各种排序算法的原理、实现及其时间复杂度

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原创最新推荐文章于 2026-03-21 01:28:51 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

请你说一说你知道的排序算法及其复杂度参考回答： 1、冒泡排序：从数组中第一个数开始，依次遍历数组中的每一个数，通过相邻比较交换，每一轮循环下来找出剩余未排序数的中的最大数并“冒泡”至数列的顶端。稳定性：稳定平均时间复杂度：O(n ^ 2) 2、插入排序：从待排序的n个记录中的第二个记录开始，依次与前面的记录比较并寻找插入的位置，每次外循环结束后，将当前的数插入到合适的位置。稳定性：稳定平均时间复杂度：O(n... 阅读详情

(1、冒泡排序 2、选择排序 3、插入排序 4、归并排序 5、快速排序 6、堆排序 7、希尔排序)

1、冒泡排序

原理：

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较

实现：

以数组{2,1,5,4,3}为例，实现过程如下图所示

代码：

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

时间复杂度：若数组为正序，则一轮比较即可完成排序，时间复杂度为O（n）

若数组为逆序，则需要n-1轮起泡，每轮需要n-i-1次比较，时间复杂度为O（n^2）

2、选择排序

原理：在要排序的一组数中选出最小的数和第一个位置的数交换，在剩下的数中选择最下的和第二个位置的数交换，如此循环到最后一个数和倒数第二

个数比较。

实现：

仍以数组{2,1,5,4,3}为例，实现过程如下图所示

代码：

public static void select(int [] a){
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            int min = a[i];
            int n=i;
            for(int j=i+1;j<a.length;j++){
                if(a[j]<min){
                    min = a[j];
                    n = j;
                }
            }
            a[n] = a[i];
            a[i] = min;
        }
    }

时间复杂度：O（n^2）

3、插入排序

原理：将第i个数与前i-1个数依次比较，如果有比i大的数则将i插入到这个数的前面。

实现：仍以数组{2,1,5,4,3}为例，实现过程如下图所示

代码：

public static void insert(int [] a){
        int temp=0 ;
        int j=0;
        for(int i=0;i<a.length;i++)
        {
            temp=a[i];
            //如果第i个数比前面的数小，就让前面的数向后移
            for(j=i;j>0&&temp<a[j-1];j --)
            {
                a[j]=a[j-1];
            }
            a[j]=temp;
        }
    }

时间复杂度：O（n^2）
以上是时间复杂度为O（n^2）的排序

下面介绍时间复杂度为O（nlogn）的排序

4、归并排序

原理：假设序列有n个元素，将此序列看成是n个长度为1的序列，将每两个相邻的序列进行归并操作，形成floor（n/2）个序列，排序后每个序列包含两个元素，将上述序列继续两两归并，形成floor（n/4）个序列排序，继续重复上一步，直至形成一个长度为n的序列。

实现：

以数组{3,5,4,2,1,8,9,7}为例，实现过程如下图所示

代码：

public static void sort(int[] data, int left, int right) {
        if (left < right){
            //找出中间索引
            int center = (left + right) / 2;
            //对左边数组进行递归
            sort(data, left, center); //递归时先调用的后返回，后调用的先返回，因此形参的值也跟随，根据栈的原则
            //对右边数组进行递归
            sort(data, center + 1, right); /*当center是0的时候，left=right,因此sort不再执行，继续*/

            //合并
            merge(data, left, center, right);
        }
    }

    public static void merge(int[] data, int left, int center, int right){
        int[] tmpArr = new int[data.length];
        int mid = center + 1;
        //third记录中间数组的索引
        int third = left;
        int tmp = left;
        while (left <= center && mid <= right){
            //从左右两个数组中取出小的放入中间数组，
            if (data[left]-data[mid]<= 0){
                tmpArr[third++] = data[left++];
            } else{
                tmpArr[third++] = data[mid++];
            }
        }
        //比较后剩余的其他数字部分依次放入中间数组
        while (mid <= right) {
            tmpArr[third++] = data[mid++];
        }
        while (left <= center) {
            tmpArr[third++] = data[left++];
        }
        //将中间数组中的内容复制拷回原数组
        //(原left～right范围的内容复制回原数组)
        while (tmp <= right){//已经排序好的数组

            data[tmp] = tmpArr[tmp++];
        }
        System.out.println("merge");
    }

5、快速排序

原理：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。

实现：以数组{3,5,4,2,1,8,9,7}为例，实现过程如下图所示

代码：

public static void  quickSort(int[] data, int start, int end) { 
		int i = start;    //相当于i，左  索引
		int j = end;    //相当于j,  右  索引
		if (i >= j)  { // 判断是否到中间了 ，到中间返回
			return; //返回
		}
		//确定指针方向的逻辑变量，也就是从左搜索还是向右搜索 
		boolean flag=true; //false:左->右  true：右->左
		while (i != j) { //如果i==j证明第一趟结束，每趟的标准值仅是一个，例如第一趟被比较值为49，
			if (data[i] > data[j]) { 
				//交换数字 ：所有比它小的数据元素一律放到左边，所有比他大的数据元素一律放到右边，
				int temp = data[i]; 
				data[i] = data[j]; 
				data[j] = temp; 
				//只有经过数的交换后，才能把游标的移动位置改变，移动书序是交替改变
				//决定下标移动，还是上标移动 ，游标更改 走下一个数据
				flag = (flag == true) ? false : true; 
			//	flag=!flag;
			} 
			//将指针向前或者向后移动 ,第一次从左-》右，第二次从右-》左
			if(flag) {//true，右---》左
				j--; 
			}else{//false 左---》右
				i++;
			}				 
		} 
		i--; 
		j++; 
		
		quickSort(data, start, i); 
		quickSort(data, j, end); 
	}

快排时间复杂度最优为O（nlogn），最差为O（n^2）

空间复杂度O(logn)~O(n)

6、堆排序

原理：先将待排序的数列构造成一个大顶堆（每个节点的值都比他的子节点的值大），此时序列的最大值就是堆顶的根节点，将其序列最后的元素交换，然后将剩下的n-1个数继续构造成一个大顶堆，则根节点为倒数第二的数，将其与序列倒数第二个位置的元素交换，如此反复最终得到一个正序序列。

实现：以数组{9,79,46,30,58,49}为例，实现过程如下图所示

代码：

public static void heapSort(int [] data) {
        System.out.println("开始排序");
        int arrayLength = data.length;
        //循环建堆
		/*
		 *        9
		 *      /   \
		 *    79    46
		 *   / \   /
		 * 30  58 49
		 */
        //针对完全二叉树，大顶堆，最顶端的值(0号索引)肯定是在没swap之前的最大的值，
        //对其在数组里面进行排序交换，大的排在数组后面，虽然最大的在最上面，但是其他的数据并没有排好，因此，需要不停更换顶点，重新建堆，需要循环
        for (int i = 0; i < arrayLength - 1 ; i++ ){//5 4 3 2 1
            //建堆
            builMaxdHeap(data, arrayLength - 1 -i);//-i的原因，就是数组中没经过一次循环，最大的数已经在数组的后面了，就不用在建堆了
            //由于是大顶锥方式：锥顶是最大的数，交换堆顶和最后一个元素
            System.out.print("交换锥顶前");
            System.out.println(Arrays.toString(data));

            swap(data, 0 , arrayLength - 1 - i);
            System.out.print("交换锥顶后");
            System.out.println(Arrays.toString(data));
        }
    }

    private static void builMaxdHeap(int [] data, int lastIndex){//修建大顶堆
        //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
        //(lastIndex - 1)/2    为最后一个节点的父节点的索引(除根节点)

        //都是从子节点开始判断  k的值分别是 5 3 1 索引号依次判断
		/*
		 *        9
		 *      /   \
		 *    79    46
		 *   / \   /
		 * 30  58 49
		 */
        for (int i = (lastIndex - 1) / 2 ; i >= 0  ; i--){//索引号从大的开始
            //k保存当前正在判断的节点
            int k = i;
            //如果当前k节点的子节点存在，
            //k * 2 + 1 判断当前节点的子节点
            while (k * 2 + 1 <= lastIndex){//看当前要判断k的子节点是否存在。
                //k节点的左子节点的索引
                int biggerIndex = 2 * k  + 1;
                //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex + 1
                //代表k节点的右子节点存在
                if (biggerIndex < lastIndex){//防止溢出
                    //如果右子节点的值较大，biggerIndex存储的都是最大节点索引
                    if(data[biggerIndex]-(data[biggerIndex + 1]) < 0){//左面的小于右面的
                        //biggerIndex总是记录较大子节点的索引，之后再和父亲比
                        biggerIndex++; //这是较大节点的索引号,也就是右节点的索引号
                    }
                }
                //如果k(父节点)节点的值小于其较大子节点(左右都有可能)的值，交换
                if(data[k]-(data[biggerIndex]) < 0){
                    //交换它们
                    swap( data,k , biggerIndex);
                    //将biggerIndex赋给k，开始while循环的下一次循环，
                    //重新保证k节点的值大于其左、右子节点的值。
                    k = biggerIndex;//大节点的索引号,
                }else{//满足的条件刚好是节点的值大于子节点的值
                    break;//刚好进入下一层循环
                }
            }
        }
    }
    //交换data数组中i、j两个索引处的元素
    private static void swap(int [] data, int i , int j){
        int tmp = data[i];
        data[i] = data[j];
        data[j] = tmp;
    }

7、希尔排序

原理：把记录按步长 gap 分组，对每组记录采用直接插入排序方法进行排序。随着步长逐渐减小，所分成的组包含的记录越来越多，当步长的值减小到 1 时，整个数据合成为一组，构成一组有序记录，则完成排序。
实现：

代码：

public void shellSort(int[] list) {
        int gap = list.length / 2;
        while (1 <= gap) {
            // 把距离为 gap 的元素编为一个组，扫描所有组
            for (int i = gap; i < list.length; i++) {
                int j = 0;
                int temp = list[i];
                // 对距离为 gap 的元素组进行排序
                for (j = i - gap; j >= 0 && temp < list[j]; j = j - gap) {
                    list[j + gap] = list[j];
                }
                list[j + gap] = temp;
            }
            gap = gap / 2; // 减小增量
        }
    }

（希尔排序的文字描述、图片、代码均来自-> 希尔排序）