常用排序算法及Java实现

排序算法，可以分为内部排序和外部排序两大种。这篇文章主要对内部排序进行介绍。内部排序又分为两类，基于比较的非线性时间类，和非比较的线性时间类。前一类又可以分为四种，交换排序（包括冒泡排序和快速排序），插入排序（包括简单插入排序和希尔排序），选择排序（包括简单选择排序和堆排序）以及归并排序；后者主要包含三种，计数排序，桶排序和基数排序。

总体来说，快排、堆排和归并排序是非线性时间中最快的三种。一般认为，快排的时间效率会比堆排更好。另一方面，快排和堆排都是不稳定的算法，只有归并排序、冒泡排序和插入排序是稳定的算法，因此Java中的sort算法在实现的时候，有一个阈值，大概是60左右。数组长度低于这个阈值的，直接使用插入排序；高于这个阈值的，如果元素是基本数据类型，救使用快排，如果是引用数据类型，就使用归并排序。而对于基于比较的排序算法，都很依赖于数据本身的分布——在数据均匀分布的情况下，效率可以很高。计数排序是用来排序0到100之间的数字的最好的算法，但是它不适合按字母顺序排序人名；计数排序则要求对每一位使用的排序算法都是稳定的。

下面我们对这九种算法进行详细的介绍。为了方便，我们设定所有的排序都基于整形数组，需要按照从小到大的顺序进行排列。在这些排序算法中，有一些公用的操作，比如元素交换，元素打印，寻找最大值最小值等，为了代码的复用，我们定义了工具类Tools，首先给出Tools类的代码。

public class Tools {
    public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int tmp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = tmp;
    }

    public static void printArray(int[] arr) {
        int i = 0;
        System.out.print("[");
        for (; i < arr.length - 1; i++) {
            System.out.print(arr[i] + ",");
        }
        System.out.println(arr[i] + "]");
    }

    public static int findMax(int[] arr) {
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int num : arr) {
            max = Math.max(max, num);
        }
        return max;
    }

    public static int findMin(int[] arr) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int num : arr) {
            min = Math.min(min, num);
        }
        return min;
    }
}

 

1、交换算法

1.1 冒泡算法

整体思路：第i轮排序，从第0号元素到第（length-1-i）号元素，进行相邻元素的比较，并将较大的元素不断交换到后一位置。

特点：第i轮排序完成后，第i个最大值出现在下标为（length-1-i）的位置。

时间复杂度：最坏：O(n^2)，平均：O(n^2)，最好：O(n)；

空间复杂度：O(1)

稳定性：稳定，但是当条件变为arr[j] >= arr[j + 1]时，就不稳定了

Java实现：

/**
 *  3  *
 *         以整型数组为例，通过冒泡排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列
 *         思路：第i轮排序，从第0号元素到第（length-1-i）号元素，进行相邻元素的比较，并将较大的元素交换到后一位置。
 *         特点：第i轮排序结束后，第i个最大值出现在下标为（length-1-i）的位置
 *         时间复杂度：最坏：O(n^2)，平均：O(n^2)，最好：O(n)；
 *         空间复杂度：O(1)
 *         稳定性：稳定，但是当条件变为arr[j] >= arr[j + 1]时，就不稳定了
 */
public class BubbleSort {
    public static void bubbleSort(int[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    Tools.swap(arr, j, j + 1);
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        bubbleSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

1.2 快速排序

整体思路：通过递归的方式，不断将数组分为两部分，主元左边的都比主元小，右边的都比主元大。特点：每一轮的排序结束后，数组中的某一部分就会成为有序的序列。

时间复杂度：最坏O(n^2)，平均O(nlog2n)，最好O(nlog2n)。

空间复杂度：O(nlog2n)，主要是由于递归调用造成的栈内存的使用。

稳定性：不稳定。

在每一轮的排序过程中，注意首先从右往左进行查找；在跳出循环后，将low索引指向的位置作为主元交换的位置。

Java实现：

/**
 *  3  *
 *         以整型数组为例，通过快速排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列
 *         思路：通过递归的方式，不断将数组分为两部分，主元左边的都比主元小，右边的都比主元大。
 *         特点：每一轮的排序结束后，数组中的某一部分就会成为有序的序列。
 *         时间复杂度：最坏O(n^2)，平均O(nlog2n)，最好O(nlog2n)
 *         空间复杂度：O(nlog2n)，主要是由于递归调用造成的栈内存的使用
 *         稳定性：不稳定
 *         
 *         在每一轮的排序过程中，注意首先从右往左进行查找；在跳出循环后，将low索引指向的位置作为主元交换的位置
 *         
 */
public class QuickSort {
    public static void quickSort(int[] arr, int first, int last) {
        if (last < first) {
            return;
        }
        int low = first;
        int high = last;
        int pivot = arr[first];
        while (high > low) {
            while (high > low && arr[high] >= pivot)
                high--;
            while (high > low && arr[low] <= pivot)
                low++;
            if (high > low) {
                Tools.swap(arr, low, high);
            }
        }

        Tools.swap(arr, first, low);
        quickSort(arr, first, low - 1);
        quickSort(arr, low + 1, last);
    }

    public static void quickSort(int[] arr) {
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 1, 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2, 1, 1 };
        //        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        quickSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

 

2. 选择排序

2.1 简单选择排序

整体思路：第i轮排序，找到第i个最小值，将其交换到下标为i的位置。

特点：第i轮排序结束后，第i个最小值出现在下标为i的位置。

 

时间复杂度：三种情况都是O(n^2)。

空间复杂度：O(1)。

稳定性：不稳定

在每一轮选择最小元素的过程中，可以在每次符合条件时都进行换位，也可以将这一轮中最小值的索引记下来，这一轮结束时进行一次换位。这样减少了在堆内存中的操作，更加高效。

Java实现：

/**
 * @author hr
 * 
 *         以整型数组为例，通过选择排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列 
 *         思路：第i轮排序，找到第i个最小值，将其交换到下标为i的位置。
 *         特点：第i轮排序结束后，第i个最小值出现在下标为i的位置
 *         
 *         在每一轮选择最小元素的过程中，可以在每次符合条件时都进行换位，也可以将这一轮中最小值的
 *         索引记下来，这一轮结束时进行一次换位。这样减少了在堆内存中的操作，更加高效。
 *         时间复杂度：三种情况都是O(n^2)
 *         空间复杂度：O(1)
 *         稳定性：不稳定
 *         
 */
public class SelectionSort {
    public static void selectionSort(int[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] < arr[minIndex])
                    minIndex = j;
            }
            if (minIndex != i)
                Tools.swap(arr, i, minIndex);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        selectionSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

2.2 堆排序

整体思路：首先，将给定的数组建立起一个大顶堆，这也意味着找到了最大的元素；然后，将最大的元素换到堆的末尾（也就是数组的末尾），将剩下的元素重新建立起一个大顶堆，不断找到剩余元素中的最大值。

特点：第i轮排序结束后，第i个最大值出现在下标为length - i的位置 。

时间复杂度：三种情况都是O(nlog2n)。

空间复杂度：O(1)。

稳定性：不稳定。

在最开始建立大顶堆时，只需要遍历前半部分数组即可，初始的循环遍历条件设为(length - 1) / 2,直到0为止。随后每次找最大值，也是从后面的元素开始向上遍历。而对大顶堆进行调整的时候，则是从给定的元素开始不断向下进行调整。每次对堆进行调整的循环停止条件为：当前节点不存在左孩子节点，或者当前节点值已经是三个节点中的最大值了。

Java实现：

/**
 * @author hr
 * 
 *         以整型数组为例，通过堆排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列 
 *         思路：首先，将给定的数组建立起一个大顶堆，这也意味着找到了最大的元素；然后，将最大的元素换到堆的末尾
 *         （也就是数组的末尾），将剩下的元素重新建立起一个大顶堆，不断找到剩余元素中的最大值。
 *         特点：第i轮排序结束后，第i个最大值出现在下标为length - i的位置
 *         
 *         在最开始建立大顶堆时，只需要遍历前半部分数组即可，初始的循环遍历条件设为(length - 1) / 2,直到0为止
 *         随后每次找最大值，也是从后面的元素开始向上遍历。
 *         而对大顶堆进行调整的时候，则是从给定的元素开始不断向下进行调整。
 *         时间复杂度：三种情况都是O(nlog2n)
 *         空间复杂度：O(1)
 *         稳定性：不稳定
 *         
 */
public class HeapSort {
    private static void heapify(int[] arr, int index, int heapSize) {
        int left = 2 * index + 1;
        int right = 2 * index + 2;
        int largest = index;
        while (left < heapSize) {
            if (arr[left] > arr[largest])
                largest = left;
            if (right < heapSize && arr[right] > arr[index])
                largest = right;
            if (index != largest) {
                Tools.swap(arr, index, largest);
                index = largest;
                left = 2 * index + 1;
                right = 2 * index + 2;
            } else
                break;
        }
    }

    public static void buildHeap(int[] arr) {
        for (int i = (arr.length - 1) / 2; i >= 0; i--) {
            heapify(arr, i, arr.length);
        }
    }

    public static void heapSort(int[] arr) {
        buildHeap(arr);
        for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
            Tools.swap(arr, 0, i);
            heapify(arr, 0, i);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        heapSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }

}

3. 插入排序

 3.1 简单插入排序

整体思路：

第i轮排序，是将第i号元素插入由0，1，2...（i-1）号元素组成的有序表中。

特点：第i轮排序结束后，由0，1，2...i号元素组成的序列是有序的。

时间复杂度：最坏（数组是反序的）O(n^2),平均O(n^2)，最好（数组本身就是正序的）O(n)。

空间复杂度：O(1)。

稳定性：稳定。

由于第i个元素之前都是有序的，因此在插入第i个元素的时候，可以从前往后遍历，找到合适的位置就停止。

Java实现：

/**
 * @author hr
 *
 *         以整型数组为例，通过插入排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列
 *         思路：第i轮排序，是将第i号元素插入由0，1，2...（i-1）号元素组成的有序表中
 *         特点：第i轮排序结束后，由0，1，2...i号元素组成的序列是有序的
 *         时间复杂度：最坏（数组是反序的）O(n^2),平均O(n^2)，最好（数组本身就是正序的）O(n)
 *         空间复杂度：O(1)
 *         稳定性：稳定
 *         
 *         由于第i个元素之前都是有序的，因此在插入第i个元素的时候，可以从前往后遍历，
 *         找到合适的位置就停止
 */
public class InsertionSort {
    public static void insertionSort(int[] arr) {
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            int curNum = arr[i];
            int j;
            for (j = i - 1; j >= 0 && arr[j] > curNum; j--) {
                arr[j + 1] = arr[j];
            }
            arr[j + 1] = curNum;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        insertionSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

3.2 希尔排序

整体思路：初始将数组均分为gap组，所有下标之差为gap的元素在同一组内，然后对每一组进行插入排序；最后不断调整gap的值进行循环，直到gap为0。 

时间复杂度：最坏O(n^2)，平均O(n^1.3),最好O(n)。

空间复杂度：O(1)。

稳定性：不稳定。

实际实现的时候，并不是一组插入排序结束之后再进行另外一组，而是每一组交叉进行。

Java实现：

/**
 * @author hr
 * 
 *         以整型数组为例，通过希尔排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列 
 *         思路：初始将数组均分为gap组，所有下标之差为gap的元素在同一组内，然后对每一组进行插入排序；
 *         最后不断调整gap的值进行循环。
 *        
 *         
 *         实际实现的时候，并不是一组插入排序结束之后再进行另外一组，而是每一组交叉进行
 *         时间复杂度：最坏O(n^2)，平均O(n^1.3),最好O(n)
 *         空间复杂度：O(1)
 *         稳定性：不稳定
 *         
 */

public class ShellSort {
    public static void ShellSort(int[] arr) {
        for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
            for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
                for (int j = i - gap; j >= 0; j -= gap) {
                    if (arr[j] > arr[j + gap]) {
                        Tools.swap(arr, j, j + gap);
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        ShellSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

4. 归并排序

整体思路：归并排序采用的是分治法。首先不断将数组分为左右两部分，直到每部分都只包含一个元素为止。然后对所有的子序列两两合并，最终得到有序序列。

时间复杂度：最坏O(nlog2n)，平均O(nlog2n)，最好O(nlog2n)。

空间复杂度：O(n)。

稳定性：稳定。

Java实现：

/**
 * @author hr
 * 
 *         以整型数组为例，通过归并排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列 
 *         思路：归并排序采用的是分治法。首先不断将数组分为左右两部分，直到每部分都只包含一个元素为止。
 *         然后对所有的子序列两两合并，最终得到有序序列。
 *        
 *         时间复杂度：最坏O(nlog2n)，平均O(nlog2n)，最好O(nlog2n)
 *         空间复杂度：O(n)
 *         稳定性：稳定
 *         
 */
public class MergeSort {
    //将arr[first~mid]和arr[mid~last]合并到tmp中
    public static void mergeArray(int[] arr, int first, int mid, int last) {
        int[] tmp = new int[last - first + 1];
        int begin1 = first;
        int begin2 = mid + 1;
        int end1 = mid;
        int end2 = last;
        int k = 0;
        while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2) {
            if (arr[begin1] < arr[begin2]) {
                tmp[k++] = arr[begin1++];
            } else {
                tmp[k++] = arr[begin2++];
            }
        }
        while (begin1 <= end1) {
            tmp[k++] = arr[begin1++];
        }
        while (begin2 <= end2) {
            tmp[k++] = arr[begin2++];
        }
        //将辅助数组tmp的数据写回arr
        for (begin1 = 0; begin1 < k; begin1++) {
            arr[first + begin1] = tmp[begin1];
        }
    }

    public static void mergeSort(int[] arr, int first, int last) {
        if (last - first > 0) {
            int mid = (last + first) / 2;
            mergeSort(arr, first, mid);
            mergeSort(arr, mid + 1, last);
            mergeArray(arr, first, mid, last);
        }
    }

    public static void mergeSort(int[] arr) {
        mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        mergeSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

5.计数排序

整体思路：统计出数组中每个元素出现的次数，然后将元素按顺序填入就可得到有序序列。

时间复杂度：三种情况都是O(n + k)。

空间复杂度：O(n + k)，k代表数组的宽度。

稳定性：稳定。

在统计每个元素出现的次数时，首先找到数组的宽度（数组最大值和最小值之差再加一），这样，统计数组中的下标就和元素值联系在一起（相差为min）。得到统计值之后，统计数组中的下标可以找到原数组中对应的元素，统计数组的元素值代表原数组对应元素的出现次数

Java实现：

/**
 * @author hr
 * 
 *         以整型数组为例，通过计数排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列 
 *         思路：统计出数组中每个元素出现的次数，然后将元素按顺序填入就可得到有序序列
 *         
 *         在统计每个元素出现的次数时，首先找到数组的宽度（数组最大值和最小值之差再加一），
 *         这样，统计数组中的下标就和元素值联系在一起（相差为min）。得到统计值之后，统计
 *         数组中的下标可以找到原数组中对应的元素，统计数组的元素值代表原数组对应元素的出现次数
 *        
 *         时间复杂度：三种情况都是O(n + k)
 *         空间复杂度：O(n + k)，k代表数组的宽度
 *         稳定性：稳定
 *         
 */
public class CountSort {

    public static void countSort(int[] arr) {
        int max = Tools.findMax(arr);
        int min = Tools.findMin(arr);
        int[] count = new int[max - min + 1];
        for (int num : arr) {
            count[num - min]++;
        }
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] != 0) {
                arr[index++] = i + min;
                count[i]--;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        countSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

6. 桶排序

整体思路：根据数组的宽度，生成数量合适的桶。遍历数组，将元素放入对应的桶中。然后对每个桶进行排序，这样，桶内和桶间就都是有序的了。

时间复杂度：最坏：O(n^2)，平均：O(n + k)，最好：O(n)。

空间复杂度：O(n + k)，其中k为数组的宽度。

稳定性：稳定。

实现时，用list<list>代表一个桶，将桶的数量设置为(max - min) / arr.length + 1，这样，(num - min) / arr.length = i的元素就放在第i个桶中。桶内元素我们利用简单插入排序。

Java实现：

/**
 * @author hr
 *
 *         以整型数组为例，通过桶排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列
 *         思路：根据数组的宽度，生成数量合适的桶。遍历数组，将元素放入对应的桶中。然后对每个桶进行排序，
 *         这样，桶内和桶间就都是有序的了。
 *         
 *         实现时，用list<list>代表一个桶，将桶的数量设置为(max - min) / arr.length + 1，这样，
 *         (num - min) / arr.length = i的元素就放在第i个桶中。桶内元素我们利用简单插入排序。
 *          
 *         时间复杂度：最坏：O(n^2)，平均：O(n + k)，最好：O(n)；
 *         空间复杂度：O(n + k)，其中k为数组的宽度
 *         稳定性：稳定
 */
public class BucketSort {
    public static void insertionSort(ArrayList<Integer> bucket) {
        for (int i = 1; i < bucket.size(); i++) {
            int j;
            int curNum = bucket.get(i);
            for (j = i - 1; j >= 0 && bucket.get(j) > curNum; j--) {

                bucket.set(j + 1, bucket.get(j));

            }
            bucket.set(j + 1, curNum);
        }
    }

    public static void bucketSort(int[] arr) {
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        max = Tools.findMax(arr);
        min = Tools.findMin(arr);
        int bucketNum = (max - min) / arr.length + 1;
        ArrayList<ArrayList<Integer>> buckets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
            buckets.add(new ArrayList<>());
        }

        for (int num : arr) {
            int index = (num - min) / arr.length;
            buckets.get(index).add(num);
        }

        int index = 0;
        for (int i = 0; i < buckets.size(); i++) {
            insertionSort(buckets.get(i));
            for (int num : buckets.get(i)) {
                arr[index++] = num;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 5, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        bucketSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}

7. 基数排序

整体思路：本质上和桶排序是一样的，只是这个桶是固定的10个。排序的过程，就是将所有元素，从个位开始，不断进行桶排序。当所有的数位都排序一遍之后，就得到了有序序列。

时间复杂度：三种情况都是O(n + k)。

空间复杂度：O(n + k)，其中k为数组的宽度。

稳定性：稳定。

实现时，可以用list<list>代表一个基数的计数桶；也可以用一个和原数组等长的临时数组，和一个大小为10的计数数组来进行统计。但是用后者会在一次排序的过程中，遍历两遍数组。

Java实现：

/**
 * @author hr
 *
 *         以整型数组为例，通过基数排序将数组中的元素按从小到大的顺序进行排列
 *         思路：本质上和桶排序是一样的，只是这个桶是固定的10个。排序的过程，就是将所有元素，从个位开始，
 *         不断进行桶排序。当所有的数位都排序一遍之后，就得到了有序序列。
 *         
 *         实现时，可以用list<list>代表一个基数的计数桶；也可以用一个和原数组等长的临时数组，
 *         和一个大小为10的计数数组来进行统计。但是用后者会在一次排序的过程中，遍历两遍数组
 *          
 *         时间复杂度：三种情况都是O(n + k)；
 *         空间复杂度：O(n + k)，其中k为数组的宽度
 *         稳定性：稳定
 */
public class RadixSort {
    public static void radixSort(int[] arr) {
        ArrayList<ArrayList<Integer>> tmp = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            tmp.add(new ArrayList<>());
        }

        int maxNum = Tools.findMax(arr);
        int maxLength = Integer.toString(maxNum).length();

        int radix = 1;
        for (int i = 0; i < maxLength; i++) {
            for (int k = 0; k < 10; k++) {
                tmp.add(new ArrayList<>());
            }

            for (int num : arr) {
                int digit = (num / radix) % 10;
                tmp.get(digit).add(num);
            }

            int index = 0;
            for (int j = 0; j < tmp.size(); j++) {
                for (int num : tmp.get(j)) {
                    arr[index++] = num;
                }
            }

            radix *= 10;
            tmp.clear();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 15, 6, 8, 3, 2, 1, 9, 7, 2 };
        System.out.println("before sorting:");
        Tools.printArray(arr);
        radixSort(arr);
        System.out.println("after sorting:");
        Tools.printArray(arr);
    }
}