排序算法 Java 实现案例
我给你整理了8 种经典排序算法的完整 Java 代码示例，都基于同一个数组测试用例，方便你对比学习。
测试用例
java
运行
public class SortDemo {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
System.out.println("排序前:");
printArray(arr);
// 选择下面任意一种排序算法调用
bubbleSort(arr);
// selectionSort(arr);
// insertionSort(arr);
// shellSort(arr);
// quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
// mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
// radixSort(arr);
// heapSort(arr);
System.out.println("排序后:");
printArray(arr);
}
// 打印数组
public static void printArray(int[] arr) {
for (int num : arr) {
System.out.print(num + " ");
}
System.out.println();
}
}1. 冒泡排序 (Bubble Sort)
java
运行
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
// 交换
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}核心思想：重复遍历数组，比较相邻元素并交换，把最大的元素 "冒泡" 到末尾。
2. 简单选择排序 (Selection Sort)
java
运行
public static void selectionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
int minIdx = i;
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (arr[j] < arr[minIdx]) {
minIdx = j;
}
}
// 交换最小值到当前位置
int temp = arr[minIdx];
arr[minIdx] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}核心思想：每次从未排序部分找到最小值，放到已排序部分的末尾。
3. 插入排序 (Insertion Sort)
java
运行
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;
// 将比key大的元素后移
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = key;
}
}核心思想：将未排序元素逐个插入到已排序序列的合适位置。
4. 希尔排序 (Shell Sort)
java
运行
public static void shellSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < n; i++) {
int key = arr[i];
int j = i;
while (j >= gap && arr[j - gap] > key) {
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
arr[j] = key;
}
}
}核心思想：分组插入排序，逐步缩小分组间隔，最后变成完整的插入排序。
5. 快速排序 (Quick Sort)
java
运行
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pi = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pi - 1);
quickSort(arr, pi + 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++;
// 交换
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
// 交换基准到正确位置
int temp = arr[i + 1];
arr[i + 1] = arr[high];
arr[high] = temp;
return i + 1;
}核心思想：选一个基准，把数组分成小于和大于基准的两部分，递归排序。
6. 归并排序 (Merge Sort)
java
运行
public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
mergeSort(arr, left, mid);
mergeSort(arr, mid + 1, right);
merge(arr, left, mid, right);
}
}
private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
int n1 = mid - left + 1;
int n2 = right - mid;
int[] L = new int[n1];
int[] R = new int[n2];
System.arraycopy(arr, left, L, 0, n1);
System.arraycopy(arr, mid + 1, R, 0, n2);
int i = 0, j = 0, k = left;
while (i < n1 && j < n2) {
if (L[i] <= R[j]) {
arr[k] = L[i++];
} else {
arr[k] = R[j++];
}
k++;
}
// 复制剩余元素
while (i < n1) arr[k++] = L[i++];
while (j < n2) arr[k++] = R[j++];
}核心思想：分治法，把数组拆成两半分别排序，再合并两个有序数组。
7. 基数排序 (Radix Sort)
java
运行
public static void radixSort(int[] arr) {
int max = arr[0];
for (int num : arr) if (num > max) max = num;
for (int exp = 1; max / exp > 0; exp *= 10) {
countingSortByExp(arr, exp);
}
}
private static void countingSortByExp(int[] arr, int exp) {
int n = arr.length;
int[] output = new int[n];
int[] count = new int[10];
for (int num : arr) count[(num / exp) % 10]++;
for (int i = 1; i < 10; i++) count[i] += count[i - 1];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int digit = (arr[i] / exp) % 10;
output[count[digit] - 1] = arr[i];
count[digit]--;
}
System.arraycopy(output, 0, arr, 0, n);
}核心思想：按位分组排序，从低位到高位依次处理，最终得到有序序列。
8. 堆排序 (Heap Sort)
java
运行
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);
// 逐个提取堆顶元素
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 temp = arr[i];
arr[i] = arr[largest];
arr[largest] = temp;
heapify(arr, n, largest);
}
}核心思想：构建最大堆，将堆顶元素与末尾交换，再调整堆结构，重复直到有序。
算法复杂度对比
表格
| 排序算法 | 时间复杂度 (平均) | 时间复杂度 (最坏) | 时间复杂度 (最好) | 空间复杂度 | 稳定性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 冒泡排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 稳定 |
| 简单选择排序 | O(n²) | O(n²) | O(n²) | O(1) | 不稳定 |
| 插入排序 | O(n²) | O(n²) | O(n) | O(1) | 稳定 |
| 希尔排序 | O(n log n) | O(n²) | O(n) | O(1) | 不稳定 |
| 快速排序 | O(n log n) | O(n²) | O(n log n) | O(log n) | 不稳定 |
| 归并排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | 稳定 |
| 基数排序 | O(n*k) | O(n*k) | O(n*k) | O(n + k) | 稳定 |
| 堆排序 | O(n log n) | O(n log n) | O(n log n) | O(1) | 不稳定 |