8种Java排序算法总结1(ZZ)

本文总结了8种排序算法的特点及应用场景,包括插入排序、选择排序、冒泡排序等。每种算法都详细介绍了其时间复杂度、稳定性及适用场景。

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这里主要对8种排序算法做个总结,分别是插入排序,选择排序,冒泡排序,希尔排序,归并排序,堆排序,快速排序以及基数排序。

1、 插入排序

比较和交换的时间复杂度为O(n^2),算法自适应,对于数据已基本有序的情况,时间复杂度为O(n),算法稳定,开销很低,适合于数据已基本有序或者数据量小的情况。

public void insertionSort() {// 插入排序

int out, in;

int count1 = 0, count2 = 0;// 复制次数,比较次数

for (out = 1; out < nElems; out++) {

long temp = a[out];

in = out;

boolean flag=in>0&&a[in-1]>=temp;

while(flag){

if(a[in-1]>=temp){

if(in>0){

a[in]=a[in-1];

count1++;

--in;

}

}

count2++;

flag=in>0&&a[in-1]>=temp;

}

a[in] = temp;

}

System.out.println("复制次数为:" + count1 + " 比较次数为:" + count2);

}


2、 选择排序

算法不稳定,O(1)的额外的空间,比较的时间复杂度为O(n^2),交换的时间复杂度为O(n),并不是自适应的。在大多数情况下都不推荐使用。只有在希望减少交换次数的情况下可以用。

public void selectionSort(){//选择排序

int out, in, min;

for(out=0;out<nElems-1;out++){

min=out;

for(in=out+1;in<nElems;in++){

if(a[in]<a[min]){

min=in;

}

swap(out,min);

}

}

}

3、 冒泡排序

算法稳定,O(1)的额外的空间,比较和交换的时间复杂度都是O(n^2),自适应,对于已基本排序的算法,时间复杂度为O(n)。冒泡算法的许多性质和插入算法相似,但对于系统开销高一点点。

public void bubbleSort() {// 冒泡排序,单项

int out, in;

for (out = nElems - 1; out > 1; out--) {

for (in = 0; in < out; in++) {

if (a[in] > a[in + 1]) {

swap(in, in + 1);

}

}


}

}
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