public class Test {

    public static void main(String[] args){
Sort sort = new Sort();
sort.sortTest();
} }

public class Sort {

    public  void sortTest() {

        int[] r = new int[]{,,,,,,,,};
int[] r1 = new int[]{-,,,,,,,,,}; insertSortTest(r);
shellSortTest(r);
bubbleSortTest(r);
quickSortTest(r);
selectSortTest(r);
heapSortTest(r1);
mergeSortTest(r1); ElemNode[] elemNodes = new ElemNode[];
for(int i = ; i < elemNodes.length; i++){
elemNodes[i] = new ElemNode();
elemNodes[i].key = 9 - i;
elemNodes[i].next = ;
}
KeyNode[] keyNodes = new KeyNode[]; //key为0-9
for(int j = ;j < keyNodes.length; j++){
keyNodes[j] = new KeyNode();
}
bucketSortTest(elemNodes,keyNodes); } public void insertSortTest(int[] r){
insertSort(r); System.out.print("Insertion Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
} public void shellSortTest(int[] r){
shellSort(r); System.out.print("Shell Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
} public void bubbleSortTest(int[] r){
bubbleSort(r); System.out.print("Bubble Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[i] + " ");
}
System.out.println();
} public void quickSortTest(int[] r){
quickSort(r, , r.length - ); System.out.print("Quicksort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[i] + " ");
}
System.out.println();
} public void selectSortTest(int[] r){
selectSort(r); System.out.print("Selection Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
} //下标从1开始
public void heapSortTest(int[] r){
heapSort(r, r.length - ); //下标从1开始 System.out.print("Heap Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print( r[i] + " ");
}
System.out.println();
} //下标从1开始
public void mergeSortTest(int[] r){
int[] r1 = new int[r.length];
mergeSort(r, r1, r.length - ); //下标从1开始 System.out.print("Merge Sort : ");
for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[i] + " ");
}
System.out.println();
} public void bucketSortTest(ElemNode[] r, KeyNode[] q){
int index = bucketSort(r, r.length, q, q.length); System.out.print("Bucket Sort : "); for(int i = ; i < r.length; i++){
System.out.print(r[index].key + " ");
index = r[index].next;
}
System.out.println();
} //////////////////////////////////////////具体实现//////////////////////////////////////////// //////////////////////////////////////////直接插入排序//////////////////////////////////////////// public void insertSort(int[] r){ int temp, i ,j; for( i = ; i < r.length; i++){
temp = r[i];
for(j = i - ; j >= 0 && temp < r [j]; j-- )
r[j+] = r[j];
r[j+] = temp;
}
} //////////////////////////////////////////希尔实现//////////////////////////////////////////// public void shellSort(int[] r){ int temp, d, i , j; for(d = r.length/; d >= ; d = d/){
for(i = d ; i < r.length; i++){
temp = r[i];
for(j = i - d; j >= 0 && temp < r[j]; j = j-d)
r[j+d] = r[j];
r[j+d] = temp;
}
}
} //////////////////////////////////////////冒泡排序//////////////////////////////////////////// public void bubbleSort(int[] r){ int exchange = r.length - ;//动态记录过程
int bound = r.length - ;//冒泡边界初始化 while (exchange != -){
bound = exchange;//冒泡排序边界
exchange = -; //交换过程记录 for(int i = ; i < bound; i++){
if (r[i] > r[i+]){
int temp = r[i];
r[i] = r[i+];
r[i+] = temp; exchange = i;
}
}
} } //////////////////////////////////////////快速排序//////////////////////////////////////////// public int partition(int[] r, int first, int end){ int i = first, j = end ,temp; while (i < j){
while (i < j && r[i] < r[j]) j--;
if (i < j ) {
temp = r[i];
r[i] = r[j];
r[j] = temp; i++;
} while (i < j && r[i] < r[j]) i++;
if(i < j){
temp = r[i];
r[i] = r[j];
r[j] = temp; j--;
}
}
return i;
} public void quickSort(int[] r, int first, int end){
if (first < end){
int p = partition(r,first, end);
quickSort(r,first,p - );
quickSort(r,p + ,end);
}
} //////////////////////////////////////////选择排序//////////////////////////////////////////// public void selectSort(int[] r){ int index;//记录临时最小值序号 for(int i = ;i < r.length - ; i++){ index = i; //初始化最小序号为当前位置序号 for(int j = i + ; j < r.length; j++)//从当前序号后(无序区)选最小值
if(r[j] < r[index]) index = j; if (index != i){ //根据最小值下标与当前位置交换
int temp = r[index];
r[index] = r[i];
r[i] = temp;
}
}
} //////////////////////////////////////////堆排序//////////////////////////////////////////// //堆存储结构:元素在数组中按层序遍历顺序排序(下标从1开始) //(子堆已经建好后)调整堆顶
public void sift(int[] r, int k, int m){ //从小到大排:建立最大堆
//k:堆顶序号 m:最后节点序号
int i = k , j = 2 * i; //i:堆顶序号 j:堆顶孩子节点序号
while(j <= m){
if(j < m && r[j] < r[j+]) j++; //j为左右子节点中较大的 if(r[i] < r[j]){ //交换父子节点
int temp = r[i];
r[i] = r[j];
r[j] = temp; i = j; j = 2 * i; //调整改变堆顶后的子堆
}
else break;
}
} //堆排序:由下至上建立堆,堆顶元素交换到数组尾部
public void heapSort(int[] r, int n){ for(int i = n/; i >= ; i--){ //由下至上建立堆
sift(r,i,n);
} for(int i = ; i < n; i++){ //i:第i次取顶 //堆顶元素交换到数组尾部(排序)
int temp = r[];
r[] = r[n - (i - )];
r[n - (i - )] = temp; sift(r,,n - i);//对堆顶重新建堆(未排序)
} } //////////////////////////////////////////归并排序//////////////////////////////////////////// public void merge(int[] r, int[] r1, int s, int m, int t)//一节
{
int i = s, j = m + ; //r下标
int k = s; //r1下标 while(i <= m && j <= t) //取两子序列r[i] r[j]中较小者放入r1
{
if(r[i] < r[j]) r1[k++] = r[i++];
else r1[k++] = r[j++];
} //收尾处理
if(i <= m)
while(i <= m) r1[k++] = r[i++];
else
while(j <= t) r1[k++] = r[j++]; } public void mergePass(int r[], int r1[], int n, int h)//一趟(总长n,子序列长h)
{
int i = ; //下标从1开始
while(i < n - *h + ) //归并{h, h}
{
merge(r, r1, i, i+h-, i+*h-);
i = i + *h;
}
if(i < n - h + ) //归并{h, <h}
merge(r, r1, i, i+h-, n);
else //归并 <h
for(int k = i; k <= n ;k++) r1[k] = r[k];
} public void mergeSort(int r[], int r1[], int n)
{
int h = ;
while(h < n){
mergePass(r, r1, n, h); //r -> r1
h = *h;
mergePass(r1, r, n, h); //r1 -> r
h = *h;
}
} //////////////////////////////////////////桶排序//////////////////////////////////////////// public class ElemNode //静态链表
{
ElemNode(){}
public int key; //排序索引
// int value; //具体值
public int next; //静态链表的next index
} public class KeyNode //key桶
{
public int front; //桶首的静态链表index
public int rear; //桶尾的静态链表index
} //分配
public void distribute(ElemNode[] r, int n, KeyNode[] q, int m)
{
int i = 0 ; //静态链表从0开始 while(i < n) //扫描静态链表
{
int k = r[i].key;
if(q[k].front == -) q[k].front = i; //key桶为空:设置key桶头部
else r[q[k].rear].next = i; //key桶非空:静态链表连接桶元素 q[k].rear = i; //设置key桶尾部 i++; //i后移,处理静态链表下一个元素
}
} //收集
public int collect(ElemNode[] r, int n, KeyNode[] q, int m)
{
int k = ; //key桶从0开始
while(q[k].front == -) k++; //找到第一个非空key桶 int first = q[k].front; //静态链表首部index
int last = q[k].rear; //静态链表尾部index while (k < m) //扫描key桶
{
k++;
if (k < m && q[k].front != -) //找到下一个非空key桶
{
r[last].next = q[k].front; //静态链表连接
last = q[k].rear; //修改静态链表尾部index
}
}
r[last].next = -; //设置静态链表排序后尾部标志 return first; //返回排序后的静态链表首部index
} public int bucketSort(ElemNode[] r, int n, KeyNode[] q, int m)
{
//初始化静态链表
for(int i = ; i < n; i++) r[i].next = i + ;
r[n - ].next = -; //尾标志为-1 //初始化key桶
for(int j = ; j < m; j++){
q[j].front = -;
q[j].rear = -;
} distribute(r,n,q,m);
return collect(r,n,q,m);
} }
 
 
 
 
 

排序算法源码(JAVA)的更多相关文章

  1. C语言的经典排序算法源码

    1.插入排序:插入法是一种比较直观的排序方法.它首先把数组头两个元素排好序,再依次把后面的元素插入适当的位置.把数组元素插完也就完成了排序.代码如下: #include<stdio.h> ...

  2. 排序算法总结(基于Java实现)

    前言 下面会讲到一些简单的排序算法(均基于java实现),并给出实现和效率分析. 使用的基类如下: 注意:抽象函数应为public的,我就不改代码了 public abstract class Sor ...

  3. Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结

    Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 ...

  4. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR拓展篇

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with AL ...

  5. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (四)评价和推荐

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with AL ...

  6. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 并行思路

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算 ...

  7. diff.js 列表对比算法 源码分析

    diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Arra ...

  8. [Spark内核] 第34课:Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密

    本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这 ...

  9. zookeeper集群搭建及Leader选举算法源码解析

    第一章.zookeeper概述 一.zookeeper 简介 zookeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,是 Hadoop 的重要组件. zooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分 ...

随机推荐

  1. Delphi 用ToolButton和MonthCalendar实现DateTimePicker的功能

    效果图如下: 实现平台:xp xe2,其中以上功能的实现,核心主要是参考了万一老师的资料,连接:http://www.cnblogs.com/del/archive/2011/05/12/204411 ...

  2. 监听器启动顺序和java常见注解

  3. 二套小清新(APP界面)

                   

  4. eclipse慢 优化(转)

    1.打开 eclipse.ini -showsplash com.genuitec.myeclipse.product --launcher.XXMaxPermSize 256M -vmargs -D ...

  5. js监听回车事件

    标题通俗的说,也就是绑定当用户按下回车键要执行的事件. 下面,入正题. 第一步,先编写简单的页面代码,这里我们只需要一个按钮就足够了.当然,还有按钮事件. <html> <head& ...

  6. js中typeof的用法

    一. 经常会在js里用到数组,比如 多个名字相同的input, 若是动态生成的, 提交时就需要判断其是否是数组. if(document.mylist.length != "undefine ...

  7. 【Maven实战】Maven开发环境的搭建和案例展示

    1.首先到www.apache.org中下载maven,得到一个apache-maven-3.1.0-bin.zip的压缩包. 2.将此压缩包解压,这里解压到D:\docs中,然后找到maven的bi ...

  8. 【HDOJ】5155 Harry And Magic Box

    DP.dp[i][j]可以表示i行j列满足要求的组合个数,考虑dp[i-1][k]满足条件,那么第i行的那k列可以为任意排列(2^k),其余的j-k列必须全为1,因此dp[i][j] += dp[i- ...

  9. Hadoop MapReduce中压缩技术的使用

    Compression and Input Splits   当我们使用压缩数据作为MapReduce的输入时,需要确认数据的压缩格式是否支持切片?   假设HDFS中有一个未经压缩的大小为1GB的文 ...

  10. NodeJs安装与使用入门

    一.NodeJs简介 NodeJS官网上的介绍: Node.js is a platform built on  Chrome's JavaScript runtime  for easily bui ...