java常见的排序算法的代码

稳定度（稳定性）

一个排序算法是稳定的，就是当有两个相等记录的关键字R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。

排序算法分类

常见的有插入（插入排序/希尔排序）、交换（冒泡排序/快速排序）、选择（选择排序）、合并（归并排序）等。

一.插入排序

插入排序（Insertion Sort），它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序。取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描。如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置。重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。将新元素插入到该位置后。重复步骤2~5。

复制代码 代码如下:

public static void ionSort(int[] data) {

for (int index = 1; index < th; index++) {

int key = data[index];

int position = index;

// shift larger values to the right

while (position > 0 && data[position - 1] > key) {

data[position] = data[position - 1];

position--;

}

data[position] = key;

}

}

二.希尔排序

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。是针对直接插入排序算法的改进。该方法又称缩小增量排序，因DL．Shell于1959年提出而得名。

希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时， 效率高， 即可以达到线性排序的效率。但插入排序一般来说是低效的， 因为插入排序每次只能将数据移动一位。

复制代码 代码如下:

staticvoid shellSort(Lista) {

int h = 1;

while (h < ()/3) h = h*3 + 1; //: 1, 4, 13, 40, 121, ...

for (; h >= 1; h /= 3)

for (int i = h; i < (); i++)

for (int j = i; j >= h && (j)areTo((j-h)) < 0; j-=h)

(a, j, j-h);

}

三.冒泡排序

冒泡排序（Bubble Sort，台湾译为：泡沫排序或气泡排序）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

冒泡排序算法的运作如下：

比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，在这一点，最后的元素应该会是最大的数。

针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

复制代码 代码如下:

public static void bubbleSort(int[] data) {

int temp = 0;

for (int i = th - 1; i > 0; --i) {

boolean isSort = false;

for (int j = 0; j < i; ++j) {

if (data[j + 1] < data[j]) {

temp = data[j];

data[j] = data[j + 1];

data[j + 1] = temp;

isSort = true;

}

}

// 如果一次内循环中发生了交换，那么继续比较；如果一次内循环中没发生任何交换，则认为已经排序好了。

if (!isSort)

break;

}

}

四.快速排序

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

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）。

步骤为：

从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）。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。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。

复制代码 代码如下:

/*

* more efficient implements for quicksort.

* use left, center and right median value (@see #median()) for the pivot, and

* the more efficient inner loop for the core of the algorithm.

*/

public class Quicksort {

public static final int CUTOFF = 11;

/**

* quick sort algorithm.

*

* @param arr an array of Comparable items.

*/

public staticvoid quicksort(T[] arr) {

quickSort(arr, 0, th - 1);

}

/**

* get the median of the left, center and right.

* order these and hide the pivot by put it the end of of the array.

*

* @param arr an array of Comparable items.

* @param left the most-left index of the subarray.

* @param right the most-right index of the subarray.

* @return T

*/

public staticT median(T[] arr, int left, int right) {

int center = (left + right) / 2;

if (arr[left]areTo(arr[center]) > 0)

swapRef(arr, left, center);

if (arr[left]areTo(arr[right]) > 0)

swapRef(arr, left, right);

if (arr[center]areTo(arr[right]) > 0)

swapRef(arr, center, right);

swapRef(arr, center, right - 1);

return arr[right - 1];

}

/**

* internal method to sort the array with quick sort algorithm.

*

* @param arr an array of Comparable Items.

* @param left the left-most index of the subarray.

* @param right the right-most index of the subarray.

*/

private staticvoid quickSort(T[] arr, int left, int right) {

if (left + CUTOFF <= right) {

// find the pivot

T pivot = median(arr, left, right);

// start partitioning

int i = left, j = right - 1;

for (;;) {

while (arr[++i]areTo(pivot) < 0);

while (arr[--j]areTo(pivot) > 0);

if (i < j)

swapRef(arr, i, j);

else

break;

}

// swap the pivot reference back to the small collection.

swapRef(arr, i, right - 1);

quickSort(arr, left, i - 1); // sort the small collection.

quickSort(arr, i + 1, right); // sort the large collection.

} else {

// if the total number is less than CUTOFF we use ion sort

// instead (cause it much more efficient).

ionSort(arr, left, right);

}

}

/**

* method to swap references in an array.

*

* @param arr an array of Objects.

* @param idx1 the index of the first element.

* @param idx2 the index of the second element.

*/

public staticvoid swapRef(T[] arr, int idx1, int idx2) {

T tmp = arr[idx1];

arr[idx1] = arr[idx2];

arr[idx2] = tmp;

}

/**

* method to sort an subarray from start to end with ion sort

* algorithm.

*

* @param arr an array of Comparable items.

* @param start the begining position.

* @param end the end position.

*/

public staticvoid ionSort(T[] arr, int start, int end) {

int i;

for (int j = start + 1; j <= end; j++) {

T tmp = arr[j];

for (i = j; i > start && areTo(arr[i - 1]) < 0; i--) {

arr[i] = arr[i - 1];

}

arr[i] = tmp;

}

}

private static void printArray(Integer[] c) {

for (int i = 0; i < th; i++)

t(c[i] + ",");

tln();

}

public static void main(String[] args) {

Integer[] data = {10, 4, 9, 23, 1, 45, 27, 5, 2};

tln("bubbleSort...");

printArray(data);

quicksort(data);

printArray(data);

}

}

五.选择排序

选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

因为每一趟确定元素的过程中都会有一个选择最小值的子流程，所以人们形象地称之为选择排序。

举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了，所以选择排序不是一个稳定的排序算法。

复制代码 代码如下:

public static void selectSort(int[] data) {

int minIndex = 0;

int temp = 0;

for (int i = 0; i < th; i++) {

minIndex = i; // 无序区的.最小数据数组下标

for (int j = i + 1; j < th; j++) { // 在无序区中找到最小数据并保存其数组下标

if (data[j] < data[minIndex]) {

minIndex = j;

}

}

if (minIndex != i) { // 如果不是无序区的最小值位置不是默认的第一个数据，则交换之。

temp = data[i];

data[i] = data[minIndex];

data[minIndex] = temp;

}

}

}

六.归并排序

归并排序（Merge sort）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。

归并操作的过程如下：

申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列。

设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置。

比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置。

重复步骤3直到某一指针达到序列尾。

将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

复制代码 代码如下:

public static int[] mergeSort(int[] arr) {// 归并排序 --递归

if (th == 1) {

return arr;

}

int half = th / 2;

int[] arr1 = new int[half];

int[] arr2 = new int[th - half];

ycopy(arr, 0, arr1, 0, th);

ycopy(arr, half, arr2, 0, th);

arr1 = mergeSort(arr1);

arr2 = mergeSort(arr2);

return mergeSortSub(arr1, arr2);

}

private static int[] mergeSortSub(int[] arr1, int[] arr2) {// 归并排序子程序

int[] result = new int[th + th];

int i = 0;

int j = 0;

int k = 0;

while (true) {

if (arr1[i] < arr2[j]) {

result[k] = arr1[i];

if (++i > th - 1) {

break;

}

} else {

result[k] = arr2[j];

if (++j > th - 1) {

break;

}

}

k++;

}

for (; i < th; i++) {

result[++k] = arr1[i];

}

for (; j < th; j++) {

result[++k] = arr2[j];

}

return result;

}

完整代码（除QuickSort）

复制代码 代码如下:

package king;

import .*;

/**

* 几路常见的排序算法Java实现

* @author acer

*

*/

public class CommonSort {

/**

* 插入排序具体算法描述如下：

* 1.从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序

* 2.取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描

* 3.如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置

* 4.重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置

* 5.将新元素插入到该位置后

* 6.重复步骤2~5

*/

public static void ionSort(int[] data) {

for (int index = 1; index < th; index++) {

int key = data[index];

int position = index;

// shift larger values to the right

while (position > 0 && data[position - 1] > key) {

data[position] = data[position - 1];

position--;

}

data[position] = key;

}

}

/**

* 希尔排序，算法实现思想参考维基百科；适合大数量排序操作。

*/

staticvoid shellSort(Lista) {

int h = 1;

while (h < ()/3) h = h*3 + 1; //: 1, 4, 13, 40, 121, ...

for (; h >= 1; h /= 3)

for (int i = h; i < (); i++)

for (int j = i; j >= h && (j)areTo((j-h)) < 0; j-=h)

(a, j, j-h);

}

/**

* 冒泡排序算法的运作如下：

* 1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。

* 2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。

* 3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。

* 4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。[1]

*/

public static void bubbleSort(int[] data) {

int temp = 0;

for (int i = th - 1; i > 0; --i) {

boolean isSort = false;

for (int j = 0; j < i; ++j) {

if (data[j + 1] < data[j]) {

temp = data[j];

data[j] = data[j + 1];

data[j + 1] = temp;

isSort = true;

}

}

// 如果一次内循环中发生了交换，那么继续比较；如果一次内循环中没发生任何交换，则认为已经排序好了。

if (!isSort)

break;

}

}

/**

* 选择排序的基本思想是：

* 1.遍历数组的过程中，以 i 代表当前需要排序的序号，则需要在剩余的 [i+1…n-1] 中找出其中的最小值，

* 2.然后将找到的最小值与 i 指向的值进行交换。

* 因为每一趟确定元素的过程中都会有一个选择最小值的子流程，所以人们形象地称之为选择排序。

* @param data

*/

public static void selectSort(int[] data) {

int minIndex = 0;

int temp = 0;

for (int i = 0; i < th; i++) {

minIndex = i; // 无序区的最小数据数组下标

for (int j = i + 1; j < th; j++) { // 在无序区中找到最小数据并保存其数组下标

if (data[j] < data[minIndex]) {

minIndex = j;

}

}

if (minIndex != i) { // 如果不是无序区的最小值位置不是默认的第一个数据，则交换之。

temp = data[i];

data[i] = data[minIndex];

data[minIndex] = temp;

}

}

}

/**

* 归并操作的过程如下：

* 1.申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列

* 2.设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

* 3.比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置

* 4.重复步骤3直到某一指针达到序列尾

* 5.将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

*/

public static int[] mergeSort(int[] arr) {// 归并排序 --递归

if (th == 1) {

return arr;

}

int half = th / 2;

int[] arr1 = new int[half];

int[] arr2 = new int[th - half];

ycopy(arr, 0, arr1, 0, th);

ycopy(arr, half, arr2, 0, th);

arr1 = mergeSort(arr1);

arr2 = mergeSort(arr2);

return mergeSortSub(arr1, arr2);

}

private static int[] mergeSortSub(int[] arr1, int[] arr2) {// 归并排序子程序

int[] result = new int[th + th];

int i = 0;

int j = 0;

int k = 0;

while (true) {

if (arr1[i] < arr2[j]) {

result[k] = arr1[i];

if (++i > th - 1) {

break;

}

} else {

result[k] = arr2[j];

if (++j > th - 1) {

break;

}

}

k++;

}

for (; i < th; i++) {

result[++k] = arr1[i];

}

for (; j < th; j++) {

result[++k] = arr2[j];

}

return result;

}

private static void printArray(int[] c) {

for (int i = 0; i < th; i++)

t(c[i] + ",");

tln();

}

public static void main(String []args){

int[] data = {10,4,9,23,1,45,27,5,2};

tln("bubbleSort...");

int[] a = e();

printArray(a);

bubbleSort(a);

printArray(a);

tln("selectSort...");

int[] b = e();

printArray(b);

selectSort(b);

printArray(b);

tln("ionSort...");

int[] c = e();

printArray(c);

ionSort(c);

printArray(c);

tln("shellSort...");

Listlist = new ArrayList();

for(int i=0;i<th;i++)

(data[i]);

tln(list);

shellSort(list);

tln(list);

tln("mergeSort...");

int[] d = e();

printArray(d);

printArray(mergeSort(d));

}

}