五大经典排序 Java

2023-07-30 10:46:41 浏览数 (2)

冒泡排序

两个循环嵌套,外循环n-1次,内循环n-1次,每次找到大小顺序不对的就交换两个数的位置。

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public class studying {
    private static void bubble(int number[],int n){
        for(int i=0;i<n-1;i  )
            for(int j=0;j<n-1;j  )
                if(number[j]>number[j 1]){
                    int temp=number[j 1];
                    number[j 1]=number[j];
                    number[j]=temp;
                }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[]number={1,3,6,8,2,5,4,9,0,7};
        bubble(number,10);
        for (int i:number) {
            System.out.print(i);
            System.out.print(' ');
        }
    }
}

冒泡排序升级版

也许并不需要循环这么多次就已经排序好了,所以我们在发现有一轮循环中没有发生交换就跳出循环。

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    private static void bubble(int number[],int n){
        for(int i=0;i<n-1;i  ){
            int tag=0;
            for(int j=0;j<n-1;j  )
                if(number[j]>number[j 1]){
                    int temp=number[j 1];
                    number[j 1]=number[j];
                    number[j]=temp;
                    tag=1;
                }
            if(tag==0)
                break;
        }
    }

选择排序

对于一串待排序的数字,假如是要升序排序,那么先在这串数字中找到最小的那一个放在第一位,然后再在剩下的数字中找到最小的放在第二位,以此类推,完成排序。

那么怎么知道哪个是最小的呢?

一般假设第一个是最小的,然后拿这个去和后面的数字进行比较,发现比它更小的,就把它们进行交换。

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    private static void select(int number[],int n){
        for(int i=0;i<n-1;i  ){
            for(int j=i 1;j<n;j  )
                if(number[i]>number[j]){
                    int temp=number[i];
                    number[i]=number[j];
                    number[j]=temp;
                }
        }
    }

插入排序

基本思路是,一般先孤立这堆数字的第一个数,那么它自己一个就是有序了,再拿后面的数和它比较,找到大小位置合适的插进去,完了之后这一小堆还是有序的,再拿后面的来和前面的比较,找到合适的位置插进去,直到全部插完。

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    private static void insert(int number[],int n){
        for(int i=0;i<n;i  )
            for(int j=i;j>0;j--)
                if(number[j-1]>number[j]){
                    int temp=number[j];
                    number[j]=number[j-1];
                    number[j-1]=temp;
                }
    }

希尔排序

从上面插入排序的思想可以知道,如果这堆数原本就比较有序了,那么直接插入排序是非常高效的,因为交换次数会少很多。但有一种情况是,假设是从小到大排序,前面已经排好了一万个有序数,到这10001个数的时候,恰好它是最小的那一个,那么就要和前面的数全部交换一次,,这就出现了交换距离过长的问题,这是我们不希望看到的。插入排序的这两个特点,我们引入了它的升级版——希尔排序。

希尔排序又被称作缩小增量排序。

为了解决直接插入排序交换距离过长问题,我们设想如果能让这一堆待排序的数中比较小的数在一边,比较大的数在另一边,那么发生交换的时候就不用跨过千山万水了。

也就是说,我们要先对这一堆数进行预排序,具体操作是,先选定一个数interval(一般是数字的总数的一半)作为第一增量,然后把间隔为interval的数作为一个小组,对这个小组进行直接插入排序,然后缩小interval(一般是让interval减半)作为第二增量,继续分小组进行直接插入排序,以此类推,操作下去,到interval等于1的时候,小组间间隔为1,也就是对全部元素进行直接插入排序,但整个时候,这一堆数已经相对有序了,直接插入排序这个时候就十分高效了。

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    private static void insert(int number[],int n){
        int interval=n/2;
        while(interval>0){
            for(int i=0;i<n;i=i interval)
                for(int j=i;j>0;j=j-interval)
                    if(number[j-interval]>number[j]){
                        int temp=number[j];
                        number[j]=number[j-interval];
                        number[j-interval]=temp;
                    }
            interval/=2;
        }
    }

快速排序

快速排序的基本思想是:首先找一个基准数,一般选第一个数或者最后一个数作为基准数,然后先把这一串数以基准数为界限分成两部分,一部分比基准数小,另一部分比基准数大。然后用分治法的思想,进行递归调用,对每一部分继续操作下去,直到每一部分只剩下一个数。

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public class studying {
    private static void fast(int number[],int first,int last){//从小到大排序
        if(first>=last)//大于或者相同都说明这一小部分已经排序完毕了
            return;
        int standard=number[first],i=first,j=last;//选取第一个作为基准数
        while(i!=j){//从两边出发,比基准数小的扔在一边,大的扔在另一边
            while(j>i&&number[j]>=standard)//从右边出发寻找比基准数小的
                j=j-1;
            while(j>i&&number[i]<=standard)//从左边出发寻找比基准数大的
                i=i 1;
            if(j>i){//找到了就交换
                int temp=number[j];
                number[j]=number[i];
                number[i]=temp;
            }
        }
        number[first]=number[j];
        number[j]=standard;//把基准数放在中间,这里的中间指的是不在两边
        fast(number,first,i-1);//继续排基准数左边部分的
        fast(number,i 1,last);//继续排基准数右边部分的
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[]number={1,3,6,8,2,5,4,9,0,7};
        fast(number,0,9);
        for (int i:number) {
            System.out.print(i);
            System.out.print(' ');
        }
    }
}

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