Javaでの各種ソートアルゴリズムの実装コード例
- 黄舟オリジナル
- 2017-10-20 09:54:431535ブラウズ
この記事では主に Java で実装されたさまざまなソート アルゴリズムのコード例を紹介します。比較的包括的であり、欠点がある場合はメッセージを残してください。
半挿入ソート
半挿入ソートは、直接挿入ソートを簡単に改良したものです。ここで紹介する半挿入とは、実際には半分に折り続けることでi番目の要素の挿入位置を素早く決定するという探索アルゴリズム、半探索です。 Java の Arrays クラスの binarySearch() メソッドは、配列がすでに順序付けされた状態にある場合に、指定された配列から指定された要素を検索するために使用されます。効果は直接挿入ソートと同じですが、
半挿入ソートは i 番目の要素の挿入位置をより速く決定できるため、少しだけ速くなります
コード:
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));
}
}結果:
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*]
バブルソート
コード:
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));
}
}実行結果:
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]
バケットソート
アルゴリズムの時間効率: 非常に時間効率が高い高、2 ラウンドのトラバーサルのみが必要です。 アルゴリズムのスペース効率: スペースのオーバーヘッドが大きく、アルゴリズムの安定性: 安定しています。
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));
}
}コード:
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]
結果:
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));
}
}直接挿入ソート
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*]結果
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));
}
}
merge() には n 回の比較が必要で、さらに悪いことに、元のシーケンスと同じサイズの補助シーケンスが必要です。アルゴリズムの安定性：安定した
コード：
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]
結果：
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));
}
} -radixソートある並べ替え方法の場合、基数並べ替えは別の並べ替え方法に依存する必要があります。 基数ソートの一般的な考え方は、ソート対象のデータを複数のキーワードに分割してソートすることです。つまり、基数ソートの本質は複数キーワードのソートです。
複数キーワードによる並べ替えの考え方は、並べ替え対象のデータ内の並べ替えキーワードを複数の並べ替えキーワード (1 番目のサブキーワード、2 番目のサブキーワード、3 番目のサブキーワード) に分割することです。 。 。次に、ソート対象のデータをサブキーワードに従ってソートします。複数キーワードのソートを実行する場合、次の 2 つの解決策があります:
最低ビット優先方式 LSD
MSD 方式と LSD 方式を比較すると、一般的に、LSD 方式の方が優れています。 MSD メソッド LSD メソッドは最初から最後まで複数の割り当てと収集を実行し、実行回数はキー値を構成するコンポーネントの数に依存するため、シンプルです。一方、MSD メソッドは独立した並べ替えを処理する必要があります。各シーケンスとサブシーケンスの一部は複雑になる可能性があります。 コード:
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]結果
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));
}
}クイックソート
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]
結果
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));
}
}
直接選択並べ替え
コード:
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]
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));
}
}ヒルソート
コード:
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]
結果:
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));
}
}
必須ツール:
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]
以上がJavaでの各種ソートアルゴリズムの実装コード例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。