java排序方法
用Java语言实现的各种排序，包括插入排序、冒泡排序、选择排序、Shell排序、快速排序、归并排序、堆排序、SortUtil等。
插入排序：
package org.rut.util.algorithm.support;
import org.rut.util.algorithm.SortUtil;
/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class InsertSort implements SortUtil.Sort{
/* (non-Javadoc)
* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
*/
public void sort(int[] data) {
int temp;
for(int i=1;i for(int j=i;(j>0)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } 冒泡排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int temp; for(int i=0;i for(int j=data.length-1;j>i;j--){ if(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } } 选择排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class SelectionSort implements SortUtil.Sort { /* * (non-Javadoc) * * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int temp; for (int i = 0; i < data.length; i++) { int lowIndex = i; for (int j = data.length - 1; j > i; j--) { if (data[j] < data[lowIndex]) { lowIndex = j; } } SortUtil.swap(data,i,lowIndex); } } } Shell排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class ShellSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { for(int i=data.length/2;i>2;i/=2){ for(int j=0;j insertSort(data,j,i); } } insertSort(data,0,1); } /** * @param data * @param j * @param i */ private void insertSort(int[] data, int start, int inc) { int temp; for(int i=start+inc;i for(int j=i;(j>=inc)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-inc); } } } } 快速排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class QuickSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { quickSort(data,0,data.length-1); } private void quickSort(int[] data,int i,int j){ int pivotIndex=(i+j)/2; //swap SortUtil.swap(data,pivotIndex,j); int k=partition(data,i-1,j,data[j]); SortUtil.swap(data,k,j); if((k-i)>1) quickSort(data,i,k-1); if((j-k)>1) quickSort(data,k+1,j); } /** * @param data * @param i * @param j * @return */ private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) { do{ while(data[++l] while((r!=0)&&data[--r]>pivot); SortUtil.swap(data,l,r); } while(l SortUtil.swap(data,l,r); return l; } } 改进后的快速排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort { private static int MAX_STACK_SIZE=4096; private static int THRESHOLD=10; /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE]; int top=-1; int pivot; int pivotIndex,l,r; stack[++top]=0; stack[++top]=data.length-1; while(top>0){ int j=stack[top--]; int i=stack[top--]; pivotIndex=(i+j)/2; pivot=data[pivotIndex]; SortUtil.swap(data,pivotIndex,j); //partition l=i-1; r=j; do{ while(data[++l] while((r!=0)&&(data[--r]>pivot)); SortUtil.swap(data,l,r); } while(l SortUtil.swap(data,l,r); SortUtil.swap(data,l,j); if((l-i)>THRESHOLD){ stack[++top]=i; stack[++top]=l-1; } if((j-l)>THRESHOLD){ stack[++top]=l+1; stack[++top]=j; } } //new InsertSort().sort(data); insertSort(data); } /** * @param data */ private void insertSort(int[] data) { int temp; for(int i=1;i for(int j=i;(j>0)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } 归并排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class MergeSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int[] temp=new int[data.length]; mergeSort(data,temp,0,data.length-1); } private void mergeSort(int[] data,int[] temp,int l,int r){ int mid=(l+r)/2; if(l==r) return ; mergeSort(data,temp,l,mid); mergeSort(data,temp,mid+1,r); for(int i=l;i<=r;i++){ temp[i]=data[i]; } int i1=l; int i2=mid+1; for(int cur=l;cur<=r;cur++){ if(i1==mid+1) data[cur]=temp[i2++]; else if(i2>r) data[cur]=temp[i1++]; else if(temp[i1] data[cur]=temp[i1++]; else data[cur]=temp[i2++]; } } } 改进后的归并排序: package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort { private static final int THRESHOLD = 10; /* * (non-Javadoc) * * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int[] temp=new int[data.length]; mergeSort(data,temp,0,data.length-1); } private void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) { int i, j, k; int mid = (l + r) / 2; if (l == r) return; if ((mid - l) >= THRESHOLD) mergeSort(data, temp, l, mid); else insertSort(data, l, mid - l + 1); if ((r - mid) > THRESHOLD) mergeSort(data, temp, mid + 1, r); else insertSort(data, mid + 1, r - mid); for (i = l; i <= mid; i++) { temp[i] = data[i]; } for (j = 1; j <= r - mid; j++) { temp[r - j + 1] = data[j + mid]; } int a = temp[l]; int b = temp[r]; for (i = l, j = r, k = l; k <= r; k++) { if (a < b) { data[k] = temp[i++]; a = temp[i]; } else { data[k] = temp[j--]; b = temp[j]; } } } /** * @param data * @param l * @param i */ private void insertSort(int[] data, int start, int len) { for(int i=start+1;i for(int j=i;(j>start) && data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } 堆排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class HeapSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { MaxHeap h=new MaxHeap(); h.init(data); for(int i=0;i h.remove(); System.arraycopy(h.queue,1,data,0,data.length); } private static class MaxHeap{ void init(int[] data){ this.queue=new int[data.length+1]; for(int i=0;i queue[++size]=data[i]; fixUp(size); } } private int size=0; private int[] queue; public int get() { return queue[1]; } public void remove() { SortUtil.swap(queue,1,size--); fixDown(1); } //fixdown private void fixDown(int k) { int j; while ((j = k << 1) <= size) { if (j < size && queue[j] j++; if (queue[k]>queue[j]) //不用交换 break; SortUtil.swap(queue,j,k); k = j; } } private void fixUp(int k) { while (k > 1) { int j = k >> 1; if (queue[j]>queue[k]) break; SortUtil.swap(queue,j,k); k = j; } } } } SortUtil： package org.rut.util.algorithm; import org.rut.util.algorithm.support.BubbleSort; import org.rut.util.algorithm.support.HeapSort; import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedMergeSort; import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedQuickSort; import org.rut.util.algorithm.support.InsertSort; import org.rut.util.algorithm.support.MergeSort; import org.rut.util.algorithm.support.QuickSort; import org.rut.util.algorithm.support.SelectionSort; import org.rut.util.algorithm.support.ShellSort; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class SortUtil { public final static int INSERT = 1; public final static int BUBBLE = 2; public final static int SELECTION = 3; public final static int SHELL = 4; public final static int QUICK = 5; public final static int IMPROVED_QUICK = 6; public final static int MERGE = 7; public final static int IMPROVED_MERGE = 8; public final static int HEAP = 9; public static void sort(int[] data) { sort(data, IMPROVED_QUICK); } private static String[] name={ "insert", "bubble", "selection", "shell", "quick", "improved_quick", "merge", "improved_merge", "heap" }; private static Sort[] impl=new Sort[]{ new InsertSort(), new BubbleSort(), new SelectionSort(), new ShellSort(), new QuickSort(), new ImprovedQuickSort(), new MergeSort(), new ImprovedMergeSort(), new HeapSort() }; public static String toString(int algorithm){ return name[algorithm-1]; } public static void sort(int[] data, int algorithm) { impl[algorithm-1].sort(data); } public static interface Sort { public void sort(int[] data); } public static void swap(int[] data, int i, int j) { int temp = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = temp; } } 一道常考的javaSE面试题 上周一,.NET班有四个同学去面试，面试题是一道排序题，不管用什么方式做出结果就行。 就这道题我也想些想法，当时他们和我说完，我在想用什么方法可以实现。毕竟现在javaSE都忘的差不多了，现在主要学的还是javaEE方面。年前学习JSP和SERVLET一片的知识，到了年后主要学习三大框架、ajax、jquery和XML等。不过当时出现脑中的算法只有：java.util包中定义的Arrays类和冒泡法。 下面就拿上面方说的那两种方法具体说说。 在JDK的java.util包中定义的Arrays类提供了多种数据操作方法，实现了对数组元素的排序、填充、转换、增强检索和深度比较等功能，所以的这些方法都是static的，下面介绍对数组元素进行排序的方法。数组元素的排序通常是指一维数值型数组元素按升序排序，偶尔也会涉及一维String数组排序，一般来说，多维和其他引用类型的元素数组排序使用意义不大。 Arrays类中的sort()的格式： public static void sort([] a); 案例1： JDK的java.util包中定义的Arrays类提供了排序方法 一维数组排序： Java代码 1.package cn.z_xiaofei168.sort; 2. 3.import java.util.Arrays; 4. 5.public class TestArraySort { 6. 7./** 8. * @author z_xiaofei168 9. */ 10.public static void main(String[] args) { 11.int[] arr = { -1, -3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10 }; 12. System.out.print("整数排序前："); 13. displayIntArr(arr); 14. Arrays.sort(arr); 15. System.out.print("整数排序后："); 16. displayIntArr(arr); 17. Java程序员必知的8大排序<合肥软件培训> [来源：本站| 日期：2012年12月24日| 浏览173次] 字体:[大中小] 8种排序之间的关系: 1，直接插入排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数 也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 （2）实例 （3）用java实现 //从小到大 package com.njue; 2 3public class insertSort { 4public insertSort(){ 5 inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51}; 6int temp=0; 7for(int i=1;i java程序员必学的十种程序算法 算法1：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。 算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot）， 2 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。 3 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。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。 算法2：堆排序算法 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。 算法步骤： 创建一个堆H[0..n-1] 把堆首（最大值）和堆尾互换 3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置 4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1 算法3：归并排序 归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）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。 算法步骤： package java项目; public class X{ public static void main(String[] args) { inti,j,t,k; final int M=100000; int []a=new int[M]; System.out.println("随机数:"); for(i=0;i 冒泡排序法 1.public class SortArray_01 { 2. public static void main(String args[]) { 3. int[] array = { 14, 5, 86, 4, 12, 3, 21, 13, 11, 2, 55 }; // 创建一个初始化的一维数组array 4. System.out.println("未排序的数组:"); 5. for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 遍历array数组中的元素 6. System.out.print(" " + array[i]); // 输出数组元素 7. if ((i + 1) % 5 == 0) // 每5个元素一行 8. System.out.println(); 9. } 10. int mid; // 定义一个中间变量， 起到临时存储数据的作用 11. for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 执行冒 泡排序法 12. for (int j = i; j < array.length; j++) { 13. if (array[j] < array[i]) { 14. mid = array[i]; 15. array[i] = array[j]; 16. array[j] = mid; 17. } 18. } 19. } 20. System.out.println("\n使用冒泡法排序后的数组:"); 21. for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 遍历排好序的array数组中的元素 22. System.out.print(" " + array[i]); // 输出数组元素 23. if ((i + 1) % 5 == 0) 24. System.out.println(); // 每5 个元素一行 25. } 26. } 27.} 数组递增排序 package com.scott.util; import java.io.*; import java.util.ArrayList; import https://www.360docs.net/doc/0f4313756.html,parator; import java.util.Iterator; import java.util.List; /** * Created by Scott on 2017/11/1. */ public class LargeFileDataSort { // 测试大文件路径 public final static String testFilePath = "E:/dataTest/largeFileData.txt"; public final static String resultFilePath = "E:/dataTest/largeFileResult.txt"; // 切分大文件的小文件大小MB, 默认为100MB private final static int size = 200; private static int byteSize = size * 1024 * 1024; public static void main(String[] args) throws IOException { // 生成测试文件 createTestData(); Long start = System.currentTimeMillis(); work(); Long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println((end - start) / 1000/ 60); } /** * 切分文件每份大小 */ public static void work() throws IOException { File file = new File(testFilePath); if (!file.exists()) { return; } // 2.1 得到文件大小MB double mbsize = file.length() / 1024 / 1024; // 2.2 计算得到切分的文件数 double fileNum = Math.ceil(mbsize / size); // 2.3 临时文件 List JAVA中在运用数组进行排序功能时，一般有四种方法：快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法。 快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort（）实现。 冒泡法是运用遍历数组进行比较，通过不断的比较将最小值或者最大值一个一个的遍历出来。 选择排序法是将数组的第一个数据作为最大或者最小的值，然后通过比较循环，输出有序的数组。 插入排序是选择一个数组中的数据，通过不断的插入比较最后进行排序。下面我就将他们的实现方法一一详解供大家参考。 <1>利用Arrays带有的排序方法快速排序 import java.util.Arrays; publicclass Test2{ publicstaticvoid main(String[] args){ int[] a={5,4,2,4,9,1}; Arrays.sort(a); //进行排序 for(int i: a){ System.out.print(i); } } } <2>冒泡排序算法 publicstaticint[] bubbleSort(int[] args){//冒泡排序算法 for(int i=0;i java程序员应该掌握哪些排序算法?排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。在java的学习中，身为程序员的我们需要掌握以下八大排序算法。 1、直接插入排序 在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 2、希尔排序(最小增量排序) 算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为要排序数的个数)分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1 时，进行直接插入排序后，排序完成。 3、简单选择排序 在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。 4、堆排序 堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下：具有n 个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。 5、冒泡排序 在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现 Java程序员必知的8大排序本文主要详解了Java语言的8大排序的基本思想以及实例解读，详细请看下文8种排序之间的关系: 1，直接插入排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数 也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 （2）实例 （3）用java实现 1.package com.njue; 2. 3.public class insertSort { 4.public insertSort(){ 5. inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17, 18,23,34,15,35,25,53,51}; 6.int temp=0; 7.for(int i=1;i java的几种排序方式 用Java语言实现的各种排序，包括插入排序、冒泡排序、选择排序、Shell排序、快速排序、归并排序、堆排序、SortUtil等。 插入排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class InsertSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int temp; for(int i=1;i for(int j=i;(j>0)&&(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } 冒泡排序： package org.rut.util.algorithm.support; import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /** * @author treeroot * @since 2006-2-2 * @version 1.0 */ public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{ /* (non-Javadoc) * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */ public void sort(int[] data) { int temp; for(int i=0;i for(int j=data.length-1;j>i;j--){ if(data[j] SortUtil.swap(data,j,j-1); } } } } } 选择排序： 一、插入排序 1、基本思想 插入排序（以升序为例）的基本操作是将一个数插入到一个已经排好序的数据序列中，插入后的数据序列是有序的并且元素个数加一。插入排序的主要思想是： 假设要排序的数组为A[]元素个数为n，将这个数组分为两个部分前n-1个元素和最后一个元素，将最后一个元素插入到已经排好序的n-1个元素中的合适的位置。 InsertSort(A[n]) //对A[n]进行插入排序 { for i=1 to n divide(A[i-1],a[i]) //将A[i]分为两部分，前i-1个元素和最后一个元素 Insert(a[i],A[i-1])//将最后一个元素插入到排好序的前i-1个元素中 } 2、算法复杂度分析 插入排序存在着最好情况和最坏情况，最好的情况是已经是排好序的了，这时只需比较n-1次即可；最坏的情况是序列是降序的需要排成升序的，那么此时就需要比较n(n-1)/2。插入排序的赋值操作是比较操作的次数加上n-1次。平均来说插入排序的算法复杂度为O(n2)。 3、编程实现 public static void InsertSort(int[] A){ for(int i=1;i Java排序算法 1）分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（箱排序、基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 1）选择排序算法的时候 1.数据的规模； 2.数据的类型； 3.数据已有的顺序 一般来说，当数据规模较小时，应选择直接插入排序或冒泡排序。任何排序算法在数据量小时基本体现不出来差距。考虑数据的类型，比如如果全部是正整数，那么考虑使用桶排序为最优。考虑数据已有顺序，快排是一种不稳定的排序（当然可以改进），对于大部分排好的数据，快排会浪费大量不必要的步骤。数据量极小，而起已经基本排好序，冒泡是最佳选择。我们说快排好，是指大量随机数据下，快排效果最理想。而不是所有情况。 3）总结： ——按平均的时间性能来分： 1）时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好； 2）时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入为最好，特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此； 3）时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 ——按平均的空间性能来分（指的是排序过程中所需的辅助空间大小）： 1）所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)； 2）快速排序为O(log n )，为栈所需的辅助空间; 3）归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n ); 4）链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd )。 ——排序方法的稳定性能： 1）稳定的排序方法指的是，对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和经过排序之后，没有改变。 2）当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法。 3）对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可。 4）快速排序，希尔排序和堆排序是不稳定的排序方法。 4）插入排序： 包括直接插入排序，希尔插入排序。 直接插入排序：将一个记录插入到已经排序好的有序表中。 1, sorted数组的第0个位置没有放数据。 package help; import java.util.Scanner; /** * * @author ben */ public class Help { /** * @param args the command line arguments */ public static void main(String[] args) { // TODO code application logic here int num[] = new int[11]; int num2[] = new int[11]; int max; int number = 0; int help; Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入十组数据："); for(int x=1;x<=10;x++) { num2[x]=num[x]=scanner.nextInt(); } for(int m=1;m<=10;m++) { max=num[m]; for(int n=m;n<=10;n++) { if(num[n]>=max) { max=num[n]; number=n; } } help=num[number]; num[number]=num[m]; num[m]=help; } System.out.println("排序后的数组（由大到小）"); for(int y=1;y<=10;y++) { System.out.print(num[y]+""); } System.out.println("\n原来的数组"); for(int y=1;y<=10;y++) { System.out.print(""+num2[y]); } } } Java程序员必知的8大排序(上) 本文主要详解了Java语言的8大排序的基本思想以及实例解读，详细请看下文 AD：8种排序之间的关系: 1，直接插入排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数 也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。 （2）实例 （3）用java实现 1package com.njue; 2 3public class insertSort { 4public insertSort(){ 5 inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,3 4,15,35,25,53,51}; 6int temp=0; 7for(int i=1;i Java数据结构和算法 第0讲综述 参考教材：Java数据结构和算法（第二版），[美] Robert lafore 1. 数据结构的特性 数据结构< 缺点 优点 数组插入快；如果知道下标，可以非常快地存取查找慢，删除慢，大小固定 有序数组比无序的数组查找快删除和插入慢，大小固定 提供后进先出方式的存取存取其他项很慢 < 栈 队列提供先进先出方式的存取存取其他项很慢 链表插入快，删除快— 查找慢 二叉树查找、插入、删除都快（如果树保持平衡）删除算法复杂 红-黑树查找、插入、删除都快；树总是平衡的算法复杂 算法复杂 2-3-4树` 查找、插入、删除都快；树总是平衡的；类 似的树对磁盘存储有用 哈希表如果关键字已知，则存储极快；插入快删除慢，如果不知道关键字则存 储很慢，对存储空间使用不充分堆插入、删除快；对大数据项的存取很快对其他数据项存取慢 对现实世界建模有些算法慢且复杂 》 图 2. 经典算法总结 查找算法：线性查找和二分查找 排序算法： 用表展示 ！ 第一讲数组 1.Java中数组的基础知识 1）创建数组 在Java中把数组当作对象来对待，因此在创建数组时必须使用new操作符： < 一旦创建数组，数组大小便不可改变。 2）访问数组数据项 3）数组的初始化 当创建数组之后，除非将特定的值赋给数组的数据项，否则它们一直是特殊的null对 等效于下面使用new来创建数组并初始化： | 2.面向对象编程方式 1）使用自定义的类封装数组 | # ! 子问题须与原始问题为同样的事，且更为简单； b. 不能无限制地调用本身，须有个出口，化简为非递归状况处理。 1.三角数字 该数列中的首项为1，第n项是由第n-1项加n后得到的。 1）使用循环查找第n项 此文中的七种排序算法为个人总结，程序均在eclipse中验证成功，可供参考 package sort; /* * 各种排序方法总结 */ public class Sort { public static void main(String[] args) { int[] array={4,9,6,7,2,3,1,5,8,0}; Sort.heapSort(array); for(int i=0;i 以下内容节选自Java私塾自编经典教材： 下面是Java实现的一些常见排序算法。 1：冒泡排序 对几个无序的数字进行排序，比较常用的方法是冒泡排序法。冒泡法排序是一个比较简单的排序方法，在待排序的数列基本有序的情况下排序速度较快。 基本思路：对未排序的各元素从头到尾依次比较相邻的两个元素是否逆序（与欲排顺序相反），若逆序就交换这两元素，经过第一轮比较排序后便可把最大（或最小）的元素排好，然后再用同样的方法把剩下的元素逐个进行比较，就得到了你所要的顺序。 可以看出如果有N个元素，那么一共要进行N-1轮比较，第I轮要进行N-I次比较。（如：有5个元素，则要进行5-1轮比较。第3轮则要进行5-3次比较） 示例如下： public class Test { public static void main(String[] args) { //需要排序的数组，目前是按照升序排列的 int a[] = new int[5]; a[0] = 3; a[1] = 4; a[2] = 1; a[3] = 5; a[4] = 2; //冒泡排序 for(int i=0;i 一、选择题 1．某内排序方法的稳定性是指()。 A．该排序算法不允许有相同的关键字记录B．该排序算法允许有相同的关键字记录 C．平均时间为0（n log n）的排序方法D．以上都不对 2．下面给出的四种排序法中()排序法是不稳定性排序法。 A.插入 B.冒泡 C.二路归并 D.堆积 3．下列排序算法中，其中（）是稳定的。 A.堆排序，冒泡排序 B.快速排序，堆排序 C.直接选择排序，归并排序 D.归并排序，冒泡排序 4．稳定的排序方法是（） A．直接插入排序和快速排序B．折半插入排序和起泡排序 C．简单选择排序和四路归并排序D．树形选择排序和shell排序 5．下列排序方法中，哪一个是稳定的排序方法？（） A．直接选择排序B．二分法插入排序C．希尔排序D．快速排序 6．若要求尽可能快地对序列进行稳定的排序，则应选（A．快速排序B．归并排序C．冒泡排序）。 7．如果待排序序列中两个数据元素具有相同的值，在排序前后它们的相互位置发生颠倒，则称该排序算法是 不稳定的。（）就是不稳定的排序方法。 A．起泡排序B．归并排序C．Shell排序D．直接插入排序E．简单选择排序8．若要求排序是稳定的，且关键字为实数，则在下列排序方法中应选（）排序为宜。 A．直接插入B．直接选择C．堆D．快速E．基数 9．若需在O(nlog2n)的时间内完成对数组的排序，且要求排序是稳定的，则可选择的排序方法是（）。 A.快速排序 B.堆排序 C.归并排序 D.直接插入排序 10．下面的排序算法中，不稳定的是（） A.起泡排序 B.折半插入排序 C.简单选择排序 D.希尔排序 E.基数排序 F.堆排序。 11．下列内部排序算法中： A．快速排序B.直接插入排序C.二路归并排序D.简单选择排序E.起泡排序F.堆排序（1）其比较次数与序列初态无关的算法是（）（2）不稳定的排序算法是（） （3）在初始序列已基本有序（除去n个元素中的某k个元素后即呈有序，k< ** 大家好，我现在正在学习，虽然在这之前我已经学习过一遍了，但是现在再重新来学，才发现以前学地太肤浅了，而且学地质量也很不好，所以，现在我又重新站在了新地起跑线上，开始了我地学习之旅，喜欢地朋友和想学习地朋友来和我一起前进吧.我会及时地把自己学地一些东西总结出来，并传送到文库中和大家一起分享地. 所以地时候到了，，！ （我地号，愿意交流地同学可以加我呦) 中地几种排序方法：冒泡排序，选择排序，插入排序和快速排序.下面是我当初开始学时地一些源代码，简单易懂，拿出来分享给大家，希望对刚接触地人能够有所帮助.b5E2R。 在此，也和大家共勉一下：相信自己，用心学习，大胆创新！ * .*首先是冒泡排序，冒泡排序地思想是：数组中地相邻地两个数进行比较，如果后面地数比前面地数大，则两个数进行交换，每完成一次循环，最大地那个数就排在了最后面；以此类推，在第次循环后，数组中地个数就排好了.下面是源代码p1Ean。 * { ([] ){ [] {}; ( <){ ([]); } ( <){ ( <){ ([]<[]){ []; [][]; []; } } } (); ( <){ ([]); } } } *.其次是选择排序.选择排序地思想是记录下数组中最小地那个数地下标，然后与第一个数进行交换，以此类推，直到 排好序为止.下面是源代码DXDiT。* { ([] ){ [] {}; ( <){ ([]); } 排序 ( <){ (); (); } (); ( <){ ([]); } } 找到最小地数地下标 ([] ){ []; ; ( <){ ([]<){ []; ; } } ; } 两个数进行交换 ([] ){ []; [][]; []; } } *.然后是插入排序.插入排序地基本思想是：新建一个数组，将需要排序地数组地第一个元素先放到新数组中去，然后把剩下地元素有序地、依次插入到新数组中去.下面是源代码RTCrp。 * { ([] ){ [] {}; 4.1 算法 前面我们已经讲过，程序=数据结构+算法。 什么是算法？对一个现有的问题我们采取的解决过程及方法，即为算法。一个用算法实现的程序会耗费两种资源：处理时间和内存。 算法的效率分析标准： 时间复杂度 空间复杂度 简单性和清晰性 对于时间复杂度，可以通过System.currentTimeMillis()方法来测试。例如：public class Test { public static void main(String args[]) { System.out.println(System.currentTimeMillis()); fun(); System.out.println(System.currentTimeMillis()); } public static void fun() { double a = 0; for(int i = 0; i < 10000; i++) for(int j = 0; j < 10000; j++) for(int k = 0; k < 100; k++) a++; } } 前后两次获得当前系统时间的差值就是运行所消耗的时间（毫秒为单位）。 通过System.currentTimeMillis()方法来测试的缺点： a.不同的平台执行的时间不同 b.有些算法随着输入数据的加大，测试时间会变得不切实际！ 4.2 查找 4.2.1 查找之线性查找（直接查找） 算法思路：从数组的第一个元素开始查找，并将其与查找值比较，如果相等则停止，否则继续下一个元素查找，直到找到匹配值。 注意：被查找的数组中的元素可以是无序的、随机的。 实例： import java.util.*; public class Demo1 { public static void main(String args[]) {java 排序面试题
排序算法原理与实现(java)
java程序员必知的十种程序算法
java比较两种排序的优劣
JAVA数组的排序方法实例
JAVA实现大文件排序
JAVA中运用数组的四种排序方法
java程序员需掌握这八大排序算法
java中8大排序方法
java的几种排序方式
java中的各种排序案例
Java各种排序算法
用java写的选择排序 (由大到小)
Java程序员必知的8大排序(上)
Java数据结构和算法笔记
java的七种经典排序
Java实现的常见排序算法
JAVA排序选择题
java中几种简单的排序
Java常用基本算法