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java排序汇总

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  1. package com.softeem.jbs.lesson4;
  2. import java.util.Random;
  3. /**
  4. * 排序测试类
  5. *
  6. * 排序算法的分类如下:
  7. * 1.插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希尔排序);
  8. * 2.交换排序(冒泡泡排序、快速排序);
  9. * 3.选择排序(直接选择排序、堆排序);
  10. * 4.归并排序;
  11. * 5.基数排序。
  12. *
  13. * 关于排序方法的选择:
  14. * (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。
  15. *  当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。
  16. * (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;
  17. * (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。
  18. *
  19. */
  20. public class SortTest {
  21. /**
  22. * 初始化测试数组的方法
  23. * @return 一个初始化好的数组
  24. */
  25. public int[] createArray() {
  26. Random random = new Random();
  27. int[] array = new int[10];
  28. for (int i = 0; i < 10; i++) {
  29. array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减,保证生成的数中有负数
  30. }
  31. System.out.println("==========原始序列==========");
  32. printArray(array);
  33. return array;
  34. }
  35. /**
  36. * 打印数组中的元素到控制台
  37. * @param source
  38. */
  39. public void printArray(int[] data) {
  40. for (int i : data) {
  41. System.out.print(i + " ");
  42. }
  43. System.out.println();
  44. }
  45. /**
  46. * 交换数组中指定的两元素的位置
  47. * @param data
  48. * @param x
  49. * @param y
  50. */
  51. private void swap(int[] data, int x, int y) {
  52. int temp = data[x];
  53. data[x] = data[y];
  54. data[y] = temp;
  55. }
  56. /**
  57. * 冒泡排序----交换排序的一种
  58. * 方法:相邻两元素进行比较,如有需要则进行交换,每完成一次循环就将最大元素排在最后(如从小到大排序),下一次循环是将其他的数进行类似操作。
  59. * 性能:比较次数O(n^2),n^2/2;交换次数O(n^2),n^2/4
  60. *
  61. * @param data 要排序的数组
  62. * @param sortType 排序类型
  63. * @return
  64. */
  65. public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
  66. if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
  67. //比较的轮数
  68. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
  69. //将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
  70. for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
  71. if (data[j] > data[j + 1]) {
  72. //交换相邻两个数
  73. swap(data, j, j + 1);
  74. }
  75. }
  76. }
  77. } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
  78. //比较的轮数
  79. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
  80. //将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
  81. for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
  82. if (data[j] < data[j + 1]) {
  83. //交换相邻两个数
  84. swap(data, j, j + 1);
  85. }
  86. }
  87. }
  88. } else {
  89. System.out.println("您输入的排序类型错误!");
  90. }
  91. printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
  92. }
  93. /**
  94. * 直接选择排序法----选择排序的一种
  95. * 方法:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素, 顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。
  96. * 性能:比较次数O(n^2),n^2/2
  97. * 交换次数O(n),n
  98. * 交换次数比冒泡排序少多了,由于交换所需CPU时间比比较所需的CUP时间多,所以选择排序比冒泡排序快。
  99. * 但是N比较大时,比较所需的CPU时间占主要地位,所以这时的性能和冒泡排序差不太多,但毫无疑问肯定要快些。
  100. *
  101. * @param data 要排序的数组
  102. * @param sortType 排序类型
  103. * @return
  104. */
  105. public void selectSort(int[] data, String sortType) {
  106. if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
  107. int index;
  108. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
  109. index = 0;
  110. for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
  111. if (data[j] > data[index]) {
  112. index = j;
  113. }
  114. }
  115. //交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
  116. swap(data, data.length - i, index);
  117. }
  118. } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
  119. int index;
  120. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
  121. index = 0;
  122. for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
  123. if (data[j] < data[index]) {
  124. index = j;
  125. }
  126. }
  127. //交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
  128. swap(data, data.length - i, index);
  129. }
  130. } else {
  131. System.out.println("您输入的排序类型错误!");
  132. }
  133. printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
  134. }
  135. /**
  136. * 插入排序
  137. * 方法:将一个记录插入到已排好序的有序表(有可能是空表)中,从而得到一个新的记录数增1的有序表。
  138. * 性能:比较次数O(n^2),n^2/4
  139. * 复制次数O(n),n^2/4
  140. * 比较次数是前两者的一般,而复制所需的CPU时间较交换少,所以性能上比冒泡排序提高一倍多,而比选择排序也要快。
  141. *
  142. * @param data 要排序的数组
  143. * @param sortType 排序类型
  144. */
  145. public void insertSort(int[] data, String sortType) {
  146. if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
  147. //比较的轮数
  148. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
  149. //保证前i+1个数排好序
  150. for (int j = 0; j < i; j++) {
  151. if (data[j] > data[i]) {
  152. //交换在位置j和i两个数
  153. swap(data, i, j);
  154. }
  155. }
  156. }
  157. } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
  158. //比较的轮数
  159. for (int i = 1; i < data.length; i++) {
  160. //保证前i+1个数排好序
  161. for (int j = 0; j < i; j++) {
  162. if (data[j] < data[i]) {
  163. //交换在位置j和i两个数
  164. swap(data, i, j);
  165. }
  166. }
  167. }
  168. } else {
  169. System.out.println("您输入的排序类型错误!");
  170. }
  171. printArray(data);//输出插入排序后的数组值
  172. }
  173. /**
  174. * 反转数组的方法
  175. * @param data 源数组
  176. */
  177. public void reverse(int[] data) {
  178. int length = data.length;
  179. int temp = 0;//临时变量
  180. for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
  181. temp = data[i];
  182. data[i] = data[length - 1 - i];
  183. data[length - 1 - i] = temp;
  184. }
  185. printArray(data);//输出到转后数组的值
  186. }
  187. /**
  188. * 快速排序
  189. * 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists)。
  190. * 步骤为:
  191. * 1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
  192. * 2. 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)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。
  193. * 3. 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。
  194. * 递回的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递回下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
  195. * @param data 待排序的数组
  196. * @param low
  197. * @param high
  198. * @see SortTest#qsort(int[], int, int)
  199. * @see SortTest#qsort_desc(int[], int, int)
  200. */
  201. public void quickSort(int[] data, String sortType) {
  202. if (sortType.equals("asc")) { //正排序,从小排到大
  203. qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
  204. } else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序,从大排到小
  205. qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
  206. } else {
  207. System.out.println("您输入的排序类型错误!");
  208. }
  209. }
  210. /**
  211. * 快速排序的具体实现,排正序
  212. * @param data
  213. * @param low
  214. * @param high
  215. */
  216. private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
  217. int i, j, x;
  218. if (low < high) { //这个条件用来结束递归
  219. i = low;
  220. j = high;
  221. x = data[i];
  222. while (i < j) {
  223. while (i < j && data[j] > x) {
  224. j--; //从右向左找第一个小于x的数
  225. }
  226. if (i < j) {
  227. data[i] = data[j];
  228. i++;
  229. }
  230. while (i < j && data[i] < x) {
  231. i++; //从左向右找第一个大于x的数
  232. }
  233. if (i < j) {
  234. data[j] = data[i];
  235. j--;
  236. }
  237. }
  238. data[i] = x;
  239. qsort_asc(data, low, i - 1);
  240. qsort_asc(data, i + 1, high);
  241. }
  242. }
  243. /**
  244. * 快速排序的具体实现,排倒序
  245. * @param data
  246. * @param low
  247. * @param high
  248. */
  249. private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
  250. int i, j, x;
  251. if (low < high) { //这个条件用来结束递归
  252. i = low;
  253. j = high;
  254. x = data[i];
  255. while (i < j) {
  256. while (i < j && data[j] < x) {
  257. j--; //从右向左找第一个小于x的数
  258. }
  259. if (i < j) {
  260. data[i] = data[j];
  261. i++;
  262. }
  263. while (i < j && data[i] > x) {
  264. i++; //从左向右找第一个大于x的数
  265. }
  266. if (i < j) {
  267. data[j] = data[i];
  268. j--;
  269. }
  270. }
  271. data[i] = x;
  272. qsort_desc(data, low, i - 1);
  273. qsort_desc(data, i + 1, high);
  274. }
  275. }
  276. /**
  277. *二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归)
  278. *查找线性表必须是有序列表
  279. *@paramdataset
  280. *@paramdata
  281. *@parambeginIndex
  282. *@paramendIndex
  283. *@returnindex
  284. */
  285. public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
  286. int endIndex) {
  287. int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于mid = (low + high) / 2,但是效率会高些
  288. if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
  289. || beginIndex > endIndex)
  290. return -1;
  291. if (data < dataset[midIndex]) {
  292. return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
  293. } else if (data > dataset[midIndex]) {
  294. return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
  295. } else {
  296. return midIndex;
  297. }
  298. }
  299. /**
  300. *二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归)
  301. *查找线性表必须是有序列表
  302. *@paramdataset
  303. *@paramdata
  304. *@returnindex
  305. */
  306. public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
  307. int beginIndex = 0;
  308. int endIndex = dataset.length - 1;
  309. int midIndex = -1;
  310. if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex]
  311. || beginIndex > endIndex)
  312. return -1;
  313. while (beginIndex <= endIndex) {
  314. midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2,但是效率会高些
  315. if (data < dataset[midIndex]) {
  316. endIndex = midIndex - 1;
  317. } else if (data > dataset[midIndex]) {
  318. beginIndex = midIndex + 1;
  319. } else {
  320. return midIndex;
  321. }
  322. }
  323. return -1;
  324. }
  325. public static void main(String[] args) {
  326. SortTest sortTest = new SortTest();
  327. int[] array = sortTest.createArray();
  328. System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
  329. sortTest.bubbleSort(array, "asc");
  330. System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
  331. sortTest.bubbleSort(array, "desc");
  332. array = sortTest.createArray();
  333. System.out.println("==========倒转数组后==========");
  334. sortTest.reverse(array);
  335. array = sortTest.createArray();
  336. System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
  337. sortTest.selectSort(array, "asc");
  338. System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
  339. sortTest.selectSort(array, "desc");
  340. array = sortTest.createArray();
  341. System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
  342. sortTest.insertSort(array, "asc");
  343. System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
  344. sortTest.insertSort(array, "desc");
  345. array = sortTest.createArray();
  346. System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
  347. sortTest.quickSort(array, "asc");
  348. sortTest.printArray(array);
  349. System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
  350. sortTest.quickSort(array, "desc");
  351. sortTest.printArray(array);
  352. System.out.println("==========数组二分查找==========");
  353. System.out.println("您要找的数在第" + sortTest.binarySearch(array, 74)
  354. + "个位子。(下标从0计算)");
  355. }
  356. }
  357. 转载处:http://bhdweb.iteye.com/blog/1677642
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