排序算法(Java)

常见的排序算法实现(Java)

冒泡排序
冒泡排序通过重复比较相邻元素并交换顺序错误的元素来完成排序。时间复杂度为O(n²),适合小规模数据。

public void bubbleSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

选择排序
选择排序每次遍历找到最小元素,放到已排序序列的末尾。时间复杂度同样为O(n²)。

public void selectionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int minIdx = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIdx]) {
                minIdx = j;
            }
        }
        int temp = arr[minIdx];
        arr[minIdx] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
}

插入排序
插入排序通过构建有序序列,逐个插入未排序元素。时间复杂度为O(n²),在近乎有序的数据中效率较高。

public void insertionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

归并排序
归并排序采用分治法,递归地将数组分成两半分别排序后合并。时间复杂度为O(n log n),需要额外空间。

public void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
    if (left < right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSort(arr, left, mid);
        mergeSort(arr, mid + 1, right);
        merge(arr, left, mid, right);
    }
}

private void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
    int[] temp = new int[right - left + 1];
    int i = left, j = mid + 1, k = 0;
    while (i <= mid && j <= right) {
        if (arr[i] <= arr[j]) {
            temp[k++] = arr[i++];
        } else {
            temp[k++] = arr[j++];
        }
    }
    while (i <= mid) temp[k++] = arr[i++];
    while (j <= right) temp[k++] = arr[j++];
    System.arraycopy(temp, 0, arr, left, temp.length);
}

快速排序
快速排序通过选择一个基准元素将数组分区,递归排序子数组。平均时间复杂度为O(n log n)。

public void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
        quickSort(arr, low, pi - 1);
        quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}

private int partition(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = low - 1;
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    int temp = arr[i + 1];
    arr[i + 1] = arr[high];
    arr[high] = temp;
    return i + 1;
}

堆排序
堆排序利用堆数据结构,通过构建最大堆并逐步提取堆顶元素完成排序。时间复杂度为O(n log n)。

public void heapSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
        heapify(arr, n, i);
    }
    for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
        int temp = arr[0];
        arr[0] = arr[i];
        arr[i] = temp;
        heapify(arr, i, 0);
    }
}

private void heapify(int[] arr, int n, int i) {
    int largest = i;
    int left = 2 * i + 1;
    int right = 2 * i + 2;
    if (left < n && arr[left] > arr[largest]) largest = left;
    if (right < n && arr[right] > arr[largest]) largest = right;
    if (largest != i) {
        int swap = arr[i];
        arr[i] = arr[largest];
        arr[largest] = swap;
        heapify(arr, n, largest);
    }
}

应用场景建议

  • 小规模数据:插入排序或冒泡排序。
  • 中等规模数据:快速排序或归并排序。
  • 大规模数据:堆排序或快速排序的优化版本。
  • 稳定性要求:归并排序是稳定排序,而快速排序不稳定。

以上代码均经过简化,实际使用时需考虑边界条件和性能优化。

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