簡單實現排序算法java版本

 1.直接插入排序

（1）基本思想：在要排序的一組數中，假設前面(n-1)[n>=2] 個數已經是排

好順序的，現在要把第n個數插到前面的有序數中，使得這n個數

也是排好順序的。如此反覆循環，直到全部排好順序。

（2）實例

（3）代碼實現：

public class insertSort { 

   

public  insertSort(){ 

     inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

     int temp= 0 ; 

     for ( int i= 1 ;i<a.length;i++){ 

        int j=i- 1 ; 

        temp=a[i]; 

       //將大於temp的值整體後移一個單位


        for (;j>= 0 &&temp<a[j];j--){ 

            a[j+ 1 ]=a[j];   

        } 

        a[j+ 1 ]=temp; 

     } 

   

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]); 

     } 

}




2.   希爾排序（最小增量排序）

（1）基本思想：算法先將要排序的一組數按某個增量d（n/2,n爲要排序數的個數）分成若干組，每組中記錄的下標相差d.對每組中全部元素進行直接插入排序，然後再用一個較小的增量（d/2）對它進行分組，在每組中再進行直接插入排序。當增量減到1時，進行直接插入排序後，排序完成。

（2）實例：

（3）代碼實現：

public class shellSort { 

   

public shellSort(){ 

   

     int a[]={ 1 , 54 , 6 , 3 , 78 , 34 , 12 , 45 , 56 , 100 }; 

     double d1=a.length; 

     int temp= 0 ; 

   

     while ( true ){ 

        d1= Math.ceil(d1/ 2 ); 

        int d=( int ) d1; 

        for ( int x= 0 ;x<d;x++){ 

   

            for ( int i=x+d;i<a.length;i+=d){ 

               int j=i-d; 

               temp=a[i]; 

               for (;j>= 0 &&temp<a[j];j-=d){ 

                    a[j+d]=a[j]; 

               } 

               a[j+d]=temp; 

            } 

        } 

   

        if (d== 1 ){ 

            break ; 

        } 

   

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]); 

     } 

}

3.簡單選擇排序

（1）基本思想：在要排序的一組數中，選出最小的一個數與第一個位置的數交換；

然後在剩下的數當中再找最小的與第二個位置的數交換，如此循環到倒數第二個數和最後一個數比較爲止。

（2）實例：

（3）代碼實現：

public  class  selectSort { 

   

     public  selectSort(){ 

        int a[]={ 1 , 54 , 6 , 3 , 78 , 34 , 12 , 45 }; 

        int position= 0 ; 

        for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){      

            int j=i+ 1 ; 

            position=i; 

            int temp=a[i]; 

            for (;j<a.length;j++){ 

               if (a[j]<temp){ 

                  temp=a[j]; 

                  position=j; 

               } 

            } 

            a[position]=a[i]; 

            a[i]=temp; 

        } 

   

        for ( int i= 0 ;i<a.length;i++) 

            System.out.println(a[i]); 

     } 

}

4.堆排序

（1）基本思想：堆排序是一種樹形選擇排序，是對直接選擇排序的有效改進。

堆的定義如下：具有n個元素的序列（h1,h2,…,hn),當且僅當滿足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1）(i=1,2,…,n/2)時稱之爲堆。在這裏只討論滿足前者條件的堆。由堆的定義可以看出，堆頂元素（即第一個元素）必爲最大項（大頂堆）。完全二叉樹可以很直觀地表示堆的結構。堆頂爲根，其它爲左子樹、右子樹。初始時把要排序的數的序列看作是一棵順序存儲的二叉樹，調整它們的存儲序，使之成爲一個堆，這時堆的根節點的數最大。然後將根節點與堆的最後一個節點交換。然後對前面(n-1)個數重新調整使之成爲堆。依此類推，直到只有兩個節點的堆，並對它們作交換，最後得到有n個節點的有序序列。從算法描述來看，堆排序需要兩個過程，一是建立堆，二是堆頂與堆的最後一個元素交換位置。所以堆排序有兩個函數組成。一是建堆的滲透函數，二是反覆調用滲透函數實現排序的函數。

（2）實例：

初始序列：46,79,56,38,40,84

建堆：

交換，從堆中踢出最大數

剩餘結點再建堆，再交換踢出最大數

依次類推：最後堆中剩餘的最後兩個結點交換，踢出一個，排序完成。

（3）代碼實現

public class HeapSort { 

     inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

     public  HeapSort(){ 

        heapSort(a); 

     } 

   

     public  void  heapSort( int [] a){ 

         System.out.println( "開始排序" ); 

         int arrayLength=a.length; 

         //循環建堆 

         for ( int i= 0 ;i<arrayLength- 1 ;i++){ 

             //建堆 

             buildMaxHeap(a,arrayLength- 1 -i); 

             //交換堆頂和最後一個元素 

             swap(a, 0 ,arrayLength- 1 -i); 

             System.out.println(Arrays.toString(a)); 

         } 

     } 

   

    

   

     private  void  swap( int [] data,  int i,  int j) { 

         // TODO Auto-generated method stub 

         int tmp=data[i]; 

         data[i]=data[j]; 

         data[j]=tmp; 

     } 

   

     //對data數組從0到lastIndex建大頂堆 

     private void buildMaxHeap( int [] data,  int lastIndex) { 

         // TODO Auto-generated method stub 

         //從lastIndex處節點（最後一個節點）的父節點開始 

   

         for ( int i=(lastIndex- 1 )/ 2 ;i>= 0 ;i--){ 

             //k保存正在判斷的節點 

             int k=i; 

             //如果當前k節點的子節點存在 

             while (k* 2 + 1 <=lastIndex){ 

                 //k節點的左子節點的索引 

                 int biggerIndex= 2 *k+ 1 ; 

                 //如果biggerIndex小於lastIndex，即biggerIndex+1代表的k節點的右子節點存在 

                 if (biggerIndex<lastIndex){ 

                     //若果右子節點的值較大 

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

                         //biggerIndex總是記錄較大子節點的索引 

                         biggerIndex++; 

                     } 

                 } 

   

                 //如果k節點的值小於其較大的子節點的值 

                if (data[k]<data[biggerIndex]){ 

                     //交換他們 

                     swap(data,k,biggerIndex); 

                     //將biggerIndex賦予k，開始while循環的下一次循環，重新保證k節點的值大於其左右子節點的值 

                     k=biggerIndex; 

                 } else { 

                     break ; 

                 } 

             } 

         } 

     } 

}

5.冒泡排序

（1）基本思想：在要排序的一組數中，對當前還未排好序的範圍內的全部數，自上而下對相鄰的兩個數依次進行比較和調整，讓較大的數往下沉，較小的往上冒。即：每當兩相鄰的數比較後發現它們的排序與排序要求相反時，就將它們互換。

（2）實例：

（3）代碼實現

public  class  bubbleSort { 

   

public bubbleSort(){ 

      inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

     int temp= 0 ; 

     for ( int i= 0 ;i<a.length- 1 ;i++){ 

        for ( int j= 0 ;j<a.length- 1 -i;j++){ 

          if (a[j]>a[j+ 1 ]){ 

            temp=a[j]; 

            a[j]=a[j+ 1 ]; 

            a[j+ 1 ]=temp; 

          } 

        } 

     } 

   

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]);   

    } 

}

6.快速排序

（1）基本思想：選擇一個基準元素,通常選擇第一個元素或者最後一個元素,通過一趟掃描，將待排序列分成兩部分,一部分比基準元素小,一部分大於等於基準元素,此時基準元素在其排好序後的正確位置,然後再用同樣的方法遞歸地排序劃分的兩部分。

（2）實例：

（3）代碼實現

public class quickSort { 

   

   inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

public quickSort(){ 

     quick(a); 

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]); 

     } 

} 

public int getMiddle( int [] list,  int low,  int high) {   

             int tmp =list[low];     //數組的第一個作爲中軸   

             while (low < high){   

                 while (low < high&& list[high] >= tmp) {   

                    high--;   

                 }   

   

                 list[low] =list[high];    //比中軸小的記錄移到低端   

                 while (low < high&& list[low] <= tmp) {   

                     low++;   

                 }   

   

                 list[high] =list[low];    //比中軸大的記錄移到高端   

             }   

            list[low] = tmp;               //中軸記錄到尾   

             return low;                    //返回中軸的位置   

}  

   

public void _quickSort( int [] list,  int low,  int high) {   

             if (low < high){   

                int middle =getMiddle(list, low, high);   //將list數組進行一分爲二   

                _quickSort(list, low, middle -  1 );       //對低字表進行遞歸排序   

                _quickSort(list,middle +  1 , high);        //對高字表進行遞歸排序   

             }   

} 

   

public void quick( int [] a2) {   

             if (a2.length >  0 ) {     //查看數組是否爲空   

                 _quickSort(a2, 0 , a2.length -  1 );   

             }   

} 

}




7、歸併排序

（1）基本排序：歸併（Merge）排序法是將兩個（或兩個以上）有序表合併成一個新的有序表，即把待排序序列分爲若干個子序列，每個子序列是有序的。然後再把有序子序列合併爲整體有序序列。

（2）實例：

（3）代碼實現

public class mergingSort { 

   

inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

   

public mergingSort(){ 

     sort(a, 0 ,a.length- 1 ); 

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++) 

        System.out.println(a[i]); 

} 

   

public void sort( int [] data,  int left,  int right) { 

 

     if (left<right){ 

         //找出中間索引 

         int center=(left+right)/ 2 ; 

         //對左邊數組進行遞歸 

         sort(data,left,center); 

         //對右邊數組進行遞歸 

         sort(data,center+ 1 ,right); 

         //合併 

         merge(data,left,center,right);    &nbspant; padding:0px!important; background:none!important; border:0px!important; margin:0px!important; bottom:auto!important; float:none!important; height:auto!important; left:auto!important; line-height:1.1em!important; outline:0px!important; overflow:visible!important; position:static!important; right:auto!important; top:auto!important; vertical-align:baseline!important; width:auto!important; min-height:auto!important">merge(data,left,center,right);        

     } 

   

} 

   

public void merge( int [] data,