1. package com.algorithm.Demo;
  2. import java.util.ArrayList;
  3. import java.util.Arrays;
  4. import java.util.List;
  5. public class SortRecoder {
  6. public static void main(String[] args) {
  7. SortRecoder SR = new SortRecoder();
  8. int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,18,23,34,15,35,25,53};
  9. System.out.println(" --1.直接插入排序--");
  10. SR.insertSort(a);
  11. System.out.println(" --2.希尔排序--");
  12. SR.sheelSort(a);
  13. System.out.println(" --3.简单选择排序--");
  14. SR.selectSort(a);
  15. System.out.println(" --4.堆排序--");
  16. SR.heapSort(a);
  17. System.out.println(" --5.冒泡排序--");
  18. SR.bubbleSort(a);
  19. System.out.println(" --6.快速排序--");
  20. SR.FastSort(a,0,a.length-1);
  21. SR.printAll(a);
  22. System.out.println(" --7.归并排序--");
  23. SR.mergingSort(a,0,a.length-1);
  24. SR.printAll(a);
  25. System.out.println(" --8.基数排序--");
  26. SR.radixSort(a);
  27. System.out.println(" --9.类方法排序--");
  28. SR.ArraySort(a);
  29. }
  30. // 打印完整序列
  31. public void printAll(int[] list) {
  32. for (int value : list) {
  33. System.out.print(value+"  ");
  34. }
  35. System.out.println();
  36. }
  37. //1.直接插入排序
  38. //将大于要插入值的数整体后移一个单位 ,将需要插入的小数值向前移一位。
  39. public void insertSort(int[] a){
  40. for(int i=1;i<a.length;i++){
  41. int insertNum=a[i];//要插入的数 38,65,97,76,13,27...
  42. int j=i-1;
  43. //依次比较更换位置
  44. for(;j>=0&&insertNum<a[j];j--){ //将大于要插入值的数整体后移一个单位  ,j减少1。
  45. a[j+1]=a[j];
  46. }
  47. a[j+1]=insertNum;//将需要插入的数放在要插入的位置。
  48. }
  49. this.printAll(a);
  50. }
  51. //2.希尔排序(最小增量排序)  --对于直接插入排序问题,数据量巨大时。
  52. //  算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为要排序数的个数)分成若干组,
  53. //  每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序,然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组,
  54. //  在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时,进行直接插入排序后,排序完成。
  55. public  void sheelSort(int[] a){
  56. int d  = a.length;
  57. while (d!=0) {
  58. d=d/2;
  59. for (int x = 0; x < d; x++) {//分的组数
  60. for (int i = x + d; i < a.length; i += d) {//组中的元素,从第二个数开始
  61. int j = i - d;//j为有序序列最后一位的位数
  62. int temp = a[i];//要插入的元素
  63. for (; j >= 0 && temp < a[j]; j -= d) {
  64. a[j + d] = a[j];//向后移动d位
  65. }
  66. a[j + d] = temp;
  67. }
  68. }
  69. }
  70. this.printAll(a);
  71. }
  72. //3.简单选择排序    --常用于取序列中最大最小的几个数时。
  73. //遍历整个序列,将最小的数放在最前面。遍历剩下的序列,将最小的数放在最前面。
  74. public void selectSort(int[] a) {
  75. int length = a.length;
  76. for (int i = 0; i < length; i++) {//循环次数
  77. int key = a[i];
  78. int position=i;
  79. for (int j = i + 1; j < length; j++) {//选出最小的值和位置
  80. if (a[j] < key) {
  81. key = a[j];
  82. position = j;
  83. }
  84. }
  85. a[position]=a[i];//交换位置
  86. a[i]=key;
  87. }
  88. this.printAll(a);
  89. }
  90. //4.堆排序  --是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。
  91. //将根节点与最后一个节点交换,然后断开最后一个节点。重复第一、二步,直到所有节点断开。根节点是最小值
  92. public void heapSort(int[] a){
  93. int arrayLength=a.length;
  94. //循环建堆
  95. for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
  96. //建堆
  97. buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);
  98. //交换堆顶和最后一个元素
  99. swap(a,0,arrayLength-1-i);
  100. //System.out.println(Arrays.toString(a));
  101. }
  102. this.printAll(a);
  103. }
  104. private void swap(int[] data, int i, int j) {
  105. int tmp=data[i];
  106. data[i]=data[j];
  107. data[j]=tmp;
  108. }
  109. //对data数组从0到lastIndex建大顶堆
  110. private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {
  111. //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始
  112. for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){
  113. //k保存正在判断的节点
  114. int k=i;
  115. //如果当前k节点的子节点存在
  116. while(k*2+1<=lastIndex){
  117. //k节点的左子节点的索引
  118. int biggerIndex=2*k+1;
  119. //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
  120. if(biggerIndex<lastIndex){
  121. //若果右子节点的值较大
  122. if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){
  123. //biggerIndex总是记录较大子节点的索引
  124. biggerIndex++;
  125. }
  126. }
  127. //如果k节点的值小于其较大的子节点的值
  128. if(data[k]<data[biggerIndex]){
  129. //交换他们
  130. swap(data,k,biggerIndex);
  131. //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值
  132. k=biggerIndex;
  133. }else{
  134. break;
  135. }
  136. }
  137. }
  138. }
  139. //5.冒泡排序
  140. //自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒
  141. public void bubbleSort(int[] a){
  142. int temp;
  143. for(int i=0;i<a.length;i++){
  144. for(int j=0;j<a.length-i-1;j++){
  145. if(a[j]>a[j+1]){
  146. temp=a[j];
  147. a[j]=a[j+1];
  148. a[j+1]=temp;
  149. }
  150. }
  151. }
  152. this.printAll(a);
  153. }
  154. //6.快速排序   --要求时间最快时。
  155. //选择第一个数为p,小于p的数放在左边,大于p的数放在右边。递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行,直到不能递归
  156. public void FastSort(int[] a,int low,int high){
  157. int start = low;
  158. int end = high;
  159. int key = a[low];
  160. while(end>start){
  161. //从后往前比较
  162. while(end>start&&a[end]>=key)  //如果没有比关键值小的,比较下一个,直到有比关键值小的交换位置,然后又从前往后比较
  163. end--;
  164. if(a[end]<=key){
  165. int temp = a[end];
  166. a[end] = a[start];
  167. a[start] = temp;
  168. }
  169. //从前往后比较
  170. while(end>start&&a[start]<=key)//如果没有比关键值大的,比较下一个,直到有比关键值大的交换位置
  171. start++;
  172. if(a[start]>=key){
  173. int temp = a[start];
  174. a[start] = a[end];
  175. a[end] = temp;
  176. }
  177. //此时第一次循环比较结束,关键值的位置已经确定了。左边的值都比关键值小,右边的值都比关键值大,但是两边的顺序还有可能是不一样的,进行下面的递归调用
  178. }
  179. //递归
  180. if(start>low) FastSort(a,low,start-1);//左边序列。第一个索引位置到关键值索引-1
  181. if(end<high) FastSort(a,end+1,high);//右边序列。从关键值索引+1到最后一个
  182. }
  183. //7.归并排序  --速度仅次于快排
  184. //选择相邻两个数组成一个有序序列。 然后再把相邻有序子序列合并为整体有序序列。重复执行,直到全部组成一个有序序列
  185. public void mergingSort(int[] data, int left, int right) {
  186. if(left<right){
  187. //找出中间索引
  188. int center=(left+right)/2;
  189. //对左边数组进行递归
  190. mergingSort(data,left,center);
  191. //对右边数组进行递归
  192. mergingSort(data,center+1,right);
  193. //合并
  194. merge(data,left,center,right);
  195. }
  196. }
  197. public void merge(int[] data, int left, int center, int right) {
  198. int [] tmpArr=new int[data.length];
  199. int mid=center+1;
  200. //third记录中间数组的索引
  201. int third=left;
  202. int tmp=left;
  203. while(left<=center&&mid<=right){
  204. //从两个数组中取出最小的放入中间数组
  205. if(data[left]<=data[mid]){
  206. tmpArr[third++]=data[left++];
  207. }else{
  208. tmpArr[third++]=data[mid++];
  209. }
  210. }
  211. //剩余部分依次放入中间数组
  212. while(mid<=right){
  213. tmpArr[third++]=data[mid++];
  214. }
  215. while(left<=center){
  216. tmpArr[third++]=data[left++];
  217. }
  218. //将中间数组中的内容复制回原数组
  219. while(tmp<=right){
  220. data[tmp]=tmpArr[tmp++];
  221. }
  222. //System.out.println(Arrays.toString(data));
  223. }
  224. //8.基数排序   --用于大量数,很长的数进行排序时。
  225. //将所有待比较数值统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。
  226. public void radixSort (int[] array) {
  227. //首先确定排序的趟数;
  228. int max = array[0];
  229. for (int i = 1; i < array.length; i++) {
  230. if (array[i] > max) {
  231. max = array[i];
  232. }
  233. }
  234. int time = 0;
  235. //判断位数;
  236. while (max > 0) {
  237. max /= 10;
  238. time++;
  239. }
  240. //建立10个队列;
  241. List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
  242. for (int i = 0; i < 10; i++) {
  243. ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
  244. queue.add(queue1);
  245. }
  246. //进行time次分配和收集;
  247. for (int i = 0; i < time; i++) {
  248. //分配数组元素;
  249. for (int j = 0; j < array.length; j++) {
  250. //得到数字的第time+1位数;
  251. int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
  252. ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
  253. queue2.add(array[j]);
  254. queue.set(x, queue2);
  255. }
  256. int count = 0;//元素计数器;
  257. //收集队列元素;
  258. for (int k = 0; k < 10; k++) {
  259. while (queue.get(k).size() > 0) {
  260. ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
  261. array[count] = queue3.get(0);
  262. queue3.remove(0);
  263. count++;
  264. }
  265. }
  266. }
  267. this.printAll(array);
  268. }
  269. //9.类方法降序排列
  270. public void ArraySort(int[] a){
  271. Arrays.sort(a);
  272. //this.printAll(a);
  273. for(int i=0,j=a.length-1;i<j;i++,j--){
  274. int temp=a[i];
  275. a[i]=a[j];
  276. a[j]=temp;
  277. }
  278. this.printAll(a);
  279. }
  280. }

Java常用的九种排序方法及代码实现的更多相关文章

  1. Java常用的八种排序算法与代码实现

    1.直接插入排序 经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中. 将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列 将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列. 对第四个数.第五个数--直 ...

  2. 一遍记住Java常用的八种排序算法与代码实现

    1.直接插入排序 经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中. 将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列 将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列. 对第四个数.第五个数……直 ...

  3. python中常用的九种预处理方法

    本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal ...

  4. 一遍记住Java常用的八种排序算法

    1.直接插入排序 经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中. 将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列 将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列. 对第四个数.第五个数--直 ...

  5. Java基础学习总结(60)——Java常用的八种排序算法

    1.直接插入排序 经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中. 将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列 将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列. 对第四个数.第五个数--直 ...

  6. java算法03 - 常用的8种排序算法

    Java常用的八种排序算法: 插入排序 - 直接插入排序 每次将待排序的记录按照关键字的大小,插入到前面已经排好序的记录的适当位置.直到全部记录插入完成. 代码实现 /** * 直接插入排序 O(n^ ...

  7. python中常用的九种数据预处理方法分享

    Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(St ...

  8. AJPFX关于Java中运用数组的四种排序方法

    JAVA中在运用数组进行排序功能时,一般有四种方法:快速排序法.冒泡法.选择排序法.插入排序法.快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort()实现.冒泡法是运用遍历数组进行比 ...

  9. java提供的默认list排序方法-转

    1.java提供的默认list排序方法 主要代码: List<String> list = new ArrayList();list.add("刘媛媛"); list. ...

随机推荐

  1. Confluence 6 恢复一个站点

    这个页面对如何从一个 XML 导出文件中恢复到一个已经存在的 Confluence 站点进行描述. 如果你希望导入数据倒一个新的站点,请参考 restoring from backup during ...

  2. leetcode(js)算法89之格雷编码

    格雷编码是一个二进制数字系统,在该系统中,两个连续的数值仅有一个位数的差异. 给定一个代表编码总位数的非负整数 n,打印其格雷编码序列.格雷编码序列必须以 0 开头 示例 1: 输入: 2 输出: [ ...

  3. Java之动手动脑(三)

    日期:2018.10.12 星期五 博客期:017 这次留了两个动手动脑作业!我需要一个一个来说!先说第一个吧! Part 1 :随机生成1000个随机数 代码: //以下为 RandomMaker. ...

  4. ubuntu MySQL的卸载

    非常彻底的删除的方法https://www.jianshu.com/p/fff94ae9be4a 可能会误删慎用 输入以下命令 sudo apt-get remove mysql-server sud ...

  5. laravel 5.6

    compact() 建立一个数组,包括变量名和它们的值 打印结果: starts_with() 函数判断给定的字符串的开头是否是指定值

  6. django配置一个网站建设

    第一步: 安装数据库MySQL,也可以使用pycharm自带的数据库sqllite,大项目要使用数据库.安装请参考上篇. 数据库在pycharm中驱动设置,setting文件中修改驱动文件密码等信息. ...

  7. python+selenium滑动式验证码解决办法

    from selenium.webdriver import ActionChains action = ActionChains(driver) source=driver.find_element ...

  8. 数据库解析IP,时间戳

    #解析IP SELECT INET_NTOA('168494269'); #解析时间戳 SELECT FROM_UNIXTIME('1505458308');

  9. 论文阅读笔记三十三:Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN CVPR 2017)

    论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的 ...

  10. Oracle数据库表索引失效,解决办法:修改Oracle数据库优化器模式

    ALTER SYSTEM SET OPTIMIZER_MODE=RULE scope=both; 其他可以选择的模式还有ALL_ROWS/CHOOSE/FIRST_ROWS/ALL_ROWS. 应用系 ...