java排序算法大全Word文件下载.docx
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array[from]=array[to];
array[to]=tmp;
一插入排序
该算法在数据规模小的时候十分高效，该算法每次插入第K+1到前K个有序数组中一个合适位置，K从0开始到N-1,从而完成排序：
/**
*
@author
yovn
*/
InsertSorter<
/*
（non-Javadoc）
@see
algorithms.Sorter#sort（E[],
int,
int）
array,
int
from,
len）
tmp=null;
for（int
i=from+1;
i<
from+len;
i++）
tmp=array[i];
j=i;
for（;
j>
from;
j--）
if（pareTo（array[j-1]）<
0）
array[j]=array[j-1];
else
break;
array[j]=tmp;
二冒泡排序
这可能是最简单的排序算法了，算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素，把第i小的冒泡到数组的第i个位置。
i从0一直到N-1从而完成排序。
（当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素，把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。
）
*
BubbleSorter<
private
static
boolean
DWON=true;
bubble_down（E[]
len）
i=from;
j=from+len-1;
i;
if（array[j].compareTo（array[j-1]）<
swap（array,j-1,j）;
bubble_up（E[]
i=from+len-1;
i>
=from;
i--）
j=from;
j<
j++）
if（array[j].compareTo（array[j+1]）>
swap（array,j,j+1）;
@Override
if（DWON）
bubble_down（array,from,len）;
else
bubble_up（array,from,len）;
三选择排序
选择排序相对于冒泡来说，它不是每次发现逆序都交换，而是在找到全局第i小的时候记下该元素位置，最后跟第i个元素交换，从而保证数组最终的有序。
相对与插入排序来说，选择排序每次选出的都是全局第i小的，不会调整前i个元素了。
SelectSorter<
i=0;
len;
smallest=i;
j=i+from;
if（array[j].compareTo（array[smallest]）<
smallest=j;
swap（array,i,smallest）;
四Shell排序
Shell排序可以理解为插入排序的变种，它充分利用了插入排序的两个特点：
1）当数据规模小的时候非常高效
2）当给定数据已经有序时的时间代价为O（N）
所以，Shell排序每次把数据分成若个小块，来使用插入排序，而且之后在这若个小块排好序的情况下把它们合成大一点的小块，继续使用插入排序，不停的合并小块，知道最后成一个块，并使用插入排序。
这里每次分成若干小块是通过“增量”来控制的，开始时增量交大，接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块，逐渐的减小“增量“最终到减小到1。
一直较好的增量序列是2^k-1,2^（k-1）-1,.....7,3,1,这样可使Shell排序时间复杂度达到O（N^1.5）
所以我在实现Shell排序的时候采用该增量序列
ShellSorter<
Our
delta
value
choose
2^k-1,2^（k-1）-1,
.7,3,1.
complexity
is
O（n^1.5）
//1.calculate
the
first
value;
value=1;
while（（value+1）*2<
value=（value+1）*2-1;
delta=value;
delta>
=1;
delta=（delta+1）/2-1）
delta;
modify_insert_sort（array,from+i,len-i,delta）;
modify_insert_sort（E[]
len,int
delta）
if（len<
=1）return;
i=from+delta;
i+=delta）
j-=delta）
if（pareTo（array[j-delta]）<
array[j]=array[j-delta];
五快速排序
快速排序是目前使用可能最广泛的排序算法了。
一般分如下步骤：
1）选择一个枢纽元素（有很对选法，我的实现里采用去中间元素的简单方法）
2）使用该枢纽元素分割数组，使得比该元素小的元素在它的左边，比它大的在右边。
并把枢纽元素放在合适的位置。
3）根据枢纽元素最后确定的位置，把数组分成三部分，左边的，右边的，枢纽元素自己，对左边的，右边的分别递归调用快速排序算法即可。
快速排序的核心在于分割算法，也可以说是最有技巧的部分。
QuickSorter<
q_sort（array,from,from+len-1）;
q_sort（E[]
to）
if（to-from<
1）return;
pivot=selectPivot（array,from,to）;
pivot=partion（array,from,to,pivot）;
q_sort（array,from,pivot-1）;
q_sort（array,pivot+1,to）;
partion（E[]
to,
pivot）
tmp=array[pivot];
array[pivot]=array[to];
//now
to'
s
position
available
while（from!
=to）
while（from<
to&
&
array[from].compareTo（tmp）<
=0）from++;
if（from<
array[to]=array[from];
from'
to--;
array[to].compareTo（tmp）>
=0）to--;
available
now
from++;
array[from]=tmp;
return
selectPivot（E[]
（from+to）/2;
六归并排序
算法思想是每次把待排序列分成两部分，分别对这两部分递归地用归并排序，完成后把这两个子部分合并成一个序列。
归并排序借助一个全局性临时数组来方便对子序列的归并，该算法核心在于归并。
import
java.lang.reflect.Array;
MergeSorter<
@SuppressWarnings（"
unchecked"
E[]
temporary=（E[]）Array.newInstance（array[0].getClass（）,len）;
merge_sort（array,from,from+len-1,temporary）;
merge_sort（E[]
temporary）
if（to<
=from）
return;
middle=（from+to）/2;
merge_sort（array,from,middle,temporary）;
merge_sort（array,middle+1,to,temporary）;
merge（array,from,to,middle,temporary）;
merge（E[]
middle,
k=0,leftIndex=0,rightIndex=to-from;
System.arraycopy（array,
temporary,
0,
middle-from+1）;
to-middle;
temporary[to-from-i]=array[middle+i+1];
while（k<
to-from+1）
if（temporary[leftIndex].compareTo（temporary[rightIndex]）<
array[k+from]=temporary[leftIndex++];
array[k+from]=temporary[rightIndex--];
k++;
七堆排序
堆是一种完全二叉树，一般使用数组来实现。
堆主要有两种核心操作，
1）从指定节点向上调整（shiftUp）
2）从指定节点向下调整（shiftDown）
建堆，以及删除堆定节点使用shiftDwon,而在插入节点时一般结合两种操作一起使用。
堆排序借助最大值堆来实现，第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置，然后shiftDown到倒数第i+1个位置,一共执行N此调整，即完成排序。
显然，堆排序也是一种选择性的排序，每次选择第i大的元素。
HeapSorter<
build_heap（array,from,len）;
//swap
max
to
（len-i）-th
position
swap（array,from,from+len-1-i）;
shift_down（array,from,len-1-i,0）;
//always
shiftDown
privatefinalvoid
build_heap（E[]
pos=（len-1）/2;
//we
start
（len-1）/2,
because
branch'
node
+1=leaf'
node,
and
all
leaf
already
a
heap
i=pos;
=0;
shift_down（array,from,len,i）;
shift_down（E[]
len,
pos）
tmp=array[from+pos];
index=pos*2+1;
//use
left
child
while（index<
len）//until
no
if（index+1<
len&
array[from+index].compareTo（array[from+index+1]）<
0）//right
child
bigger
index+=1;
//switch
right
if（pareTo（array[from+index]）<
array[from+pos]=array[from+index];
pos=index;
els
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