java过一遍算法

工作好多年 复习一下曾经的算法这里手动敲一遍算法
参考： https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8600214.html

冒泡排序

public static void bubbleSort(int[] ints){
	//先判断数组是否为空和长度是否小于2
	 if (ints == null || ints.length < 2) {
            return;
     }
     int count=0;//计数器
        //长度为10的数组需要进行（10-1）9趟比较。第一趟比较后最大的数值会放在最后一位，第二趟比较后第二大的数值会放在倒数第二位，以此类推。每加一趟此趟的比较次数都会减1
        for(int i=0;i<ints.length-1;i++){
            //每一趟比较都 从第一个元素开始向后比较如果 n大于n+1则交换位置
            for(int j=0;j<ints.length-i-1;j++){
                if(ints[j]>ints[j+1]){
                	count++;
                    int temp=ints[j];
                    ints[j]=ints[j+1];
                    ints[j+1]=temp;
                }
            }
        }
		//输出数组
        for (int i=0;i<ints.length;i++){
            System.out.print(ints[i]+"  ");
        }
        System.out.println("循环次数="+count);
}

详情原理参考：https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10464243.html
算法优化：https://blog.youkuaiyun.com/hansionz/article/details/80822494

快速排序

快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：

• 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
• 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
• 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

参考：https://www.jianshu.com/p/7631d95fdb0b

  /**
     * 快速排序
     *
     * @param array
     */
    public static int[] quickSort(int[] array) {
        int len;
        if (array == null
                || (len = array.length) == 0
                || len == 1) {
            return null;
        }
        sort(array, 0, len - 1);
        return array;
    }

    /**
     * 快排核心算法，递归实现
     *
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     */
    public static void sort(int[] array, int left, int right) {
        if (left > right) {
            return;
        }
        // base中存放基准数
        int base = array[left];
        int i = left, j = right;
        while (i != j) {
            // 顺序很重要，先从右边开始往左找，直到找到比base值小的数
            while (array[j] > base && i < j) {
                j--;
            }

            // 再从左往右边找，直到找到比base值大的数
            while (array[i] <= base && i < j) {
                i++;
            }

            // 上面的循环结束表示找到了位置或者(i>=j)了，交换两个数在数组中的位置
            if (i < j) {
                int tmp = array[i];
                array[i] = array[j];
                array[j] = tmp;
            }
        }

        // 将基准数放到中间的位置（基准数归位）
        array[left] = array[i];
        array[i] = base;

        // 递归，继续向基准的左右两边执行和上面同样的操作
        // i的索引处为上面已确定好的基准值的位置，无需再处理
        sort(array, left, i - 1);
        sort(array, i + 1, right);
    }

选择排序

	选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 

 /**
     * 选择排序
     *
     * @param array
     * @return
     */
    public static int[] selectionSort(int[] array) {
        if (array==null||array.length < 2) {
            return array;
        }
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) //找到最小的数
                    minIndex = j; //将最小数的索引保存
            }
            int temp = array[minIndex];
            array[minIndex] = array[i];
            array[i] = temp;
        }
        return array;
    }

插入排序

插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

  /**
     * 插入排序
     *
     * @param array
     * @return
     */
    public static int[] insertionSort(int[] array) {
        if (array== null || array.length < 2) {
            return array;
        }
        int current = 0;
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            current = array[i + 1];//从第二个元素开始
            int preIndex = i;
            // index 大于等于0 并且当前元素小于前一个元素进入循环   将前面的值向后移动一位
            while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) {
                array[preIndex + 1] = array[preIndex];
                preIndex--;
            }
            array[preIndex + 1] = current;
        }
        return array;
    }

希尔排序

希尔排序是希尔（Donald Shell）于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第一批算法之一。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。

/**
     * 希尔排序
     *
     * @param array
     * @return
     */
    public static int[] ShellSort(int[] array) {
        int len = array.length;
        int temp, gap = len / 2;
        while (gap > 0) {
            for (int i = gap; i < len; i++) {
                temp = array[i];
                int preIndex = i - gap;
                while (preIndex >= 0 && array[preIndex] > temp) {
                    array[preIndex + gap] = array[preIndex];
                    preIndex -= gap;
                }
                array[preIndex + gap] = temp;
            }
            gap /= 2;
        }
        return array;
    }

归并排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 

/**
     * 归并排序
     *
     * @param array
     * @return
     */
    public static int[] MergeSort(int[] array) {
        if (array.length < 2) {
            return array;
        }
        int mid = array.length / 2;
        int[] left = Arrays.copyOfRange(array, 0, mid);
        int[] right = Arrays.copyOfRange(array, mid, array.length);
        return merge(MergeSort(left), MergeSort(right));
    }

    /**
     * 归并排序——将两段排序好的数组结合成一个排序数组
     *
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    public static int[] merge(int[] left, int[] right) {
        int[] result = new int[left.length + right.length];
        for (int index = 0, i = 0, j = 0; index < result.length; index++) {
            if (i >= left.length) {
                result[index] = right[j++];
            } else if (j >= right.length) {
                result[index] = left[i++];
            } else if (left[i] > right[j]) {
                result[index] = right[j++];
            } else {
                result[index] = left[i++];
            }
        }
        return result;
    }