七大排序算法分析及java实现

浅浅的花香味﹌ 2021-11-09 14:22 308阅读 0赞

知识点：

排序分为内排序和外排序。内排序是在排序整个过程中，待排序的所有记录全部被放置在内存中。外排序是由于排序的记录个数太多，不能同时放置在内存，整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行。这里主要介绍内排序：

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内排序可分为四种，交换排序、选择排序、插入排序、归并排序。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;" colspan="2">交换排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;" colspan="2">选择排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;" colspan="2">插入排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">归并排序</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">冒泡排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">快速排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">简单选择排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">堆排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">简单插入排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">shell排序</td> 
 <td style="border-color:#000000;border-style:solid;border-width:1px;text-align:center;">归并排序</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

--------------------

排序的稳定性：

若k为记录的排序字段且ki=kj，排序前ki所表示的记录排在kj所表示的记录前面，排序后若顺序保持不变，则为稳定排序，若排序后ki，kj顺序发生变化，则为不稳定排序。

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七种排序算法性能归纳比较：

![1725201-20190711234746481-2053048343.jpg][]

1、冒泡排序

1 public class BubbleSort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 bubbleSort(array);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void bubbleSort(int[] array) {
 10 boolean flag = true;
 11 for(int i = 0; i < array.length - 1 && flag; i++) {
 12 flag = false;
 13 for(int j = array.length - 1; j > i; j--) {
 14 if(array[j] < array[j - 1]) {
 15 swap(array, j, j - 1);
 16 flag = true;
 17 }
 18 }
 19 }
 20 }
 21 
 22 public static void swap(int[] array, int m, int n) {
 23 int temp = array[m];
 24 array[m] = array[n];
 25 array[n] = temp;
 26 }
 27 }

最好情况下（待排序表顺序），进行n-1次比较，没有交换，时间复杂度为O(n)

最坏情况下（待排序表逆序），比较和交换次数相等，为1+2+3+……+(n-1) = n\*(n-1)/2,时间复杂度为O(n2)

2、简单选择排序

1 public class SelectSort {
 2 public static void main(String[] args) {
 3 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 4 selectSort(array);
 5 System.out.println(Arrays.toString(array));
 6 }
 7 
 8 public static void selectSort(int[] array) {
 9 for(int i = 0; i < array.length -1; i++) {
 10 int min = i;
 11 for(int j = i + 1; j < array.length; j++) {
 12 if(array[min] > array[j]) {
 13 min = j;
 14 }
 15 }
 16 if(min != i) {
 17 int temp = array[min];
 18 array[min] = array[i];
 19 array[i] = temp;
 20 }
 21 }
 22 }
 23 
 24 public static void swap(int[] array, int m, int n) {
 25 int temp = array[m];
 26 array[m] = array[n];
 27 array[n] = temp;
 28 }
 29 }

特点：交换次数少

无论最好最坏情况，比较1+2+3+……+(n-1)+(n-2)=n\*(n+1)/2次，时间复杂度O(n2)

最好情况下交换0次，最差情况下交换n-1次

尽管与冒泡排序时间复杂度同为O(n2),但其性能略优于冒泡排序

3、直接插入排序

1 public class InsertSort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 insertSort(array);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void insertSort(int[] array) {
 10 int j;
 11 for(int i = 1; i < array.length; i++) {
 12 if(array[i] < array[i - 1]) {
 13 int temp = array[i];
 14 for(j = i - 1; j >= 0 && array[j] > temp; j--) {
 15 array[j + 1] = array[j];
 16 }
 17 array[j + 1] = temp;
 18 }
 19 }
 20 }
 21 }

最好情况，比较n-1次，交换0次，时间复杂度为O(n)

最坏情况，比较2+3+4+……+n=(n-1)\*(n-2)/2次，交换3+4+……+（n+1)=(n-1)\*(n+4)/2次

4、shell排序

1 public class ShellSort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 shellSort(array);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void shellSort(int[] array) {
 10 int increment = array.length;
 11 int j;
 12 do {
 13 increment = increment/3 +1;
 14 for(int i = increment; i < array.length; i++) {
 15 if(array[i] < array[i - increment]) {
 16 int temp = array[i];
 17 for(j = i - increment; j >= 0 && array[j] > temp; j -= increment) {
 18 array[j + increment] = array[j];
 19 }
 20 array[j + increment] = temp;
 21 }
 22 }
 23 } while(increment > 1);
 24 }
 25 }

increment如何选取是一个尚未解决的数学难题

5、堆排序

1 public class HeapSort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 heapSort(array);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void heapSort(int[] array) {
 10 for (int i = array.length / 2; i > 0; i--) {
 //构建成大顶锥
 11 heapAdjust(array, i, array.length);
 12 }
 13 for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
 14 int temp = array[0];
 15 array[0] = array[i];
 16 array[i] = temp;
 17 heapAdjust(array, 1, i); //重新调整为大顶堆
 18 }
 19 }
 20 
 21 public static void heapAdjust(int[] array, int s, int m) {
 22 int temp, i, largest; //largest中存关键字较大的记录下标
 23 temp = array[s - 1]; //表示第s个节点
 24 for (i = 2 * s; i <= m; i *= 2) {
 25 if (i < m && array[i - 1] < array[i]) {
 26 largest = i;
 27 } else
 28 largest = i - 1;
 29 if (temp >= array[largest])
 30 break;
 31 array[s - 1] = array[largest];
 32 s = largest + 1;
 33 }
 34 array[s - 1] = temp;
 35 }
 36 }

堆排序的运行时间主要消耗在初始构建堆和反复筛选堆上，初始构建是从二叉树最下层最右边非终端节点开始。对每个非终端节点来说，最多进行两次比较和互换，时间复杂度为O(n)。

正式排序时，第i次取堆顶，重建堆要用O(nlogi) (完全二叉树某节点到根节点距离为\[log2i\] +1,并且需要取n-1次堆顶），因此时间复杂度为O(nlogn)。

6、归并排序

递归实现：

1 public class MeargeSort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 mergeSort(array, 0, array.length - 1);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void mergeSort(int[] array, int start, int end) {
 10 if(start < end) {
 11 int mid = (start + end)/2;
 12 mergeSort(array, start, mid);
 13 mergeSort(array, mid + 1, end);
 14 merge(array, start, mid, end);
 15 }
 16 }
 17 
 18 public static void merge(int[] array, int s, int m, int e) {
 19 int i, j, k;
 20 int[] temp = new int[array.length];
 21 for(i = s, j = m + 1, k = s; i <= m && j <= e; k++) {
 22 if(array[i] < array[j]) {
 23 temp[k] = array[i++];
 24 } else {
 25 temp[k] = array[j++];
 26 }
 27 }
 28 if(i <= m) {
 29 for(int l = 0; l <= m - i; l++) {
 30 temp[k + l] = array[i + l];
 31 }
 32 }
 33 if(j <= e) {
 34 for(int l = 0; l <= e - j; l++) {
 35 temp[k + l] = array[j + l];
 36 }
 37 }
 38 for(i = s; i <= e; i++) {
 39 array[i] = temp[i];
 40 }
 41 }
 42 }

非递归实现：

1 public class CycleMergeSort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 mergeSort(array);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void mergeSort(int[] array) {
 10 int width = 1;
 11 while(width < array.length) {
 12 mergePass(array, width);
 13 width *= 2;
 14 }
 15 }
 16 
 17 public static void mergePass(int[] array, int width) {
 18 int start = 0;
 19 while(start + 2 * width -1 < array.length) {
 20 merge(array, start, start + width -1, start + 2 * width -1);
 21 start = start + 2 * width;
 22 }
 23 if(start + width -1 < array.length) {
 24 merge(array, start, start + width -1, array.length - 1);
 25 }
 26 }
 27 
 28 public static void merge(int[] array, int s, int m, int e) {
 29 int i, j, k;
 30 int[] temp = new int[array.length];
 31 for(i = s, j = m + 1, k = s; i <= m && j <= e; k++) {
 32 if(array[i] < array[j]) {
 33 temp[k] = array[i++];
 34 } else {
 35 temp[k] = array[j++];
 36 }
 37 }
 38 if(i <= m) {
 39 for(int l = 0; l <= m - i; l++) {
 40 temp[k + l] = array[i + l];
 41 }
 42 }
 43 if(j <= e) {
 44 for(int l = 0; l <= e - j; l++) {
 45 temp[k + l] = array[j + l];
 46 }
 47 }
 48 for(i = s; i <= e; i++) {
 49 array[i] = temp[i];
 50 }
 51 }
 52 }

一趟归并需要将长度为n的序列进行两两归并，时间复杂度为O(n)，二叉树深度为\[logn\]+1，因此时间总复杂度为O(nlogn)

递归法空间复杂度为归并过程中用到的原始数组的副本O(n)及递归栈log2n， 非递归方法的空间复杂度为O(n)

7、快速排序

1 public class Qsort {
 2 
 3 public static void main(String[] args) {
 4 int[] array = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0};
 5 Qsort(array, 0, array.length -1);
 6 System.out.println(Arrays.toString(array));
 7 }
 8 
 9 public static void Qsort(int[] array, int low, int height) {
 10 if(low < height) {
 11 int povit = partition(array, low, height);
 12 Qsort(array, low, povit - 1);
 13 Qsort(array, povit + 1, height);
 14 }
 15 }
 16 
 17 public static int partition(int[] array, int low, int height){
 18 int povit = array[low];
 19 while(low < height) {
 20 while(low < height && array[height] >= povit) {
 21 height--;
 22 }
 23 swap(array, low, height);
 24 while(low < height && array[low] <= povit) {
 25 low++;
 26 }
 27 swap(array, low, height);
 28 }
 29 return low;
 30 }
 31 
 32 public static void swap(int[] array,int a, int b) {
 33 int temp = array[a];
 34 array[a] = array[b];
 35 array[b] = temp;
 36 }
 37 }

最好情况时间复杂度O(nlogn)，最差为O(n2)

最好情况下空间复杂度为O(logn)，最差情况下空间复杂度为O(n)，平均复杂度为O(logn)

快排整体性能优越，但排序不稳定，需要大量辅助空间，对少量数据排序无优势

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数据基本有序情况下，不考虑四种复杂排序算法

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转载于:https://www.cnblogs.com/javaXRG/p/11173662.html

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