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package sort.algorithm.select; public class Select { // 选择排序的最差情况运行时间是O（n^2） public static void selectionSort(int[] data) { int length = data.length; int max; int temp; for (int i = 0;

package sort.algorithm.merg; public class Merg { // 归并算法--划分解决排序 // 归并排序的最坏情况运行时间、平均情况运行时间以及最好情况运行时间都是O(nlogn) // 归并排序的最坏情况运行时间是O（nlogn）,而快速排序的最坏情况运行时间是O（n^2）.但是归并排序需要更多的存储空间，因为它 // 需要一个额外的数组 pu

package sort.algorithm.quick; public class Quick { // 快速排序的最坏情况运行时间是O（n^2）,但快速排序的平均情况运行时间和最好情况运行时间都是O（nlogn） public static void quicksort(int[] data, int first, int n) { int pivotIndex; int n1

转载来自于：九大排序算法再总结 排序的定义： 输入：n个数：a1,a2,a3,...,an 输出：n个数的排列:a1',a2',a3',...,an'，使得a1' In-place sort（不占用额外内存或占用常数的内存）：插入排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序。 Out-place sort：归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。 当需要对大量数据进行排

冒泡排序算法的运作如下：（从后往前）  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。        冒泡排序--Java实现        /

package sort.algorithm.insert; public class Insert { // 处理的方法是：每次获得一个元素，构建另一个有序列表。使用一个数组就足够了， // 如果有十个位置，一个列表可以保存在数组的头部，而另一个列表可以保存在数组 // 的尾部。 // 插入排序的最坏情况是O（n^2） public static void insertSort(

希尔排序--不需要大量的辅助空间，和归并排序一样容易实现。希尔排序是基于插入排序的一种算法， 在此算法基础之上增加了一个新的特性，提高了效率。     先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2    =1(       …     一般的初次取序列

转载来自：计数排序之Java实现 计数排序算法介绍 比较排序算法可以通过决策树模型证明，其下线是O(nlgn)。而本文介绍的是时间效率为O(n)的计数排序。所谓排序算法，无非就是把正确的元素放到正确的位置，计数排序就是计算相同key的元素各有多少个，然后根据出现的次数累加而获得最终的位置信息。但是计数排序有两个限制条件，那就是存在一个正整数K，使得数组里面的所有元素的key值都不大

package sort.algorithm.heap; public class Heap { // 堆排序，它组合了归并排序的时间效率和快速排序的控件效率。和归并排序一样，堆排序 // 的最差情况运行时间为O（nlogn）,和快速排序一样它不需要额外的数组 public static void heapsort(int[] data, int n) { int unsorte