排序算法一覽

快排
插入排序
希爾排序
桶排序
計數排序
歸并排序
桶排序

class Solution {public int[] sortArray(int[] nums) {if(nums.length <=1)return nums;qSort(nums,0,nums.length-1);selectSort(nums);insertSort(nums);shellSort(nums);bucketSort(nums);countSort(nums);mergeSort(nums,0,nums.length-1);heapSort(nums);return nums;}

快排

思路：用兩個指針分別指向數組的開始位置和結束位置，取開始位置元素作為基準，從右邊開始，向左依次與基準比較大小，如果右邊的元素大于基準，則位置正確，指針繼續向前滑動，否則退出循環。然后從左邊開始，向右依次與基準比較大小，如果左邊元素小于基準，則位置正確，指針繼續向后滑動，否則退出循環。交換左右兩邊位置不正確的元素。當兩個指針相遇時，將基準放到它應該在的位置上。遞歸排序基準左邊的數組和基準右邊的數組。

public void quickSort(int[] nums, int left, int right){if(left > right){return;}int i = left;int j = right;int pivot = nums[left];while(i<j){while(i<j&&nums[j]>=pivot){j--;}while(i<j&&nums[i]<=pivot){i++;}if(i<j){int temp = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = temp; }}nums[left] = nums[i];//中心位nums[i] = pivot;quickSort(nums, left, j-1);quickSort(nums, j+1, right);} }

選擇排序

思路：遍歷數組的每個位置，確保該位置后的所有數都比它大。一個循環用來遍歷數組，一個循環用來和當前位置進行比較，找到最小的索引。然后交換索引對應位置的數值，保證最小的在前面。

void selectSort(int[] arr){int min;for(int i = 0;i<arr.length;i++){min = i;for(int j = i;j<arr.length;j++){if(arr[j] < arr[min]){min = j;}}if(min != i) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[min];arr[min] = temp;}}}

插入排序

思路：數列前面部分看為有序，依次將后面的無序數列元素插入到前面的有序數列中，初始狀態有序數列僅有一個元素，即首元素。在將無序數列元素插入有序數列的過程中，采用了逆序遍歷有序數列，相較于順序遍歷會稍顯繁瑣，但當數列本身已近排序狀態效率會更高。時間復雜度：O($N^2$) 　　穩定性：穩定

public void insertSort(int arr[]){for(int i = 1; i < arr.length; i++){int rt = arr[i];for(int j = i - 1; j >= 0; j--){if(rt < arr[j]){arr[j + 1] = arr[j];arr[j] = rt;}else{break;}}}}

希爾排序

思路：插入排序的改進版。為了減少數據的移動次數，在初始序列較大時取較大的步長，通常取序列長度的一半，此時只有兩個元素比較，交換一次；之后步長依次減半直至步長為1，即為插入排序，由于此時序列已接近有序，故插入元素時數據移動的次數會相對較少，效率得到了提高。時間復雜度：通常認為是$O(N^{3/2})$ ，不穩定

void shellSort(int arr[]){int d = arr.length >> 1;while(d >= 1){for(int i = d; i < arr.length; i++){int rt = arr[i];for(int j = i - d; j >= 0; j -= d){if(rt < arr[j]){arr[j + d] = arr[j];arr[j] = rt;}else break;}}d >>= 1;}}

桶排序

思路：實現線性排序，但當元素間值得大小有較大差距時會帶來內存空間的較大浪費。首先，找出待排序列中得最大元素max，申請內存大小為max + 1的桶（數組）并初始化為0；然后，遍歷排序數列，并依次將每個元素作為下標的桶元素值自增1；最后，遍歷桶元素，并依次將值非0的元素下標值載入排序數列（桶元素>1表明有值大小相等的元素，此時依次將他們載入排序數列），遍歷完成，排序數列便為有序數列。時間復雜度：O(x*N) 　　穩定性：穩定

void bucketSort(int[] arr){int[] bk = new int[50000 * 2 + 1];for(int i = 0; i < arr.length; i++){bk[arr[i] + 50000] += 1;}int ar = 0;for(int i = 0; i < bk.length; i++){for(int j = bk[i]; j > 0; j--){arr[ar++] = i - 50000;}}}

基數排序

思路：基數排序 - 桶排序的改進版，桶的大小固定為10，減少了內存空間的開銷。首先，找出待排序列中得最大元素max，并依次按max的低位到高位對所有元素排序；桶元素10個元素的大小即為待排序數列元素對應數值為相等元素的個數，即每次遍歷待排序數列，桶將其按對應數值位大小分為了10個層級，桶內元素值得和為待排序數列元素個數。

void countSort(int[] arr){int[] bk = new int[19];Integer max = Integer.MIN_VALUE;for(int i = 0; i < arr.length; i++){if(max < Math.abs(arr[i])) max = arr[i];}if(max < 0) max = -max;max = max.toString().length();int [][] bd = new int[19][arr.length];for(int k = 0; k < max; k++) {for (int i = 0; i < arr.length; i++) {int value = (int)(arr[i] / (Math.pow(10,k)) % 10);bd[value+9][bk[value+9]++] = arr[i];}int fl = 0;for(int l = 0; l < 19; l++){if(bk[l] != 0){for(int s = 0; s < bk[l]; s++){arr[fl++] = bd[l][s];}}}bk = new int[19];fl = 0;}}

歸并排序

思路：采用了分治和遞歸的思想，遞歸&分治-排序整個數列如同排序兩個有序數列，依次執行這個過程直至排序末端的兩個元素，再依次向上層輸送排序好的兩個子列進行排序直至整個數列有序（類比二叉樹的思想，from down to up）。時間復雜度：O(NlogN) ，穩定

void mergeSortInOrder(int[] arr,int bgn,int mid, int end){int l = bgn, m = mid +1, e = end;int[] arrs = new int[end - bgn + 1];int k = 0;while(l <= mid && m <= e){if(arr[l] < arr[m]){arrs[k++] = arr[l++];}else{arrs[k++] = arr[m++];}}while(l <= mid){arrs[k++] = arr[l++];}while(m <= e){arrs[k++] = arr[m++];}for(int i = 0; i < arrs.length; i++){arr[i + bgn] = arrs[i];}}void mergeSort(int[] arr, int bgn, int end){if(bgn >= end){return;}int mid = (bgn + end) >> 1;mergeSort(arr,bgn,mid);mergeSort(arr,mid + 1, end);mergeSortInOrder(arr,bgn,mid,end);}

堆排序

思路： 堆排序 - 堆排序的思想借助于二叉堆中的最大堆得以實現。首先，將待排序數列抽象為二叉樹，并構造出最大堆；然后，依次將最大元素（即根節點元素）與待排序數列的最后一個元素交換（即二叉樹最深層最右邊的葉子結點元素）；每次遍歷，刷新最后一個元素的位置（自減1），直至其與首元素相交，即完成排序。時間復雜度：O(NlogN)，不穩定

void heapSort(int[] nums) {int size = nums.length;for (int i = size/2-1; i >=0; i--) {adjust(nums, size, i);}for (int i = size - 1; i >= 1; i--) {int temp = nums[0];nums[0] = nums[i];nums[i] = temp;adjust(nums, i, 0);}}void adjust(int []nums, int len, int index) {int l = 2 * index + 1;int r = 2 * index + 2;int maxIndex = index;if (l<len&&nums[l]>nums[maxIndex])maxIndex = l;if (r<len&&nums[r]>nums[maxIndex])maxIndex = r;if (maxIndex != index) {int temp = nums[maxIndex];nums[maxIndex] = nums[index];nums[index] = temp;adjust(nums, len, maxIndex);}} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【LeetCode】3月31日打卡-Day16-数组排序算法汇总的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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