Beispiele für Implementierungscodes verschiedener Sortieralgorithmen in Java

In diesem Artikel werden hauptsächlich Codebeispiele verschiedener in Java implementierter Sortieralgorithmen vorgestellt. Er ist relativ umfangreich und kann für persönliche Tests verwendet werden. Bitte hinterlassen Sie eine Nachricht, um darauf hinzuweisen.

Halbeinfügungssortierung

Halbeinfügungssortierung ist eine einfache Verbesserung der Direkteinfügungssortierung. Die hier eingeführte halbe Einfügung dient eigentlich dazu, die Einfügeposition des i-ten Elements schnell zu bestimmen, indem kontinuierlich in zwei Hälften gefaltet wird. Dies ist eigentlich ein Suchalgorithmus: halbe Suche. Die Methode „binarySearch()“ in der Arrays-Klasse von Java ist die Implementierung der binären Suche. Sie wird verwendet, um das angegebene Element aus dem angegebenen Array zu finden, vorausgesetzt, das Array befindet sich bereits in einem geordneten Zustand. Der Effekt ist der gleiche wie bei der direkten Einfügungssortierung, außer dass er schneller ist, da
eine Halbeinfügungssortierung ist, mit der die Einfügungsposition des i-ten Elements schneller bestimmt werden kann


Code:

Ergebnis:

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 折半插入排序 
 */ 
public class BinaryInsertSort { 
  public static void binaryInsertSort(DataWrap[] data) { 
    System.out.println("开始排序"); 
    int arrayLength = data.length; 
    for (int i = 1; i < arrayLength; i++) { 
      DataWrap temp = data[i]; 
      int low = 0; 
      int high = i - 1; 
      while (low <= high) { 
        int mid = (low + high) / 2; 
        if (temp.compareTo(data[mid]) > 0) { 
          low = mid + 1; 
        } else { 
          high = mid - 1; 
        } 
      } 
      for (int j = i; j > low; j--) { 
        data[j] = data[j - 1]; 
      } 
      data[low] = temp; 
      System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); 
    } 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "")}; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    binaryInsertSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
开始排序
[-16, 9, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
[-16, 9, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
[-16, 9, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
[-30, -16, 9, 21*, 23, -49, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 23, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21, 21*, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21, 21*, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21, 21*, 23, 30, 30*]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21, 21*, 23, 30, 30*]

Blasensortierung
Code:

Laufergebnis:

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 冒泡排序 
 */ 
public class BubbleSort { 
  public static void bubbleSort(DataWrap[] data) { 
    System.out.println("开始排序"); 
    int arrayLength = data.length; 
    for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { 
      boolean flag = false; 
      for (int j = 0; j < arrayLength - 1 - i; j++) { 
        if (data[j].compareTo(data[j + 1]) > 0) { 
          DataWrap temp = data[j + 1]; 
          data[j + 1] = data[j]; 
          data[j] = temp; 
          flag = true; 
        } 
      } 
      System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); 
      if (!flag) 
        break; 
    } 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "")}; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    bubbleSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
开始排序
[-16, 9, 21*, -30, -49, 21, 23, 30*, 30]
[-16, 9, -30, -49, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-16, -30, -49, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-30, -49, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]

Bucket-Sortierung
Zeiteffizienz des Algorithmus: Extrem zeiteffizient, nur zwei Durchlaufrunden sind erforderlich Das heißt, die Speicherplatzeffizienz des Algorithmus: Der Speicherplatzaufwand ist groß und es werden zwei Arrays benötigt, um die Stabilität des Algorithmus zu vervollständigen: stabil

Code:

Ergebnis

package interview; 
import java.util.Arrays; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 桶式排序 
 */ 
public class BucketSort { 
  public static void bucketSort(DataWrap[] data, int min, int max) { 
    System.out.println("开始排序"); 
    int arrayLength = data.length; 
    DataWrap[] temp = new DataWrap[arrayLength]; 
    int[] buckets = new int[max - min]; 
    for (int i = 0; i < arrayLength; i++) { 
      buckets[data[i].data - min]++; 
    } 
    System.out.println(Arrays.toString(buckets)); 
    for (int i = 1; i < max - min; i++) { 
      buckets[i] = buckets[i] + buckets[i - 1]; 
    } 
    System.out.println(Arrays.toString(buckets)); 
    System.arraycopy(data, 0, temp, 0, arrayLength); 
    for (int k = arrayLength - 1; k >= 0; k--) { 
      data[--buckets[temp[k].data - min]] = temp[k]; 
    } 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(5, ""), 
        new DataWrap(-1, ""), new DataWrap(8, ""), 
        new DataWrap(5, "*"), new DataWrap(7, ""), 
        new DataWrap(3, ""), new DataWrap(-3, ""), 
        new DataWrap(1, ""),new DataWrap(3, "*")}; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    bucketSort(data, -3, 10); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, 5, -1, 8, 5*, 7, 3, -3, 1, 3*]
开始排序
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 1, 1]
[1, 1, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 7, 7, 8, 9, 10]
排序之后：
[-3, -1, 1, 3, 3*, 5, 5*, 7, 8, 9]

Heap-Sortierung Code:

Ergebnis:

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 堆排序 
 */ 
public class HeapSort { 
  public static void heapSort(DataWrap[] data) { 
    System.out.println("开始排序"); 
    int arrayLength = data.length; 
    // 循环建堆 
    for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { 
      // 建堆 
      builMaxdHeap(data, arrayLength - 1 - i); 
      // 交换堆顶和最后一个元素 
      swap(data, 0, arrayLength - 1 - i); 
      System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); 
    } 
  } 
  // 对data数组从0到lastIndex建大顶堆 
  private static void builMaxdHeap(DataWrap[] data, 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保存当前正在判断的节点 
      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k节点的右子节点存在 
        if (biggerIndex < lastIndex) { 
          // 如果右子节点的值较大 
          if (data[biggerIndex].compareTo(data[biggerIndex + 1]) < 0) { 
            // 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子节点的值 
        if (data[k].compareTo(data[biggerIndex]) < 0) { 
          // 交换它们 
          swap(data, k, biggerIndex); 
          // 将biggerIndex赋给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、右节点的值 
          k = biggerIndex; 
        } else { 
          break; 
        } 
      } 
    } 
  } 
  // 交换data数组中i、j两个索引处的元素 
  private static void swap(DataWrap[] data, int i, int j) { 
    DataWrap temp = data[i]; 
    data[i] = data[j]; 
    data[j] = temp; 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "")}; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    heapSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
开始排序
[-16, 30, 21*, 23, -30, -49, 21, 9, 30*]
[-16, 23, 21*, 9, -30, -49, 21, 30, 30*]
[21, 9, 21*, -16, -30, -49, 23, 30, 30*]
[-49, 9, 21*, -16, -30, 21, 23, 30, 30*]
[-30, 9, -49, -16, 21*, 21, 23, 30, 30*]
[-30, -16, -49, 9, 21*, 21, 23, 30, 30*]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30, 30*]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30, 30*]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30, 30*]

Direkte Einfügungssortierung

Ergebnisse

package interview;
public class InsertSort {
	public static void insertSort(DataWrap[] data){ 
	  System.out.println("开始排序"); 
	  int arrayLength = data.length; 
	  for(int i = 1;i < arrayLength;i++){ 
	    DataWrap temp = data[i]; 
	    if(data[i].compareTo(data[i-1]) < 0){ 
	      int j = i -1; 
	      for(;j >= 0 && data[j].compareTo(temp) > 0;j--){ 
	        data[j +1] = data[j]; 
	      } 
	      data[j + 1] = temp; 
	    } 
	    System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); 
	  } 
	} 
	public static void main(String[] args) { 
	  DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
	      new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
	      new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
	      new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
	      new DataWrap(30, "")}; 
	  System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
	  insertSort(data); 
	  System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
	} 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
开始排序
[-16, 9, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
[-16, 9, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
[-16, 9, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
[-30, -16, 9, 21*, 23, -49, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 23, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]

ZusammenführungssortierungZeiteffizienz des Algorithmus: Der Zusammenführungsalgorithmus muss bei jeder Durchführung einer Zusammenführungssortierung rekursiv zerlegt und zusammengeführt werden , merge() ist erforderlich Methode einmal, jede Ausführung von merge() erfordert n-malige Vergleiche, was schlimmer ist und eine Hilfssequenz mit der gleichen Größe wie die Originalsequenz erfordert. Stabilität des Algorithmus: Stabil

Code:

Ergebnis:

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 归并排序 
 */ 
public class MergeSort { 
  public static void mergeSort(DataWrap[] data) { 
    // 归并排序 
    sort(data, 0, data.length - 1); 
  } 
  // 将索引从left到right范围的数组元素进行归并排序 
  private static void sort(DataWrap[] data, int left, int right) { 
    if(left < right){ 
      //找出中间索引 
      int center = (left + right)/2; 
      sort(data,left,center); 
      sort(data,center+1,right); 
      //合并 
      merge(data,left,center,right); 
    } 
  } 
  // 将两个数组进行归并，归并前两个数组已经有序，归并后依然有序 
  private static void merge(DataWrap[] data, int left, int center, int right) { 
    DataWrap[] tempArr = new DataWrap[data.length]; 
    int mid = center + 1; 
    int third = left; 
    int temp = left; 
    while (left <= center && mid <= right) { 
      if (data[left].compareTo(data[mid]) <= 0) { 
        tempArr[third++] = data[left++]; 
      } else { 
        tempArr[third++] = data[mid++]; 
      } 
    } 
    while (mid <= right) { 
      tempArr[third++] = data[mid++]; 
    } 
    while (left <= center) { 
      tempArr[third++] = data[left++]; 
    } 
    while (temp <= right) { 
      data[temp] = tempArr[temp++]; 
    } 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "") }; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    mergeSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]

Radix-SortierungRadix-Sortierung ist keine herkömmliche Sortiermethode mehr, sondern ähnelt eher einer Sortierung. Die Anwendung der Methode, Die Basissortierung muss von einer anderen Sortiermethode abhängen.
Die allgemeine Idee der Radix-Sortierung besteht darin, die zu sortierenden Daten zum Sortieren in mehrere Schlüsselwörter aufzuteilen. Mit anderen Worten, das Wesen der Radix-Sortierung ist die Sortierung nach mehreren Schlüsselwörtern.

Die Idee der Sortierung nach mehreren Schlüsselwörtern besteht darin, die Sortierschlüsselwörter in den zu sortierenden Daten in mehrere Sortierschlüsselwörter aufzuteilen: das 1. Unterschlüsselwort, das 2. Unterschlüsselwort und das 3. Unterschlüsselwort

. . . Anschließend sortieren Sie die zu sortierenden Daten nach den Unterschlüsselwörtern. Bei der Sortierung nach mehreren Schlüsselwörtern gibt es zwei Lösungen:

Highest-Endian-Methode MSD

Lowest-Endian-Methode LSD
Vergleichen Sie die MSD-Methode und die LSD-Methode. Im Allgemeinen ist die LSD-Methode einfacher als die MSD-Methode, da die LSD-Methode von Anfang bis Ende mehrmals zuweist und sammelt Konstituierende Schlüsselwörter. Was sind die Komponenten des Werts? Die MSD-Regel kann komplizierter sein, um die unabhängige Sortierung jeder Sequenz und Teilsequenz zu handhaben.

Code:

Ergebnis

package interview; 
 
import java.util.Arrays; 
 
/** 
 * @author Administrator 
 * 基数排序 
 */ 
public class MultiKeyRadixSort { 
  public static void radixSort(int[] data, int radix, int d) { 
    System.out.println("开始排序："); 
    int arrayLength = data.length; 
    int[] temp = new int[arrayLength]; 
    int[] buckets = new int[radix]; 
    for (int i = 0, rate = 1; i < d; i++) { 
      // 重置count数组，开始统计第二个关键字 
      Arrays.fill(buckets, 0); 
      // 当data数组的元素复制到temp数组中进行缓存 
      System.arraycopy(data, 0, temp, 0, arrayLength); 
      for (int j = 0; j < arrayLength; j++) { 
        int subKey = (temp[j] / rate) % radix; 
        buckets[subKey]++; 
      } 
      for (int j = 1; j < radix; j++) { 
        buckets[j] = buckets[j] + buckets[j - 1]; 
      } 
      for (int m = arrayLength - 1; m >= 0; m--) { 
        int subKey = (temp[m] / rate) % radix; 
        data[--buckets[subKey]] = temp[m]; 
      } 
      System.out.println("对" + rate + "位上子关键字排序：" 
          + java.util.Arrays.toString(data)); 
      rate *= radix; 
    } 
  } 
 
  public static void main(String[] args) { 
    int[] data = { 1100, 192, 221, 12, 13 }; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    radixSort(data, 10, 4); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[1100, 192, 221, 12, 13]
开始排序：
对1位上子关键字排序：[1100, 221, 192, 12, 13]
对10位上子关键字排序：[1100, 12, 13, 221, 192]
对100位上子关键字排序：[12, 13, 1100, 192, 221]
对1000位上子关键字排序：[12, 13, 192, 221, 1100]
排序之后：
[12, 13, 192, 221, 1100]

Schnellsortierung

Code:

Ergebnis

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 快速排序 
 */ 
public class QuickSort { 
  private static void swap(DataWrap[] data, int i, int j) { 
    DataWrap temp = data[i]; 
    data[i] = data[j]; 
    data[j] = temp; 
  } 
  private static void subSort(DataWrap[] data, int start, int end) { 
    if (start < end) { 
      DataWrap base = data[start]; 
      int i = start; 
      int j = end + 1; 
      while (true) { 
        while (i < end && data[++i].compareTo(base) <= 0) 
          ; 
        while (j > start && data[--j].compareTo(base) >= 0) 
          ; 
        if (i < j) { 
          swap(data, i, j); 
        } else { 
          break; 
        } 
      } 
      swap(data, start, j); 
      subSort(data, start, j - 1); 
      subSort(data, j + 1, end); 
    } 
  } 
  public static void quickSort(DataWrap[] data){ 
    subSort(data,0,data.length-1); 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "") }; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    quickSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21, 21*, 23, 30*, 30]

Direktauswahlsortierung

Code:

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * 直接选择排序 
 */ 
public class SelectSort { 
  public static void selectSort(DataWrap[] data) { 
    System.out.println("开始排序"); 
    int arrayLength = data.length; 
    for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++) { 
      for (int j = i + 1; j < arrayLength; j++) { 
        if (data[i].compareTo(data[j]) > 0) { 
          DataWrap temp = data[i]; 
          data[i] = data[j]; 
          data[j] = temp; 
        } 
      } 
      System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); 
    } 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = { new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "") }; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    selectSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
开始排序
[-49, 9, 21*, 23, -16, -30, 21, 30*, 30]
[-49, -30, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 23, 21*, 9, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 23, 21*, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 23, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]

Hügelsortierung

Code:

Ergebnis:

package interview; 
/** 
 * @author Administrator 
 * Shell排序 
 */ 
public class ShellSort { 
  public static void ShellSort(DataWrap[] data) { 
    System.out.println("开始排序"); 
    int arrayLength = data.length; 
    int h = 1; 
    /** 
     * 将数组分割成若干个子序列 
     */ 
    while (h <= arrayLength / 3) { 
      h = h * 3 + 1; 
      System.out.println("h的结果：" + h); 
    } 
    while (h > 0) { 
      System.out.println("===h的值：" + h + "==="); 
      /** 
       * 将分成的若干子序列进行直接插入排序 
       */ 
      for (int i = h; i < arrayLength; i++) { 
        DataWrap temp = data[i]; 
        if (data[i].compareTo(data[i - h]) < 0) { 
          int j = i - h; 
          for (; j >= 0 && data[j].compareTo(temp) > 0; j -= h) { 
            data[j + h] = data[j]; 
          } 
          data[j + h] = temp; 
        } 
        System.out.println(java.util.Arrays.toString(data)); 
      } 
      h = (h - 1) / 3; 
    } 
  } 
  public static void main(String[] args) { 
    DataWrap[] data = {  
        new DataWrap(9, ""), new DataWrap(-16, ""), 
        new DataWrap(21, "*"), new DataWrap(23, ""), 
        new DataWrap(-30, ""), new DataWrap(-49, ""), 
        new DataWrap(21, ""), new DataWrap(30, "*"), 
        new DataWrap(30, "")}; 
    System.out.println("排序之前：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
    ShellSort(data); 
    System.out.println("排序之后：\n" + java.util.Arrays.toString(data)); 
  } 
}

排序之前：
[9, -16, 21*, 23, -30, -49, 21, 30*, 30]
开始排序
h的结果：4
===h的值：4===
[-30, -16, 21*, 23, 9, -49, 21, 30*, 30]
[-30, -49, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-30, -49, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-30, -49, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-30, -49, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
===h的值：1===
[-49, -30, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-49, -30, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-49, -30, 21*, 23, 9, -16, 21, 30*, 30]
[-49, -30, 9, 21*, 23, -16, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 23, 21, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]
排序之后：
[-49, -30, -16, 9, 21*, 21, 23, 30*, 30]

Erforderliche Werkzeuge:

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiele für Implementierungscodes verschiedener Sortieralgorithmen in Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!