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Java排序算法有哪些

发表于:2022-10-04 作者:安全数据网编辑
编辑最后更新 2022年10月04日,小编给大家分享一下Java排序算法有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!冒泡排序介绍冒泡排序(Bubble

小编给大家分享一下Java排序算法有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

冒泡排序介绍

冒泡排序(Bubble Sort),又被称为气泡排序或泡沫排序。

它是一种较简单的排序算法。它会遍历若干次要排序的数列,每次遍历时,它都会从前往后依次的比较相邻两个数的大小;如果前者比后者大,则交换它们的位置。这样,一次遍历之后,最大的元素就在数列的末尾! 采用相同的方法再次遍历时,第二大的元素就被排列在最大元素之前。重复此操作,直到整个数列都有序为止!

冒泡排序图文说明

/*          *   a -- 待排序的数组          *   n -- 数组的长度          */          public static void bubbleSort(int[] a, int n) {            int i,j;             for (i=n-1; i>0; i--) {              // 将a[0...i]中最大的数据放在末尾              for (j=0; j a[j+1]) {                  // 交换a[j]和a[j+1]                  int tmp = a[j];                  a[j] = a[j+1];                  a[j+1] = tmp;                }              }            }                     }

运行:

int[] a = {20,40,30,10,60,50,70};    String aa = "冒泡排序";    bubbleSort(a,a.length);  System.out.print(aa); for (int d : a) {  System.out.print(d+",");}

快速排序介绍

快速排序(Quick Sort)使用分治法策略。

它的基本思想是:选择一个基准数,通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分;其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小。然后,再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

快速排序流程:

  1. 从数列中挑出一个基准值。

  2. 将所有比基准值小的摆放在基准前面,所有比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边);在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。

  3. 递归地把"基准值前面的子数列"和"基准值后面的子数列"进行排序。

  4. 图文介绍

代码实现:

/**          *          * 参数说明:          *   a -- 待排序的数组          *   l -- 数组的左边界(例如,从起始位置开始排序,则l=0)          *   r -- 数组的右边界(例如,排序截至到数组末尾,则r=a.length-1)          */          public static void quickSort(int[] a, int l, int r) {             if (l < r) {              int i,j,x;               i = l;              j = r;              x = a[i];              while (i < j) {                while(i < j && a[j] > x)                  j--; // 从右向左找第一个小于x的数                if(i < j)                  a[i++] = a[j];                while(i < j && a[i] < x)                  i++; // 从左向右找第一个大于x的数                if(i < j)                  a[j--] = a[i];              }              a[i] = x;              quickSort(a, l, i-1); /* 递归调用 */              quickSort(a, i+1, r); /* 递归调用 */            }                     }

运行:

  String aa = "快速排序";            quickSort(a,0,a.length-1);                                     System.out.print(aa);            for (int d : a) {                System.out.print(d+",");                  }

直接插入排序介绍

直接插入排序(Straight Insertion Sort)的基本思想是:把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素,无序表中包含有n-1个元素,排序过程中每次从无序表中取出第一个元素,将它插入到有序表中的适当位置,使之成为新的有序表,重复n-1次可完成排序过程。

直接插入排序图文说明

代码实现:

 /**          * @param           *   a -- 待排序的数组          *   n -- 数组的长度          */          public static void insertSort(int[] a, int n) {    int i, j, k;     for (i = 1; i < n; i++) {       //为a[i]在前面的a[0...i-1]有序区间中找一个合适的位置      for (j = i - 1; j >= 0; j--)        if (a[j] < a[i])          break;       //如找到了一个合适的位置      if (j != i - 1) {        //将比a[i]大的数据向后移        int temp = a[i];        for (k = i - 1; k > j; k--)          a[k + 1] = a[k];        //将a[i]放到正确位置上        a[k + 1] = temp;      }    }  }

运行和冒泡一样。。。。。

希尔排序:

希尔(Shell)排序又称为缩小增量排序,它是一种插入排序。它是直接插入排序算法的一种威力加强版。该方法因DL.Shell于1959年提出而得名。

希尔排序的基本思想是:

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,当步长的值减小到 1 时,整个数据合成为一组,构成一组有序记录,则完成排序。

我们来通过演示图,更深入的理解一下这个过程。

在上面这幅图中:

初始时,有一个大小为 10 的无序序列。

在第一趟排序中,我们不妨设 gap1 = N / 2 = 5,即相隔距离为 5 的元素组成一组,可以分为 5 组。接下来,按照直接插入排序的方法对每个组进行排序。

在第二趟排序中,我们把上次的 gap 缩小一半,即 gap2 = gap1 / 2 = 2 (取整数)。这样每相隔距离为 2 的元素组成一组,可以分为 2 组。按照直接插入排序的方法对每个组进行排序。

在第三趟排序中,再次把 gap 缩小一半,即gap3 = gap2 / 2 = 1。 这样相隔距离为 1 的元素组成一组,即只有一组。按照直接插入排序的方法对每个组进行排序。此时,排序已经结束。

需要注意一下的是,图中有两个相等数值的元素 5 和 5 。我们可以清楚的看到,在排序过程中,两个元素位置交换了。

所以,希尔排序是不稳定的算法。

代码实现:

/**               * 希尔排序               * @param list               */          public static void shellSort(int[] a) {            int gap = a.length / 2;             while (1 <= gap) {              // 把距离为 gap 的元素编为一个组,扫描所有组              for (int i = gap; i < a.length; i++) {                int j = 0;                int temp = a[i];                 // 对距离为 gap 的元素组进行排序                for (j = i - gap; j >= 0 && temp < a[j]; j = j - gap) {                  a[j + gap] = a[j];                }                a[j + gap] = temp;              }               System.out.format("gap = %d:\t", gap);              printAll(a);              gap = gap / 2; // 减小增量            }          }          // 打印完整序列          public static void printAll(int[] a) {            for (int value : a) {              System.out.print(value + "\t");            }            System.out.println();          }

运行参考冒泡、、、、、

拓扑排序介绍

拓扑排序(Topological Order)是指,将一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)进行排序进而得到一个有序的线性序列。

这样说,可能理解起来比较抽象。下面通过简单的例子进行说明!

例如,一个项目包括A、B、C、D四个子部分来完成,并且A依赖于B和D,C依赖于D。现在要制定一个计划,写出A、B、C、D的执行顺序。这时,就可以利用到拓扑排序,它就是用来确定事物发生的顺序的。

在拓扑排序中,如果存在一条从顶点A到顶点B的路径,那么在排序结果中B出现在A的后面。

拓扑排序的算法图解

拓扑排序算法的基本步骤:

1. 构造一个队列Q(queue) 和 拓扑排序的结果队列T(topological);

2. 把所有没有依赖顶点的节点放入Q;

3. 当Q还有顶点的时候,执行下面步骤:

3.1 从Q中取出一个顶点n(将n从Q中删掉),并放入T(将n加入到结果集中);

3.2 对n每一个邻接点m(n是起点,m是终点);

3.2.1 去掉边;

3.2.2 如果m没有依赖顶点,则把m放入Q;

注:顶点A没有依赖顶点,是指不存在以A为终点的边。

以上图为例,来对拓扑排序进行演示。

第1步:将B和C加入到排序结果中。

顶点B和顶点C都是没有依赖顶点,因此将C和C加入到结果集T中。假设ABCDEFG按顺序存储,因此先访问B,再访问C。访问B之后,去掉边,并将A和D加入到队列Q中。同样的,去掉边,并将F和G加入到Q中。

将B加入到排序结果中,然后去掉边;此时,由于A和D没有依赖顶点,因此并将A和D加入到队列Q中。

将C加入到排序结果中,然后去掉边;此时,由于F有依赖顶点D,G有依赖顶点A,因此不对F和G进行处理。

第2步:将A,D依次加入到排序结果中。

第1步访问之后,A,D都是没有依赖顶点的,根据存储顺序,先访问A,然后访问D。访问之后,删除顶点A和顶点D的出边。

第3步:将E,F,G依次加入到排序结果中。

因此访问顺序是:B -> C -> A -> D -> E -> F -> G

拓扑排序的代码说明

拓扑排序是对有向无向图的排序。下面以邻接表实现的有向图来对拓扑排序进行说明。

1. 基本定义

public class ListDG {  // 邻接表中表对应的链表的顶点  private class ENode {    int ivex;        // 该边所指向的顶点的位置    ENode nextEdge;     // 指向下一条弧的指针  }   // 邻接表中表的顶点  private class VNode {    char data;         // 顶点信息    ENode firstEdge;      // 指向第一条依附该顶点的弧  };   private VNode[] mVexs;   // 顶点数组   ...}
  1. ListDG是邻接表对应的结构体。 mVexs则是保存顶点信息的一维数组。

  2. VNode是邻接表顶点对应的结构体。 data是顶点所包含的数据,而firstEdge是该顶点所包含链表的表头指针。

  3. ENode是邻接表顶点所包含的链表的节点对应的结构体。 ivex是该节点所对应的顶点在vexs中的索引,而nextEdge是指向下一个节点的。

2. 拓扑排序

/** 拓扑排序** 返回值:*   -1 -- 失败(由于内存不足等原因导致)*   0 -- 成功排序,并输入结果*   1 -- 失败(该有向图是有环的)*/public int topologicalSort() {  int index = 0;  int num = mVexs.size();  int[] ins;          // 入度数组  char[] tops;         // 拓扑排序结果数组,记录每个节点的排序后的序号。  Queue queue;    // 辅组队列   ins  = new int[num];  tops = new char[num];  queue = new LinkedList();   // 统计每个顶点的入度数  for(int i = 0; i < num; i++) {     ENode node = mVexs.get(i).firstEdge;    while (node != null) {      ins[node.ivex]++;      node = node.nextEdge;    }  }   // 将所有入度为0的顶点入队列  for(int i = 0; i < num; i ++)    if(ins[i] == 0)      queue.offer(i);               // 入队列   while (!queue.isEmpty()) {         // 队列非空    int j = queue.poll().intValue();      // 出队列。j是顶点的序号    tops[index++] = mVexs.get(j).data;     // 将该顶点添加到tops中,tops是排序结果    ENode node = mVexs.get(j).firstEdge;    // 获取以该顶点为起点的出边队列     // 将与"node"关联的节点的入度减1;    // 若减1之后,该节点的入度为0;则将该节点添加到队列中。    while(node != null) {      // 将节点(序号为node.ivex)的入度减1。      ins[node.ivex]--;      // 若节点的入度为0,则将其"入队列"      if( ins[node.ivex] == 0)        queue.offer(node.ivex);          // 入队列       node = node.nextEdge;    }  }   if(index != num) {    System.out.printf("Graph has a cycle\n");    return 1;  }   // 打印拓扑排序结果  System.out.printf("== TopSort: ");  for(int i = 0; i < num; i ++)    System.out.printf("%c ", tops[i]);  System.out.printf("\n");   return 0;}

说明:

  1. queue的作用就是用来存储没有依赖顶点的顶点。它与前面所说的Q相对应。

  2. tops的作用就是用来存储排序结果。它与前面所说的T相对应。

归并排序

基本思想

归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。

分而治之

可以看到这种结构很像一棵完全二叉树,本文的归并排序我们采用递归去实现(也可采用迭代的方式去实现)。分阶段可以理解为就是递归拆分子序列的过程,递归深度为log2n。

合并相邻有序子序列

再来看看治阶段,我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列,比如上图中的最后一次合并,要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列,合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8],来看下实现步骤。

代码实现

package sortdemo; import java.util.Arrays; /*** Created by chengxiao on 2016/12/8.*/public class MergeSort { public static void main(String []args){   int []arr = {9,8,7,6,5,4,3,2,1};   sort(arr);   System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void sort(int []arr){   int []temp = new int[arr.length];   //在排序前,先建好一个长度等于原数组长度的临时数组,   //避免递归中频繁开辟空间   sort(arr,0,arr.length-1,temp); } private static void sort(int[] arr,int left,int right,int []temp){   if(left

最后

归并排序是稳定排序,它也是一种十分高效的排序,能利用完全二叉树特性的排序一般性能都不会太差。java中Arrays.sort()采用了一种名为TimSort的排序算法,就是归并排序的优化版本。从上文的图中可看出,每次合并操作的平均时间复杂度为O(n),而完全二叉树的深度为|log2n|。总的平均时间复杂度为O(nlogn)。而且,归并排序的最好,最坏,平均时间复杂度均为O(nlogn)。

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