Java 九種排序算法：
爲了便於管理，先引入個基礎類：
public abstract class Sorter<E extends Comparable<E>> {
public abstract void sort(E[] array,int from ,int len);
public final void sort(E[] array)
{
sort(array,0,array.length);
}
protected final void swap(E[] array,int from ,int to)
{
E tmp=array[from];
array[from]=array[to];
array[to]=tmp;
}
}
一 插入排序
該算法在數據規模小的時候十分高效，該算法每次插入第K+1到前K個有序數組中一個合適位置，K從0開始到N-1,從而完成排序：
<
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>/**
* @author yovn
*/
public class InsertSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
public void sort(E[] array, int from, int len) {
E tmp=null;
for(int i=from+1;i<from+len;i++)
{
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j--)
{
if(tmp.compareTo(array[j-1])<0)
{
array[j]=array[j-1];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
二 冒泡排序
這可能是最簡單的排序算法了，算法思想是每次從數組末端開始比較相鄰兩元素，把第i小的冒泡到數組的第i個位置。i從0一直到N-1從而完成排序。（當然也可以從數組開始端開始比較相鄰兩元素，把第i大的冒泡到數組的第N-i個位置。i從0一直到N-1從而完成排序。)
<
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>/**
* @author yovn
*
*/
public class BubbleSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
private static boolean DWON=true;
public final void bubble_down(E[] array, int from, int len)
{
for(int i=from;i<from+len;i++)
{
for(int j=from+len-1;j>i;j--)
{
if(array[j].compareTo(array[j-1])<0)
{
swap(array,j-1,j);
}
}
}
}
public final void bubble_up(E[] array, int from, int len)
{
for(int i=from+len-1;i>=from;i--)
{
for(int j=from;j<i;j++)
{
if(array[j].compareTo(array[j+1])>0)
{
swap(array,j,j+1);
}
}
}
}
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if(DWON)
{
bubble_down(array,from,len);
}
else
{
bubble_up(array,from,len);
}
}
}
三，選擇排序
選擇排序相對於冒泡來說，它不是每次發現逆序都交換，而是在找到全局第i小的時候記下該元素位置，最後跟第i個元素交換，從而保證數組最終的有序。
相對與插入排序來說，選擇排序每次選出的都是全局第i小的，不會調整前i個元素了。
<
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>/**
* @author yovn
*
*/
public class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
for(int i=0;i<len;i++)
{
int smallest=i;
int j=i+from;
for(;j<from+len;j++)
{
if(array[j].compareTo(array[smallest])<0)
{
smallest=j;
}
}
swap(array,i,smallest);
}
}
}
四 Shell排序
Shell排序可以理解爲插入排序的變種，它充分利用了插入排序的兩個特點：
1）當數據規模小的時候非常高效
2）當給定數據已經有序時的時間代價爲O(N)
所以，Shell排序每次把數據分成若個小塊，來使用插入排序，而且之後在這若個小塊排好序的情況下把它們合成大一點的小塊，繼續使用插入排序，不停的合併小塊，知道最後成一個塊，並使用插入排序。
這裏每次分成若干小塊是通過“增量” 來控制的，開始時增量交大，接近N/2,從而使得分割出來接近N/2個小塊，逐漸的減小“增量“最終到減小到1。
一直較好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,這樣可使Shell排序時間複雜度達到O(N^1.5)
所以我在實現Shell排序的時候採用該增量序列
<
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>/**
* @author yovn
*/
public class ShellSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* Our delta value choose 2^k-1,2^(k-1)-1,.7,3,1.
* complexity is O(n^1.5)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
//1.calculate the first delta value;
int value=1;
while((value+1)*2<len)
{
value=(value+1)*2-1;
}
for(int delta=value;delta>=1;delta=(delta+1)/2-1)
{
for(int i=0;i<delta;i++)
{
modify_insert_sort(array,from+i,len-i,delta);
}
}
}
private final void modify_insert_sort(E[] array, int from, int len,int delta) {
if(len<=1)return;
E tmp=null;
for(int i=from+delta;i<from+len;i+=delta)
{
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j-=delta)
{
if(tmp.compareTo(array[j-delta])<0)
{
array[j]=array[j-delta];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
五 快速排序
快速排序是目前使用可能最廣泛的排序算法了。
一般分如下步驟：
1）選擇一個樞紐元素（有很對選法，我的實現裏採用去中間元素的簡單方法）
2）使用該樞紐元素分割數組，使得比該元素小的元素在它的左邊，比它大的在右邊。並把樞紐元素放在合適的位置。
3）根據樞紐元素最後確定的位置，把數組分成三部分，左邊的，右邊的，樞紐元素自己，對左邊的，右邊的分別遞歸調用快速排序算法即可。
快速排序的核心在於分割算法，也可以說是最有技巧的部分。
<
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* @author yovn
*
*/
public class QuickSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
q_sort(array,from,from+len-1);
}
private final void q_sort(E[] array, int from, int to) {
if(to-from<1)return;
int pivot=selectPivot(array,from,to);
pivot=partion(array,from,to,pivot);
q_sort(array,from,pivot-1);
q_sort(array,pivot+1,to);
}
private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) {
E tmp=array[pivot];
array[pivot]=array[to];//now to's position is available
while(from!=to)
{
while(from<to&&array[from].compareTo(tmp)<=0)from++;
if(from<to)
{
array[to]=array[from];//now from's position is available
to--;
}
while(from<to&&array[to].compareTo(tmp)>=0)to--;
if(from<to)
{
array[from]=array[to];//now to's position is available now
from++;
}
}
array[from]=tmp;
return from;
}
private int selectPivot(E[] array, int from, int to) {
return (from+to)/2;
}
}
六 歸併排序
算法思想是每次把待排序列分成兩部分，分別對這兩部分遞歸地用歸併排序，完成後把這兩個子部分合併成一個
序列。
歸併排序藉助一個全局性臨時數組來方便對子序列的歸併，該算法核心在於歸併。
<
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>import java.lang.reflect.Array;
/**
* @author yovn
*
*/
public class MergeSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if(len<=1)return;
E[] temporary=(E[])Array.newInstance(array[0].getClass(),len);
merge_sort(array,from,from+len-1,temporary);
}
private final void merge_sort(E[] array, int from, int to, E[] temporary) {
if(to<=from)
{
return;
}
int middle=(from+to)/2;
merge_sort(array,from,middle,temporary);
merge_sort(array,middle+1,to,temporary);
merge(array,from,to,middle,temporary);
}
private final void merge(E[] array, int from, int to, int middle, E[] temporary) {
int k=0,leftIndex=0,rightIndex=to-from;
System.arraycopy(array, from, temporary, 0, middle-from+1);
for(int i=0;i<to-middle;i++)
{
temporary[to-from-i]=array[middle+i+1];
}
while(k<to-from+1)
{
if(temporary[leftIndex].compareTo(temporary[rightIndex])<0)
{
array[k+from]=temporary[leftIndex++];
}
else
{
array[k+from]=temporary[rightIndex--];
}
k++;
}
}
}
七 堆排序
堆是一種完全二叉樹，一般使用數組來實現。
堆主要有兩種核心操作，
1）從指定節點向上調整(shiftUp)
2）從指定節點向下調整(shiftDown)
建堆，以及刪除堆定節點使用shiftDwon,而在插入節點時一般結合兩種操作一起使用。
堆排序藉助最大值堆來實現，第i次從堆頂移除最大值放到數組的倒數第i個位置，然後shiftDown到倒數第i+1個位置,一共執行N此調整，即完成排序。
顯然，堆排序也是一種選擇性的排序，每次選擇第i大的元素。
<
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>/**
* @author yovn
*
*/
public class HeapSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
/* (non-Javadoc)
* @see algorithms.Sorter#sort(E[], int, int)
*/
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
build_heap(array,from,len);
for(int i=0;i<len;i++)
{
//swap max value to the (len-i)-th position
swap(array,from,from+len-1-i);
shift_down(array,from,len-1-i,0);//always shiftDown from 0
}
}
private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
int pos=(len-1)/2;//we start from (len-1)/2, because branch's node +1=leaf's node, and all leaf node is already a heap
for(int i=pos;i>=0;i--)
{
shift_down(array,from,len,i);
}
}
private final void shift_down(E[] array,int from, int len, int pos)
{
E tmp=array[from+pos];
int index=pos*2+1;//use left child
while(index<len)//until no child
{
if(index+1<len&&array[from+index].compareTo(array[from+index+1])<0)//right child is bigger
{
index+=1;//switch to right child
}
if(tmp.compareTo(array[from+index])<0)
{
array[from+pos]=array[from+index];
pos=index;
index=pos*2+1;
}
else
{
break;
}
}
array[from+pos]=tmp;
}
}
八 桶式排序
桶式排序不再是基於比較的了，它和基數排序同屬於分配類的排序，這類排序的特點是事先要知道待排序列的一些特徵。
桶式排序事先要知道待排序列在一個範圍內，而且這個範圍應該不是很大的。
比如知道待排序列在[0,M）內，那麼可以分配M個桶，第I個桶記錄I的出現情況，最後根據每個桶收到的位置信息把數據輸出成有序的形式。
這裏我們用兩個臨時性數組，一個用於記錄位置信息，一個用於方便輸出數據成有序方式，另外我們假設數據落在0到MAX,如果所給數據不是從0開始，你可以把每個數減去最小的數。
<
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>/**
* @author yovn
*
*/
public class BucketSorter {
public void sort(int[] keys,int from,int len,int max)
{
int[] temp=new int[len];
int[] count=new int[max];
for(int i=0;i<len;i++)
{
count[keys[from+i]]++;
}
//calculate position info
for(int i=1;i<max;i++)
{
count[i]=count[i]+count[i-1];//this means how many number which is less or equals than i,thus it is also position + 1
}
System.arraycopy(keys, from, temp, 0, len);
for(int k=len-1;k>=0;k--)//from the ending to beginning can keep the stability
{
keys[--count[temp[k]]]=temp[k];// position +1 =count
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,13,14,15,11,12,17,16};
BucketSorter sorter=new BucketSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,20);//actually is 18, but 20 will also work
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}
九 基數排序
基數排序可以說是擴展了的桶式排序，比如當待排序列在一個很大的範圍內，比如0到999999內，那麼用桶式排序是很浪費空間的。而基數排序把每個排序碼拆成由d個排序碼，比如任何一個6位數（不滿六位前面補0）拆成6個排序碼，分別是個位的，十位的，百位的。。。。
排序時，分6次完成，每次按第i個排序碼來排。
一般有兩種方式:
1) 高位優先(MSD)： 從高位到低位依次對序列排序
2）低位優先(LSD)： 從低位到高位依次對序列排序
計算機一般採用低位優先法（人類一般使用高位優先），但是採用低位優先時要確保排序算法的穩定性。
基數排序藉助桶式排序，每次按第N位排序時，採用桶式排序。對於如何安排每次落入同一個桶中的數據有兩種安排方法：
1）順序存儲：每次使用桶式排序，放入r個桶中，，相同時增加計數。
2）鏈式存儲：每個桶通過一個靜態隊列來跟蹤。
<
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http://www.CodeHighlighter.com/
>import java.util.Arrays;
/**
* @author yovn
*
*/
public class RadixSorter {
public static boolean USE_LINK=true;
/**
*
* @param keys
* @param from
* @param len
* @param radix key's radix
* @param d how many sub keys should one key divide to
*/
public void sort(int[] keys,int from ,int len,int radix, int d)
{
if(USE_LINK)
{
link_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
else
{
array_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
}
private final void array_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix,
int d)
{
int[] temporary=new int[len];
int[] count=new int[radix];
int R=1;
for(int i=0;i<d;i++)
{
System.arraycopy(keys, from, temporary, 0, len);
Arrays.fill(count, 0);
for(int k=0;k<len;k++)
{
int subkey=(temporary[k]/R)%radix;
count[subkey]++;
}
for(int j=1;j<radix;j++)
{
count[j]=count[j]+count[j-1];
}
for(int m=len-1;m>=0;m--)
{
int subkey=(temporary[m]/R)%radix;
--count[subkey];
keys[from+count[subkey]]=temporary[m];
}
R*=radix;
}
}
private static class LinkQueue
{
int head=-1;
int tail=-1;
}
private final void link_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix, int d) {
int[] nexts=new int[len];
LinkQueue[] queues=new LinkQueue[radix];
for(int i=0;i<radix;i++)
{
queues[i]=new LinkQueue();
}
for(int i=0;i<len-1;i++)
{
nexts[i]=i+1;
}
nexts[len-1]=-1;
int first=0;
for(int i=0;i<d;i++)
{
link_radix_sort_distribute(keys,from,len,radix,i,nexts,queues,first);
first=link_radix_sort_collect(keys,from,len,radix,i,nexts,queues);
}
int[] tmps=new int[len];
int k=0;
while(first!=-1)
{
tmps[k++]=keys[from+first];
first=nexts[first];
}
System.arraycopy(tmps, 0, keys, from, len);
}
private final void link_radix_sort_distribute(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues,int first) {
for(int i=0;i<radix;i++)queues[i].head=queues[i].tail=-1;
while(first!=-1)
{
int val=keys[from+first];
for(int j=0;j<d;j++)val/=radix;
val=val%radix;
if(queues[val].head==-1)
{
queues[val].head=first;
}
else
{
nexts[queues[val].tail]=first;
}
queues[val].tail=first;
first=nexts[first];
}
}
private int link_radix_sort_collect(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues) {
int first=0;
int last=0;
int fromQueue=0;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
first=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
while(fromQueue<radix-1&&queues[fromQueue].head!=-1)
{
fromQueue+=1;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
nexts[last]=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
}
if(last!=-1)nexts[last]=-1;
return first;
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,135,14,15,11,222222222,1111111111,12,17,45,16};
USE_LINK=true;
RadixSorter sorter=new RadixSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,10,10);
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}