一、分类

二、时间复杂度

 

  • 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
  • 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
  • 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
  • 空间复杂度：是指算法在计算机

三、算法介绍及java实现（升序）

注意：通过举例子考虑边界

1、选择排序

 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。

选择排序是不稳定的排序方法，举个例子，序列5 8 5 2 9，我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换，那么原序列中两个5的相对前后顺序就被破坏了。

    public void xuanze(int[] nums){
        for(int i =0;i<nums.length-1;i++){ //最后一位默认有序
            int min = i;
            for(int j=i;j<nums.length;j++){
              if(nums[min]>nums[j])
                min=j;
            }
            int temp = nums[min];//交换排序
            nums[min] =nums[i];
            nums[i]=temp;
        }
    }

 

2、冒泡排序

每次比较相邻的元素，交换数组，大的值在前面。   时间复杂度由于交换操作多比选择排序高。

稳定。

    public void maopao(int[] nums){
        for(int i =0;i<nums.length;i++){
            for(int j = 0;i<nums.length-i-1;i--){
                if(nums[j]>nums[j+1]){
                    int temp = nums[j];
                    nums[j]=nums[j+1];
                    nums[j+1] = temp;
                }}}
    }

 

3、插入排序

插入排序（Insertion sort）是一种简单直观且稳定的排序算法。如果有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数，但要求插入后此数据序列仍然有序，这个时候就要用到一种新的排序方法——插入排序法,算法适用于少量数据的排序，时间复杂度O(n^2)。

稳定

public void charu(int[] nums){
        for(int i =1;i<nums.length;i++){
        //找到在已排序中的位置
        int pos=0;
        while(nums[pos]<nums[i]){
            pos++;
        }
        int temp = nums[i];
        for(int j= i;j>pos;j--){
            nums[j]=nums[j-1];
        }
        nums[pos] =temp;
        }}

 

4、希尔排序

第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。

gap为增量，每次缩小二分之一的gap，在内部使用插入排序。不稳定。

public void xier(int[] nums){
        int gap = nums.length;
        while(gap>0){
        gap/=2;
        for(int i =0;i<gap;i++){
            for(int j =i+gap;j<nums.length;j+=gap){//插入排序
                int temp = nums[j];            
                int k = j - gap;            
                while (k >= 0 && nums[k] > temp) {                
                    nums[k + gap] = nums[k];                
                    k -= gap;            
                }            
                nums[k + gap] = temp;  
            }
        }
        if(gap==1)
        break;
        } }

 

5、归并排序

稳定。分治法思想，递归实现。

java中Arrays.sort()采用了一种名为TimSort的排序算法，就是归并排序的优化版本。

 public static void guibing(int []arr){
        int []temp = new int[arr.length];//在排序前，先建好一个长度等于原数组长度的临时数组，避免递归中频繁开辟空间
        sort(arr,0,arr.length-1,temp);
    }
    private static void sort(int[] arr,int left,int right,int []temp){
        if(left<right){
            int mid = (left+right)/2;
            sort(arr,left,mid,temp);//左边归并排序，使得左子序列有序
            sort(arr,mid+1,right,temp);//右边归并排序，使得右子序列有序
            merge(arr,left,mid,right,temp);//将两个有序子数组合并操作
        }
    }
    private static void merge(int[] arr,int left,int mid,int right,int[] temp){
        int i = left;//左序列指针
        int j = mid+1;//右序列指针
        int t = 0;//临时数组指针
        while (i<=mid && j<=right){
            if(arr[i]<=arr[j]){
                temp[t++] = arr[i++];
            }else {
                temp[t++] = arr[j++];
            }
        }
        while(i<=mid){//将左边剩余元素填充进temp中
            temp[t++] = arr[i++];
        }
        while(j<=right){//将右序列剩余元素填充进temp中
            temp[t++] = arr[j++];
        }
        t = 0;
        //将temp中的元素全部拷贝到原数组中
        while(left <= right){
            arr[left++] = temp[t++];
        }
    }

 

6、堆排序

不稳定。通过堆结构选择出最大值，后排序

1.找到第一个非叶子节点 i = arr.length/2-1 , 开始遍历所有非叶子节点，调整堆大小，可得到一个最大堆

2.从左至右判断子节点大小，选择出较大的一个，与父节点进行比较交换

3.不断交换堆顶元素和末尾元素（已排序的末尾元素不考虑），排序完成。

    public static void dui(int []arr){
        //1.构建大顶堆
        for(int i=arr.length/2-1;i>=0;i--){
            //从第一个非叶子结点从下至上，从右至左调整结构
            adjustHeap(arr,i,arr.length);
        }
        //2.调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素
        for(int j=arr.length-1;j>0;j--){
            swap(arr,0,j);//将堆顶元素与末尾元素进行交换
            adjustHeap(arr,0,j);//重新对堆进行调整
        }

    }

    /**
     * 调整大顶堆（仅是调整过程，建立在大顶堆已构建的基础上）
     * @param arr
     * @param i
     * @param length
     */
    public static void adjustHeap(int []arr,int i,int length){
        int temp = arr[i];//先取出当前元素i
        for(int k=i*2+1;k<length;k=k*2+1){//从i结点的左子结点开始，也就是2i+1处开始
            if(k+1<length && arr[k]<arr[k+1]){//如果左子结点小于右子结点，k指向右子结点
                k++;
            }
            if(arr[k] >temp){//如果子节点大于父节点，将子节点值赋给父节点（不用进行交换）
                arr[i] = arr[k];
                i = k;
            }else{
                break;
            }
        }
        arr[i] = temp;//将temp值放到最终的位置
    }

 

7、快速排序
不稳定。 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。

1.以第一个值为基准值，从后往前找到小于基准值的值，复制至前方，开始从前往后找到大于基准值的值，复制至后方。

2.当遍历完成后将基准值复制至最后位置

3.递归基准值左右的数组

  public static void kuaipai(int[] arr, int leftIndex, int rightIndex) {
        if (leftIndex >= rightIndex) {
            return;
        }
        int left = leftIndex;
        int right = rightIndex;
        //待排序的第一个元素作为基准值
        int key = arr[left];
        //从左右两边交替扫描，直到left = right
        while (left < right) {
            while (right > left && arr[right] >= key) {
                //从右往左扫描，找到第一个比基准值小的元素
                right--;
            }
            //找到这种元素将arr[right]放入arr[left]中
            arr[left] = arr[right];
            while (left < right && arr[left] <= key) {
                //从左往右扫描，找到第一个比基准值大的元素
                left++;
            }
            //找到这种元素将arr[left]放入arr[right]中
            arr[right] = arr[left];
        }
        //基准值归位
        arr[left] = key;
        //对基准值左边的元素进行递归排序
        kuaipai(arr, leftIndex, left - 1);
        //对基准值右边的元素进行递归排序。
        kuaipai(arr, right + 1, rightIndex);
    }