  ionSort(arr, left, right);

  }

  }

  /**

  * method to swap references in an array.

  *

  * @param arr an array of Objects.

  * @param idx1 the index of the first element.

  * @param idx2 the index of the second element.

  */

  public staticvoid swapRef(T[] arr, int idx1, int idx2) {

  T tmp = arr[idx1];

  arr[idx1] = arr[idx2];

  arr[idx2] = tmp;

  }

  /**

  * method to sort an subarray from start to end with ion sort

  * algorithm.

  *

  * @param arr an array of Comparable items.

  * @param start the begining position.

  * @param end the end position.

  */

  public staticvoid ionSort(T[] arr, int start, int end) {

  int i;

  for (int j = start + 1; j <= end; j++) {

  T tmp = arr[j];

  for (i = j; i > start && tmp.compareTo(arr[i - 1]) < 0; i--) {

  arr[i] = arr[i - 1];

  }

  arr[i] = tmp;

  }

  }

  private static void printArray(Integer[] c) {

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

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

  System.out.println();

  }

  public static void main(String[] args) {

  Integer[] data = {10, 4, 9, 23, 1, 45, 27, 5, 2};

  System.out.println("bubbleSort...");

  printArray(data);

  quicksort(data);

  printArray(data);

  }

  }

  五.選擇排序

  選擇排序(Selection sort)是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最。ù螅┰,存放到排序序列的起始位置,然后,再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。

  因為每一趟確定元素的過程中都會有一個選擇最小值的子流程,所以人們形象地稱之為選擇排序。

  舉個例子,序列5 8 5 2 9,我們知道第一遍選擇第1個元素5會和2交換,那么原序列中2個5的相對前后順序就被破壞了,所以選擇排序不是一個穩(wěn)定的排序算法。

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  public static void selectSort(int[] data) {

  int minIndex = 0;

  int temp = 0;

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

  minIndex = i; // 無序區(qū)的最小數(shù)據(jù)數(shù)組下標(biāo)

  for (int j = i + 1; j < data.length; j++) { // 在無序區(qū)中找到最小數(shù)據(jù)并保存其數(shù)組下標(biāo)

  if (data[j] < data[minIndex]) {

  minIndex = j;

  }

  }

  if (minIndex != i) { // 如果不是無序區(qū)的最小值位置不是默認(rèn)的第一個數(shù)據(jù),則交換之。

  temp = data[i];

  data[i] = data[minIndex];

  data[minIndex] = temp;

  }

  }

  }

  六.歸并排序

  歸并排序(Merge sort)是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應(yīng)用。

  歸并操作的過程如下:

  申請空間,使其大小為兩個已經(jīng)排序序列之和,該空間用來存放合并后的序列。

  設(shè)定兩個指針,最初位置分別為兩個已經(jīng)排序序列的起始位置。

  比較兩個指針?biāo)赶虻脑,選擇相對小的元素放入到合并空間,并移動指針到下一位置。

  重復(fù)步驟3直到某一指針達到序列尾。

  將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾。

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  public static int[] mergeSort(int[] arr) {// 歸并排序 --遞歸

  if (arr.length == 1) {

  return arr;

  }

  int half = arr.length / 2;

  int[] arr1 = new int[half];

  int[] arr2 = new int[arr.length - half];

  System.arraycopy(arr, 0, arr1, 0, arr1.length);

  System.arraycopy(arr, half, arr2, 0, arr2.length);

  arr1 = mergeSort(arr1);

  arr2 = mergeSort(arr2);

  return mergeSortSub(arr1, arr2);

  }

  private static int[] mergeSortSub(int[] arr1, int[] arr2) {// 歸并排序子程序

  int[] result = new int[arr1.length + arr2.length];

  int i = 0;

  int j = 0;

  int k = 0;

  while (true) {

  if (arr1[i] < arr2[j]) {

  result[k] = arr1[i];

  if (++i > arr1.length - 1) {

  break;

  }

  } else {

  result[k] = arr2[j];

  if (++j > arr2.length - 1) {

  break;

  }

  }

  k++;

  }

  for (; i < arr1.length; i++) {

  result[++k] = arr1[i];

  }

  for (; j < arr2.length; j++) {

  result[++k] = arr2[j];

  }

  return result;

  }

  完整代碼(除QuickSort)

  復(fù)制代碼 代碼如下:

  package com.clzhang.sample.thinking;

  import java.util.*;

  /**

  * 幾路常見的排序算法Java實現(xiàn)

  * @author acer

  *

  */

  public class CommonSort {

  /**

  * 插入排序具體算法描述如下:

  * 1.從第一個元素開始,該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序

  * 2.取出下一個元素,在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描

  * 3.如果該元素(已排序)大于新元素,將該元素移到下一位置

  * 4.重復(fù)步驟3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

  * 5.將新元素插入到該位置后

  * 6.重復(fù)步驟2~5

  */

  public static void ionSort(int[] data) {

  for (int index = 1; index < data.length; index++) {

  int key = data[index];

  int position = index;

  // shift larger values to the right

  while (position > 0 && data[position - 1] > key) {

  data[position] = data[position - 1];

  position--;

  }

  data[position] = key;

  }

  }

  /**

  * 希爾排序,算法實現(xiàn)思想?yún)⒖季S基百科;適合大數(shù)量排序操作。

  */

  staticvoid shellSort(Lista) {

  int h = 1;

  while (h < a.size()/3) h = h*3 + 1; //: 1, 4, 13, 40, 121, ...

  for (; h >= 1; h /= 3)

  for (int i = h; i < a.size(); i++)

  for (int j = i; j >= h && a.get(j).compareTo(a.get(j-h)) < 0; j-=h)

  Collections.swap(a, j, j-h);

  }

  /**

  * 冒泡排序算法的運作如下:

  * 1.比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換他們兩個。

  * 2.對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結(jié)尾的最后一對。在這一點,最后的元素應(yīng)該會是最大的數(shù)。

  * 3.針對所有的元素重復(fù)以上的步驟,除了最后一個。

  * 4.持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟,直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較。[1]

  */

  public static void bubbleSort(int[] data) {

  int temp = 0;

  for (int i = data.length - 1; i > 0; --i) {

  boolean isSort = false;

  for (int j = 0; j < i; ++j) {

  if (data[j + 1] < data[j]) {

  temp = data[j];

  data[j] = data[j + 1];

  data[j + 1] = temp;

  isSort = true;

  }

  }

  // 如果一次內(nèi)循環(huán)中發(fā)生了交換,那么繼續(xù)比較;如果一次內(nèi)循環(huán)中沒發(fā)生任何交換,則認(rèn)為已經(jīng)排序好了。

  if (!isSort)

  break;

  }

  }

  /**

  * 選擇排序的基本思想是:

  * 1.遍歷數(shù)組的過程中,以 i 代表當(dāng)前需要排序的序號,則需要在剩余的 [i+1…n-1] 中找出其中的最小值,

  * 2.然后將找到的最小值與 i 指向的值進行交換。

  * 因為每一趟確定元素的過程中都會有一個選擇最小值的子流程,所以人們形象地稱之為選擇排序。

  * @param data

  */

  public static void selectSort(int[] data) {

  int minIndex = 0;

  int temp = 0;

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

  minIndex = i; // 無序區(qū)的最小數(shù)據(jù)數(shù)組下標(biāo)

  for (int j = i + 1; j < data.length; j++) { // 在無序區(qū)中找到最小數(shù)據(jù)并保存其數(shù)組下標(biāo)

  if (data[j] < data[minIndex]) {

  minIndex = j;

  }

  }

  if (minIndex != i) { // 如果不是無序區(qū)的最小值位置不是默認(rèn)的第一個數(shù)據(jù),則交換之。

  temp = data[i];

  data[i] = data[minIndex];

  data[minIndex] = temp;

  }

  }

  }

  /**

  * 歸并操作的過程如下:

  * 1.申請空間,使其大小為兩個已經(jīng)排序序列之和,該空間用來存放合并后的序列

  * 2.設(shè)定兩個指針,最初位置分別為兩個已經(jīng)排序序列的起始位置

  * 3.比較兩個指針?biāo)赶虻脑,選擇相對小的元素放入到合并空間,并移動指針到下一位置

  * 4.重復(fù)步驟3直到某一指針達到序列尾

  * 5.將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾

  */

  public static int[] mergeSort(int[] arr) {// 歸并排序 --遞歸

  if (arr.length == 1) {

  return arr;

  }

  int half = arr.length / 2;

  int[] arr1 = new int[half];

  int[] arr2 = new int[arr.length - half];

  System.arraycopy(arr, 0, arr1, 0, arr1.length);

  System.arraycopy(arr, half, arr2, 0, arr2.length);

  arr1 = mergeSort(arr1);

  arr2 = mergeSort(arr2);

  return mergeSortSub(arr1, arr2);

  }

  private static int[] mergeSortSub(int[] arr1, int[] arr2) {// 歸并排序子程序

  int[] result = new int[arr1.length + arr2.length];

  int i = 0;

  int j = 0;

  int k = 0;

  while (true) {

  if (arr1[i] < arr2[j]) {

  result[k] = arr1[i];

  if (++i > arr1.length - 1) {

  break;

  }

  } else {

  result[k] = arr2[j];

  if (++j > arr2.length - 1) {

  break;

  }

  }

  k++;

  }

  for (; i < arr1.length; i++) {

  result[++k] = arr1[i];

  }

  for (; j < arr2.length; j++) {

  result[++k] = arr2[j];

  }

  return result;

  }

  private static void printArray(int[] c) {

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

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

  System.out.println();

  }

  public static void main(String []args){

  int[] data = {10,4,9,23,1,45,27,5,2};

  System.out.println("bubbleSort...");

  int[] a = data.clone();

  printArray(a);

  bubbleSort(a);

  printArray(a);

  System.out.println("selectSort...");

  int[] b = data.clone();

  printArray(b);

  selectSort(b);

  printArray(b);

  System.out.println("ionSort...");

  int[] c = data.clone();

  printArray(c);

  ionSort(c);

  printArray(c);

  System.out.println("shellSort...");

  Listlist = new ArrayList();

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

  list.add(data[i]);

  System.out.println(list);

  shellSort(list);

  System.out.println(list);

  System.out.println("mergeSort...");

  int[] d = data.clone();

  printArray(d);

  printArray(mergeSort(d));

  }

  }

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