本文深入解析了五种排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序和快速排序，以及归并排序和基数排序的实现与应用。通过具体代码示例，详细介绍了每种算法的工作原理和步骤。
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class maopao {
public static void sort(int[]arr) {
boolean flag=false;//优化操作，如果已经有序，就不需要比较
for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
for (int j = 0; j < arr.length-i-1; j++) {
if(arr[j]>arr[j+1]) {
flag=true;
int temp=arr[j];
arr[j]=arr[j+1];
arr[j+1]=temp;
}
}
if(!flag) {
break;
}else {
flag=false;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int []a= {4,3,2,1};
System.out.println("排序前----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
sort(a);
System.out.println("排序后----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
运行结果：
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class xuanze {
public static void sort(int[]arr) {
for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
int minIndex = i;
int min = arr[i];
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (min > arr[j]) { // 说明假定的最小值，并不是最小
min = arr[j]; // 重置min
minIndex = j; // 重置minIndex
}
}
// 将最小值，放在arr[0], 即交换
if (minIndex != i) {
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = min;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int []a= {4,3,2,1};
System.out.println("排序前----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
sort(a);
System.out.println("排序后----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class charu {
public static void sort(int[]arr) {
int insertVal = 0;
int insertIndex = 0;
for(int i = 1; i < arr.length; i++) {
//定义待插入的数
insertVal = arr[i];
insertIndex = i - 1; // 即arr[1]的前面这个数的下标
// 给insertVal 找到插入的位置
// 说明
// 1. insertIndex >= 0 保证在给insertVal 找插入位置，不越界
// 2. insertVal < arr[insertIndex] 待插入的数，还没有找到插入位置
// 3. 就需要将 arr[insertIndex] 后移
while (insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];// arr[insertIndex]
insertIndex--;
}
// 当退出while循环时，说明插入的位置找到, insertIndex + 1
// 举例：理解不了，我们一会 debug
//这里我们判断是否需要赋值
if(insertIndex + 1 != i) {
arr[insertIndex + 1] = insertVal;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int []a= {4,3,2,1};
System.out.println("排序前----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
sort(a);
System.out.println("排序后----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class shell {
public static void sort(int[]arr) {
int temp = 0;
int count = 0;
// 根据前面的逐步分析，使用循环处理
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
// 遍历各组中所有的元素(共gap组，每组有个元素), 步长gap
for (int j = i - gap; j >= 0; j -= gap) {
// 如果当前元素大于加上步长后的那个元素，说明交换
if (arr[j] > arr[j + gap]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + gap];
arr[j + gap] = temp;
}
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int []a= {9,8,7,4,3,2,1};
System.out.println("排序前----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
sort(a);
System.out.println("排序后----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class quick {
public static void sort(int[]arr,int left, int right) {
int l = left; //左下标
int r = right; //右下标
//pivot 中轴值
int pivot = arr[(left + right) / 2];
int temp = 0; //临时变量，作为交换时使用
//while循环的目的是让比pivot 值小放到左边
//比pivot 值大放到右边
while( l < r) {
//在pivot的左边一直找,找到大于等于pivot值,才退出
while( arr[l] < pivot) {
l += 1;
}
//在pivot的右边一直找,找到小于等于pivot值,才退出
while(arr[r] > pivot) {
r -= 1;
}
//如果l >= r说明pivot 的左右两的值，已经按照左边全部是
//小于等于pivot值，右边全部是大于等于pivot值
if( l >= r) {
break;
}
//交换
temp = arr[l];
arr[l] = arr[r];
arr[r] = temp;
//如果交换完后，发现这个arr[l] == pivot值 相等 r--， 前移
if(arr[l] == pivot) {
r -= 1;
}
//如果交换完后，发现这个arr[r] == pivot值 相等 l++， 后移
if(arr[r] == pivot) {
l += 1;
}
}
// 如果 l == r, 必须l++, r--, 否则为出现栈溢出
if (l == r) {
l += 1;
r -= 1;
}
//向左递归
if(left < r) {
sort(arr, left, r);
}
//向右递归
if(right > l) {
sort(arr, l, right);
}
}
public static void main(String[] args) {
int []a= {4,3,2,1};
System.out.println("排序前----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
sort(a,0, a.length-1);
System.out.println("排序后----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class Mearge {
// 分+合方法
public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {
if (left < right) {
int mid = (left + right) / 2; // 中间索引
// 向左递归进行分解
mergeSort(arr, left, mid, temp);
// 向右递归进行分解
mergeSort(arr, mid + 1, right, temp);
// 合并
merge(arr, left, mid, right, temp);
}
}
// 合并的方法
/**
*
* @param arr 排序的原始数组
* @param left 左边有序序列的初始索引
* @param mid 中间索引
* @param right 右边索引
* @param temp 做中转的数组
*/
public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {
int i = left; // 初始化i, 左边有序序列的初始索引
int j = mid + 1; // 初始化j, 右边有序序列的初始索引
int t = 0; // 指向temp数组的当前索引
// (一)
// 先把左右两边(有序)的数据按照规则填充到temp数组
// 直到左右两边的有序序列，有一边处理完毕为止
while (i <= mid && j <= right) {// 继续
// 如果左边的有序序列的当前元素，小于等于右边有序序列的当前元素
// 即将左边的当前元素，填充到 temp数组
// 然后 t++, i++
if (arr[i] <= arr[j]) {
temp[t] = arr[i];
t += 1;
i += 1;
} else { // 反之,将右边有序序列的当前元素，填充到temp数组
temp[t] = arr[j];
t += 1;
j += 1;
}
}
// (二)
// 把有剩余数据的一边的数据依次全部填充到temp
while (i <= mid) { // 左边的有序序列还有剩余的元素，就全部填充到temp
temp[t] = arr[i];
t += 1;
i += 1;
}
while (j <= right) { // 右边的有序序列还有剩余的元素，就全部填充到temp
temp[t] = arr[j];
t += 1;
j += 1;
}
// (三)
// 将temp数组的元素拷贝到arr
// 注意，并不是每次都拷贝所有
t = 0;
int tempLeft = left; //
// 第一次合并 tempLeft = 0 , right = 1 // tempLeft = 2 right = 3 // tL=0 ri=3
// 最后一次 tempLeft = 0 right = 7
while (tempLeft <= right) {
arr[tempLeft] = temp[t];
t += 1;
tempLeft += 1;
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] a = { 4, 3, 2, 1 };
System.out.println("排序前----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
int temp[] = new int[a.length]; // 归并排序需要一个额外空间
mergeSort(a, 0, a.length - 1, temp);
System.out.println("排序后----------------");
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
package com.chb.sort;
import java.util.Arrays;
public class jishu {
// 基数排序方法
public static void radixSort(int[] arr) {
// 1. 得到数组中最大的数的位数
int max = arr[0]; // 假设第一数就是最大数
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
// 得到最大数是几位数
int maxLength = (max + "").length();
// 定义一个二维数组，表示10个桶, 每个桶就是一个一维数组
// 说明
// 1. 二维数组包含10个一维数组
// 2. 为了防止在放入数的时候，数据溢出，则每个一维数组(桶)，大小定为arr.length
// 3. 名明确，基数排序是使用空间换时间的经典算法
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
// 为了记录每个桶中，实际存放了多少个数据,我们定义一个一维数组来记录各个桶的每次放入的数据个数
// 可以这里理解
// 比如：bucketElementCounts[0] , 记录的就是 bucket[0] 桶的放入数据个数
int[] bucketElementCounts = new int[10];
// 这里我们使用循环将代码处理
for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
// (针对每个元素的对应位进行排序处理)， 第一次是个位，第二次是十位，第三次是百位..
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// 取出每个元素的对应位的值
int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
// 放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
// 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
int index = 0;
// 遍历每一桶，并将桶中是数据，放入到原数组
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// 如果桶中，有数据，我们才放入到原数组
if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组), 放入
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
// 取出元素放入到arr
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
// 第i+1轮处理后，需要将每个 bucketElementCounts[k] = 0 ！！！！
bucketElementCounts[k] = 0;
}
System.out.println("第"+(i+1)+"轮，对个位的排序处理 arr =" + Arrays.toString(arr));
}
//
// // 第1轮(针对每个元素的个位进行排序处理)
// for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// // 取出每个元素的个位的值
// int digitOfElement = arr[j] / 1 % 10;
// // 放入到对应的桶中
// bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
// bucketElementCounts[digitOfElement]++;
// }
// // 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
// int index = 0;
// // 遍历每一桶，并将桶中是数据，放入到原数组
// for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// // 如果桶中，有数据，我们才放入到原数组
// if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// // 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组), 放入
// for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
// // 取出元素放入到arr
// arr[index++] = bucket[k][l];
// }
// }
// // 第l轮处理后，需要将每个 bucketElementCounts[k] = 0 ！！！！
// bucketElementCounts[k] = 0;
//
// }
// System.out.println("第1轮，对个位的排序处理 arr =" + Arrays.toString(arr));
//
// // 第2轮(针对每个元素的十位进行排序处理)
// for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// // 取出每个元素的十位的值
// int digitOfElement = arr[j] / 10 % 10; // 748 / 10 => 74 % 10 => 4
// // 放入到对应的桶中
// bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
// bucketElementCounts[digitOfElement]++;
// }
// // 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
// index = 0;
// // 遍历每一桶，并将桶中是数据，放入到原数组
// for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// // 如果桶中，有数据，我们才放入到原数组
// if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// // 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组), 放入
// for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
// // 取出元素放入到arr
// arr[index++] = bucket[k][l];
// }
// }
// // 第2轮处理后，需要将每个 bucketElementCounts[k] = 0 ！！！！
// bucketElementCounts[k] = 0;
// }
// System.out.println("第2轮，对个位的排序处理 arr =" + Arrays.toString(arr));
//
// // 第3轮(针对每个元素的百位进行排序处理)
// for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// // 取出每个元素的百位的值
// int digitOfElement = arr[j] / 100 % 10; // 748 / 100 => 7 % 10 = 7
// // 放入到对应的桶中
// bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
// bucketElementCounts[digitOfElement]++;
// }
// // 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
// index = 0;
// // 遍历每一桶，并将桶中是数据，放入到原数组
// for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// // 如果桶中，有数据，我们才放入到原数组
// if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// // 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组), 放入
// for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
// // 取出元素放入到arr
// arr[index++] = bucket[k][l];
// }
// }
// // 第3轮处理后，需要将每个 bucketElementCounts[k] = 0 ！！！！
// bucketElementCounts[k] = 0;
// }
// System.out.println("第3轮，对个位的排序处理 arr =" + Arrays.toString(arr));
}
public static void main(String[] args) {
int arr[] = { 53, 3, 542, 748, 14, 214 };
radixSort(arr);
}
}
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