简单实现排序算法java版本

 1.直接插入排序

（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排

好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数

也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。

（2）实例

（3）代码实现：

public class insertSort { 

   

public  insertSort(){ 

     inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

     int temp= 0 ; 

     for ( int i= 1 ;i<a.length;i++){ 

        int j=i- 1 ; 

        temp=a[i]; 

       //将大于temp的值整体后移一个单位


        for (;j>= 0 &&temp<a[j];j--){ 

            a[j+ 1 ]=a[j];   

        } 

        a[j+ 1 ]=temp; 

     } 

   

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]); 

     } 

}




2.   希尔排序（最小增量排序）

（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。

（2）实例：

（3）代码实现：

public class shellSort { 

   

public shellSort(){ 

   

     int a[]={ 1 , 54 , 6 , 3 , 78 , 34 , 12 , 45 , 56 , 100 }; 

     double d1=a.length; 

     int temp= 0 ; 

   

     while ( true ){ 

        d1= Math.ceil(d1/ 2 ); 

        int d=( int ) d1; 

        for ( int x= 0 ;x<d;x++){ 

   

            for ( int i=x+d;i<a.length;i+=d){ 

               int j=i-d; 

               temp=a[i]; 

               for (;j>= 0 &&temp<a[j];j-=d){ 

                    a[j+d]=a[j]; 

               } 

               a[j+d]=temp; 

            } 

        } 

   

        if (d== 1 ){ 

            break ; 

        } 

   

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]); 

     } 

}

3.简单选择排序

（1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；

然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

（2）实例：

（3）代码实现：

public  class  selectSort { 

   

     public  selectSort(){ 

        int a[]={ 1 , 54 , 6 , 3 , 78 , 34 , 12 , 45 }; 

        int position= 0 ; 

        for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){      

            int j=i+ 1 ; 

            position=i; 

            int temp=a[i]; 

            for (;j<a.length;j++){ 

               if (a[j]<temp){ 

                  temp=a[j]; 

                  position=j; 

               } 

            } 

            a[position]=a[i]; 

            a[i]=temp; 

        } 

   

        for ( int i= 0 ;i<a.length;i++) 

            System.out.println(a[i]); 

     } 

}

4.堆排序

（1）基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,…,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1）(i=1,2,…,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

（2）实例：

初始序列：46,79,56,38,40,84

建堆：

交换，从堆中踢出最大数

剩余结点再建堆，再交换踢出最大数

依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。

（3）代码实现

public class HeapSort { 

     inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

     public  HeapSort(){ 

        heapSort(a); 

     } 

   

     public  void  heapSort( int [] a){ 

         System.out.println( "开始排序" ); 

         int arrayLength=a.length; 

         //循环建堆 

         for ( int i= 0 ;i<arrayLength- 1 ;i++){ 

             //建堆 

             buildMaxHeap(a,arrayLength- 1 -i); 

             //交换堆顶和最后一个元素 

             swap(a, 0 ,arrayLength- 1 -i); 

             System.out.println(Arrays.toString(a)); 

         } 

     } 

   

    

   

     private  void  swap( int [] data,  int i,  int j) { 

         // TODO Auto-generated method stub 

         int tmp=data[i]; 

         data[i]=data[j]; 

         data[j]=tmp; 

     } 

   

     //对data数组从0到lastIndex建大顶堆 

     private void buildMaxHeap( int [] data,  int lastIndex) { 

         // TODO Auto-generated method stub 

         //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始 

   

         for ( int i=(lastIndex- 1 )/ 2 ;i>= 0 ;i--){ 

             //k保存正在判断的节点 

             int k=i; 

             //如果当前k节点的子节点存在 

             while (k* 2 + 1 <=lastIndex){ 

                 //k节点的左子节点的索引 

                 int biggerIndex= 2 *k+ 1 ; 

                 //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在 

                 if (biggerIndex<lastIndex){ 

                     //若果右子节点的值较大 

                     if (data[biggerIndex]<data[biggerIndex+ 1 ]){ 

                         //biggerIndex总是记录较大子节点的索引 

                         biggerIndex++; 

                     } 

                 } 

   

                 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值 

                if (data[k]<data[biggerIndex]){ 

                     //交换他们 

                     swap(data,k,biggerIndex); 

                     //将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值 

                     k=biggerIndex; 

                 } else { 

                     break ; 

                 } 

             } 

         } 

     } 

}

5.冒泡排序

（1）基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。

（2）实例：

（3）代码实现

public  class  bubbleSort { 

   

public bubbleSort(){ 

      inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

     int temp= 0 ; 

     for ( int i= 0 ;i<a.length- 1 ;i++){ 

        for ( int j= 0 ;j<a.length- 1 -i;j++){ 

          if (a[j]>a[j+ 1 ]){ 

            temp=a[j]; 

            a[j]=a[j+ 1 ]; 

            a[j+ 1 ]=temp; 

          } 

        } 

     } 

   

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]);   

    } 

}

6.快速排序

（1）基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。

（2）实例：

（3）代码实现

public class quickSort { 

   

   inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

public quickSort(){ 

     quick(a); 

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++){ 

        System.out.println(a[i]); 

     } 

} 

public int getMiddle( int [] list,  int low,  int high) {   

             int tmp =list[low];     //数组的第一个作为中轴   

             while (low < high){   

                 while (low < high&& list[high] >= tmp) {   

                    high--;   

                 }   

   

                 list[low] =list[high];    //比中轴小的记录移到低端   

                 while (low < high&& list[low] <= tmp) {   

                     low++;   

                 }   

   

                 list[high] =list[low];    //比中轴大的记录移到高端   

             }   

            list[low] = tmp;               //中轴记录到尾   

             return low;                    //返回中轴的位置   

}  

   

public void _quickSort( int [] list,  int low,  int high) {   

             if (low < high){   

                int middle =getMiddle(list, low, high);   //将list数组进行一分为二   

                _quickSort(list, low, middle -  1 );       //对低字表进行递归排序   

                _quickSort(list,middle +  1 , high);        //对高字表进行递归排序   

             }   

} 

   

public void quick( int [] a2) {   

             if (a2.length >  0 ) {     //查看数组是否为空   

                 _quickSort(a2, 0 , a2.length -  1 );   

             }   

} 

}




7、归并排序

（1）基本排序：归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

（2）实例：

（3）代码实现

public class mergingSort { 

   

inta[]={ 49 , 38 , 65 , 97 , 76 , 13 , 27 , 49 , 78 , 34 , 12 , 64 , 5 , 4 , 62 , 99 , 98 , 54 , 56 , 17 , 18 , 23 , 34 , 15 , 35 , 25 , 53 , 51 }; 

   

public mergingSort(){ 

     sort(a, 0 ,a.length- 1 ); 

     for ( int i= 0 ;i<a.length;i++) 

        System.out.println(a[i]); 

} 

   

public void sort( int [] data,  int left,  int right) { 

 

     if (left<right){ 

         //找出中间索引 

         int center=(left+right)/ 2 ; 

         //对左边数组进行递归 

         sort(data,left,center); 

         //对右边数组进行递归 

         sort(data,center+ 1 ,right); 

         //合并 

         merge(data,left,center,right);    &nbspant; padding:0px!important; background:none!important; border:0px!important; margin:0px!important; bottom:auto!important; float:none!important; height:auto!important; left:auto!important; line-height:1.1em!important; outline:0px!important; overflow:visible!important; position:static!important; right:auto!important; top:auto!important; vertical-align:baseline!important; width:auto!important; min-height:auto!important">merge(data,left,center,right);        

     } 

   

} 

   

public void merge( int [] data,