用JAVA实现的9种排序算法（二）

5.Shell排序
package com.javasort.shellsorter;

/**
 * Shell排序可以理解为插入排序的变种，它充分利用了插入排序的两个特点：
 1）当数据规模小的时候非常高效
 2）当给定数据已经有序时的时间代价为O(N)
 所以，Shell排序每次把数据分成若个小块，来使用插入排序，而且之后在这若个小块排好序的情况下把它们合成大一点的小块，继续使用插入排序，不停的合并小块，知道最后成一个块，并使用插入排序。

 这里每次分成若干小块是通过“增量” 来控制的，开始时增量交大，接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块，逐渐的减小“增量“最终到减小到1。

 一直较好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,这样可使Shell排序时间复杂度达到O(N^1.5)
 所以我在实现Shell排序的时候采用该增量序列

 */
import com.javasort.Sorter;

/**
 * 
 * @author Daniel Cheng
 * 
 * @param <E>
 */
public class ShellSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {

    @Override
    public void sort(E[] array, int from, int len) {
        //1.calculate(计算) first delta value
        int value=1;
        while((value+1)*2<len){
            value=(value+1)*2-1;
        }
        //2.小块是通过“增量” 来控制的，开始时增量较大，接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块，逐渐的减小“增量“最终到减小到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;
        }
        
    }

}

package com.javasort.shellsorter;

import com.javasort.Sorter;

public class ShellSorterTest {

    public static void main(String[] args) {
        Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
        Sorter shellSorter=new ShellSorter();
        shellSorter.sort(array);
        shellSorter.printResult(array);
    }

}

6.堆排序
package com.javasort.heapsorter;
/**
 * 堆排序:堆是一种完全二叉树，一般使用数组来实现。
 * 堆主要有两种核心操作，
 * 1）从指定节点向上调整(shiftUp)
 * 2）从指定节点向下调整(shiftDown)
 * 建堆，以及删除堆定节点使用shiftDwon,而在插入节点时一般结合两种操作一起使用。
 * 堆排序借助最大值堆来实现，第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置，
 * 然后shiftDown到倒数第i+1个位置,一共执行N次调整，即完成排序。
 * 显然，堆排序也是一种选择性的排序，每次选择第i大的元素。

 */
import com.javasort.Sorter;

/**
 * 
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
public class HeapSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {

    @Override
    public void sort(E[] array, int from, int len) {
        build_heap(array,from,len);
        for(int i=0;i<len;i++){
            //第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置，
            swap(array, from, from+len-1-i);
            //一直shiftDown（从0开始）到倒数第i+1个位置,一共执行N次调整
            shift_down(array, from, len-1-i, 0);
        }
    }

    private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
        //我们从（len- 1）/ 2开始，因为分支节点+1=叶子节点，而所有的叶子节点已经是一个堆
        int pos=(len-1)/2;
        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;//用左孩子结点
        while(index<len)//直到没有孩子结点
        {
            if(index+1<len&&array[from+index].compareTo(array[from+index+1])<0)//右孩子结点是较大的
            {
                index+=1;//切换到右孩子结点
            }
            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;
    }

}

/**
 * 
 */
package com.javasort.heapsorter;

import com.javasort.Sorter;

/**
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
public class HeapSorterTest {

    public static void main(String[] args) {
        Comparable[] array = { 5, 1, 13, 2, 17, 9, 7, 4, 0 };
        Sorter heapSorter=new HeapSorter();
        heapSorter.sort(array);
        heapSorter.printResult(array);
    }

}

7.桶式排序
/**
 * 桶式排序:
 * 桶式排序不再是基于比较的了，它和基数排序同属于分配类的排序，
 * 这类排序的特点是事先要知道待排 序列的一些特征。
 * 桶式排序事先要知道待排 序列在一个范围内，而且这个范围应该不是很大的。
 * 比如知道待排序列在[0,M）内，那么可以分配M个桶，第I个桶记录I的出现情况，
 * 最后根据每个桶收到的位置信息把数据输出成有序的形式。
 * 这里我们用两个临时性数组，一个用于记录位置信息，一个用于方便输出数据成有序方式，
 * 另外我们假设数据落在0到MAX,如果所给数据不是从0开始，你可以把每个数减去最小的数。

 * 
 */
package com.javasort.bucketsorter;

/**
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
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];//这意味着有多少数目小于或等于i，因此它也是position+ 1
            }
            
            System.arraycopy(keys, from, temp, 0, len);
            for(int k=len-1;k>=0;k--)//从最末到开头保持稳定性
            {
                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 bucketSorter=new BucketSorter();
            bucketSorter.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]+",");
            }

        }


}

8.基数排序
/**
 * 基数排序:基数排序可以说是扩展了的桶式排序，
 * 比如当待排序列在一个很大的范围内，比如0到999999内，那么用桶式排序是很浪费空间的。
 * 而基数排序把每个排序码拆成由d个排序码，比如任何一个6位数（不满六位前面补0）拆成6个排序码，
 * 分别是个位的，十位的，百位的。。。。
 * 排序时，分6次完成，每次按第i个排序码来排。
 * 一般有两种方式:
 * 1) 高位优先(MSD)： 从高位到低位依次对序列排序
 * 2）  低位优先(LSD)： 从低位到高位依次对序列排序
 * 计算机一般采用低位优先法（人类一般使用高位优先），但是采用低位优先时要确保排序算法的稳定性。
 * 基数排序借助桶式排序，每次按第N位排序时，采用桶式排序。
 * 对于如何安排每次落入同一个桶中的数据有两种安排方法：
 * 1）顺序存储：每次使用桶式排序，放入r个桶中，相同时增加计数。
 * 2）链式存储：每个桶通过一个静态队列来跟踪。

 */
package com.javasort.radixsorter;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
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;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,135,14,15,11,33,999999999,222222222,1111111111,12,17,45,16};
        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]+",");
        }


    }


}


9.归并排序
package com.javasort.mergesorter;

/**
 * 归并排序:思想是每次把待排的序列分成两部分，分别对这两部分递归地用归并排序，
 * 完成后把这两个子部分合并成一个序列。归并排序借助一个全局性临时数组来方便
 * 对子序列的归并，该算法核心在于归并。
 */
import java.lang.reflect.Array;

import com.javasort.Sorter;
/**
 * 
 * @author Daniel Cheng
 *
 * @param <E>
 */
public class MergeSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {

	@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++;
		}
	}

}


/**
 * 
 */
package com.javasort.mergesorter;

import com.javasort.Sorter;

/**
 * @author Daniel Cheng
 * 
 */
public class MergeSorterTest {
	public static void main(String[] args) {
		Comparable[] array = { 5, 1, 13, 2, 17, 9, 7, 4, 0 };
		Sorter mergeSorter = new MergeSorter();
		mergeSorter.sort(array);
		mergeSorter.printResult(array);
	}

}