排序总结 O_o

常见的排序算法对比：
时间复杂度上：插入类没有，选择类的 堆排、交换类的 快排、独一档：归并
稳定性：归并排序独一档，又快又稳定，剩下的都是慢的（直接插入、冒泡）

参考文章

插入类

【ShellSort】 暂不研究
【直接插入】核心思想：有序数组中 找位置 -- 给无序数组第一个 找位置

for (int i = 1; i < arr.length; i++){
    int toInsert = nums[i];
    // 从后往前找位置
    for (int j = i; j >= 0; j--){
        if (j > 0 && nums[j - 1] > toInsert){
            nums[j] = nums[j - 1];
        }else{
            nums[j] = toInsert;
            break;
        }
    }
}

其他优化代码

public class InsertionSort {
    // 核心思想：有序数组中 找位置 -- 给无序数组第一个 找位置
    public void myInsertSort(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            // 查找位置插入 -- 可能存在二分查找进行优化
            int toInsert = arr[i];
            int toPos = 0;
            while (arr[toPos] <= toInsert && toPos < i) {
                toPos++;
            }
            // 插入到 toPos 位置
            if (toPos != i) {
                System.arraycopy(arr, toPos, arr, toPos + 1, i - toPos);
                arr[toPos] = toInsert;
            }

        }
    }

    // 针对位置插入 从后向前 边判断大小，边移动元素
    public void insertSortOpt(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            // 从后往前移动元素
            int toInsert = arr[i];
            for (int pos = i; pos >= 0; pos--) {
                if (pos > 0 && arr[pos - 1] > toInsert) {
                    arr[pos] = arr[pos - 1];
                } else {
                    arr[pos] = toInsert;
                    break;
                }
            }
			// 这种情况 解决不了插入位在第 0 位的情况
	//            for (int pos = i - 1; pos >= 0; pos--) {
	//                if (arr[pos] > toInsert) {
	//                    arr[pos + 1] = arr[pos];
	//                } else {
	//                    arr[pos + 1] = toInsert;
	//                    break;
	//                }
	//            }
	        }
	    }

    public void insertSortSwap(int[] arr) {
        // 此刻 i 标记的有序数组最后一位
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            for (int j = i + 1; j > 0; j--) {
                if (arr[j] >= arr[j - 1]) {
                    break;
                }
                // 交换
                int tmp = arr[j];
                arr[j] = arr[j - 1];
                arr[j - 1] = tmp;
            }
        }
    }


    public void insertSortBinary(int[] arr) {
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            // 通过二分 查找插入位置

            // 边界 0、i两种情况，返回何值比较合适
            int toInset = arr[i];
            int pos = binarySearch(arr, i - 1, toInset);

            if (pos != i) {
                System.arraycopy(arr, pos, arr, pos + 1, i - pos);
                arr[pos] = toInset;
            }
        }
    }

    public int binarySearch(int[] arr, int end, int key) {
        int left = 0;
        int right = end;
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) >>> 1;
            if (key >= arr[mid]) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        return left;
    }

    public static void main(String[] args) {
        InsertionSort testClass = new InsertionSort();

        int[] arr = new int[]{49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 55, 4};
        testClass.insertSortBinary(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

选择类

【堆排序】
【直接选择排序】核心思想：限定范围中选最小值，放到第一位

for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++){
    // 无序数组中选最小值
    int minIdx = i;
    for (int j = i + 1; j < arr.length; j++){
        if (arr[i] > arr[j]){
            minIdx = j;
        }
    }
    if (minIdx != i){
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIdx];
        arr[minIdx] = temp;
    }
}

堆排序

import java.util.Arrays;

public class SelectionSort {

    // 核心思想：无序数值中 选 最小值，放到无序数组第一位
    public void selectSort(int[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            // 找到最小值
            int min = i;
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] < arr[min]) {
                    min = j;
                }
            }
            if (min != i) {
                int tmp = arr[i];
                arr[i] = arr[min];
                arr[min] = tmp;
            }
        }
    }

    // 核心：构建大顶堆，选 堆顶元素，放到数组边界处
    // 将无序数组建成大顶堆，将最大值（坐标 0）和 数组最后一位 交换，再将剩余元素重新调整成堆

    public void heapSort(int[] arr) {
        // 从第一个非叶子结点从下至上，从右至左调整结构
        for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            heapAdjust(arr, i, arr.length);
        }

        // 调整堆结构+交换堆顶元素与末尾元素
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            // 将堆顶元素与末尾元素进行交换
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[0];
            arr[0] = temp;

            heapAdjust(arr, 0, i);
        }
    }

    /**
     * 将指定范围内的数组调整成大顶堆
     *
     * @param arr
     * @param parent 需要调整的节点
     * @param limit  限定数组调整的边界
     */
    public void heapAdjust(int[] arr, int parent, int limit) {
        int root = arr[parent];
        int lChild = 2 * parent + 1;
        while (lChild < limit) {
            // 左右孩子选大值
            if (lChild + 1 < limit && arr[lChild + 1] > arr[lChild]) {
                lChild++;
            }
            // 这一块 arr[lChild] < arr[parent] 是不正确的 需要给 root 找位置
            if (arr[lChild] < root) {
                break;
            }
            // 将父节点覆盖
            arr[parent] = arr[lChild];
            parent = lChild;
            lChild = 2 * lChild + 1;
        }
        arr[parent] = root;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SelectionSort selectionSort = new SelectionSort();

        int[] arr = new int[]{49, 38, 65, 97, 76, 13, 27};
        selectionSort.heapSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

}

交换类

【快排】核心：从后往前找<pivot，交换；从前往后找>pivot，交换
【冒泡】核心：一轮下来，最后一位最大值确定下来，在里层循环中出现逆序对，就交换

• 冒泡

public void bubbleSort(int[] arr) {
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    swap(arr, j, j + 1);
                }
            }
        }
    }

• 快速核心partition函数

public int partition(int[] arr, int left, int right) {
        if (arr.length <= 0 || left >= right) {
            return -1;
        }

        int pivot = arr[left];
        int i = left;
        int j = right;
        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            //  不判断 i j 大小也可以进行赋值 只是不能提前 i++
            //  if(i < j) { arr[i++] = arr[j]; }
            arr[i] = arr[j];

            while (i < j && arr[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            arr[j] = arr[i];

        }
        arr[i] = pivot;
        return i;
    }

完整代码

import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;

public class SwapSort {

    // 核心思想： 每一次交换，都将此轮最大值放到末尾
    public void bubbleSort(int[] arr) {
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    swap(arr, j, j + 1);
                }
            }
        }
    }

    private void swap(int[] arr, int j, int i) {
        int tmp = arr[j];
        arr[j] = arr[j + 1];
        arr[j + 1] = tmp;
    }

    // -----

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

    // 核心思想：每次选取一个基准值，一轮下来完成左小右大
    public void quickRecursive(int[] arr, int left, int right) {
        int pos = partition(arr, left, right);
        quickRecursive(arr, left, pos - 1);
        quickRecursive(arr, pos + 1, right);
    }

    // 使用非递归方法  -- 核心：递归其保存的是左右边界，通过栈保存边界值
    public void quickNoRecursive(int[] arr) {
        LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();

        stack.push(0);
        stack.push(arr.length - 1);

        while (!stack.isEmpty()) {
            int high = stack.pop();
            int low = stack.pop();

            int pos = partition(arr, low, high);

            if (pos > low) {
                stack.push(low);
                stack.push(pos - 1);
            }
            if (pos < high && pos != -1){
                stack.push(pos + 1);
                stack.push(high);
            }

        }

    }

    // 每一轮相对排序，并返回pivot的最终位置
    public int partition(int[] arr, int left, int right) {
        if (arr.length <= 0 || left >= right) {
            return -1;
        }

        int pivot = arr[left];
        int i = left;
        int j = right;
        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            //  不判断 i j 大小也可以进行赋值 只是不能提前 i++
            //  if(i < j) { arr[i++] = arr[j]; }
            arr[i] = arr[j];

            while (i < j && arr[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            arr[j] = arr[i];

        }
        arr[i] = pivot;
        return i;
    }


    public static void main(String[] args) {
        SwapSort swapSort = new SwapSort();

        int[] arr = new int[]{49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
        swapSort.quickNoRecursive(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

}