十種JAVA排序演算法實例
- 高洛峰原創
- 2017-01-17 13:03:091511瀏覽
排序演算法有很多，所以在特定情境中使用哪一種演算法很重要。為了選擇適當的演算法，可以依照建議的順序考慮以下標準：
（1）執行時間
（2）儲存空間
（3）程式設計工作
對於資料量較少的情形，（1）（2）差異不大，主要考慮（3）；而對於資料量大的，（1）為首要。
一、冒泡（Bubble）排序
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}效率 O（n²）,適用於排序小列表。
二、選擇排序
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}效率O（n²），適用於排序小的清單。
三、插入排序
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）與冒泡、選擇相同，適用於排序小列表
若列表基本有序，則插入排序比冒泡、選擇更有效率。
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}適用於排序小列表。
效率估計O（nlog2^n）~O（n^1.5），取決於增量值的最初大小。建議使用質數作為增量值，因為如果增量值是2的冪，則在下一個通道中會再次比較相同的元素。
殼（Shell）排序改善了插入排序，減少了比較的次數。是不穩定的排序，因為排序過程中元素可能會前後跳躍。
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止
else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中
arr[z]=B[z];
}效率O（nlogn），歸併的最佳、平均和最糟用例效率之間沒有差異。
適用於排序大列表，基於分治法。
/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while (low < high)
{
//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分
}
return low ;//返回枢纽元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}平均效率O（nlogn），適用於排序大列表。
此演算法的總時間取決於樞紐值的位置；選擇第一個元素作為樞紐，可能導致O（n²）的最糟糕使用效率。若數基本有序，效率反而最差。選項中間值作為樞紐，效率是O（nlogn）。
是基於分治法。
七、堆排序
最大堆：後者任一非終端節點的關鍵字均大於或等於它的左、右孩子的關鍵字，此時位於堆頂的節點的關鍵字是整個序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,並令temp＝ kl ;
(2)計算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j(4)比較kj和kj+1,若kj+1>kj,則令j＝j＋1，否則j不變；
(5)比較temp和kj，若kj>temp，則令ki等於kj，並令i=j,j=2i+1,並轉(3),否則轉(6)
(6)令ki等於temp，結束。
void HeapSort(SeqIAst R)
{
//对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元
int I; BuildHeap(R)；
//将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。
{
R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质
}
}堆排序的時間，主要由建立初始堆和反覆重建堆這兩部分的時間開銷構成，它們均是透過呼叫Heapify實現的。
堆排序的最壞時間複雜度為O(nlgn)。堆排序的平均效能較接近最壞效能。 由於建造初始堆所需的比較次數較多，所以堆排序不適宜於記錄數較少的文件。 堆排序是就地排序，輔助空間為O(1)， 它是不穩定的排序方法。
堆排序與直接插入排序的區別:
直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2.. n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重複執行了這些比較操作。
堆排序可透過樹狀結構保存部分比較結果，可減少比較次數。
八、拓樸排序
例 ：學生選修課排課先後順序
拓樸排序：將有向圖中各頂點依照它們彼此之間的優先關係排列成一個線性序列的過程。
方法：
在有向圖中選一個沒有前驅的頂點且輸出
從圖中刪除該頂點和所有以它為尾的弧
重複上述兩步，直至全部頂點均已輸出（拓撲排序成功），或者當圖中不存在無前驅的頂點（圖中有迴路）為止。
void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化栈
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("该图有环，出现错误，无法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}演算法的時間複雜度O（n+e）。
九、錦標賽排序
錦標賽排序的演算法想法與運動比賽類似。
先將n個資料元素兩兩分組，分別按關鍵字比較，得到n／2個比較的優勝者(關鍵字小者)，作為第一步比較的結果保留下來，
然後對這n／ 2個資料元素再兩兩分組，分別按關鍵字比較，…，如此重複，直到選出一個關鍵字最小的資料元素為止。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#define SIZE 100000
#define MAX 1000000
struct node
{
long num;//关键字
char str[10];
int lastwin;//最后胜的对手
int killer;//被击败的对手
long times;//比赛次数
}data[SIZE];
long CompareNum=0;
long ExchangeNum=0;
long Read(char name[])//读取文件a.txt中的数据，并存放在数组data[]中；最后返回数据的个数
{
FILE *fp;
long i=1;
fp=fopen(name,"rw");
fscanf(fp,"%d%s",&data[i].num,data[i].str);
while(!feof(fp))
{
i++;
fscanf(fp,"%d%s",&data[i].num,data[i].str);
}
return (i-1);
}
long Create(long num)//创建胜者树，返回冠军（最小数）在数组data[]中的下标
{
int i,j1,j2,max,time=1;
long min;//记录当前冠军的下标
for(i=1;pow(2,i-1)<num;i++)
max=pow(2,i-1);//求叶子结点数目
for(i=1;i<=max;i++)//初始化叶子结点
{
data[i].killer=0;
data[i].lastwin=0;
data[i].times=0;
if(i>num)
data[i].num=MAX;
}
for(i=1;i<=max;i+=2)//第一轮比赛
{
++CompareNum;
if(data[i].num <= data[i+1].num)
{
data[i].lastwin = i+1;
data[i+1].killer=i;
++data[i].times;
++data[i+1].times;
min=i;
}
else
{
data[i+1].lastwin=i;
data[i].killer=i+1;
++data[i].times;
++data[i+1].times;
min=i+1;
}
}
j1=j2=0;//记录连续的两个未被淘汰的选手的下标
while(time <= (log(max)/log(2)))//进行淘汰赛
{
for(i=1;i<=max;i++)
{
if(data[i].times==time && data[i].killer==0)//找到一名选手
{
j2=i;//默认其为两选手中的后来的
if(j1==0)//如果第一位置是空的，则刚来的选手先来的
j1=j2;
else//否则刚来的选手是后来的，那么选手都已到场比赛开始
{
++CompareNum;
if(data[j1].num <= data[j2].num)//先来的选手获胜
{
data[j1].lastwin = j2;//最后赢的是j2
data[j2].killer=j1;//j2是被j1淘汰的
++data[j1].times;
++data[j2].times;//两选手场次均加1
min=j1;//最小数下标为j1
j1=j2=0;//将j1，j2置0
}
else//同理
{
data[j2].lastwin=j1;
data[j1].killer=j2;
++data[j1].times;
++data[j2].times;
min=j2;
j1=j2=0;
}
}
}
}
time++;//轮数加1
}
return min;//返回冠军的下标
}
void TournamentSort(long num)//锦标赛排序
{
long tag=Create(num);//返回最小数下标
FILE *fp1;
fp1=fopen("sort.txt","w+");//为写入创建并打开文件sort.txt
while(data[tag].num != MAX)//当最小值不是无穷大时
{
printf("%d %s\n",data[tag].num,data[tag].str);//输出数据
fprintf(fp1,"%d %s\n",data[tag].num,data[tag].str);//写入数据
data[tag].num=MAX;//将当前冠军用无穷大替换
tag=Create(num);//返回下一个冠军的下标
}
}
int main()
{
int num;
char name[10];
printf("Input name of the file:");
gets(name);
num=Read(name);//读文件
TournamentSort(num);//锦标赛排序
printf("CompareNum=%d\nExchangeNum=%d\n",CompareNum,ExchangeNum);
return 0;
}十、基数排序
基数排序又被称为桶排序。与前面介绍的几种排序方法相比较，基数排序和它们有明显的不同。
前面所介绍的排序方法都是建立在对数据元素关键字进行比较的基础上，所以可以称为基于比较的排序；
而基数排序首先将待排序数据元素依次“分配”到不同的桶里，然后再把各桶中的数据元素“收集”到一起。
通过使用对多关键字进行排序的这种“分配”和“收集”的方法，基数排序实现了对多关键字进行排序。
例：
每张扑克牌有两个“关键字”：花色和面值。其大小顺序为：
花色：§＜¨＜©＜ª
面值：2＜3＜……＜K＜A
扑克牌的大小先根据花色比较，花色大的牌比花色小的牌大；花色一样的牌再根据面值比较大小。所以，将扑克牌按从小到大的次序排列，可得到以下序列：
§2，…，§A，¨2，…，¨A，©2，…，©A，ª2，…，ªA
这种排序相当于有两个关键字的排序，一般有两种方法实现。
其一：可以先按花色分成四堆（每一堆牌具有相同的花色），然后在每一堆牌里再按面值从小到大的次序排序，最后把已排好序的四堆牌按花色从小到大次序叠放在一起就得到排序的结果。
其二：可以先按面值排序分成十三堆（每一堆牌具有相同的面值），然后将这十三堆牌按面值从小到大的顺序叠放在一起，再把整副牌按顺序根据花色再分成四堆（每一堆牌已按面值从小到大的顺序有序），最后将这四堆牌按花色从小到大合在一起就得到排序的结果。
实现方法：
最高位优先(Most Significant Digit first)法，简称MSD法：先按k1排序分组，同一组中记录，关键码k1相等，再对各组按k2排序分成子组，之后，对后面的关键码继续这样的排序分组，直到按最次位关键码kd对各子组排序后。再将各组连接起来，便得到一个有序序列。
最低位优先(Least Significant Digit first)法，简称LSD法：先从kd开始排序，再对kd-1进行排序，依次重复，直到对k1排序后便得到一个有序序列。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace LearnSort
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int[] arr = CreateRandomArray(10);//产生随机数组
Print(arr);//输出数组
RadixSort(ref arr);//排序
Print(arr);//输出排序后的结果
Console.ReadKey();
}
public static void RadixSort(ref int[] arr)
{
int iMaxLength = GetMaxLength(arr);
RadixSort(ref arr, iMaxLength);
}
private static void RadixSort(ref int[] arr, int iMaxLength)
{
List<int> list = new List<int>();//存放每次排序后的元素
List<int>[] listArr = new List<int>[10];//十个桶
char currnetChar;//存放当前的字符比如说某个元素123 中的2
string currentItem;//存放当前的元素比如说某个元素123
for (int i = 0; i < listArr.Length; i++)//给十个桶分配内存初始化。
listArr[i] = new List<int>();
for (int i = 0; i < iMaxLength; i++)//一共执行iMaxLength次，iMaxLength是元素的最大位数。
{
foreach (int number in arr)//分桶
{
currentItem = number.ToString();//将当前元素转化成字符串
try { currnetChar = currentItem[currentItem.Length-i-1]; }//从个位向高位开始分桶
catch { listArr[0].Add(number); continue; }//如果发生异常，则将该数压入listArr[0]。比如说5 是没有十位数的，执行上面的操作肯定会发生越界异常的，这正是期望的行为，我们认为5的十位数是0，所以将它压入listArr[0]的桶里。
switch (currnetChar)//通过currnetChar的值，确定它压人哪个桶中。
{
case '0': listArr[0].Add(number); break;
case '1': listArr[1].Add(number); break;
case '2': listArr[2].Add(number); break;
case '3': listArr[3].Add(number); break;
case '4': listArr[4].Add(number); break;
case '5': listArr[5].Add(number); break;
case '6': listArr[6].Add(number); break;
case '7': listArr[7].Add(number); break;
case '8': listArr[8].Add(number); break;
case '9': listArr[9].Add(number); break;
default: throw new Exception("unknow error");
}
}
for (int j = 0; j < listArr.Length; j++)//将十个桶里的数据重新排列，压入list
foreach (int number in listArr[j].ToArray<int>())
{
list.Add(number);
listArr[j].Clear();//清空每个桶
}
arr = list.ToArray<int>();//arr指向重新排列的元素
//Console.Write("{0} times:",i);
Print(arr);//输出一次排列的结果
list.Clear();//清空list
}
}
//得到最大元素的位数
private static int GetMaxLength(int[] arr)
{
int iMaxNumber = Int32.MinValue;
foreach (int i in arr)//遍历得到最大值
{
if (i > iMaxNumber)
iMaxNumber = i;
}
return iMaxNumber.ToString().Length;//这样获得最大元素的位数是不是有点投机取巧了...
}
//输出数组元素
public static void Print(int[] arr)
{
foreach (int i in arr)
System.Console.Write(i.ToString()+'\t');
System.Console.WriteLine();
}
//产生随机数组。随机数的范围是0到1000。参数iLength指产生多少个随机数
public static int[] CreateRandomArray(int iLength)
{
int[] arr = new int[iLength];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < iLength; i++)
arr[i] = random.Next(0,1001);
return arr;
}
}
}基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的比较性排序法。
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