数组元素的排序算法
排序的定义：
假设含有n个记录的序列为{R1，R2，…,Rn},其相应的关键字序列为{K1，K2，…,Kn}。将这些记录重新排序为{Ri1,Ri2,…,Rin},使得相应的关键字值满足条Ki1<=Ki2<=…<=Kin,这样的一种操作称为排序。
- 通常来说，排序的目的是快速查找。
衡量排序算法的优劣：
1.时间复杂度：分析关键字的比较次数和记录的移动次数
2.空间复杂度：分析排序算法中需要多少辅助内存
3.稳定性：若两个记录A和B的关键字值相等，但排序后A、B的先后次序保持不变，则称这种排序算法是稳定的。
排序算法分类：内部排序和外部排序。
-
内部排序：整个排序过程不需要借助于外部存储器（如磁盘等），所有排序操作都在内存中完成。
-
外部排序：参与排序的数据非常多，数据量非常大，计算机无法把整个排序过程放在内存中完成，必须借助于外部存储器（如磁盘）。外部排序最常见的是多路归并排序。可以认为外部排序是由多次内部排序组成。
十大内部排序算法
- 选择排序
直接选择排序、堆排序 - 交换排序
冒泡排序、快速排序（这两个要求：熟悉） - 插入排序
直接插入排序、折半插入排序、Shell排序 - 归并排序
- 桶式排序
- 基数排序
算法的五大特征
| 输入（Input） | 有0个或多个输入数据，这些输入必须有清楚的描述和定义 |
|---|---|
| 输出（Output） | 至少有1个或多个输出结果，不可以没有输出结果 |
| 有穷性 （有限性，Finiteness） | 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 |
| 确定性（明确性，Definiteness) | 算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性 |
| 可行性（有效性，Effectiveness） | 算法的每一步都是清楚且可行的，能让用户用纸笔计算而求出答案 |
说明：满足确定性的算法也称为：确定性算法。现在人们也关注更广泛的概念，例如考虑各种非确定性的算法，如并行算法、概率算法等。另外，人们也关注并不要求终止的计算描述，这种描述有时被称为过程（procedure）。
冒泡排序
介绍：冒泡排序的原理非常简单，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
排序思想：
1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。
2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较为止。
public class BubbleSortTest {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{43,32,76,-98,0,64,33,-21,32,99};
for(int i = 0;i < arr.length - 1;i++){
for(int j = 0;j < arr.length - 1 - i;j++){
if(arr[j] > arr[j + 1]){
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
for(int i = 0;i < arr.length;i++){
System.out.print(arr[i] + "\t");
}
}
}
练习一：
使用冒泡排序，实现如下的数组从小到大排序。
int[] arr = new int[]{34,5,22,-98,6,-76,0,-3};
class BubbleSortTest {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[] { 34, 5, 22, -98, 6, -76, 0, -3 };
System.out.print("原先的数组：");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + "\t");
}
System.out.println();
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
System.out.print("经冒泡后的：");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.print(arr[i] + "\t");
}
}
}
快排时间复杂度：O(nlogn)
冒泡时间复杂度：O(n^2)
堆排序、归并排序
快速排序
介绍：快速排序通常明显比同为O(nlogn)的其他算法更快，因此常被采用，而且快排采用了分治法的思想，所以在很多笔试面试中能经常看到快排的影子。可见掌握快排的重要性。
快速排序（Quick Sort）由图灵奖获得者Tony Hoare发明，被列为20世纪十大算法之一，是迄今为止所有内排序算法中速度最快的一种。冒泡排序的升级版，交换排序的一种。快速排序的时间复杂度为O(nlog(n))。
排序思想：
1. 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
4. 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
/**
* 快速排序
* 通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小，
* 则分别对这两部分继续进行排序，直到整个序列有序。
*/
public class QuickSort {
private static void swap(int[] data, int i, int j) {
int temp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = temp;
}
private static void subSort(int[] data, int start, int end) {
if (start < end) {//此处为核心代码，
int base = data[start];
int low = start;
int high = end + 1;
while (true) {
while (low < end && data[++low] - base <= 0)
;
while (high > start && data[--high] - base >= 0)
;
if (low < high) {
swap(data, low, high);
} else {
break;
}
}
swap(data, start, high);
subSort(data, start, high - 1);//方法自己又调用自己了，称为递归调用（递归方法）
subSort(data, high + 1, end);
}
}
public static void quickSort(int[] data){
subSort(data,0,data.length-1);
}
//举例
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 9, -16, 30, 23, -30, -49, 25, 21, 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));
}
}
排序算法性能对比
各种内部排序方法性能比较
- 从平均时间而言：快速排序最佳。但在最坏情况下时间性能不如堆排序和归并排序。
- 从算法简单性看：由于直接选择排序、直接插入排序和冒泡排序的算法比较简单，将其认为是简单算法。对于Shell排序、堆排序、快速排序和归并排序算法，其算法比较复杂，认为是复杂排序。
- 从稳定性看：直接插入排序、冒泡排序和归并排序时稳定的；而直接选择排序、快速排序、Shell排序和堆排序是不稳定排序
- 从待排序的记录数n的大小看，n较小时，宜采用简单排序；而n较大时宜采用改进排序。
排序算法的选择
(1)若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插入，应选直接选择排序为宜。
(2)若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插入、冒泡或随机的快速排序为宜；
(3)若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。