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Java的几种排序

    博客分类:
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  1. 本文转载自:http://supersun.iteye.com/blog/512608

0.排序基类
/**
 * 为了后面排序算法扩展的方便,引入一个基础类Sorter
 */
package com.javasort;

/**
 * 任何排序算法都继承此公共抽象基类Sorter
 * @author Daniel Cheng
 *
 */
public abstract class Sorter<E extends Comparable<E>> {

    /**
     * 任何排序算法都重写此抽象方法
     * @param array:欲排序的数组
     * @param from:元素的起始下标
     * @param len:数组的长度
     */
   
    public abstract void sort(E[] array, int from, int len);

    /**
     * 测试排序用例时调用此方法
     * @param array
     */
    public final void sort(E[] array) {
       
        sort(array, 0, array.length);
    }

    /**
     * 需要交换元素顺序时调用此方法
     * @param array
     * @param from
     * @param to
     */
    protected final void swap(E[] array, int from, int to) {
        E tmp = array[from];
        array[from] = array[to];
        array[to] = tmp;
    }
    /**
     * 打印排序后数组元素时调用此方法
     * @param array
     */
    public final void printResult(E[] array){
        for(int i=0;i<array.length;i++){
            System.out.print(array[i]+",");
        }
    }

}

1.冒泡排序
package com.javasort.bubblesorter;
/**
 * 冒泡排序:最简单的排序算法了,算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素,
 * 把第i小的冒泡到数组的第i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。
 * (当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素,把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。
 * i从0一直到N-1从而完成排序。)
 */
import com.javasort.Sorter;

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

    private static  boolean DOWN = true;

    @Override
    public void sort(E[] array, int from, int len) {
        if (DOWN) {
            bubble_down(array, from, len);
        } else {
            bubble_up(array, from, len);
        }

    }

    private final void bubble_down(E[] array, int from, int len) {

        for(int i=from;i<from+len;i++){
            for(int j=from+len-1;j>i;j--){
                if(array[j].compareTo(array[j-1])<0){
                    swap(array, j-1, j);
                }
            }
        }
    }

    private final void bubble_up(E[] array, int from, int len) {
       
        for(int i=from+len-1;i>=from;i--){
            for(int j=from;j<i;j++){
                if(array[j].compareTo(array[j+1])>0){
                    swap(array, j, j+1);
                }
            }
        }

    }

    static final void up() {
        DOWN=false;
    }
   
}

/**
 *
 */
package com.javasort.bubblesorter;

import com.javasort.Sorter;

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

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

}

2.插入法排序
package com.javasort.insertsorter;
/**
 * 插入法排序在数据规模小的时候十分高效,该算法每次插入第k+1个元素到
 * 前k个有序数组中一个合适的的位置(k=0...N-1),从而完成排序。
 */
import com.javasort.Sorter;

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

    @Override
    public void sort(E[] array, int from, int len) {
        E temp=null;
        for(int i=from+1;i<from+len;i++){
            temp=array[i];
            int j=i;
            for(;j>from;j--){
                if(temp.compareTo(array[j-1])<0){
                    array[j]=array[j-1];
                }
                else
                    break;
            }
            array[j]=temp;
           
        }
       
    }


}

package com.javasort.insertsorter;

import com.javasort.Sorter;

public class InsertSorterTest {

    public static void main(String[] args) {

        Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0};
        Sorter insertSort=new InsertSorter();
       
        insertSort.sort(array);
        insertSort.printResult(array);
    }

}

3.快速排序
package com.javasort.quicksorter;

/**
 * 快速排序是目前使用可能最广泛的排序算法.一般分如下步骤:
 * 1)选择一个枢纽元素(有很对选法,我的实现里采用去中间元素的简单方法)
 * 2)使用该枢纽元素分割数组,使得比该元素小的元素在它的左边,比它大的在右边。并把枢纽元素放在合适的位置。
 * 3)根据枢纽元素最后确定的位置,把数组分成三部分,左边的,右边的,枢纽元素自己,对左边的,右边的分别递归调用快速排序算法即可。
 * 快速排序的核心在于分割算法,也可以说是最有技巧的部分。
 */
import com.javasort.Sorter;

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

    @Override
    public void sort(E[] array, int from, int len) {
        q_sort(array, from, from + len - 1);
    }

    private final void q_sort(E[] array, int from, int to) {
        if (to - from < 1)
            return;
        int pivot = selectPivot(array, from, to);

        pivot = partion(array, from, to, pivot);

        q_sort(array, from, pivot - 1);
        q_sort(array, pivot + 1, to);

    }

    private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) {
        E tmp = array[pivot];
        array[pivot] = array[to];// now to's position is available

        while (from != to) {
            while (from < to && array[from].compareTo(tmp) <= 0)
                from++;
            if (from < to) {
                array[to] = array[from];// now from's position is available
                to--;
            }
            while (from < to && array[to].compareTo(tmp) >= 0)
                to--;
            if (from < to) {
                array[from] = array[to];// now to's position is available now
                from++;
            }
        }
        array[from] = tmp;
        return from;

    }

    private int selectPivot(E[] array, int from, int to) {
        return (from + to) / 2;
    }

}

/**
 *
 */
package com.javasort.quicksorter;

import com.javasort.Sorter;
import com.javasort.insertsorter.InsertSorter;

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

    public static void main(String[] args) {
        Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0};
        Sorter quickSorter=new QuickSorter();
       
        quickSorter.sort(array);
        quickSorter.printResult(array);
    }

}

4.选择排序
package com.javasort.selectsorter;
/**
 * 选择排序:相对于冒泡来说,它不是每次发现逆序都交换,而是
 * 在找到全局第i小的时候记下该元素位置,最后跟第i个元素交换,
 * 从而保证数组最终的有序。
 * 相对与插入排序来说,选择排序每次选出的都是全局第i小的,
 * 不会调整前i个元素了。
 */
import com.javasort.Sorter;
/**
 *
 * @author Daniel Cheng
 *
 */

public class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {

    @Override
    public void sort(E[] array, int from, int len) {
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int smallest = i;
            int j = i + from;
            for (; j < from + len; j++) {
                if (array[j].compareTo(array[smallest]) < 0) {
                    smallest = j;
                }
            }
            swap(array, i, smallest);

        }

    }

}

package com.javasort.selectsorter;

import com.javasort.Sorter;
import com.javasort.bubblesorter.BubbleSorter;

public class SelectSorterTest {

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

}

 

    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]+",");
            }

        }

    }
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