JAVA七种常见排序算法

前言：排序算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色，它们用于将无序数据变为有序数据，以便更有效地检索和处理信息。不同的排序算法适用于不同的情况，因此了解它们的工作原理和性能特点对于选择正确的算法至关重要。本文提供的Java示例代码有助于理解这些排序算法的基本原理和实现方式，以便在实际应用中选择合适的排序算法来提高效率。无论是面试准备还是实际开发中，对排序算法的理解都是非常有价值的知识。
1、冒泡排序（Bubble Sort）：冒泡排序是一种简单的比较排序算法，它重复地遍历待排序数组，比较相邻元素，并交换它们，直到整个数组有序为止。它的时间复杂度为O(n^2)，不适用于大规模数据集。
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public static void bubbleSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

2、选择排序（Selection Sort）：选择排序也是一种简单的比较排序算法，它将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择最小的元素并将其放入已排序部分。它的时间复杂度为O(n^2)，不适用于大规模数据集。
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public static void selectionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int minIndex = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[minIndex];
        arr[minIndex] = temp;
    }
}

3、插入排序（Insertion Sort）：插入排序是一种简单的比较排序算法，它将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入已排序部分的适当位置。它的时间复杂度为O(n^2)，对于小型数据集和基本有序的数组性能较好。
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public static void insertionSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

4、快速排序（Quick Sort）：快速排序是一种分而治之的比较排序算法，它选择一个基准元素，将数组分成两部分，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后递归地对这两部

分进行排序。它的平均时间复杂度为O(n log n)，性能较好。
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public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pivot = partition(arr, low, high);
        quickSort(arr, low, pivot - 1);
        quickSort(arr, pivot + 1, high);
    }
}

private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = low - 1;
    for (int j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    int temp = arr[i + 1];
    arr[i + 1] = arr[high];
    arr[high] = temp;
    return i + 1;
}

5、归并排序（Merge Sort）：归并排序也是一种分而治之的比较排序算法，它将数组分成两部分，分别对这两部分进行排序，然后将它们合并为一个有序数组。它的时间复杂度为O(n log n)，性能稳定。

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public static void mergeSort(int[] arr) {
    if (arr.length > 1) {
        int mid = arr.length / 2;
        int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, mid);
        int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, mid, arr.length);

        mergeSort(left);
        mergeSort(right);

        merge(arr, left, right);
    }
}

private static void merge(int[] arr, int[] left, int[] right) {
    int i = 0, j = 0, k = 0;
    while (i < left.length && j < right.length) {
        if (left[i] < right[j]) {
            arr[k] = left[i];
            i++;
        } else {
            arr[k] = right[j];
            j++;
        }
        k++;
    }
    while (i < left.length) {
        arr[k] = left[i];
        i++;
        k++;
    }
    while (j < right.length) {
        arr[k] = right[j];
        j++;
        k++;
    }
}

6、堆排序（Heap Sort）：堆排序是一种选择排序，它使用二叉堆数据结构来进行排序。它的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆（或最小堆），然后将堆顶元素与堆底元素交换，从堆中移除最大（或最小）元素，并递减堆的大小，重复这个过程直到堆为空。它的时间复杂度为O(n log n)，性能稳定。
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public static void heapSort(int[] arr) {
    int n = arr.length;

    // 构建最大堆
    for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
        heapify(arr, n, i);
    }

    // 依次取出堆顶元素并调整堆
    for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
        int temp = arr[0];
        arr[0] = arr[i];
        arr[i] = temp;

        heapify(arr, i, 0);
    }
}

private static void heapify(int[] arr, int n, int i) {
    int largest = i;
    int left = 2 * i + 1;
    int right = 2 * i + 2;

    if (left < n && arr[left] > arr[largest]) {
        largest = left;
    }

    if (right < n && arr[right] > arr[largest]) {
        largest = right;
    }

    if (largest != i) {
        int swap = arr[i];
        arr[i] = arr[largest];
        arr[largest] = swap;

        heapify(arr, n, largest);
    }
}
7、基数排序（Radix Sort）：基数排序是一种非比较排序算法，它根据元素的位数进行排序。它将待排序的元素分成多个桶，然后按照位数的顺序依次对每个桶进行排序。它可以用于整数或字符串的排序。基数排序的时间复杂度取决于元素的位数和桶的数量，通常为O(n * k)，其中n是元素数量，k是位数。
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public static void radixSort(int[] arr) {
    int max = Arrays.stream(arr).max().getAsInt();
    int exp = 1;

    while (max / exp > 0) {
        countingSort(arr, exp);
        exp *= 10;
    }
}

private static void countingSort(int[] arr, int exp) {
    int n = arr.length;
    int[] output = new int[n];
    int[] count = new int[10];

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        count[(arr[i] / exp) % 10]++;
    }

    for (int i = 1; i < 10; i++) {
        count[i] += count[i - 1];
    }

    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        output[count[(arr[i] / exp) % 10] - 1] = arr[i];
        count[(arr[i] / exp) % 10]--;
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = output[i];
    }
}

总结：冒泡排序、选择排序和插入排序是最基本的排序算法，适用于小型数据集或作为排序算法的基础。快速排序和归并排序是分而治之的排序算法，适用于中等规模数据集，性能良好。堆排序是一种选择排序，适用于大规模数据集，性能稳定。基数排序是非比较排序算法，适用于整数或字符串排序。