交換排序

冒泡排序

將最后一個元素與倒數(shù)第二個元素對比，如果最后一個元素比倒數(shù)第二個小，則交換兩個元素的位置，再用倒數(shù)第二個元素與倒數(shù)第三個元數(shù)對比，直到比到第一個元素，這樣經(jīng)過第一趟排序后得到第一個最小元素。如此反復(fù)幾過N(N=length-1)次后可得到排序結(jié)果。

Java代碼?

packagesort;

importjava.util.Comparator;

/**

* 冒泡排序算法

* @author jzj

* @date 2009-12-9

*

* @param

*/

publicclassBubbleSort>extendsSort {

/**

* 排序算法的實現(xiàn)，對數(shù)組中指定的元素進(jìn)行排序

* @param array 待排序的數(shù)組

* @param from 從哪里開始排序

* @param end 排到哪里

* @param c 比較器

*/

publicvoidsort(E[] array,intfrom,intend, Comparator c) {

//需array.length - 1輪比較

for(intk =1; k < end - from +1; k++) {

//每輪循環(huán)中從最后一個元素開始向前起泡，直到i=k止，即i等于輪次止

for(inti = end - from; i >= k; i--) {

//按照一種規(guī)則(后面元素不能小于前面元素)排序

if(c.compare(array[i], array[i -1]) <0) {

//如果后面元素小于了(當(dāng)然是大于還是小于要看比較器實現(xiàn)了)前面的元素，則前后交換

swap(array, i, i - 1);

}

}

}

}

/**

* 測試

* @param args

*/

publicstaticvoidmain(String[] args) {

Integer[] intgArr = { 7,2,4,3,12,1,9,6,8,5,11,10};

BubbleSort sort = newBubbleSort();

BubbleSort.testSort(sort, intgArr);

BubbleSort.testSort(sort, null);

}

}

快速排序

快速排序采用了分治法的思想，把大的問題分解為同類型的小問題。 一般分如下步驟： 1)選擇一個中樞元素(有很多選法，我的實現(xiàn)里使用第一個元素為中樞的簡單方法) 2)以該中樞元素為基準(zhǔn)點(diǎn)，將小于中樞的元素放在中樞后集合的前部分，比它大的在集合后部分，待集合基本排序完成后(此時前部分元素小于后部分元素)，把中樞元素放在合適的位置。 3)根據(jù)中樞元素最后確定的位置，把數(shù)組分成三部分，左邊的，右邊的，樞紐元素自己，對左邊的，右邊的分別遞歸調(diào)用快速排序算法即可。

這里的重點(diǎn)與難點(diǎn)在于第二步，實現(xiàn)的方式有很多種，我這里實現(xiàn)了三種。 第一種實現(xiàn)(partition1方法)： 以第一個元素為中樞元素，在中樞元素后面集合中從前往后尋找第一個比中樞元素小的元素，并與第一個元素交換，然后從剩余的元素中尋找第二個比中樞元素小的 元素，并與第二位元素交換，這樣直到所有小于中樞元素找完為止，并記下最后一次放置小于中樞的元素位置minIndex(即小于中樞與大于中樞的分界)， 并將中樞元素與minIndex位置元素互換，然后對中樞元素兩邊的序列進(jìn)行同樣的操作。 此種實現(xiàn)最為簡潔，處理過程中不需要把中樞元素移來移去，只是在其它元素完成基本排序后(前部分小于后部分元素)再把中樞元素放置到適當(dāng)?shù)奈恢?/p>

第二種實現(xiàn)(partition2方法)： 以第一個元素為中樞元素，剛開始時使用低指針指向中樞元素。當(dāng)中樞元素在低指針位置時，此時我們判斷高指針指向的元素是否小于中樞元素，如果大于中樞元素 則高指針繼續(xù)向頭移動，如果小于則與中樞元素交換，此時中樞元素被移到了高指針位置；當(dāng)中樞元素在高指針位置時，我們此時判斷低指針指向的元素是否大于中 樞元素，如果小于中樞元素則低指針繼續(xù)向尾移動，如果大于則與中樞元素交換，此時中樞元素又回到了低指針位置；這時是拿高還是低指針?biāo)赶虻脑嘏c中樞比 較時根據(jù)前面邏輯來處理，直到高低指針指向同一位置則完成一輪排序，然后再對中樞元素兩邊的序列進(jìn)行同樣的操作直到排序完成 此種實現(xiàn)邏輯比較好理解，中樞元素的永遠(yuǎn)在低指針或指針?biāo)赶虻奈恢?#xff0c;每次找到需處理的元 素后，要與中樞交換，中樞就像皮球一樣從這里踢到那里，又從那里踢到這里。但此種實現(xiàn)會頻繁地交換中樞元素，性能可能不如第一種

第三種實現(xiàn)(partition3方法)： 此種方式與前兩種方式不太一樣，同時移動高低指針，低指針向尾找出大于等于中樞的元素，而高向頭找出小于中樞的元素，待兩者都找出后交換高低指針?biāo)赶虻?元素，直到高低指針指向同一位置止，然后比較中樞與高低指針?biāo)赶虻脑卮笮?#xff0c;如果中樞元素大，則直接與高低指針元素交換，如果中樞元素小于等于高低指針 元素，則中樞元素與高低指針前一元素交換，完成一輪比較，然后再對中樞元素兩邊的序列進(jìn)行同樣的操作直到排序完成

此種方式有點(diǎn)難度，在移動元素時要注意的是：與中樞相等的元素也要向集合后部移動，不然的話如[3,3,0,3,3]第一輪排序結(jié)果不準(zhǔn)確，雖然最后結(jié)果 正確。當(dāng)中樞后面的元素集合移動完成后，還得要把中樞元素放置在集合中的合適位置，這就需要找準(zhǔn)集合中前部分與后部分的邊界，最后只能把中樞元素與最后一 個小于中樞的元素進(jìn)位置互換。但此種實現(xiàn)方式與第一種有點(diǎn)像，也不需要把中樞元素調(diào)來調(diào)去的，而是待后面集合排序完成后將中樞放入適當(dāng)位置

Java代碼?

packagesort;

importjava.util.Arrays;

importjava.util.Comparator;

/**

* 快速排序算法

* @author jzj

* @date 2009-12-9

*

* @param

*/

publicclassQuickSort>extendsSort {

/**

* 排序算法的實現(xiàn)，對數(shù)組中指定的元素進(jìn)行排序

* @param array 待排序的數(shù)組

* @param from 從哪里開始排序

* @param end 排到哪里

* @param c 比較器

*/

publicvoidsort(E[] array,intfrom,intend, Comparator c) {

quickSort(array, from, end, c);

}

/**

* 遞歸快速排序?qū)崿F(xiàn)

* @param array 待排序數(shù)組

* @param low 低指針

* @param high 高指針

* @param c 比較器

*/

privatevoidquickSort(E[] array,intlow,inthigh, Comparator c) {

/*

* 如果分區(qū)中的低指針小于高指針時循環(huán)；如果low=higth說明數(shù)組只有一個元素，無需再處理；

* 如果low > higth，則說明上次樞紐元素的位置pivot就是low或者是higth，此種情況

* 下分區(qū)不存，也不需處理

*/

if(low < high) {

//對分區(qū)進(jìn)行排序整理

intpivot = partition1(array, low, high, c);

/*

* 以pivot為邊界，把數(shù)組分成三部分[low, pivot - 1]、[pivot]、[pivot + 1, high]

* 其中[pivot]為樞紐元素，不需處理，再對[low, pivot - 1]與[pivot + 1, high]

* 各自進(jìn)行分區(qū)排序整理與進(jìn)一步分區(qū)

*/

quickSort(array, low, pivot - 1, c);

quickSort(array, pivot + 1, high, c);

}

}

/**

* 實現(xiàn)一

*

* @param array 待排序數(shù)組

* @param low 低指針

* @param high 高指針

* @param c 比較器

* @return int 調(diào)整后中樞位置

*/

privateintpartition1(E[] array,intlow,inthigh, Comparator c) {

E pivotElem = array[low];//以第一個元素為中樞元素

//從前向后依次指向比中樞元素小的元素，剛開始時指向中樞，也是小于與大小中樞的元素的分界點(diǎn)

intborder = low;

/*

* 在中樞元素后面的元素中查找小于中樞元素的所有元素，并依次從第二個位置從前往后存放

* 注，這里最好使用i來移動，如果直接移動low的話，最后不知道數(shù)組的邊界了，但后面需要

* 知道數(shù)組的邊界

*/

for(inti = low +1; i <= high; i++) {

//如果找到一個比中樞元素小的元素

if(c.compare(array[i], pivotElem) <0) {

swap(array, ++border, i);//border前移，表示有小于中樞元素的元素

}

}

/*

* 如果border沒有移動時說明說明后面的元素都比中樞元素要大，border與low相等，此時是

* 同一位置交換，是否交換都沒關(guān)系；當(dāng)border移到了high時說明所有元素都小于中樞元素，此

* 時將中樞元素與最后一個元素交換即可，即low與high進(jìn)行交換，大的中樞元素移到了 序列最

* 后；如果 low

* 中樞元素，此時中樞元素與前部分?jǐn)?shù)組中最后一個小于它的元素交換位置，使得中樞元素放置在

* 正確的位置

*/

swap(array, border, low);

returnborder;

}

/**

* 實現(xiàn)二

*

* @param array 待排序數(shù)組

* @param low 待排序區(qū)低指針

* @param high 待排序區(qū)高指針

* @param c 比較器

* @return int 調(diào)整后中樞位置

*/

privateintpartition2(E[] array,intlow,inthigh, Comparator c) {

intpivot = low;//中樞元素位置，我們以第一個元素為中樞元素

//退出條件這里只可能是 low = high

while(true) {

if(pivot != high) {//如果中樞元素在低指針位置時，我們移動高指針

//如果高指針元素小于中樞元素時，則與中樞元素交換

if(c.compare(array[high], array[pivot]) <0) {

swap(array, high, pivot);

//交換后中樞元素在高指針位置了

pivot = high;

} else{//如果未找到小于中樞元素，則高指針前移繼續(xù)找

high--;

}

} else{//否則中樞元素在高指針位置

//如果低指針元素大于中樞元素時，則與中樞元素交換

if(c.compare(array[low], array[pivot]) >0) {

swap(array, low, pivot);

//交換后中樞元素在低指針位置了

pivot = low;

} else{//如果未找到大于中樞元素，則低指針后移繼續(xù)找

low++;

}

}

if(low == high) {

break;

}

}

//返回中樞元素所在位置，以便下次分區(qū)

returnpivot;

}

/**

* 實現(xiàn)三

*

* @param array 待排序數(shù)組

* @param low 待排序區(qū)低指針

* @param high 待排序區(qū)高指針

* @param c 比較器

* @return int 調(diào)整后中樞位置

*/

privateintpartition3(E[] array,intlow,inthigh, Comparator c) {

intpivot = low;//中樞元素位置，我們以第一個元素為中樞元素

low++;

//----調(diào)整高低指針?biāo)赶虻脑仨樞?#xff0c;把小于中樞元素的移到前部分，大于中樞元素的移到后面部分

//退出條件這里只可能是 low = high

while(true) {

//如果高指針未超出低指針

while(low < high) {

//如果低指針指向的元素大于或等于中樞元素時表示找到了，退出，注：等于時也要后移

if(c.compare(array[low], array[pivot]) >=0) {

break;

} else{//如果低指針指向的元素小于中樞元素時繼續(xù)找

low++;

}

}

while(high > low) {

//如果高指針指向的元素小于中樞元素時表示找到，退出

if(c.compare(array[high], array[pivot]) <0) {

break;

} else{//如果高指針指向的元素大于中樞元素時繼續(xù)找

high--;

}

}

//退出上面循環(huán)時 low = high

if(low == high) {

break;

}

swap(array, low, high);

}

//----高低指針?biāo)赶虻脑嘏判蛲瓿珊?#xff0c;還得要把中樞元素放到適當(dāng)?shù)奈恢?/p>

if(c.compare(array[pivot], array[low]) >0) {

//如果退出循環(huán)時中樞元素大于了低指針或高指針元素時，中樞元素需與low元素交換

swap(array, low, pivot);

pivot = low;

} elseif(c.compare(array[pivot], array[low]) <=0) {

swap(array, low - 1, pivot);

pivot = low - 1;

}

//返回中樞元素所在位置，以便下次分區(qū)

returnpivot;

}

/**

* 測試

* @param args

*/

publicstaticvoidmain(String[] args) {

Integer[] intgArr = { 3,1,1,1,1,1,1};

QuickSort sort = newQuickSort();

QuickSort.testSort(sort, intgArr);

QuickSort.testSort(sort, null);

}

}

歸并排序

Java代碼?

packagesort;

importjava.lang.reflect.Array;

importjava.util.Comparator;

/**

* 歸并排序算法

* @author jzj

* @date 2009-12-11

*

* @param

*/

publicclassMergeSort>extendsSort {

/**

* 排序算法的實現(xiàn)，對數(shù)組中指定的元素進(jìn)行排序

* @param array 待排序的數(shù)組

* @param from 從哪里開始排序

* @param end 排到哪里

* @param c 比較器

*/

publicvoidsort(E[] arr,intfrom,intend, Comparator c) {

partition(arr, from, end, c);

}

/**

* 遞歸劃分?jǐn)?shù)組

* @param arr

* @param from

* @param end

* @param c void

*/

privatevoidpartition(E[] arr,intfrom,intend, Comparator c) {

//劃分到數(shù)組只有一個元素時才不進(jìn)行再劃分

if(from < end) {

//從中間劃分成兩個數(shù)組

intmid = (from + end) /2;

partition(arr, from, mid, c);

partition(arr, mid + 1, end, c);

//合并劃分后的兩個數(shù)組

merge(arr, from, end, mid, c);

}

}

/**

* 數(shù)組合并，合并過程中對兩部分?jǐn)?shù)組進(jìn)行排序

* 前后兩部分?jǐn)?shù)組里是有序的

* @param arr

* @param from

* @param end

* @param mid

* @param c void

*/

privatevoidmerge(E[] arr,intfrom,intend,intmid, Comparator c) {

E[] tmpArr = (E[]) Array.newInstance(arr[0].getClass(), end - from +1);

inttmpArrIndex =0;//指向臨時數(shù)組

intpart1ArrIndex = from;//指向第一部分?jǐn)?shù)組

intpart2ArrIndex = mid +1;//指向第二部分?jǐn)?shù)組

//由于兩部分?jǐn)?shù)組里是有序的，所以每部分可以從第一個元素依次取到最后一個元素，再對兩部分

//取出的元素進(jìn)行比較。只要某部分?jǐn)?shù)組元素取完后，退出循環(huán)

while((part1ArrIndex <= mid) && (part2ArrIndex <= end)) {

//從兩部分?jǐn)?shù)組里各取一個進(jìn)行比較，取最小一個并放入臨時數(shù)組中

if(c.compare(arr[part1ArrIndex], arr[part2ArrIndex]) <0) {

//如果第一部分?jǐn)?shù)組元素小，則將第一部分?jǐn)?shù)組元素放入臨時數(shù)組中，并且臨時數(shù)組指針

//tmpArrIndex下移一個以做好下次存儲位置準(zhǔn)備，前部分?jǐn)?shù)組指針part1ArrIndex

//也要下移一個以便下次取出下一個元素與后部分?jǐn)?shù)組元素比較

tmpArr[tmpArrIndex++] = arr[part1ArrIndex++];

} else{

//如果第二部分?jǐn)?shù)組元素小，則將第二部分?jǐn)?shù)組元素放入臨時數(shù)組中

tmpArr[tmpArrIndex++] = arr[part2ArrIndex++];

}

}

//由于退出循環(huán)后，兩部分?jǐn)?shù)組中可能有一個數(shù)組元素還未處理完，所以需要額外的處理，當(dāng)然不可

//能兩部分?jǐn)?shù)組都有未處理完的元素，所以下面兩個循環(huán)最多只有一個會執(zhí)行，并且都是大于已放入

//臨時數(shù)組中的元素

while(part1ArrIndex <= mid) {

tmpArr[tmpArrIndex++] = arr[part1ArrIndex++];

}

while(part2ArrIndex <= end) {

tmpArr[tmpArrIndex++] = arr[part2ArrIndex++];

}

//最后把臨時數(shù)組拷貝到源數(shù)組相同的位置

System.arraycopy(tmpArr, 0, arr, from, end - from +1);

}

/**

* 測試

* @param args

*/

publicstaticvoidmain(String[] args) {

Integer[] intgArr = { 5,9,1,4,1,2,6,3,8,0,7};

MergeSort insertSort = newMergeSort();

Sort.testSort(insertSort, intgArr);

Sort.testSort(insertSort, null);

}

}

基數(shù)排序

基數(shù)排序的主要思路是,將所有待比較數(shù)值(注意,必須是正整數(shù))統(tǒng)一為同樣的數(shù)位長度,數(shù)位較短的數(shù)前面補(bǔ)零. 然后, 從最低位開始, 依次進(jìn)行一次穩(wěn)定排序.這樣從最低位排序一直到最高位排序完成以后, 數(shù)列就變成一個有序序列.

它的理論比較容易理解，但實現(xiàn)卻有一點(diǎn)繞。

Java代碼?

packagesort;

importjava.util.Arrays;

publicclassRadixSort {

/**

* 取數(shù)x上的第d位數(shù)字

* @param x 數(shù)

* @param d 第幾位，從低位到高位

* @return

*/

publicintdigit(longx,longd) {

longpow =1;

while(--d >0) {

pow *= 10;

}

return(int) (x / pow %10);

}

/**

* 基數(shù)排序?qū)崿F(xiàn)，以升序排序(下面程序中的位記錄器count中，從第0個元素到第9個元素依次用來

* 記錄當(dāng)前比較位是0的有多少個..是9的有多少個數(shù)，而降序時則從第0個元素到第9個元素依次用來

* 記錄當(dāng)前比較位是9的有多少個..是0的有多少個數(shù))

* @param arr 待排序數(shù)組

* @param digit 數(shù)組中最大數(shù)的位數(shù)

* @return

*/

publiclong[] radixSortAsc(long[] arr) {

//從低位往高位循環(huán)

for(intd =1; d <= getMax(arr); d++) {

//臨時數(shù)組，用來存放排序過程中的數(shù)據(jù)

long[] tmpArray =newlong[arr.length];

//位記數(shù)器，從第0個元素到第9個元素依次用來記錄當(dāng)前比較位是0的有多少個..是9的有多少個數(shù)

int[] count =newint[10];

//開始統(tǒng)計0有多少個，并存儲在第0位，再統(tǒng)計1有多少個，并存儲在第1位..依次統(tǒng)計到9有多少個

for(inti =0; i < arr.length; i++) {

count[digit(arr[i], d)] += 1;

}

/*

* 比如某次經(jīng)過上面統(tǒng)計后結(jié)果為：[0, 2, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0]則經(jīng)過下面計算后 結(jié)果為：

* [0, 2, 5, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]但實質(zhì)上只有如下[0, 2, 5, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0]中

* 非零數(shù)才用到，因為其他位不存在，它們分別表示如下：2表示比較位為1的元素可以存放在索引為1、0的

* 位置，5表示比較位為2的元素可以存放在4、3、2三個(5-2=3)位置，8表示比較位為3的元素可以存放在

* 7、6、5三個(8-5=3)位置

*/

for(inti =1; i <10; i++) {

count[i] += count[i - 1];

}

/*

* 注，這里只能從數(shù)組后往前循環(huán)，因為排序時還需保持以前的已排序好的 順序，不應(yīng)該打

* 亂原來已排好的序，如果從前往后處理，則會把原來在前面會擺到后面去，因為在處理某個

* 元素的位置時，位記數(shù)器是從大到到小(count[digit(arr[i], d)]--)的方式來處

* 理的，即先存放索引大的元素，再存放索引小的元素，所以需從最后一個元素開始處理。

* 如有這樣的一個序列[212,213,312]，如果按照從第一個元素開始循環(huán)的話，經(jīng)過第一輪

* 后(個位)排序后，得到這樣一個序列[312,212,213]，第一次好像沒什么問題，但問題會

* 從第二輪開始出現(xiàn)，第二輪排序后，會得到[213,212,312]，這樣個位為3的元素本應(yīng)該

* 放在最后，但經(jīng)過第二輪后卻排在了前面了，所以出現(xiàn)了問題

*/

for(inti = arr.length -1; i >=0; i--) {//只能從最后一個元素往前處理

//for (int i = 0; i < arr.length; i++) {//不能從第一個元素開始循環(huán)

tmpArray[count[digit(arr[i], d)] - 1] = arr[i];

count[digit(arr[i], d)]--;

}

System.arraycopy(tmpArray, 0, arr,0, tmpArray.length);

}

returnarr;

}

/**

* 基數(shù)排序?qū)崿F(xiàn)，以降序排序(下面程序中的位記錄器count中，從第0個元素到第9個元素依次用來

* 記錄當(dāng)前比較位是0的有多少個..是9的有多少個數(shù)，而降序時則從第0個元素到第9個元素依次用來

* 記錄當(dāng)前比較位是9的有多少個..是0的有多少個數(shù))

* @param arr 待排序數(shù)組

* @return

*/

publiclong[] radixSortDesc(long[] arr) {

for(intd =1; d <= getMax(arr); d++) {

long[] tmpArray =newlong[arr.length];

//位記數(shù)器，從第0個元素到第9個元素依次用來記錄當(dāng)前比較位是9的有多少個..是0的有多少個數(shù)

int[] count =newint[10];

//開始統(tǒng)計0有多少個，并存儲在第9位，再統(tǒng)計1有多少個，并存儲在第8位..依次統(tǒng)計

//到9有多少個，并存儲在第0位

for(inti =0; i < arr.length; i++) {

count[9- digit(arr[i], d)] +=1;

}

for(inti =1; i <10; i++) {

count[i] += count[i - 1];

}

for(inti = arr.length -1; i >=0; i--) {

tmpArray[count[9- digit(arr[i], d)] -1] = arr[i];

count[9- digit(arr[i], d)]--;

}

System.arraycopy(tmpArray, 0, arr,0, tmpArray.length);

}

returnarr;

}

privateintgetMax(long[] array) {

intmaxlIndex =0;

for(intj =1; j < array.length; j++) {

if(array[j] > array[maxlIndex]) {

maxlIndex = j;

}

}

returnString.valueOf(array[maxlIndex]).length();

}

publicstaticvoidmain(String[] args) {

long[] ary =newlong[] {123,321,132,212,213,312,21,223};

RadixSort rs = newRadixSort();

System.out.println("升 - "+ Arrays.toString(rs.radixSortAsc(ary)));

ary = newlong[] {123,321,132,212,213,312,21,223};

System.out.println("降 - "+ Arrays.toString(rs.radixSortDesc(ary)));

}

}

時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度對比表

原文：http://jiangzhengjun.iteye.com/blog/547735

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java常见的算法_Java常用算法总结（转）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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