一些简单的排序 java代码实现,记录下来方便参考
1、冒泡排序
public void sort(int[] arr){
for(int i =0 ;i<arr.length -1 ;i++){
for(int j = 0 ; j < arr.length -1 - i ; j++){
int temp =0;
if(arr[j] > arr[j+1]){
temp = arr[j] ;
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
}
}
2、插入排序
public void sort(int[] arrs) {
for (int i = 1; i < arrs.length; i++) {
for (int j = i; j > 0 && arrs[j] < arrs[j - 1]; j--) {
int temp =0;
temp = arrs[ j] ;
arrs[j] = arrs[j-1];
arrs[j-1] = temp;
}
}
}
3、选择排序
public void sort(int[] arr){
for(int i = 0 ; i < arr.length-1 ; i++){
int temp = 0;
for(int j =0;j<=arr.length -1 - i ;j++){
if(arr[j] >= arr[temp]){
temp = j;
}
}
int t = arr[arr.length-1 -i] ;
arr[arr.length -1- i] = arr[temp];
arr[temp] = t;
}
}
4、快速排序
public int AdjustArray(int s[], int l, int r){
int i = l, j = r;
int x = s[l]; //s[l]即s[i]就是第一个坑
while (i < j) {
// 从右向左找小于x的数来填s[i]
while (i < j && s[j] >= x)
j--;
if (i < j) {
s[i] = s[j]; // 将s[j]填到s[i]中,s[j]就形成了一个新的坑
i++;
}
// 从左向右找大于或等于x的数来填s[j]
while (i < j && s[i] < x)
i++;
if (i < j) {
s[j] = s[i]; // 将s[i]填到s[j]中,s[i]就形成了一个新的坑
j--;
}
}
// 退出时,i等于j。将x填到这个坑中。
s[i] = x;
return i;
}
//递归调用自身
void quick_sort1(int s[], int l, int r) {
if (l < r) {
int i = AdjustArray(s, l, r);// 先成挖坑填数法调整s[]
quick_sort1(s, l, i - 1); // 递归调用
quick_sort1(s, i + 1, r);
}
}
5、堆排序
private static void buildMaxHeapify(int[] data) {
// 没有子节点的才需要创建最大堆,从最后一个的父节点开始
int startIndex = getParentIndex(data.length - 1);
// 从尾端开始创建最大堆,每次都是正确的堆
for (int i = startIndex; i >= 0; i--) {
maxHeapify(data, data.length, i);
}
}
/**
* 创建最大堆
*
* @param data
* @param heapSize
* 需要创建最大堆的大小,一般在sort的时候用到,因为最多值放在末尾,末尾就不再归入最大堆了
* @param index
* 当前需要创建最大堆的位置
*/
private static void maxHeapify(int[] data, int heapSize, int index) {
// 当前点与左右子节点比较
int left = getChildLeftIndex(index);
int right = getChildRightIndex(index);
int largest = index;
if (left < heapSize && data[index] < data[left]) {
largest = left;
}
if (right < heapSize && data[largest] < data[right]) {
largest = right;
}
// 得到最大值后可能需要交换,如果交换了,其子节点可能就不是最大堆了,需要重新调整
if (largest != index) {
int temp = data[index];
data[index] = data[largest];
data[largest] = temp;
maxHeapify(data, heapSize, largest);
}
}
/**
* 排序,最大值放在末尾,data虽然是最大堆,在排序后就成了递增的
*
* @param data
*/
private static void heapSort(int[] data) {
// 末尾与头交换,交换后调整最大堆
for (int i = data.length - 1; i > 0; i--) {
int temp = data[0];
data[0] = data[i];
data[i] = temp;
maxHeapify(data, i, 0);
}
}
/**
* 父节点位置
*
* @param current
* @return
*/
private static int getParentIndex(int current) {
return (current - 1) >> 1;
}
/**
* 左子节点position 注意括号,加法优先级更高
*
* @param current
* @return
*/
private static int getChildLeftIndex(int current) {
return (current << 1) + 1;
}
/**
* 右子节点position
*
* @param current
* @return
*/
private static int getChildRightIndex(int current) {
return (current << 1) + 2;
}
private static void print(int[] data) {
int pre = -2;
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
if (pre < (int) getLog(i + 1)) {
pre = (int) getLog(i + 1);
System.out.println();
}
System.out.print(data[i] + " |");
}
}
/**
* 以2为底的对数
*
* @param param
* @return
*/
private static double getLog(double param) {
return Math.log(param) / Math.log(2);
}
以上代码都经过测试
eg:int[] s = { 72, 6, 57, 88, 60, 42, 83, 73, 48, 85 };
result :6 , 42 , 48 , 57 , 60 , 72 , 73 , 83 , 85 , 88 ,
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