Java 排序

public class Sort {
    /**
     * 
     * 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、shell排序）； 2.交换排序（冒泡排序、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。
     * (2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应采用直接插人、冒泡或随机的快速排序； (3)若n较大，则应采用快速排序、堆排序或归并排序。
     * 
     */ 

    /**
     * @return 一个初始化好的数组
     */
    public int[] createArray() {
        java.util.Random random = new java.util.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
        }
        printArray(array);
        return array;
    } 

    /**
     * 打印数组中的元素到控制台
     */
    public void printArray(int[] data) {
        for (int i : data) {
            System.out.print(i + " ");
        }
        System.out.println();
    } 

    /**
     * 交换数组中指定的两元素的位置
     */
    private 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
     * 
     */ 

    public void bubbleSort(int[] data) {
        // 正排序，从小排到大
        // 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);
                }
            }
        }
        // 倒排序，从大排到小
        for (int i = 1; i < data.length; i++) {
            for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
                if (data[j] < data[j + 1]) {
                    swap(data, j, j + 1);
                }
            }
        }
        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。
     * 
     */ 

    public void selectSort(int[] data) {
        // 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);
        }
        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。
     * 
     */ 

    public void insertSort(int[] data) {
        // 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);
                }
            }
        }
        // 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);
                }
            }
        }*/
        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;
    } 

    public static void main(String[] args) {
        Sort sort = new Sort();
        int[] array = sort.createArray();
        System.out.println("冒泡排序后(正序)");
        sort.bubbleSort(array);
        System.out.println("*********************************");
        array = sort.createArray();
        System.out.println("倒转数组后");
        sort.reverse(array);
        System.out.println("*********************************");
        array = sort.createArray();
        System.out.println("选择排序后(正序)");
        sort.selectSort(array); 
        System.out.println("*********************************");
        array = sort.createArray();
        System.out.println("插入排序后(正序)");
        sort.insertSort(array);
        System.out.println("*********************************");
        array = sort.createArray();
        System.out.println("快速排序后(正序)");
        sort.quickSort(array, "asc");
        sort.printArray(array);
        System.out.println("快速排序后(倒序)");
        sort.quickSort(array, "desc");
        sort.printArray(array);
        System.out.println("数组二分查找");
        //System.out.println("您要找的数在第" + sort.binarySearch(array, 74)    + "个位子。（下标从0计算）");
    }
}

评论

1 楼 ws715 2010-07-29  

very good.thanks!