一、冒泡排序(Bubble Sort)
冒泡排序:一种交换排序,它的基本思想是:两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,直到没有反序的记录为止。稳定排序算法时间复杂度 O(n2),里层循环每趟比较第 j 项和第 j+1项,如果前项大于后项,则发生交换。缺点是每次比较后都可能发生交换,交换次数太多了,值从小到大。
通俗概述:依次比较相邻两关键字,如果反序则立即发生交换,如果正序则继续比较下一个相邻项,双重嵌套循环实现

参考代码:
package edu.tyut;
import java.util.Arrays;
/**
* 冒泡排序:利用双重循环,如果前一个数比后一个数大,则发生交换,每次比较都发生交换
优化版:添加flag标记,循环外定义flag标记为true,进入循环后flag设为false,
若一次循环后发生了交换则将flag设为ture,进入下次循环;若整次循环只发生比较未发生交换,则说明数组已经有序,后续循环比较则不必要了,减少比较次数,提升性能
*/
public class BubbleSort {
public static void bubbleSort(int[] arrs) {
int temp = 0;
boolean flag=true;//用flag作标记,当没有发生交换的时候,说明数组已经是有序的了。
for (int i = 0; i < arrs.length - 1&&flag; i++) {
flag=false;//flag标记初始化为false;
for (int j = 0; j < arrs.length - i - 1; j++) {
//判断当前项是否大于后一项
if (arrs[j] > arrs[j + 1]) {
//是,则发生交换
temp = arrs[j];
arrs[j] = arrs[j + 1];
arrs[j + 1] = temp;
flag=true;//发生交换flag标记设为true
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr=new int[]{
2,6,5,4,2,4,6,9,7};
System.out.println(Arrays.toString(arr));
bubbleSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
二、简单选择排序(Simple Selection Sort)
选择排序有:简单选择排序、树形选择排序、堆排序简单选择排序:就是通过n-1次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和i(1<=i<=n)个记录交换值时间复杂度
O(n2),在冒泡排序的基础上,只不过每次比较后,将保存最小值的索引指向小值,在一次循环结束时,将最小值与循环首项发生交换。整体分为已排序和未排序两部分,值从小到大。
简单选择排序
注意区别:冒泡排序跟直接选择排序都是依次比较相邻的记录,但是冒泡排序是一有反序立即交换,而直接插入排序则是出现反序将最小值记录下来,最后再发生交换。

参考代码:
package edu.tyut;
import java.util.Arrays;
/**
* 简单选择排序:在待排序中找出最小值,然后放到已排序的末尾
* 利用双重for循环,找出最小值,再发生一次交换
*/
public class SelectionSort {
//需要遍历获得最小值的次数
//要注意一点,当要排序N个数,已经经过N-1次遍历后,已经是有序数列
public static void selectSort(int[] arrs) {
for (int i = 0; i < arrs.length - 1; i++) {
int temp=0;
int index=i;//用来保存最小的索引,初始指向当前第i项
//从未排序数中找出最小值,这里最大索引应该是数组最后一位即length-1
for (int j = i+1; j <arrs.length; j++) {
//如果后面的值比索引值还小,则将索引指向最小值
if (arrs[j]<arrs[index]){
index=j;
}
}
//已经找到最小值,然后将最小值放到已排序的末尾
temp=arrs[i];
arrs[i]=arrs[index];
arrs[index]=temp;
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arrs=new int[]{
2,6,8,99,4,46,4,5

本文详细介绍了冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序及快速排序等七大经典排序算法。每种算法均附有通俗易懂的解释和示例代码,帮助读者理解其工作原理、时间复杂度及应用场景。
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