1. java插入排序代碼解析
public class InjectionSort //定義一個 InjectionSort 類
public static void injectionSort(int[] number) //傳數組
for(int j = 1;j<number.length;j++)//循環
int tmp = number[j]; //循環把數組第二個值放到tmp里
int i = j-1//給i 賦值
while(tmp<number[i]) //tmp值和數組第一個值比較誰小
number[i+1] = number[i]; //如果小於就把第一個值賦值給第二個
i--;
if(i == -1)//如果i值=-1
break; //退出循環
number[i+1] = tmp //因為比較數組里的前一個比後一個這樣就換交了實現了把小的放在前面
這是第一次，因為循環是一個數組，後邊的就一次往下循環，最後就把數組里的順序從小到大排序了
public static void main(String[] args){
int[] num = {5,46,26,67,2,35};//定義數組num
injectionSort(num);//調用方法
for(int i = 0;i<num.length;i++){
System.out.println(num[i]);//顯示排序後的數組，一行顯示一個值
簡單說就是數組里第二個和第一個比誰小，把小的放到第一個里，大的放到第二個里，然後第二個再和第三個比，小的還是放在前，一直比到這個數組結束，這樣就實現了從小到大，希望我說的夠詳細
2. Java 直接插入排序法
比如數組[3，2，1，5]
這段處理就返回[1，2，3，5]
它的處理是從第二位開始依次跟前邊的比，比前邊的小就往前移動。
也就是[3，2，1，5]
[2，3，1，5]
[1，2，3，5]
(int j = i - 1; j >= 0 && temp < array[j]; j--)
i是這次處理的下標，第一次是1，第二次是2，第三次是3，對應上邊原數組里的2，1，5
處理開始時把下標i對應的值存在temp里，j表示的是i前邊的下標，temp < array[j]的時候說明i下標的值比前邊的小，所以把小的值拿到前邊去。
這么看是很抽象的，自己在本上寫的數組，畫一下處理過程會更有助於你理解。
3. 數據結構 java開發中常用的排序演算法有哪些
排序演算法有很多，所以在特定情景中使用哪一種演算法很重要。為了選擇合適的演算法，可以按照建議的順序考慮以下標准：
（1）執行時間
（2）存儲空間
（3）編程工作
對於數據量較小的情形，（1）（2）差別不大，主要考慮（3）；而對於數據量大的，（1）為首要。
主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相鄰交換
二、選擇排序——每次最小/大排在相應的位置
三、插入排序——將下一個插入已排好的序列中
四、殼（Shell）排序——縮小增量
五、歸並排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓撲排序
一、冒泡（Bubble）排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比較交換相鄰元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,適用於排序小列表。
二、選擇排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次掃描選擇最小項
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小項交換，即將這一項移到列表中的正確位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），適用於排序小的列表。
三、插入排序
--------------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循環從第二個數組元素開始，因為arr[0]作為最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp標記為未排序第一個元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*將temp與已排序元素從小到大比較，尋找temp應插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）與冒泡、選擇相同，適用於排序小列表
若列表基本有序，則插入排序比冒泡、選擇更有效率。
四、殼（Shell）排序——縮小增量排序
-------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量遞減，以增量3，2，1為例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重復分成的每個子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//對每個子列表應用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
適用於排序小列表。
效率估計O（nlog2^n）~O（n^1.5），取決於增量值的最初大小。建議使用質數作為增量值，因為如果增量值是2的冪，則在下一個通道中會再次比較相同的元素。
殼（Shell）排序改進了插入排序，減少了比較的次數。是不穩定的排序，因為排序過程中元素可能會前後跳躍。
五、歸並排序
----------------------------------------------Code 從小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每個子列表中剩下一個元素時停止
else int mid=(low+high)/2;/*將列表劃分成相等的兩個子列表,若有奇數個元素，則在左邊子列表大於右側子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表進一步劃分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一個數組，用於存放歸並的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*兩個子列表進行排序歸並，直到兩個子列表中的一個結束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二個子列表中仍然有元素，則追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一個子列表中仍然有元素，則追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//將排序的數組B的 所有元素復制到原始數組arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），歸並的最佳、平均和最糟用例效率之間沒有差異。
適用於排序大列表，基於分治法。
六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的演算法思想：選定一個樞紐元素，對待排序序列進行分割，分割之後的序列一個部分小於樞紐元素，一個部分大於樞紐元素，再對這兩個分割好的子序列進行上述的過程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//採用子序列的第一個元素作為樞紐元素
while (low < high)
{
//從後往前栽後半部分中尋找第一個小於樞紐元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//將這個比樞紐元素小的元素交換到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//從前往後在前半部分中尋找第一個大於樞紐元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//將這個樞紐元素大的元素交換到後半部分
}
return low ;//返回樞紐元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}
----------------------------------------Code-------------------------------------
平均效率O（nlogn），適用於排序大列表。
此演算法的總時間取決於樞紐值的位置；選擇第一個元素作為樞紐，可能導致O（n²）的最糟用例效率。若數基本有序，效率反而最差。選項中間值作為樞紐，效率是O（nlogn）。
基於分治法。
七、堆排序
最大堆：後者任一非終端節點的關鍵字均大於或等於它的左、右孩子的關鍵字，此時位於堆頂的節點的關鍵字是整個序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,並令temp＝ kl ;
(2)計算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，則轉(4),否則轉(6);
(4)比較kj和kj+1,若kj+1>kj,則令j＝j＋1，否則j不變；
(5)比較temp和kj，若kj>temp，則令ki等於kj，並令i=j,j=2i+1,並轉(3),否則轉(6)
(6)令ki等於temp，結束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)
{ //對R[1..n]進行堆排序，不妨用R[0]做暫存單元 int I; BuildHeap(R)； //將R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //對當前無序區R[1..i]進行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //將堆頂和堆中最後一個記錄交換 Heapify(R,1,i-1); //將R[1..i-1]重新調整為堆，僅有R[1]可能違反堆性質 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------
堆排序的時間，主要由建立初始堆和反復重建堆這兩部分的時間開銷構成，它們均是通過調用Heapify實現的。
堆排序的最壞時間復雜度為O(nlgn)。堆排序的平均性能較接近於最壞性能。 由於建初始堆所需的比較次數較多，所以堆排序不適宜於記錄數較少的文件。 堆排序是就地排序，輔助空間為O(1)， 它是不穩定的排序方法。
堆排序與直接插入排序的區別:
直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重復執行了這些比較操作。
堆排序可通過樹形結構保存部分比較結果，可減少比較次數。
八、拓撲排序
例 ：學生選修課排課先後順序
拓撲排序：把有向圖中各頂點按照它們相互之間的優先關系排列成一個線性序列的過程。
方法：
在有向圖中選一個沒有前驅的頂點且輸出
從圖中刪除該頂點和所有以它為尾的弧
重復上述兩步，直至全部頂點均已輸出（拓撲排序成功），或者當圖中不存在無前驅的頂點（圖中有迴路）為止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*輸出拓撲排序函數。若G無迴路，則輸出G的頂點的一個拓撲序列並返回OK，否則返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//對各頂點求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化棧
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("結點"+G.vertices[i].data+"的入度為"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓撲排序輸出順序為：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("發生錯誤，程序結束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("該圖有環，出現錯誤，無法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
演算法的時間復雜度O（n+e）。
4. java插入排序演算法
import java.util.Arrays;
public class Insert {
public static void main(String[] args) {
int[] ary={8,3,7,1,9,4};
selectionSort(ary);
System.out.println(Arrays.toString(ary));
}
public static void selectionSort(int[] ary) {
int i,j,t;
for(i=1;i<ary.length;i++){
t=ary[i];
for(j=i-1;j>=0&&t<ary[j];j--){
ary[j+1]=ary[j];
}ary[j+1]=t;
}
}
}
插入演算法的原理是當要被插入的數比數組中元素小就放在他的前面，加了一個中間變數t，把數組元素先放那存著。如果成功插入就把插入數據放到對應的數組位置。然後下一個繼續先放在t裡面存著。直到最後一個數
5. Java數組排序 幾種排序方法詳細一點
JAVA中在運用數組進行排序功能時，一般有四種方法：快速排序法、冒泡法、選擇排序法、插入排序法。
快速排序法主要是運用了Arrays中的一個方法Arrays.sort（）實現。
冒泡法是運用遍歷數組進行比較，通過不斷的比較將最小值或者最大值一個一個的遍歷出來。
選擇排序法是將數組的第一個數據作為最大或者最小的值，然後通過比較循環，輸出有序的數組。
插入排序是選擇一個數組中的數據，通過不斷的插入比較最後進行排序。下面我就將他們的實現方法一一詳解供大家參考。
<1>利用Arrays帶有的排序方法快速排序
publicclassTest2{
publicstaticvoidmain(String[]args){
int[]a={5,4,2,4,9,1};
Arrays.sort(a);//進行排序
for(inti:a){
System.out.print(i);
}
}
}<2>冒泡排序演算法
publicstaticint[]bubbleSort(int[]args){//冒泡排序演算法
for(inti=0;i<args.length-1;i++){
for(intj=i+1;j<args.length;j++){
if(args[i]>args[j]){
inttemp=args[i];
args[i]=args[j];
args[j]=temp;
}
}
}
returnargs;
}<3>選擇排序演算法
publicstaticint[]selectSort(int[]args){//選擇排序演算法
for(inti=0;i<args.length-1;i++){
intmin=i;
for(intj=i+1;j<args.length;j++){
if(args[min]>args[j]){
min=j;
}
}
if(min!=i){
inttemp=args[i];
args[i]=args[min];
args[min]=temp;
}
}
returnargs;
}<4>插入排序演算法
publicstaticint[]insertSort(int[]args){//插入排序演算法
for(inti=1;i<args.length;i++){
for(intj=i;j>0;j--){
if(args[j]<args[j-1]){
inttemp=args[j-1];
args[j-1]=args[j];
args[j]=temp;
}elsebreak;
}
}
returnargs;
}
6. Java 直接插入 排序演算法 要怎麼應用
直接插入排序流程如下：
1、首先比較數組的前兩個數據，並排序；
2、比較第三個元素與前兩個排好序的數據，並將第三個元素放入適當的位置；
3、比較第四個元素與前三個排好序的數據，並將第四個元素放入適當的位置；
......
4、直至把最後一個元素放入適當的位置。
舉例說明：要排序數組：int[] arr = {7, 2, 6, 5, 9, 4};
第1趟後:[2, 7], 6, 5, 9, 4
第2趟後:[2, 6, 7], 5, 9, 4
第3趟後:[2, 5, 6, 7], 9, 4
第4趟後:[2, 5, 6, 7, 9], 4
第5趟後:[2, 4, 5, 6, 7, 9]
演算法分析
空間復雜度O(1)
時間復雜度O(n2)
最差情況：反序，需要移動n*(n-1)/2個元素
最好情況：正序，不需要移動元素
數組在已排序或者是「近似排序」時，插入排序效率的最好情況運行時間為O(n)；
插入排序最壞情況運行時間和平均情況運行時間都為O(n2)。
通常，插入排序呈現出二次排序演算法中的最佳性能。
對於具有較少元素（如n<=15）的列表來說，二次演算法十分有效。
7. Java通過幾種經典的演算法來實現數組排序
JAVA中在運用數組進行排序功能時，一般有四種方法：快速排序法、冒泡法、選擇排序法、插入排序法。
快速排序法主要是運用了Arrays中的一個方法Arrays.sort（）實現。
冒泡法是運用遍歷數組進行比較，通過不斷的比較將最小值或者最大值一個一個的遍歷出來。
選擇排序法是將數組的第一個數據作為最大或者最小的值，然後通過比較循環，輸出有序的數組。
插入排序是選擇一個數組中的數據，通過不斷的插入比較最後進行排序。下面我就將他們的實現方法一一詳解供大家參考。
<1>利用Arrays帶有的排序方法快速排序
public class Test2{ public static void main(String[] args){ int[] a={5,4,2,4,9,1}; Arrays.sort(a); //進行排序 for(int i: a){ System.out.print(i); } } }
<2>冒泡排序演算法
public static int[] bubbleSort(int[] args){//冒泡排序演算法 for(int i=0;i<args.length-1;i++){ for(int j=i+1;j<args.length;j++){ if (args[i]>args[j]){ int temp=args[i]; args[i]=args[j]; args[j]=temp; } } } return args; }
<3>選擇排序演算法
public static int[] selectSort(int[] args){//選擇排序演算法 for (int i=0;i<args.length-1 ;i++ ){ int min=i; for (int j=i+1;j<args.length ;j++ ){ if (args[min]>args[j]){ min=j; } } if (min!=i){ int temp=args[i]; args[i]=args[min]; args[min]=temp; } } return args; }
<4>插入排序演算法
public static int[] insertSort(int[] args){//插入排序演算法 for(int i=1;i<args.length;i++){ for(int j=i;j>0;j--){ if (args[j]<args[j-1]){ int temp=args[j-1]; args[j-1]=args[j]; args[j]=temp; }else break; } } return args; }
8. java實現一個插入排序 排序演算法寫在一個方法裡面 基礎數據用數組保存 求代碼。。。急啊
publicclassInsertSort
{
staticfinalintSIZE=10;
staticvoidinsertionSort(int[]a)//插入排序
{
inti,j,t,h;
for(i=1;i<a.length;i++)
{
t=a[i];
j=i-1;
while(j>=0&&t<a[j])
{
a[j+1]=a[j];
j--;
}
a[j+1]=t;
System.out.print("第"+i+"步排序結果:");//輸出每步排序的結果
for(h=0;h<a.length;h++)
{
System.out.print(""+a[h]);//輸出
}
System.out.print(" ");
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
int[]shuzu=newint[SIZE];
inti;
for(i=0;i<SIZE;i++)
{
shuzu[i]=(int)(100+Math.random()*(100+1));//初始化數組
}
System.out.print("排序前的數組為： ");//輸出排序前的數組
for(i=0;i<SIZE;i++)
{
System.out.print(shuzu[i]+"");
}
System.out.print(" ");
insertionSort(shuzu);//排序操作
System.out.print("排序後的數組為： ");
for(i=0;i<SIZE;i++)
{
System.out.print(shuzu[i]+"");//輸出排序後的數組
}
System.out.print(" ");
}
}
9. java怎麼實現排序
Java實現幾種常見排序方法
日常操作中常見的排序方法有：冒泡排序、快速排序、選擇排序、插入排序、希爾排序，甚至還有基數排序、雞尾酒排序、桶排序、鴿巢排序、歸並排序等。
以下常見演算法的定義
1. 插入排序：插入排序基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。插入排序的基本思想是：每步將一個待排序的紀錄，按其關鍵碼值的大小插入前面已經排序的文件中適當位置上，直到全部插入完為止。
2. 選擇排序：選擇排序（Selection sort）是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理是每一次從待排序的數據元素中選出最小（或最大）的一個元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的數據元素排完。 選擇排序是不穩定的排序方法。
3. 冒泡排序：冒泡排序（Bubble Sort），是一種計算機科學領域的較簡單的排序演算法。它重復地走訪過要排序的數列，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。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越大的元素會經由交換慢慢「浮」到數列的頂端。
4. 快速排序：快速排序（Quicksort）是對冒泡排序的一種改進。它的基本思想是：通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
5. 歸並排序：歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合並成一個有序表，稱為二路歸並。
6. 希爾排序：希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。
https://www.cnblogs.com/wangmingshun/p/5635292.html
10. 誰知道java的插入演算法最好簡潔易懂 三克油了
java排序演算法大全
為了便於管理，先引入個基礎類：
package algorithms;
public abstract class Sorter<E extends Comparable<E>> {
public abstract void sort(E[] array,int from ,int len);
public final void sort(E[] array)
{
sort(array,0,array.length);
}
protected final void swap(E[] array,int from ,int to)
{
E tmp=array[from];
array[from]=array[to];
array[to]=tmp;
}
} 一 插入排序
該演算法在數據規模小的時候十分高效，該演算法每次插入第K+1到前K個有序數組中一個合適位置，K從0開始到N-1,從而完成排序：
package algorithms;
/**
* @author yovn
*/
public class InsertSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
public void sort(E[] array, int from, int len) {
E tmp=null;
for(int i=from+1;i<from+len;i++)
{
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j--)
{
if(tmp.compareTo(array[j-1])<0)
{
array[j]=array[j-1];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
二 冒泡排序
這可能是最簡單的排序演算法了，演算法思想是每次從數組末端開始比較相鄰兩元素，把第i小的冒泡到數組的第i個位置。i從0一直到N-1從而完成排序。（當然也可以從數組開始端開始比較相鄰兩元素，把第i大的冒泡到數組的第N-i個位置。i從0一直到N-1從而完成排序。)
package algorithms;
/**
* @author yovn
*
*/
public class BubbleSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
private static boolean DWON=true;
public final void bubble_down(E[] array, int from, int len)
{
for(int i=from;i<from+len;i++)
{
for(int j=from+len-1;j>i;j--)
{
if(array[j].compareTo(array[j-1])<0)
{
swap(array,j-1,j);
}
}
}
}
public final void bubble_up(E[] array, int from, int len)
{
for(int i=from+len-1;i>=from;i--)
{
for(int j=from;j<i;j++)
{
if(array[j].compareTo(array[j+1])>0)
{
swap(array,j,j+1);
}
}
}
}
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if(DWON)
{
bubble_down(array,from,len);
}
else
{
bubble_up(array,from,len);
}
}
}
三，選擇排序
選擇排序相對於冒泡來說，它不是每次發現逆序都交換，而是在找到全局第i小的時候記下該元素位置，最後跟第i個元素交換，從而保證數組最終的有序。
相對與插入排序來說，選擇排序每次選出的都是全局第i小的，不會調整前i個元素了。
package algorithms;
/**
* @author yovn
*
*/
public class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
for(int i=0;i<len;i++)
{
int smallest=i;
int j=i+from;
for(;j<from+len;j++)
{
if(array[j].compareTo(array[smallest])<0)
{
smallest=j;
}
}
swap(array,i,smallest);
}
}
}
四 Shell排序
Shell排序可以理解為插入排序的變種，它充分利用了插入排序的兩個特點：
1）當數據規模小的時候非常高效
2）當給定數據已經有序時的時間代價為O(N)
所以，Shell排序每次把數據分成若個小塊，來使用插入排序，而且之後在這若個小塊排好序的情況下把它們合成大一點的小塊，繼續使用插入排序，不停的合並小塊，知道最後成一個塊，並使用插入排序。
這里每次分成若干小塊是通過「增量」 來控制的，開始時增量交大，接近N/2,從而使得分割出來接近N/2個小塊，逐漸的減小「增量「最終到減小到1。
一直較好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,這樣可使Shell排序時間復雜度達到O(N^1.5)
所以我在實現Shell排序的時候採用該增量序列
package algorithms;
/**
* @author yovn
*/
public class ShellSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* Our delta value choose 2^k-1,2^(k-1)-1, .7,3,1.
* complexity is O(n^1.5)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
//1.calculate the first delta value;
int value=1;
while((value+1)*2<len)
{
value=(value+1)*2-1;
}
for(int delta=value;delta>=1;delta=(delta+1)/2-1)
{
for(int i=0;i<delta;i++)
{
modify_insert_sort(array,from+i,len-i,delta);
}
}
}
private final void modify_insert_sort(E[] array, int from, int len,int delta) {
if(len<=1)return;
E tmp=null;
for(int i=from+delta;i<from+len;i+=delta)
{
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j-=delta)
{
if(tmp.compareTo(array[j-delta])<0)
{
array[j]=array[j-delta];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
五 快速排序
快速排序是目前使用可能最廣泛的排序演算法了。
一般分如下步驟：
1）選擇一個樞紐元素（有很對選法，我的實現里採用去中間元素的簡單方法）
2）使用該樞紐元素分割數組，使得比該元素小的元素在它的左邊，比它大的在右邊。並把樞紐元素放在合適的位置。
3）根據樞紐元素最後確定的位置，把數組分成三部分，左邊的，右邊的，樞紐元素自己，對左邊的，右邊的分別遞歸調用快速排序演算法即可。
快速排序的核心在於分割演算法，也可以說是最有技巧的部分。
package algorithms;
/**
* @author yovn
*
*/
public class QuickSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
q_sort(array,from,from+len-1);
}
private final void q_sort(E[] array, int from, int to) {
if(to-from<1)return;
int pivot=selectPivot(array,from,to);
pivot=partion(array,from,to,pivot);
q_sort(array,from,pivot-1);
q_sort(array,pivot+1,to);
}
private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) {
E tmp=array[pivot];
array[pivot]=array[to];//now to's position is available
while(from!=to)
{
while(from<to&&array[from].compareTo(tmp)<=0)from++;
if(from<to)
{
array[to]=array[from];//now from's position is available
to--;
}
while(from<to&&array[to].compareTo(tmp)>=0)to--;
if(from<to)
{
array[from]=array[to];//now to's position is available now
from++;
}
}
array[from]=tmp;
return from;
}
private int selectPivot(E[] array, int from, int to) {
return (from+to)/2;
}
}
六 歸並排序
演算法思想是每次把待排序列分成兩部分，分別對這兩部分遞歸地用歸並排序，完成後把這兩個子部分合並成一個
序列。
歸並排序藉助一個全局性臨時數組來方便對子序列的歸並，該演算法核心在於歸並。
package algorithms;
import java.lang.reflect.Array;
/**
* @author yovn
*
*/
public class MergeSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if(len<=1)return;
E[] temporary=(E[])Array.newInstance(array[0].getClass(),len);
merge_sort(array,from,from+len-1,temporary);
}
private final void merge_sort(E[] array, int from, int to, E[] temporary) {
if(to<=from)
{
return;
}
int middle=(from+to)/2;
merge_sort(array,from,middle,temporary);
merge_sort(array,middle+1,to,temporary);
merge(array,from,to,middle,temporary);
}
private final void merge(E[] array, int from, int to, int middle, E[] temporary) {
int k=0,leftIndex=0,rightIndex=to-from;
System.array(array, from, temporary, 0, middle-from+1);
for(int i=0;i<to-middle;i++)
{
temporary[to-from-i]=array[middle+i+1];
}
while(k<to-from+1)
{
if(temporary[leftIndex].compareTo(temporary[rightIndex])<0)
{
array[k+from]=temporary[leftIndex++];
}
else
{
array[k+from]=temporary[rightIndex--];
}
k++;
}
}
}
七 堆排序
堆是一種完全二叉樹，一般使用數組來實現。
堆主要有兩種核心操作，
1）從指定節點向上調整(shiftUp)
2）從指定節點向下調整(shiftDown)
建堆，以及刪除堆定節點使用shiftDwon,而在插入節點時一般結合兩種操作一起使用。
堆排序藉助最大值堆來實現，第i次從堆頂移除最大值放到數組的倒數第i個位置，然後shiftDown到倒數第i+1個位置,一共執行N此調整，即完成排序。
顯然，堆排序也是一種選擇性的排序，每次選擇第i大的元素。
package algorithms;
/**
* @author yovn
*
*/
public class HeapSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
build_heap(array,from,len);
for(int i=0;i<len;i++)
{
//swap max value to the (len-i)-th position
swap(array,from,from+len-1-i);
shift_down(array,from,len-1-i,0);//always shiftDown from 0
}
}
private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
int pos=(len-1)/2;//we start from (len-1)/2, because branch's node +1=leaf's node, and all leaf node is already a heap
for(int i=pos;i>=0;i--)
{
shift_down(array,from,len,i);
}
}
private final void shift_down(E[] array,int from, int len, int pos)
{
E tmp=array[from+pos];
int index=pos*2+1;//use left child
while(index<len)//until no child
{
if(index+1<len&&array[from+index].compareTo(array[from+index+1])<0)//right child is bigger
{
index+=1;//switch to right child
}
if(tmp.compareTo(array[from+index])<0)
{
array[from+pos]=array[from+index];
pos=index;
index=pos*2+1;
}
else
{
break;
}
}
array[from+pos]=tmp;
}
}
八 桶式排序
桶式排序不再是基於比較的了，它和基數排序同屬於分配類的排序，這類排序的特點是事先要知道待排序列的一些特徵。
桶式排序事先要知道待排序列在一個范圍內，而且這個范圍應該不是很大的。
比如知道待排序列在[0,M）內，那麼可以分配M個桶，第I個桶記錄I的出現情況，最後根據每個桶收到的位置信息把數據輸出成有序的形式。
這里我們用兩個臨時性數組，一個用於記錄位置信息，一個用於方便輸出數據成有序方式，另外我們假設數據落在0到MAX,如果所給數據不是從0開始，你可以把每個數減去最小的數。
package algorithms;
/**
* @author yovn
*
*/
public class BucketSorter {
public void sort(int[] keys,int from,int len,int max)
{
int[] temp=new int[len];
int[] count=new int[max];
for(int i=0;i<len;i++)
{
count[keys[from+i]]++;
}
//calculate position info
for(int i=1;i<max;i++)
{
count[i]=count[i]+count[i-1];//this means how many number which is less or equals than i,thus it is also position + 1
}
System.array(keys, from, temp, 0, len);
for(int k=len-1;k>=0;k--)//from the ending to beginning can keep the stability
{
keys[--count[temp[k]]]=temp[k];// position +1 =count
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,13,14,15,11,12,17,16};
BucketSorter sorter=new BucketSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,20);//actually is 18, but 20 will also work
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}
九 基數排序
基數排序可以說是擴展了的桶式排序，比如當待排序列在一個很大的范圍內，比如0到999999內，那麼用桶式排序是很浪費空間的。而基數排序把每個排序碼拆成由d個排序碼，比如任何一個6位數（不滿六位前面補0）拆成6個排序碼，分別是個位的，十位的，百位的。。。。
排序時，分6次完成，每次按第i個排序碼來排。
一般有兩種方式:
1) 高位優先(MSD)： 從高位到低位依次對序列排序
2）低位優先(LSD)： 從低位到高位依次對序列排序
計算機一般採用低位優先法（人類一般使用高位優先），但是採用低位優先時要確保排序演算法的穩定性。
基數排序藉助桶式排序，每次按第N位排序時，採用桶式排序。對於如何安排每次落入同一個桶中的數據有兩種安排方法：
1）順序存儲：每次使用桶式排序，放入r個桶中，，相同時增加計數。
2）鏈式存儲：每個桶通過一個靜態隊列來跟蹤。
package algorithms;
import java.util.Arrays;
/**
* @author yovn
*
*/
public class RadixSorter {
public static boolean USE_LINK=true;
/**
*
* @param keys
* @param from
* @param len
* @param radix key's radix
* @param d how many sub keys should one key divide to
*/
public void sort(int[] keys,int from ,int len,int radix, int d)
{
if(USE_LINK)
{
link_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
else
{
array_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
}
private final void array_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix,
int d)
{
int[] temporary=new int[len];
int[] count=new int[radix];
int R=1;
for(int i=0;i<d;i++)
{
System.array(keys, from, temporary, 0, len);
Arrays.fill(count, 0);
for(int k=0;k<len;k++)
{
int subkey=(temporary[k]/R)%radix;
count[subkey]++;
}
for(int j=1;j<radix;j++)
{
count[j]=count[j]+count[j-1];
}
for(int m=len-1;m>=0;m--)
{
int subkey=(temporary[m]/R)%radix;
--count[subkey];
keys[from+count[subkey]]=temporary[m];
}
R*=radix;
}
}
private static class LinkQueue
{
int head=-1;
int tail=-1;
}
private final void link_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix, int d) {
int[] nexts=new int[len];
LinkQueue[] queues=new LinkQueue[radix];
for(int i=0;i<radix;i++)
{
queues[i]=new LinkQueue();
}
for(int i=0;i<len-1;i++)
{
nexts[i]=i+1;
}
nexts[len-1]=-1;
int first=0;
for(int i=0;i<d;i++)
{
link_radix_sort_distribute(keys,from,len,radix,i,nexts,queues,first);
first=link_radix_sort_collect(keys,from,len,radix,i,nexts,queues);
}
int[] tmps=new int[len];
int k=0;
while(first!=-1)
{
tmps[k++]=keys[from+first];
first=nexts[first];
}
System.array(tmps, 0, keys, from, len);
}
private final void link_radix_sort_distribute(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues,int first) {
for(int i=0;i<radix;i++)queues[i].head=queues[i].tail=-1;
while(first!=-1)
{
int val=keys[from+first];
for(int j=0;j<d;j++)val/=radix;
val=val%radix;
if(queues[val].head==-1)
{
queues[val].head=first;
}
else
{
nexts[queues[val].tail]=first;
}
queues[val].tail=first;
first=nexts[first];
}
}
private int link_radix_sort_collect(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues) {
int first=0;
int last=0;
int fromQueue=0;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
first=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
while(fromQueue<radix-1&&queues[fromQueue].head!=-1)
{
fromQueue+=1;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
nexts[last]=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
}
if(last!=-1)nexts[last]=-1;
return first;
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,135,14,15,11,222222222,1111111111,12,17,45,16};
USE_LINK=true;
RadixSorter sorter=new RadixSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,10,10);
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}