排序算法集合（java版）：网上收集未测试

package test;

public class SortUtil {

	/**
	 * 冒泡排序 Bubble Sort
	 * <p>
	 * 原理: 比较n轮，每一轮都把最大元素移动到数组后端。
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] bubbleSort(int[] result) {
		int ARRAYSIZE = result.length;
		for (int i = 0; i < ARRAYSIZE; i++) {
			for (int j = i + 1; j < ARRAYSIZE; j++) {
				if (result[i] > result[j]) {
					// 交换
					swap(result, i, j);
				}
			}
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 插入排序 Insert Sort
	 * <p>
	 * 原理： 从第二个元素开始，因为左侧的数组为排序后的数组， 只要将当前元素插入到左侧数组的适当位置，就能保持数组为有序
	 * 然后处理第三个元素...直到最后一个元素
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] insertSort(int[] result) {
		int ARRAYSIZE = result.length;
		for (int i = 1; i < ARRAYSIZE; i++) {
			for (int j = i; j > 0 && result[j] < result[j - 1]; j--) {
				swap(result, j, j - 1);

			}
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 折半搜索插入排序 BinarySearchThenInsert Sort
	 * <p>
	 * 原理与插入排序类似，不同点在于寻找插入位置的时候，采取的是折半查找方法
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] binsertSort(int[] result) {
		int ARRAYSIZE = result.length;
		for (int i = 1; i < ARRAYSIZE; i++) {
			if (result[i] < result[0]) {
				int temp = result[i];
				for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
					result[j + 1] = result[j];

				}
				result[0] = temp;

			} else if (result[i] < result[i - 1]) {
				int larrange = 0;
				int rarrange = i - 1;
				while (rarrange - larrange > 1) {
					int p = (rarrange + larrange + 1) / 2;
					if (result[i] < result[p]) {
						rarrange = p;
					} else {
						larrange = p;
					}

				}
				int temp = result[i];
				for (int j = i - 1; j >= larrange + 1; j--) {
					result[j + 1] = result[j];

				}
				result[larrange + 1] = temp;

			}
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 堆排序 Heap Sort
	 * <p>
	 * 原理: 利用了堆的易调整的特点来进行的一种选择排序。 以大顶堆为例，什么是大顶堆？
	 * 大顶堆的逻辑结构是一颗完全二叉树，[把满二叉树最后一层右侧的一些叶子摘掉] 假设其高度为h，则元素个数介于 1 + 2 + ... +
	 * exp(2, h - 2) ~ 1 + 2 + ... + exp(2, h -1)之间 符合如下定义为大顶堆：(此定义基于大顶堆的顺序存储结构)
	 * for (int i = array.length - 1; i > 0; i --) { 任意 array[i] <= array[(i -
	 * 1)/2]; } (还有一种是小顶堆，不同的只是比较时候的大于号方向不同)。 容易想到，当堆顶元素(MaxValue)被替换后，
	 * 至多只要在双亲和子节点间进行h（大顶堆的高度） - 1次交换， (参照交换算法可以发现比较次数一般来说是交换次数的2~3倍，也不算多)
	 * 就可以形成新的大顶堆。由此大大提高了排序效率。
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] heapSort(int[] result) {

		// 初始化无序数组为大顶堆
		for (int i = result.length - 2; i >= 0; i--) {
			adjustHeap(result, i, result.length - 1);
		}

		// 将最大值元素交换至数组末端，并调整前端为大顶堆，循环直至前端只剩下一个元素
		for (int i = result.length - 1; i > 0; i--) {
			swap(result, 0, i);
			adjustHeap(result, 0, i - 1);
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 将除顶(不确定是否满足大顶堆条件)外，左子树和右子树都为一个堆的数组调整为大顶堆
	 * 
	 * @param array
	 *            待调整数组
	 * @param from
	 *            顶的指针
	 * @param to
	 *            调整的末端(就是调整array[from]...array[to]这一段为一个大顶堆)
	 */
	private void adjustHeap(int[] array, int from, int to) {
		int i = 0;
		// 比较节省比较次数的方法，只要比较到比其左右子树的根结点的值都大，就可以return了
		while (from + 2 * i + 2 <= to) {
			if (array[from + i] < array[from + 2 * i + 1]
					|| array[from + i] < array[from + 2 * i + 2]) {
				if (array[from + 2 * i + 1] > array[from + 2 * i + 2]) {
					swap(array, from + i, from + 2 * i + 1);
					i += i + 1;
				} else {
					swap(array, from + i, from + 2 * i + 2);
					i += i + 2;
				}

			} else {
				return;
			}
		}
		if (from + 2 * i + 1 == to && array[from + i] < array[from + 2 * i + 1]) {
			// 有时会出现仅存在左子树的情况(左子树为调整数组的最后一个元素)
			swap(array, from + i, from + 2 * i + 1);

		}
	}

	/**
	 * 快速排序 Quick Sort
	 * <p>
	 * 原理： 选择数组中的一个元素作为标准，将所有比标准小的元素放到左边， 所有比标准大的元素放到右边。 并对左边和右边的元素做一样的快速排序过程。
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] quickSort(int[] result) {
		quick(result, 0, result.length - 1);
		return result;
	}

	/**
	 * 选择数组中的一个元素作为标准，将所有比标准小的元素放到左边， 所有比标准大的元素放到右边。 并对左边和右边的元素做一样的快速排序过程。
	 * 
	 * @param array
	 * @param startIndex
	 * @param endIndex
	 */
	private void quick(int[] array, int startIndex, int endIndex) {
		int pIndex = startIndex;
		for (int i = startIndex + 1; i <= endIndex; i++) {
			if (array[i] < array[pIndex]) {
				int temp = array[i];
				for (int j = i; j > pIndex; j--) {
					array[j] = array[j - 1];
				}
				array[pIndex] = temp;
				pIndex++;
			}

		}
		if (pIndex - startIndex > 1) {
			quick(array, startIndex, pIndex - 1);
		}
		if (endIndex - pIndex > 1) {
			quick(array, pIndex + 1, endIndex);
		}
	}

	/**
	 * 归并排序 Merge Sort
	 * <p>
	 * 原理： 分治。将数组分为左，右两部分， 首先将数组分为左右两部分，分别进行归并排序， 然后合并左右两部分的排序结果就构成了一个有序数组。
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] mergeSort(int[] result) {

		mergeR(result, 0, result.length - 1);

		return result;
	}

	/**
	 * 递归对数组进行归并排序
	 * 
	 * @param array
	 * @param startIndex
	 * @param endIndex
	 */
	private void mergeR(int[] array, int startIndex, int endIndex) {
		if (startIndex < endIndex) {
			int mid = (startIndex + endIndex) / 2;
			// 对包括中点在内的左侧数组区间进行归并排序
			mergeR(array, startIndex, mid);
			// 对中点之后的右侧数组区间进行归并排序
			mergeR(array, mid + 1, endIndex);
			// 合并左和右两个独立的有序区间为一个有序区间
			merge(array, startIndex, mid, endIndex);
		}
	}

	/**
	 * 将array数组的两个有序区间array[startIndex]...array[midIndex] 和array[midIndex +
	 * 1]...array[endIndex]合并为一个有序区间 array[startIndex]...array[endIndex]
	 * 
	 * @param array
	 * @param startIndex
	 * @param midIndex
	 * @param endIndex
	 */
	private void merge(int[] array, int startIndex, int midIndex, int endIndex) {
		int[] resultTemp = new int[endIndex - startIndex + 1];

		int pr = 0;
		int p1 = startIndex;
		int p2 = midIndex + 1;
		while (p1 <= midIndex || p2 <= endIndex) {
			if (p1 == midIndex + 1) {
				while (p2 <= endIndex) {
					resultTemp[pr++] = array[p2++];

				}
			} else if (p2 == endIndex + 1) {
				while (p1 <= midIndex) {
					resultTemp[pr++] = array[p1++];

				}
			} else if (array[p1] <= array[p2]) {
				resultTemp[pr++] = array[p1++];

			} else {
				resultTemp[pr++] = array[p2++];

			}
		}
		for (p1 = startIndex, p2 = 0; p1 <= endIndex; p1++, p2++) {
			array[p1] = resultTemp[p2];

		}
	}

	/**
	 * 希尔排序 Shell Sort
	 * <p>
	 * 原理： 分别以数组大小的1/2,1/4,1/8....1的作为步伐d， 将array[i],array[i + d],array[i +
	 * 2d]....array[i + nd]看作一个数组进行排序， 与插入排序相比，因为可以更有效的消除逆序，因此交换次数是很少的，
	 * 缺点是比较次数过多
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] shellSort(int[] result) {
		int ARRAYSIZE = result.length;
		for (int d = ARRAYSIZE / 2; d > 0; d = d / 2) {
			// print(result);
			for (int i = d; i < ARRAYSIZE; i++) {
				for (int j = i; j >= d; j = j - d) {
					if (result[j] < result[j - d]) {
						swap(result, j, j - d);
					}

				}
			}
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 简单选择排序 SimpleSelection Sort
	 * <p>
	 * 原理：每遍历未排序部分一次都选出一个最小值，并将最小值元素移动到数组前端
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] simpleSelectionSort(int[] result) {

		// 重复此过程：选取最小值，并将其交换至数组前端
		int minIndex = 0;
		for (int i = 0; i < result.length; i++) {
			minIndex = i;
			for (int j = i + 1; j < result.length; j++) {
				if (result[j] < result[minIndex]) {
					minIndex = j;
				}

			}
			swap(result, minIndex, i);
		}

		return result;
	}

	/**
	 * 交换元素
	 */
	private void swap(int[] arr, int i, int j) {
		int temp = arr[i];
		arr[i] = arr[j];
		arr[j] = temp;
	}

}