排序算法（转，还没看）

package sort;

import java.util.Random;

/**
 * 排序测试类
 *
 * 排序算法的分类如下： 1.插入排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序）； 2.交换排序（冒泡泡排序、快速排序）；
 * 3.选择排序（直接选择排序、堆排序）； 4.归并排序； 5.基数排序。
 *
 * 关于排序方法的选择： (1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
 * 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。
 * (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；
 * (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。
 *
 */
/**
 * @corporation 北京环亚
 * @author HDS
 * @date Nov 19, 2009 10:43:44 AM
 * @path sort
 * @description JAVA排序汇总
 */
public class SortTest {

    // //////==============================产生随机数==============================///////////////////
    /**
     * @description 生成随机数
     * @date Nov 19, 2009
     * @author HDS
     * @return int[]
     */
    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);// 生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
        }
        System.out.println("==========原始序列==========");
        printArray(array);
        return array;
    }

    /**
     * @description 打印出随机数
     * @date Nov 19, 2009
     * @author HDS
     * @param data
     */
    public void printArray(int[] data) {
        for (int i : data) {
            System.out.print(i + " ");
        }
        System.out.println();
    }

    /**
     * @description 交换相邻两个数
     * @date Nov 19, 2009
     * @author HDS
     * @param data
     * @param x
     * @param y
     */
    public void swap(int[] data, int x, int y) {
        int temp = data[x];
        data[x] = data[y];
        data[y] = temp;
    }

    /**
     * 冒泡排序----交换排序的一种
     * 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。
     * 性能：比较次数O(n^2),n^2/2；交换次数O(n^2),n^2/4
     *
     * @param data
     *            要排序的数组
     * @param sortType
     *            排序类型
     * @return
     */
    public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
        if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
            // 比较的轮数
            for (int i = 1; i < data.length; i++) { // 数组有多长,轮数就有多长
                // 将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
                for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {// 每一轮下来会将比较的次数减少
                    if (data[j] > data[j + 1]) {
                        // 交换相邻两个数
                        swap(data, j, j + 1);
                    }
                }
            }
        } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
            // 比较的轮数
            for (int i = 1; i < data.length; i++) {
                // 将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
                for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
                    if (data[j] < data[j + 1]) {
                        // 交换相邻两个数
                        swap(data, j, j + 1);
                    }
                }
            }
        } else {
            System.out.println("您输入的排序类型错误！");
        }
        printArray(data);// 输出冒泡排序后的数组值
    }

    /**
     * 直接选择排序法----选择排序的一种 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。 性能：比较次数O(n^2),n^2/2 交换次数O(n),n
     * 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。
     * 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。
     *
     * @param data
     *            要排序的数组
     * @param sortType
     *            排序类型
     * @return
     */
    public void selectSort(int[] data, String sortType) {
        if (sortType.endsWith("asc")) {// 正排序，从小排到大
            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;
                    }
                }
                // 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
                swap(data, data.length - i, index);
            }
        } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
            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;
                    }
                }
                // 交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
                swap(data, data.length - i, index);
            }
        } else {
            System.out.println("您输入的排序类型错误！");
        }
        printArray(data);// 输出直接选择排序后的数组值
    }

    /**
     * 插入排序 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。 性能：比较次数O(n^2),n^2/4
     * 复制次数O(n),n^2/4 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。
     *
     * @param data
     *            要排序的数组
     * @param sortType
     *            排序类型
     */
    public void insertSort(int[] data, String sortType) {
        if (sortType.equals("asc")) { // 正排序，从小排到大
            // 比较的轮数
            for (int i = 1; i < data.length; i++) {
                // 保证前i+1个数排好序
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (data[j] > data[i]) {
                        // 交换在位置j和i两个数
                        swap(data, i, j);
                    }
                }
            }
        } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
            // 比较的轮数
            for (int i = 1; i < data.length; i++) {
                // 保证前i+1个数排好序
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (data[j] < data[i]) {
                        // 交换在位置j和i两个数
                        swap(data, i, j);
                    }
                }
            }
        } else {
            System.out.println("您输入的排序类型错误！");
        }
        printArray(data);// 输出插入排序后的数组值
    }

    /**
     * 反转数组的方法
     *
     * @param data
     *            源数组
     */
    public void reverse(int[] data) {
        int length = data.length;
        int temp = 0;// 临时变量
        for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
            temp = data[i];
            data[i] = data[length - 1 - i];
            data[length - 1 - i] = temp;
        }
        printArray(data);// 输出到转后数组的值
    }

    /**
     * 快速排序 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）。 步骤为：
     * 1. 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）， 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。
     * 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。
     * 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。
     *
     * @param data
     *            待排序的数组
     * @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")) { // 正排序，从小排到大
            qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
        } else if (sortType.equals("desc")) { // 倒排序，从大排到小
            qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
        } else {
            System.out.println("您输入的排序类型错误！");
        }
    }

    /**
     * 快速排序的具体实现，排正序
     *
     * @param data
     * @param low
     * @param high
     */
    private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
        int i, j, x;
        if (low < high) { // 这个条件用来结束递归
            i = low;
            j = high;
            x = data[i];
            while (i < j) {
                while (i < j && data[j] > x) {
                    j--; // 从右向左找第一个小于x的数
                }
                if (i < j) {
                    data[i] = data[j];
                    i++;
                }
                while (i < j && data[i] < x) {
                    i++; // 从左向右找第一个大于x的数
                }
                if (i < j) {
                    data[j] = data[i];
                    j--;
                }
            }
            data[i] = x;
            qsort_asc(data, low, i - 1);
            qsort_asc(data, i + 1, high);
        }
    }

    /**
     * 快速排序的具体实现，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) { // 这个条件用来结束递归
            i = low;
            j = high;
            x = data[i];
            while (i < j) {
                while (i < j && data[j] < x) {
                    j--; // 从右向左找第一个小于x的数
                }
                if (i < j) {
                    data[i] = data[j];
                    i++;
                }
                while (i < j && data[i] > x) {
                    i++; // 从左向右找第一个大于x的数
                }
                if (i < j) {
                    data[j] = data[i];
                    j--;
                }
            }
            data[i] = x;
            qsort_desc(data, low, i - 1);
            qsort_desc(data, i + 1, high);
        }
    }

    /**
     * 二分查找特定整数在整型数组中的位置(递归) 查找线性表必须是有序列表
     *
     * @paramdataset
     * @paramdata
     * @parambeginIndex
     * @paramendIndex
     * @returnindex
     */
    public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex,
            int endIndex) {
        int midIndex = (beginIndex + endIndex) >>> 1; // 相当于mid = (low + high)
                                                        // / 2，但是效率会高些
        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;
        }
    }

    /**
     * 二分查找特定整数在整型数组中的位置(非递归) 查找线性表必须是有序列表
     *
     * @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; // 相当于midIndex =
                                                        // (beginIndex +
                                                        // endIndex) / 2，但是效率会高些
            if (data < dataset[midIndex]) {
                endIndex = midIndex - 1;
            } else if (data > dataset[midIndex]) {
                beginIndex = midIndex + 1;
            } else {
                return midIndex;
            }
        }
        return -1;
    }

    // /////////////////////===================================测试====================//////////////////
    public static void main(String[] args) {
        SortTest ST = new SortTest();
        int[] array = ST.createArray();
        System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
        ST.bubbleSort(array, "asc");
        System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
        ST.bubbleSort(array, "desc");

        array = ST.createArray();
        System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
        ST.selectSort(array, "asc");
        System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
        ST.selectSort(array, "desc");

        array = ST.createArray();
        System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
        ST.insertSort(array, "asc");
        System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
        ST.insertSort(array, "desc");

        array = ST.createArray();
        System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
        ST.quickSort(array, "asc");
        ST.printArray(array);
        System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
        ST.quickSort(array, "desc");
        ST.printArray(array);
        System.out.println("==========数组二分查找==========");
        System.out.println("您要找的数在第" + ST.binarySearch(array, 74)+ "个位子。（下标从0计算）");

    }

}