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备忘:java排序算法

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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]+",");   
        }   
  
  
    }   
  
  
}   
  
  
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);   
    }   
  
}  

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