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。
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。
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。
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);
}
}
}
}