import java.util.ArrayList;import java.util.List;/** * 排序算法主类 * * @author eric */class SortArray { /* * 【插入排序】 * 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。 */ public void insertSort(int[] arr) { for (int i = 1; i < arr.length; i++) { int j = i - 1; int temp = arr[i]; for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j--) { arr[j + 1] = arr[j]; // 将大于temp的值整体后移一个单位 } arr[j + 1] = temp; } } /* * 【选择排序】 基本思想： 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。 */ public void selectSort(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { int position = i; int temp = arr[i]; for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { if (arr[j] < temp) { temp = arr[j]; position = j; } } arr[position] = arr[i]; arr[i] = temp; } } /* * 【冒泡排序】 * 基本思想： 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它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。 */ public void bubbleSort(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { swap(arr, j, j + 1); } } } } /* * 【希尔排序】 * 基本思想：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。 */ public void shellSort(int[] arr) { double d1 = arr.length; int temp = 0; while (true) { d1 = Math.ceil(d1 / 2); int d = (int) d1; for (int x = 0; x < d; x++) { for (int i = x + d; i < arr.length; i += d) { int j = i - d; temp = arr[i]; for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j -= d) { arr[j + d] = arr[j]; } arr[j + d] = temp; } } if (d == 1) break; } } /* * 【堆排序】 * 基本思想：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 */ public void heapSort(int[] arr) { // 循环建堆 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { buildMaxHeap(arr, arr.length - 1 - i); // 建堆 swap(arr, 0, arr.length - 1 - i); // 交换堆顶和最后一个元素 } } private void buildMaxHeap(int[] arr, int lastIndex) { // 从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始 for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) { // k保存正在判断的节点 int k = i; // 如果当前k节点的子节点存在 while (k * 2 + 1 <= lastIndex) { // k节点的左子节点的索引 int biggerIndex = 2 * k + 1; // 如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在 if (biggerIndex < lastIndex) { // 若果右子节点的值较大 if (arr[biggerIndex] < arr[biggerIndex + 1]) { // biggerIndex总是记录较大子节点的索引 biggerIndex++; } } // 如果k节点的值小于其较大的子节点的值 if (arr[k] < arr[biggerIndex]) { // 交换他们 swap(arr, k, biggerIndex); // 将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值 k = biggerIndex; } else { break; } } } } /* * 【快速排序】 * 基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分, * 一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。 */ public void quickSort(int[] arr) { // 查看数组是否为空 if (arr.length > 0) { quickSort(arr, 0, arr.length - 1); } } private void quickSort(int[] arr, int low, int high) { if (low < high) { int middle = getMiddle(arr, low, high); // 将list数组进行一分为二 quickSort(arr, low, middle - 1); // 对低字表进行递归排序 quickSort(arr, middle + 1, high); // 对高字表进行递归排序 } } private int getMiddle(int[] arr, int low, int high) { int temp = arr[low]; // 数组的第一个作为中轴 while (low < high) { while (low < high && arr[high] >= temp) { high--; } arr[low] = arr[high]; // 比中轴小的记录移到低端 while (low < high && arr[low] <= temp) { low++; } arr[high] = arr[low]; // 比中轴大的记录移到高端 } arr[low] = temp; // 中轴记录到尾 return low; // 返回中轴的位置 } /* * 【基数排序】 * 基本思想：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。 * 然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。 */ @SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" }) public void radixSort(int[] arr) { // 首先确定排序的趟数; int max = arr[0]; int time = 0; for (int i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] > max) { max = arr[i]; } } // 判断位数; while (max > 0) { max /= 10; time++; } // 建立10个队列; List queue = new ArrayList (); for (int i = 0; i < 10; i++) { ArrayList queue1 = new ArrayList (); queue.add(queue1); } // 进行time次分配和收集; for (int i = 0; i < time; i++) { // 分配数组元素; for (int j = 0; j < arr.length; j++) { // 得到数字的第time+1位数; int x = arr[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i); ArrayList queue2 = queue.get(x); queue2.add(arr[j]); queue.set(x, queue2); } int count = 0;// 元素计数器; // 收集队列元素; for (int k = 0; k < 10; k++) { while (queue.get(k).size() > 0) { ArrayList queue3 = queue.get(k); arr[count] = queue3.get(0); queue3.remove(0); count++; } } } } private void swap(int[] arr, int i, int j) { int tmp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = tmp; } public void printArray(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } } public static void main(String[] args) { int[] arr = { 32, 43, 56, 12, 34, 21, 34, 54, 19 }; SortArray sa = new SortArray(); System.out.print("Before Sorting : "); sa.printArray(arr); // 排序前打印输出 System.out.println(); // sa.insertSort(arr); // 插入排序 // sa.selectSort(arr); // 选择排序 // sa.bubbleSort(arr); // 冒泡排序 // sa.shellSort(arr); // 希尔排序 // sa.heapSort(arr); // 堆排序 // sa.quickSort(arr); // 快速排序 // sa.mergingSort(arr, 0, arr.length - 1 ); // 归并排序 sa.radixSort(arr); // 基数排序 System.out.print("After Sorting : "); sa.printArray(arr); // 排序后打印输出 }}