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  • oj教程--排序算法(Java)

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * 排序算法主类
     * 
     * @author eric
     */
    class SortArray {
    
    	/*
    	 * 【插入排序】 
    	 * 基本思想: 在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,
    	 * 现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的, 如此反复循环,直到全部排好顺序。
    	 */
    	public void insertSort(int[] arr) {
    		for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
    			int j = i - 1;
    			int temp = arr[i];
    			for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j--) {
    				arr[j + 1] = arr[j]; // 将大于temp的值整体后移一个单位
    			}
    			arr[j + 1] = temp;
    		}
    	}
    
    	/*
    	 * 【选择排序】 基本思想: 在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换,
    	 * 然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。
    	 */
    	public void selectSort(int[] arr) {
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			int position = i;
    			int temp = arr[i];
    			for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
    				if (arr[j] < temp) {
    					temp = arr[j];
    					position = j;
    				}
    			}
    			arr[position] = arr[i];
    			arr[i] = temp;
    		}
    	}
    
    	/*
    	 * 【冒泡排序】 
    	 * 基本思想: 在要排序的一组数中, 对当前还未排好序的范围内的全部数,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。 即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。
    	 */
    	public void bubbleSort(int[] arr) {
    		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    			for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
    				if (arr[j] > arr[j + 1]) {
    					swap(arr, j, j + 1);
    				}
    			}
    		}
    	}
    
    	/*
    	 * 【希尔排序】
    	 * 基本思想: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,
    	 * 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,
    	 * 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。
    	 */
    	public void shellSort(int[] arr) {
    		
    		double d1 = arr.length;
    		int temp = 0;
    		
    		while (true) {
    			d1 = Math.ceil(d1 / 2);
    			int d = (int) d1;
    			for (int x = 0; x < d; x++) {
    				for (int i = x + d; i < arr.length; i += d) {
    					int j = i - d;
    					temp = arr[i];
    					for (; j >= 0 && temp < arr[j]; j -= d) {
    						arr[j + d] = arr[j];
    					}
    					arr[j + d] = temp;
    				}
    			}
    			if (d == 1)
    				break;
    		}
    	}
    
    	/*
    	 * 【堆排序】 
    	 * 基本思想: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。
    	 * 堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)
    	 * 或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。
    	 * 由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。
    	 * 完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。
    	 * 初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。
    	 * 然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。
    	 * 依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。
    	 * 从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。
    	 * 所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数
    	 */
    	public void heapSort(int[] arr) {
    		// 循环建堆
    		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    			buildMaxHeap(arr, arr.length - 1 - i); // 建堆
    			swap(arr, 0, arr.length - 1 - i); // 交换堆顶和最后一个元素
    		}
    	}
    
    	private void buildMaxHeap(int[] arr, int lastIndex) {
    		// 从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始
    		for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) {
    			// k保存正在判断的节点
    			int k = i;
    			// 如果当前k节点的子节点存在
    			while (k * 2 + 1 <= lastIndex) {
    				// k节点的左子节点的索引
    				int biggerIndex = 2 * k + 1;
    				// 如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
    				if (biggerIndex < lastIndex) {
    					// 若果右子节点的值较大
    					if (arr[biggerIndex] < arr[biggerIndex + 1]) {
    						// biggerIndex总是记录较大子节点的索引
    						biggerIndex++;
    					}
    				}
    				// 如果k节点的值小于其较大的子节点的值
    				if (arr[k] < arr[biggerIndex]) {
    					// 交换他们
    					swap(arr, k, biggerIndex);
    					// 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
    					k = biggerIndex;
    				} else {
    					break;
    				}
    			}
    		}
    	}
    
    	/*
    	 * 【快速排序】 
    	 * 基本思想:选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描,将待排序列分成两部分,
    	 * 一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。
    	 */
    	public void quickSort(int[] arr) {
    		// 查看数组是否为空
    		if (arr.length > 0) {
    			quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
    		}
    	}
    
    	private void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    		if (low < high) {
    			int middle = getMiddle(arr, low, high); // 将list数组进行一分为二
    			quickSort(arr, low, middle - 1); // 对低字表进行递归排序
    			quickSort(arr, middle + 1, high); // 对高字表进行递归排序
    		}
    	}
    
    	private int getMiddle(int[] arr, int low, int high) {
    		int temp = arr[low]; // 数组的第一个作为中轴
    		while (low < high) {
    			while (low < high && arr[high] >= temp) {
    				high--;
    			}
    			arr[low] = arr[high]; // 比中轴小的记录移到低端
    			while (low < high && arr[low] <= temp) {
    				low++;
    			}
    			arr[high] = arr[low]; // 比中轴大的记录移到高端
    		}
    		arr[low] = temp; // 中轴记录到尾
    		return low; // 返回中轴的位置
    
    	}
    
    	/*
    	 * 【基数排序】 
    	 * 基本思想:将所有待比较数值(正整数)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。
    	 */
    	@SuppressWarnings({ "unchecked", "rawtypes" })
    	public void radixSort(int[] arr) {
    		
    		// 首先确定排序的趟数;
    		int max = arr[0];
    		int time = 0;
    		
    		for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
    			if (arr[i] > max) {
    				max = arr[i];
    			}
    		}
    		
    		// 判断位数;
    		while (max > 0) {
    			max /= 10;
    			time++;
    		}
    
    		// 建立10个队列;
    		List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
    		for (int i = 0; i < 10; i++) {
    			ArrayList<Integer> queue1 = new ArrayList<Integer>();
    			queue.add(queue1);
    		}
    
    		// 进行time次分配和收集;
    		for (int i = 0; i < time; i++) {
    
    			// 分配数组元素;
    			for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
    
    				// 得到数字的第time+1位数;
    				int x = arr[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
    				ArrayList<Integer> queue2 = queue.get(x);
    				queue2.add(arr[j]);
    				queue.set(x, queue2);
    			}
    
    			int count = 0;// 元素计数器;
    			
    			// 收集队列元素;
    			for (int k = 0; k < 10; k++) {
    				while (queue.get(k).size() > 0) {
    					ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(k);
    					arr[count] = queue3.get(0);
    					queue3.remove(0);
    					count++;
    				}
    			}
    		}
    	}
    
    	private void swap(int[] arr, int i, int j) {
    		int tmp = arr[i];
    		arr[i] = arr[j];
    		arr[j] = tmp;
    	}
    
    	public void printArray(int[] arr) {
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			System.out.print(arr[i] + " ");
    		}
    	}
    
    	public static void main(String[] args) {
    		int[] arr = { 32, 43, 56, 12, 34, 21, 34, 54, 19 };
    		SortArray sa = new SortArray();
    		System.out.print("Before Sorting : ");
    		sa.printArray(arr); // 排序前打印输出
    		System.out.println();
    		// sa.insertSort(arr); // 插入排序
    		// sa.selectSort(arr); // 选择排序
    		// sa.bubbleSort(arr); // 冒泡排序
    		// sa.shellSort(arr); // 希尔排序
    		// sa.heapSort(arr); // 堆排序
    		// sa.quickSort(arr); // 快速排序
    		// sa.mergingSort(arr, 0, arr.length - 1 ); // 归并排序
    		sa.radixSort(arr); // 基数排序
    		System.out.print("After Sorting : ");
    		sa.printArray(arr); // 排序后打印输出
    	}
    
    }
    
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