java的常見排序方法
復(fù)制代碼 代碼如下:
package com.test;
import java.util.Random;
/**
* 排序測試類
*
* 排序算法的分類如下： 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希爾排序）； 2.交換排序（冒泡泡排序、快速排序）；
* 3.選擇排序（直接選擇排序、堆排序）； 4.歸并排序； 5.基數(shù)排序。
*
* 關(guān)于排序方法的選擇： (1)若n較小(如n≤50)，可采用直接插入或直接選擇排序。
* 當(dāng)記錄規(guī)模較小時(shí)，直接插入排序較好；否則因?yàn)橹苯舆x擇移動(dòng)的記錄數(shù)少于直接插人，應(yīng)選直接選擇排序?yàn)橐恕?/p>
* (2)若文件初始狀態(tài)基本有序(指正序)，則應(yīng)選用直接插人、冒泡或隨機(jī)的快速排序?yàn)橐耍?/p>
* (3)若n較大，則應(yīng)采用時(shí)間復(fù)雜度為O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或歸并排序。
*
*/
public class Sort {
/**
* 初始化測試數(shù)組的方法
*
* @return 一個(gè)初始化好的數(shù)組
*/
public int[] createArray() {
Random random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);/pic/p>
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
/**
* 打印數(shù)組中的元素到控制臺(tái)
*
* @param source
*/
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
/**
* 交換數(shù)組中指定的兩元素的位置
*
* @param data
* @param x
* @param y
*/
private void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
/**
* 冒泡排序----交換排序的一種
* 方法：相鄰兩元素進(jìn)行比較，如有需要?jiǎng)t進(jìn)行交換，每完成一次循環(huán)就將最大元素排在最后（如從小到大排序），下一次循環(huán)是將其他的數(shù)進(jìn)行類似操作。
* 性能：比較次數(shù)O(n^2),n^2/2；交換次數(shù)O(n^2),n^2/4
*
* @param data
* 要排序的數(shù)組
* @param sortType
* 排序類型
* @return
*/
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { /pic/p>
/pic/p>
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
/pic/p>
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
/pic/p>
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { /pic/p>
/pic/p>
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
/pic/p>
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1]) {
/pic/p>
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您輸入的排序類型錯(cuò)誤！");
}
printArray(data);/pic/p>
}
/**
* 直接選擇排序法----選擇排序的一種
* 方法：每一趟從待排序的數(shù)據(jù)元素中選出最小（或最大）的一個(gè)元素， 順序放在已排好序的數(shù)列的最后，直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素排完。
* 性能：比較次數(shù)O(n^2),n^2/2
* 交換次數(shù)O(n),n
* 交換次數(shù)比冒泡排序少多了，由于交換所需CPU時(shí)間比比較所需的CUP時(shí)間多，所以選擇排序比冒泡排序快。
* 但是N比較大時(shí)，比較所需的CPU時(shí)間占主要地位，所以這時(shí)的性能和冒泡排序差不太多，但毫無疑問肯定要快些。
*
* @param data
* 要排序的數(shù)組
* @param sortType
* 排序類型
* @return
*
*/
public void selectSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { /pic/p>
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[index]) {
index = j;
}
}
/pic/p>
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { /pic/p>
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[index]) {
index = j;
}
}
/pic/p>
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您輸入的排序類型錯(cuò)誤！");
}
printArray(data);/pic/p>
}
/**
*
* 插入排序
*
* 方法：將一個(gè)記錄插入到已排好序的有序表（有可能是空表）中,從而得到一個(gè)新的記錄數(shù)增1的有序表。
* 性能：比較次數(shù)O(n^2),n^2/4
* 復(fù)制次數(shù)O(n),n^2/4
* 比較次數(shù)是前兩者的一般，而復(fù)制所需的CPU時(shí)間較交換少，所以性能上比冒泡排序提高一倍多，而比選擇排序也要快。
*
* @param data
* 要排序的數(shù)組
* @param sortType
* 排序類型
*/
public void Sort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { /pic/p>
/pic/p>
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
/pic/p>
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] > data[i]) {
/pic/p>
swap(data, i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { /pic/p>
/pic/p>
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
/pic/p>
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] < data[i]) {
/pic/p>
swap(data, i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您輸入的排序類型錯(cuò)誤！");
}
printArray(data);/pic/p>
}
/**
*
* 反轉(zhuǎn)數(shù)組的方法
*
* @param data
* 源數(shù)組
*/
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;/pic/p>
for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length - 1 - i];
data[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(data);/pic/p>
}
/**
*
* 快速排序
*
* 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個(gè)序列（list）分為兩個(gè)子序列（sub-lists）。
*
* 步驟為：
* 1. 從數(shù)列中挑出一個(gè)元素，稱為 "基準(zhǔn)"（pivot），
* 2.重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個(gè)分割之后，該基準(zhǔn)是它的最后位置。這個(gè)稱為分割（partition）操作。
* 3. 遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。
*
* 遞回的最底部情形，是數(shù)列的大小是零或一，也就是永遠(yuǎn)都已經(jīng)被排序好了。雖然一直遞回下去，但是這個(gè)算法總會(huì)結(jié)束，因?yàn)樵诿看蔚牡╥teration）中，它至少會(huì)把一個(gè)元素?cái)[到它最后的位置去。
*
* @param data
* 待排序的數(shù)組
* @param low
* @param high
* @see SortTest#qsort(int[], int, int)
* @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
*
*/
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { /pic/p>
qsort_data, 0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { /pic/p>
qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您輸入的排序類型錯(cuò)誤！");
}
}
/**
*
* 快速排序的具體實(shí)現(xiàn)，排正序
*
* @param data
* @param low
* @param high
*/
private void qsort_int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { /pic/p>
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] > x) {
j--; /pic/p>
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] < x) {
i++; /pic/p>
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_data, low, i - 1);
qsort_data, i + 1, high);
}
}
/**
*
* 快速排序的具體實(shí)現(xiàn)，排倒序
*
* @param data
* @param low
* @param high
*
*/
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { /pic/p>
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] < x) {
j--; /pic/p>
}
if (i < j) {
data[i] = data[j];
i++;
}
while (i < j && data[i] > x) {
i++; /pic/p>
}
if (i < j) {
data[j] = data[i];
j--;
}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data, i + 1, high);
}
}
/**
*
* 二分查找特定整數(shù)在整型數(shù)組中的位置(遞歸)
*
* 查找線性表必須是有序列表
*
* @paramdataset
* @paramdata
* @parambeginIndex
* @paramendIndex
* @returnindex
*
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; /pic/p>
/pic/ 2，但是效率會(huì)高些
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex] || beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
/**
*
* 二分查找特定整數(shù)在整型數(shù)組中的位置(非遞歸)
*
* 查找線性表必須是有序列表
*
* @paramdataset
* @paramdata
* @returnindex
*
*/
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex] || beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; /pic/p>
/pic/p>
/pic/ 2，但是效率會(huì)高些
if (data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
Sort sortTest = new Sort();
int[] array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========倒轉(zhuǎn)數(shù)組后==========");
sortTest.reverse(array);
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========選擇排序后(正序)==========");
sortTest.selectSort(array, "asc");
System.out.println("==========選擇排序后(倒序)==========");
sortTest.selectSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
sortTest.Sort(array, "asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
sortTest.Sort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
sortTest.quickSort(array, "asc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
sortTest.quickSort(array, "desc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========數(shù)組二分查找==========");
System.out.println("您要找的數(shù)在第" + sortTest.binarySearch(array, 74)
+ "個(gè)位子。（下標(biāo)從0計(jì)算）");
}
}
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