public class SortTest {
public int[] createArray() {
Random random = new Random();
int[] array = new int[10];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
array[i] = random.nextInt(100) - random.nextInt(100);//生成两个随机数相减，保证生成的数中有负数
}
System.out.println("==========原始序列==========");
printArray(array);
return array;
}
public void printArray(int[] data) {
for (int i : data) {
System.out.print(i + " ");
}
System.out.println();
}
private void swap(int[] data, int x, int y) {
int temp = data[x];
data[x] = data[y];
data[y] = temp;
}
//冒泡排序，时间复杂度：O(n)~O(n2),空间复杂度：O(1),稳定性：稳定排序，适用性：数组基本有序时排序较快
public void bubbleSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//将相邻两个数进行比较，较大的数往后冒泡
for (int j = 0; j < data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[j + 1]) {
//交换相邻两个数
swap(data, j, j + 1);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出冒泡排序后的数组值
}
//选择排序，时间复杂度：O(n2),空间复杂度：O(1),不稳定。算法思想：每次从无序数组中选出一个最小的出来，放到已经排好的数组的前面(或后面)
public void selectSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] > data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
int index;
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
index = 0;
for (int j = 1; j <= data.length - i; j++) {
if (data[j] < data[index]) {
index = j;
}
}
//交换在位置data.length-i和index(最大值)两个数
swap(data, data.length - i, index);
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出直接选择排序后的数组值
}
//插入排序，空间复杂度：O(n2),空间复杂度：O(1),稳定。算法思想：逐一取出元素，在已排好的元素序列中从后向前扫描，插入到适当的位置
public void insertSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] > data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
//比较的轮数
for (int i = 1; i < data.length; i++) {
//保证前i+1个数排好序
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (data[j] < data[i]) {
//交换在位置j和i两个数
swap(data, i, j);
}
}
}
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
printArray(data);//输出插入排序后的数组值
}
public void reverse(int[] data) {
int length = data.length;
int temp = 0;//临时变量
for (int i = 0; i < length / 2; i++) {
temp = data[i];
data[i] = data[length - 1 - i];
data[length - 1 - i] = temp;
}
printArray(data);//输出到转后数组的值
}
/*快速排序，时间复杂度：O(nlogn)，空间复杂度：O(logn)，不稳定。基本思想：第一趟把待排序数据分成独立的两部分，其中一部分所有数据都比另外一部分小，然后再对这两部分分别进行快速排序，整个过程递归，已达到整个数据变成有序数据*/
public void quickSort(int[] data, String sortType) {
if (sortType.equals("asc")) { //正排序，从小排到大
qsort_asc(data, 0, data.length - 1);
} else if (sortType.equals("desc")) { //倒排序，从大排到小
qsort_desc(data, 0, data.length - 1);
} else {
System.out.println("您输入的排序类型错误！");
}
}
private void qsort_asc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] > x) { j--; } //从右向左找第一个小于x的数
if (i < j) { data[i] = data[j]; i++;}
while (i < j && data[i] < x) { i++; } //从左向右找第一个大于x的数
if (i < j) { data[j] = data[i]; j--;}
}
data[i] = x;
qsort_asc(data, low, i - 1);
qsort_asc(data, i + 1, high);
}
}
private void qsort_desc(int data[], int low, int high) {
int i, j, x;
if (low < high) { //这个条件用来结束递归
i = low;
j = high;
x = data[i];
while (i < j) {
while (i < j && data[j] < x) { j--; } //从右向左找第一个小于x的数
if (i < j) { data[i] = data[j]; i++;}
while (i < j && data[i] > x) { i++; } //从左向右找第一个大于x的数
if (i < j) { data[j] = data[i]; j--;}
}
data[i] = x;
qsort_desc(data, low, i - 1);
qsort_desc(data, i + 1, high);
}
}
//二分法查找算法一，时间复杂度O(logn)
public int binarySearch(int[] dataset, int data, int beginIndex, int endIndex) {
int midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2;
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex] || beginIndex > endIndex)
return -1;
if (data < dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, beginIndex, midIndex - 1);
} else if (data > dataset[midIndex]) {
return binarySearch(dataset, data, midIndex + 1, endIndex);
} else {
return midIndex;
}
}
//二分法查找算法二，时间复杂度O(logn)
public int binarySearch(int[] dataset, int data) {
int beginIndex = 0;
int endIndex = dataset.length - 1;
int midIndex = -1;
if (data < dataset[beginIndex] || data > dataset[endIndex] || beginIndex > endIndex)
return -1;
while (beginIndex <= endIndex) {
midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2; //相当于midIndex = (beginIndex + endIndex) / 2，但是效率会高些
if (data < dataset[midIndex]) {
endIndex = midIndex - 1;
} else if (data > dataset[midIndex]) {
beginIndex = midIndex + 1;
} else {
return midIndex;
}
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
SortTest sortTest = new SortTest();
int[] array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========冒泡排序后(正序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "asc");
System.out.println("==========冒泡排序后(倒序)==========");
sortTest.bubbleSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========倒转数组后==========");
sortTest.reverse(array);
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========选择排序后(正序)==========");
sortTest.selectSort(array, "asc");
System.out.println("==========选择排序后(倒序)==========");
sortTest.selectSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========插入排序后(正序)==========");
sortTest.insertSort(array, "asc");
System.out.println("==========插入排序后(倒序)==========");
sortTest.insertSort(array, "desc");
array = sortTest.createArray();
System.out.println("==========快速排序后(正序)==========");
sortTest.quickSort(array, "asc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========快速排序后(倒序)==========");
sortTest.quickSort(array, "desc");
sortTest.printArray(array);
System.out.println("==========数组二分查找==========");
System.out.println("您要找的数在第" + sortTest.binarySearch(array, 74) + "个位子。（下标从0计算）");
}
}
