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数据结构中的各种排序

news 来源：原创 2025/7/28 0:19:31

排序之冒泡排序

原理：比较相邻的元素，将大的元素放右边，小的元素放左边。每一趟排的最后的元素一定是最大的元素，所有下一趟需要排列的元素可减少一个

public int[] bubbleSort(int[] attr) {for (int i = 0; i < attr.length - 1; i++) {for (int j = 0; j < attr.length - 1-i; j++) {if (attr[j] > attr[j + 1]) {int t = attr[j + 1];attr[j + 1] = attr[j];attr[j] = t;}}}return attr;}

public class OptimizedBubbleSort {public static void bubbleSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length <= 1) {return;}boolean isSorted = true;  // 有序标记，初始为trueint n = arr.length;int lastSwapIndex = n - 1;  // 初始化最后交换位置为数组末尾for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < lastSwapIndex; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {// 交换相邻元素swap(arr, j, j + 1);isSorted = false;  // 发生交换，数组未完全有序lastSwapIndex = j;  // 更新最后交换位置}}// 如果一轮比较没有发生交换，说明数组已经有序if (isSorted) {break;}}}private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}public static void main(String[] args) {int[] arr = {5, 2, 9, 1, 5, 6};System.out.println("排序前: " + Arrays.toString(arr));bubbleSort(arr);System.out.println("排序后: " + Arrays.toString(arr));}
}

排序之简单选择排序

每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。
第一层循环从起始元素开始选到倒数第二个元素，主要是在每次进入的第二层循环之前，将外层循环的下标赋值给临时变量，接下来的第二层循环中，如果发现有比这个最小位置处的元素更小的元素，则将那个更小的元素的下标赋给临时变量，最后，在二层循环退出后，如果临时变量改变，则说明，有比当前外层循环位置更小的元素，需要将这两个元素交换.

选择排序的时间复杂度：简单选择排序的比较次数与序列的初始排序无关。假设待排序的序列有 N 个元素，则比较次数永远都是N (N - 1) / 2。而移动次数与序列的初始排序有关。当序列正序时，移动次数最少，为 0。当序列反序时，移动次数最多，为3N (N - 1) / 2。

所以，综上，简单排序的时间复杂度为 O(N2)。

public int[] select(int[] s) {for (int i = 0; i < s.length - 1; i++) {int k = i;for (int n = i + 1; n < s.length; n++) {if (s[k] > s[n]) {k = n;}}if (i != k) {int a = s[i];s[i] = s[k];s[k] = a;}}return s;}

排序之快速排序

原理：采用“分而治之”的思想，对于给定的数组attr，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，将基准元素看成一个“坑”，i指针指向数组第一个元素，j指针指向数组最后一个元素，若基准元素是第一个attr[0]，则先j开始往前寻找小于或等于基准元素的元素，则将attr[j]和基准元素交换，j–，基准元素变成attr[j],然后从i开始往后寻找大于基准元素的元素，则将attr[j]和基准元素交换。直到i==j 一轮排序介绍，基准元素的左边色元素都比它小，右边的都比它大，将数组分为两部分再次按同样的思想排序

 void quick_sort(int s[], int first, int end) {if (first < end) {int i = first, j = end, x = s[first];while (i < j) {while (i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数j--;if (i < j)s[i++] = s[j];while (i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数i++;if (i < j)s[j--] = s[i];}s[i] = x;quick_sort(s, first, i - 1); // 递归调用quick_sort(s, i + 1, end);}}

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;public class RandomizedQuickSort {public static void quickSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length <= 1) {return;}sort(arr, 0, arr.length - 1);}private static void sort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {// 随机选择pivot并分区int pivotIndex = partition(arr, low, high);// 递归排序分区sort(arr, low, pivotIndex - 1);sort(arr, pivotIndex + 1, high);}}private static int partition(int[] arr, int low, int high) {// 1. 随机选择pivot并交换到首位int randomIndex = getRandomIndex(low, high);swap(arr, low, randomIndex);int pivot = arr[low];  // 基准值// 2. 双指针分区int i = low + 1;  // 从左向右找大于pivot的元素int j = high;     // 从右向左找小于pivot的元素while (i <= j) {// 找到左边第一个大于pivot的元素while (i <= j && arr[i] <= pivot) {i++;}// 找到右边第一个小于pivot的元素while (i <= j && arr[j] > pivot) {j--;}if (i < j) {swap(arr, i, j);}}// 3. 将pivot放到正确位置swap(arr, low, j);return j;}// 生成low到high之间的随机索引private static int getRandomIndex(int low, int high) {Random rand = new Random();return low + rand.nextInt(high - low + 1);}// 交换数组元素private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}public static void main(String[] args) {int[] arr = {9, 7, 5, 11, 12, 2, 14, 3, 10, 6};System.out.println("排序前: " + Arrays.toString(arr));quickSort(arr);System.out.println("排序后: " + Arrays.toString(arr));}
}

import java.util.Random;public class QuickSort {// 主方法：对外暴露的排序接口public static void quickSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length <= 1) {return;}sort(arr, 0, arr.length - 1);}// 递归排序核心逻辑private static void sort(int[] arr, int left, int right) {if (left >= right) {return; // 递归终止条件}// 随机选择 pivot 并分区，返回分区后的 pivot 索引int pivotIndex = partition(arr, left, right);// 递归排序左半部分和右半部分sort(arr, left, pivotIndex - 1);sort(arr, pivotIndex + 1, right);}// 分区操作：随机选择 pivot，并将数组分为两部分private static int partition(int[] arr, int left, int right) {// 随机生成 pivot 索引（范围: [left, right]）int randomPivotIndex = left + new Random().nextInt(right - left + 1);// 将随机选中的 pivot 交换到数组末尾（标准分区做法）swap(arr, randomPivotIndex, right);int pivot = arr[right]; // pivot 值int i = left;           // i 是小于 pivot 的元素的边界// 遍历数组，将小于 pivot 的元素移到左侧for (int j = left; j < right; j++) {if (arr[j] < pivot) {swap(arr, i, j); // 交换当前元素到左半部分i++;}}// 将 pivot 放到正确位置（i 的右侧）swap(arr, i, right);return i; // 返回 pivot 的最终位置}// 交换数组中两个元素的位置private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}// 测试代码public static void main(String[] args) {int[] arr = {3, 6, 8, 10, 1, 2, 1};System.out.println("排序前: " + Arrays.toString(arr));quickSort(arr);System.out.println("排序后: " + Arrays.toString(arr));}
}

排序之堆排序

堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,…,kn}，当且仅满足ki<=k2i &&ki<=k2i+1 或者 ki>=k2i && ki>=k2i+1 的关系时，称之为堆。

//构建大根堆：将array看成完全二叉树的顺序存储结构private int[] buildMaxHeap(int[] array) {//从最后一个节点array.length-1的父节点（array.length-1-1）/2开始，直到根节点0，反复调整堆for (int i = (array.length - 2) / 2; i >= 0; i--) {adjustDownToUp(array, i, array.length);}return array;}//将元素array[k]自下往上逐步调整树形结构private void adjustDownToUp(int[] array, int k, int length) {int temp = array[k];for (int i = 2 * k + 1; i < length - 1; i = 2 * i + 1) {    //i为初始化为节点k的左孩子，沿节点较大的子节点向下调整if (i < length && array[i] < array[i + 1]) {  //取节点较大的子节点的下标i++;   //如果节点的右孩子>左孩子，则取右孩子节点的下标}if (temp >= array[i]) {  //根节点 >=左右子女中关键字较大者，调整结束break;} else {   //根节点 <左右子女中关键字较大者array[k] = array[i];  //将左右子结点中较大值array[i]调整到双亲节点上k = i; //【关键】修改k值，以便继续向下调整}}array[k] = temp;  //被调整的结点的值放人最终位置}//堆排序public int[] heapSort(int[] array) {array = buildMaxHeap(array); //初始建堆，array[0]为第一趟值最大的元素for (int i = array.length - 1; i > 1; i--) {int temp = array[0];  //将堆顶元素和堆低元素交换，即得到当前最大元素正确的排序位置array[0] = array[i];array[i] = temp;adjustDownToUp(array, 0, i);  //整理，将剩余的元素整理成堆}return array;}

排序之冒泡排序

排序之简单选择排序

排序之快速排序

排序之堆排序

排序之归并排序

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