1. java插入排序代码解析
public class InjectionSort //定义一个 InjectionSort 类
public static void injectionSort(int[] number) //传数组
for(int j = 1;j<number.length;j++)//循环
int tmp = number[j]; //循环把数组第二个值放到tmp里
int i = j-1//给i 赋值
while(tmp<number[i]) //tmp值和数组第一个值比较谁小
number[i+1] = number[i]; //如果小于就把第一个值赋值给第二个
i--;
if(i == -1)//如果i值=-1
break; //退出循环
number[i+1] = tmp //因为比较数组里的前一个比后一个这样就换交了实现了把小的放在前面
这是第一次，因为循环是一个数组，后边的就一次往下循环，最后就把数组里的顺序从小到大排序了
public static void main(String[] args){
int[] num = {5,46,26,67,2,35};//定义数组num
injectionSort(num);//调用方法
for(int i = 0;i<num.length;i++){
System.out.println(num[i]);//显示排序后的数组，一行显示一个值
简单说就是数组里第二个和第一个比谁小，把小的放到第一个里，大的放到第二个里，然后第二个再和第三个比，小的还是放在前，一直比到这个数组结束，这样就实现了从小到大，希望我说的够详细
2. Java 直接插入排序法
比如数组[3，2，1，5]
这段处理就返回[1，2，3，5]
它的处理是从第二位开始依次跟前边的比，比前边的小就往前移动。
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是这次处理的下标，第一次是1，第二次是2，第三次是3，对应上边原数组里的2，1，5
处理开始时把下标i对应的值存在temp里，j表示的是i前边的下标，temp < array[j]的时候说明i下标的值比前边的小，所以把小的值拿到前边去。
这么看是很抽象的，自己在本上写的数组，画一下处理过程会更有助于你理解。
3. 数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些
排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：
（1）执行时间
（2）存储空间
（3）编程工作
对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。
主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换
二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置
三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中
四、壳（Shell）排序——缩小增量
五、归并排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓扑排序
一、冒泡（Bubble）排序
----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,适用于排序小列表。
二、选择排序
----------------------------------Code 从小到大排序n个数--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），适用于排序小的列表。
三、插入排序
--------------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表
若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。
四、壳（Shell）排序——缩小增量排序
-------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序
{
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-------------------------------------------
适用于排序小列表。
效率估计O（nlog2^n）~O（n^1.5），取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值，因为如果增量值是2的幂，则在下一个通道中会再次比较相同的元素。
壳（Shell）排序改进了插入排序，减少了比较的次数。是不稳定的排序，因为排序过程中元素可能会前后跳跃。
五、归并排序
----------------------------------------------Code 从小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止
else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。
适用于排序大列表，基于分治法。
六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ 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];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while (low < high)
{
//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分
}
return low ;//返回枢纽元素所在的位置
}
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），适用于排序大列表。
此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。
基于分治法。
七、堆排序
最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,并令temp＝ kl ;
(2)计算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，则转(4),否则转(6);
(4)比较kj和kj+1,若kj+1>kj,则令j＝j＋1，否则j不变；
(5)比较temp和kj，若kj>temp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6)
(6)令ki等于temp，结束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)
{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------
堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。
堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。
堆排序与直接插入排序的区别:
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。
八、拓扑排序
例 ：学生选修课排课先后顺序
拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。
方法：
在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出
从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧
重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化栈
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");
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("该图有环，出现错误，无法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
算法的时间复杂度O（n+e）。
4. java插入排序算法
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;
}
}
}
插入算法的原理是当要被插入的数比数组中元素小就放在他的前面，加了一个中间变量t，把数组元素先放那存着。如果成功插入就把插入数据放到对应的数组位置。然后下一个继续先放在t里面存着。直到最后一个数
5. Java数组排序 几种排序方法详细一点
JAVA中在运用数组进行排序功能时，一般有四种方法：快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法。
快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort（）实现。
冒泡法是运用遍历数组进行比较，通过不断的比较将最小值或者最大值一个一个的遍历出来。
选择排序法是将数组的第一个数据作为最大或者最小的值，然后通过比较循环，输出有序的数组。
插入排序是选择一个数组中的数据，通过不断的插入比较最后进行排序。下面我就将他们的实现方法一一详解供大家参考。
<1>利用Arrays带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);//进行排序
for(inti:a){
System.out.print(i);
}
}
}<2>冒泡排序算法
publicstaticint[]bubbleSort(int[]args){//冒泡排序算法
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>选择排序算法
publicstaticint[]selectSort(int[]args){//选择排序算法
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>插入排序算法
publicstaticint[]insertSort(int[]args){//插入排序算法
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 排序算法 要怎么应用
直接插入排序流程如下：
1、首先比较数组的前两个数据，并排序；
2、比较第三个元素与前两个排好序的数据，并将第三个元素放入适当的位置；
3、比较第四个元素与前三个排好序的数据，并将第四个元素放入适当的位置；
......
4、直至把最后一个元素放入适当的位置。
举例说明：要排序数组：int[] arr = {7, 2, 6, 5, 9, 4};
第1趟后:[2, 7], 6, 5, 9, 4
第2趟后:[2, 6, 7], 5, 9, 4
第3趟后:[2, 5, 6, 7], 9, 4
第4趟后:[2, 5, 6, 7, 9], 4
第5趟后:[2, 4, 5, 6, 7, 9]
算法分析
空间复杂度O(1)
时间复杂度O(n2)
最差情况：反序，需要移动n*(n-1)/2个元素
最好情况：正序，不需要移动元素
数组在已排序或者是“近似排序”时，插入排序效率的最好情况运行时间为O(n)；
插入排序最坏情况运行时间和平均情况运行时间都为O(n2)。
通常，插入排序呈现出二次排序算法中的最佳性能。
对于具有较少元素（如n<=15）的列表来说，二次算法十分有效。
7. Java通过几种经典的算法来实现数组排序
JAVA中在运用数组进行排序功能时，一般有四种方法：快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法。
快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort（）实现。
冒泡法是运用遍历数组进行比较，通过不断的比较将最小值或者最大值一个一个的遍历出来。
选择排序法是将数组的第一个数据作为最大或者最小的值，然后通过比较循环，输出有序的数组。
插入排序是选择一个数组中的数据，通过不断的插入比较最后进行排序。下面我就将他们的实现方法一一详解供大家参考。
<1>利用Arrays带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); //进行排序 for(int i: a){ System.out.print(i); } } }
<2>冒泡排序算法
public static int[] bubbleSort(int[] args){//冒泡排序算法 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>选择排序算法
public static int[] selectSort(int[] args){//选择排序算法 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>插入排序算法
public static int[] insertSort(int[] args){//插入排序算法 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实现一个插入排序 排序算法写在一个方法里面 基础数据用数组保存 求代码。。。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+"步排序结果:");//输出每步排序的结果
for(h=0;h<a.length;h++)
{
System.out.print(""+a[h]);//输出
}
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));//初始化数组
}
System.out.print("排序前的数组为： ");//输出排序前的数组
for(i=0;i<SIZE;i++)
{
System.out.print(shuzu[i]+"");
}
System.out.print(" ");
insertionSort(shuzu);//排序操作
System.out.print("排序后的数组为： ");
for(i=0;i<SIZE;i++)
{
System.out.print(shuzu[i]+"");//输出排序后的数组
}
System.out.print(" ");
}
}
9. java怎么实现排序
Java实现几种常见排序方法
日常操作中常见的排序方法有：冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序，甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。
以下常见算法的定义
1. 插入排序：插入排序基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的纪录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。
2. 选择排序：选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
3. 冒泡排序：冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
4. 快速排序：快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：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。
5. 归并排序：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（Divide and Conquer）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。
6. 希尔排序：希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
https://www.cnblogs.com/wangmingshun/p/5635292.html
10. 谁知道java的插入算法最好简洁易懂 三克油了
java排序算法大全
为了便于管理，先引入个基础类：
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
该算法在数据规模小的时候十分高效，该算法每次插入第K+1到前K个有序数组中一个合适位置，K从0开始到N-1,从而完成排序：
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
这可能是最简单的排序算法了，算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素，把第i小的冒泡到数组的第i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。（当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素，把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。)
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，选择排序
选择排序相对于冒泡来说，它不是每次发现逆序都交换，而是在找到全局第i小的时候记下该元素位置，最后跟第i个元素交换，从而保证数组最终的有序。
相对与插入排序来说，选择排序每次选出的都是全局第i小的，不会调整前i个元素了。
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排序可以理解为插入排序的变种，它充分利用了插入排序的两个特点：
1）当数据规模小的时候非常高效
2）当给定数据已经有序时的时间代价为O(N)
所以，Shell排序每次把数据分成若个小块，来使用插入排序，而且之后在这若个小块排好序的情况下把它们合成大一点的小块，继续使用插入排序，不停的合并小块，知道最后成一个块，并使用插入排序。
这里每次分成若干小块是通过“增量” 来控制的，开始时增量交大，接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块，逐渐的减小“增量“最终到减小到1。
一直较好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,这样可使Shell排序时间复杂度达到O(N^1.5)
所以我在实现Shell排序的时候采用该增量序列
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广泛的排序算法了。
一般分如下步骤：
1）选择一个枢纽元素（有很对选法，我的实现里采用去中间元素的简单方法）
2）使用该枢纽元素分割数组，使得比该元素小的元素在它的左边，比它大的在右边。并把枢纽元素放在合适的位置。
3）根据枢纽元素最后确定的位置，把数组分成三部分，左边的，右边的，枢纽元素自己，对左边的，右边的分别递归调用快速排序算法即可。
快速排序的核心在于分割算法，也可以说是最有技巧的部分。
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 归并排序
算法思想是每次把待排序列分成两部分，分别对这两部分递归地用归并排序，完成后把这两个子部分合并成一个
序列。
归并排序借助一个全局性临时数组来方便对子序列的归并，该算法核心在于归并。
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
堆是一种完全二叉树，一般使用数组来实现。
堆主要有两种核心操作，
1）从指定节点向上调整(shiftUp)
2）从指定节点向下调整(shiftDown)
建堆，以及删除堆定节点使用shiftDwon,而在插入节点时一般结合两种操作一起使用。
堆排序借助最大值堆来实现，第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置，然后shiftDown到倒数第i+1个位置,一共执行N此调整，即完成排序。
显然，堆排序也是一种选择性的排序，每次选择第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
桶式排序不再是基于比较的了，它和基数排序同属于分配类的排序，这类排序的特点是事先要知道待排序列的一些特征。
桶式排序事先要知道待排序列在一个范围内，而且这个范围应该不是很大的。
比如知道待排序列在[0,M）内，那么可以分配M个桶，第I个桶记录I的出现情况，最后根据每个桶收到的位置信息把数据输出成有序的形式。
这里我们用两个临时性数组，一个用于记录位置信息，一个用于方便输出数据成有序方式，另外我们假设数据落在0到MAX,如果所给数据不是从0开始，你可以把每个数减去最小的数。
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 基数排序
基数排序可以说是扩展了的桶式排序，比如当待排序列在一个很大的范围内，比如0到999999内，那么用桶式排序是很浪费空间的。而基数排序把每个排序码拆成由d个排序码，比如任何一个6位数（不满六位前面补0）拆成6个排序码，分别是个位的，十位的，百位的。。。。
排序时，分6次完成，每次按第i个排序码来排。
一般有两种方式:
1) 高位优先(MSD)： 从高位到低位依次对序列排序
2）低位优先(LSD)： 从低位到高位依次对序列排序
计算机一般采用低位优先法（人类一般使用高位优先），但是采用低位优先时要确保排序算法的稳定性。
基数排序借助桶式排序，每次按第N位排序时，采用桶式排序。对于如何安排每次落入同一个桶中的数据有两种安排方法：
1）顺序存储：每次使用桶式排序，放入r个桶中，，相同时增加计数。
2）链式存储：每个桶通过一个静态队列来跟踪。
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]+",");
}
}
}