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排序算法学习记录

code•2022-5-5•java•阅读37

排序算法学习记录,第1张

文章目录
  • 排序算法学习
    • 一、冒泡排序
      • 介绍
      • 思路分析图
    • 二、选择排序
      • 介绍
      • 思想
      • 思路分析图
    • 三、插入排序
      • 介绍
      • 思想
      • 思路分析图
    • 四、希尔排序
      • 介绍
      • 思想
      • 思路分析图
    • 五、快速排序
      • 介绍
      • 思想
      • 思路分析图
    • 六、归并排序
      • 介绍
      • 思想
      • 思路分析
    • 七、基数排序
      • 介绍
      • 思想
      • 思路分析图
    • 八、常用排序算法总结和对比
      • 比较图
      • 相关术语解释

排序算法学习 一、冒泡排序 介绍

冒泡排序（Bubble Sorting）的基本思想是：通过对待排序序列从前向后（从下标较小的元素开始）,依次比较相邻元素的值，若发现逆序则交换，使值较大的元素逐渐从前移向后部，就象水底下的气泡一样逐渐向上冒。
优化：
因为排序的过程中，各元素不断接近自己的位置，如果一趟比较下来没有进行过交换，就说明序列有序，因此要在排序过程中设置一个标志 flag 判断元素是否进行过交换。从而减少不必要的比较。(这里说的优化，可以在冒泡排序写好后，在进行)

思路分析图

代码实现

public class BubbleSort {
	
	public static void main(String[] args) {
		// 定义一个要排序的数组
		int[] arr = new int[]{4,2,-1,5,3};
//		bubbleSort(arr);
		// 可以看到优化后 只进行了2轮排序
		betterBubbleSort(arr);
		// 测试下冒泡排序排8w个数据的时间
		int[] test = new int[80000];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 800000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行冒泡排序
		System.out.println("执行冒泡排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		betterBubbleSort(test);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行冒泡排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));
	}
	
	// 冒泡排序
	public static void bubbleSort(int[] arr) {
		// 临时变量用于交换
		int temp = 0;
		// 冒泡循环一共排序 arr.length - 1轮 时间复杂度O(n^2)
		// 每轮排序 arr.length - 1 - i个数
		// 从小到大排序
		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]) {
					temp = arr[j];
					arr[j] = arr[j + 1];
					arr[j + 1] = temp;
				}
			}
			System.out.println("第"+(i+1)+"轮排序完的结果");
			System.out.println(Arrays.toString(arr));
		}
	}
	// 通过这个例子可以看到 在第2轮排序完其实数组就已经排序好了 但又进行了2轮排序 这是不必要的 所以对它优化一下
	public static void betterBubbleSort(int[] arr) {
		// 临时变量用于交换
		int temp = 0;
		// 定义一个变量判断当前轮次是否排序 如果当前轮次未进行任何排序 则说明数组已经排序好了 退出循环
		boolean flag = false;
		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]) {
					flag = true;// 排序就设置为true
					temp = arr[j];
					arr[j] = arr[j + 1];
					arr[j + 1] = temp;
				}
			}
			// 如果没排序就退出循环
			if (!flag) {
				break;
			}else {
				// 排序就设置为false 进行下一轮次
				flag = false;
			}
//			System.out.println("第"+(i+1)+"轮排序完的结果");
//			System.out.println(Arrays.toString(arr));
		}
	}
}
二、选择排序 介绍

选择式排序也属于内部排序法，是从欲排序的数据中，按指定的规则选出某一元素，再依规定交换位置后达到排序的目的。

思想

选择排序（select sorting）也是一种简单的排序方法。它的基本思想是：第一次从 arr[0]~arr[n-1]中选取最小值， 与 arr[0]交换，第二次从 arr[1]~arr[n-1]中选取最小值，与 arr[1]交换，第三次从 arr[2]~arr[n-1]中选取最小值，与 arr[2] 交换，…，第 i 次从 arr[i-1]~arr[n-1]中选取最小值，与 arr[i-1]交换，…, 第 n-1 次从 arr[n-2]~arr[n-1]中选取最小值， 与 arr[n-2]交换，总共通过 n-1 次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。

思路分析图

代码实现：

// 选择排序
public class SelectSort {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		// 定义要进行排序的数组
		int[] arr = new int[] {101,-1,202,2};
		selectSort(arr);
		// 测试排序8w个数据 选择排序花费的时间
		// 测试下选择排序排8w个数据的时间
		int[] test = new int[80000];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 800000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行选择排序
		System.out.println("执行选择排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		selectSort(test);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行选择排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));
	}
	
	public static void selectSort(int[] arr) {
		
		// 通过下面的代码 总结规律
		// 选择排序 要执行arr.length - 1轮 时间复杂度o(n^2)
		// 每次在arr.length - 1 - i个元素中找到最小的元素 然后和当前数组最后一个元素做交换
		// 从大到小
		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
			// 初始化最小值 和 最小值下标 默认为数组当前第一位
			int minIndex = 0;
			int min = arr[minIndex];
			for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) {
				if (min < arr[j]) {// 认为当前的min不是最小的
					min = arr[j];
					minIndex = j;
				}
			}
			// 开始和数组最后一位交换
			arr[minIndex] = arr[arr.length - 1 - i];
			arr[arr.length - 1 - i] = min;
//			System.out.println("第"+(i+1)+"轮排序后的结果");
//			System.out.println(Arrays.toString(arr));
		}

		/*
		// 第一轮排序
		// 101,2,202,-1
		for (int i = 0; i < arr.length - 0; i++) {
			if (min > arr[i]) {// 认为当前的min不是最小的
				min = arr[i];
				minIndex = i;
			}
		}
		// 开始和数组最后一位交换
		arr[minIndex] = arr[arr.length - 1 - 0];
		arr[arr.length - 1] = min;
		System.out.println("第一轮排序后的结果");
		System.out.println(Arrays.toString(arr));
		// 第二轮排序
		// 101,202,2,-1
		 minIndex = 0;
		min = arr[minIndex];
		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
			if (min > arr[i]) {// 认为当前的min不是最小的
				min = arr[i];
				minIndex = i;
			}
		}
		// 开始和数组最后一位交换
		arr[minIndex] = arr[arr.length - 1 - 1];
		arr[arr.length - 1 - 1] = min;
		System.out.println("第二轮排序后的结果");
		System.out.println(Arrays.toString(arr));
		// 第三轮排序
		// 202,101,2,-1
		 minIndex = 0;
		min = arr[minIndex];
		for (int i = 0; i < arr.length - 2; i++) {
			if (min > arr[i]) {// 认为当前的min不是最小的
				min = arr[i];
				minIndex = i;
			}
		}
		// 开始和数组最后一位交换
		arr[minIndex] = arr[arr.length - 1 - 2];
		arr[arr.length - 1 - 2] = min;
		System.out.println("第三轮排序后的结果");
		System.out.println(Arrays.toString(arr));
		*/
	}
}
三、插入排序 介绍

插入式排序属于内部排序法，是对于欲排序的元素以插入的方式找寻该元素的适当位置，以达到排序的目的。

思想

插入排序（Insertion Sorting）的基本思想是：把 n 个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有 n-1 个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。

思路分析图

代码实现：

// 插入排序
public class InsertSort {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		// 初始化要排序的数组
		int[] arr = new int[] {101,31,202,1};
		insertSort(arr);
		// 测试排序8w个数据 选择排序花费的时间
		// 测试下插入排序排8w个数据的时间
		int[] test = new int[8];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 800000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行插入排序
		System.out.println("执行插入排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		insertSort(test);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行插入排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));

	}
	
	public static void insertSort(int[] arr) {
		int insertVal = 0;
		int insertIndex = 0;
		// 通过下面代码得出规律 使用for循环
		for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
			insertVal = arr[i];
			insertIndex = i - 1;
			// 找到要插入的位置
			while (insertIndex >= 0 && insertVal > arr[insertIndex]) {
				arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];
				insertIndex--;
			}
			// 退出循环时即找到了要插入的位置
			arr[insertIndex + 1] = insertVal;
			// 31 101 202 1
			System.out.println("第"+i+"轮排序完的结果" + Arrays.toString(arr));
		}
		
//		// 第一轮
//		// 初始化要插入的元素 及要插入的位置
//		int insertVal = arr[1];
//		int insertIndex = 1 - 1;
//		// 找到要插入的位置
//		while (insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
//			arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];
//			insertIndex--;
//		}
//		// 退出循环时即找到了要插入的位置
//		arr[insertIndex + 1] = insertVal;
//		// 31 101 202 1
//		System.out.println("第一轮排序完的结果" + Arrays.toString(arr));
//		// 第二轮
//		insertVal = arr[2];
//		insertIndex = 2 - 1;
//		// 找到要插入的位置
//		while (insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
//			arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];
//			insertIndex--;
//		}
//		// 退出循环时即找到了要插入的位置
//		arr[insertIndex + 1] = insertVal;
//		// 31 101 202 1
//		System.out.println("第二轮排序完的结果" + Arrays.toString(arr));
//		// 第三轮
//		insertVal = arr[3];
//		insertIndex = 3 - 1;
//		// 找到要插入的位置
//		while (insertIndex >= 0 && insertVal < arr[insertIndex]) {
//			arr[insertIndex + 1] = arr[insertIndex];
//			insertIndex--;
//		}
//		// 退出循环时即找到了要插入的位置
//		arr[insertIndex + 1] = insertVal;
//		// 1 31 101 202 
//		System.out.println("第三轮排序完的结果" + Arrays.toString(arr));
	}
}
四、希尔排序

简单插排存在的问题
我们看简单的插入排序可能存在的问题.
数组 arr = {2,3,4,5,6,1} 这时需要插入的数 1(最小), 这样的过程是：
{2,3,4,5,6,6}
{2,3,4,5,5,6}
{2,3,4,4,5,6}
{2,3,3,4,5,6}
{2,2,3,4,5,6}
{1,2,3,4,5,6}
结论: 当需要插入的数是较小的数时，后移的次数明显增多，对效率有影响.

介绍

希尔排序是希尔（Donald Shell）于 1959 年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序。

思想

希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至 1 时，整个文件恰被分成一组，算法便终止

思路分析图


代码实现：


// 希尔排序
public class ShellSort {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		// 初始化要排序的数组
		int[] arr = new int[] {9,4,3,1,6,8,5,2,7,10};
		// 测试排序8w个数据 选择排序花费的时间
		// 测试下希尔排序排8w个数据的时间
		int[] test = new int[80000];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 800000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行希尔排序
		System.out.println("执行希尔排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		shellSort02(test);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行希尔排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));
//		shellSort(arr);
//		shellSort02(arr);
	}
	// 交换法
	public static void shellSort(int[] arr) {
//		int gap = 5;
		int count = 1;
		// 通过一下代码 找出希尔排序的规律
		for (int gap = arr.length / 2; gap > 0 ; gap /= 2) {
			for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
				for (int j = i - gap ; j >= 0; j -= gap) {
					if (arr[j] < arr[j + gap]) {
						int temp = arr[j];
						arr[j] = arr[j + gap];
						arr[j + gap] = temp;
					}
				}
			}
			// 8 4 2 1 6 9 5 3 7 10  
//			System.out.println("第"+(count++)+"轮排序后的结果" + Arrays.toString(arr));
			
		}
//		for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
//			for (int j = i - gap ; j >= 0; j -= gap) {
//				if (arr[j] > arr[j + gap]) {
//					int temp = arr[j];
//					arr[j] = arr[j + gap];
//					arr[j + gap] = temp;
//				}
//			}
//		}
//		// 8 4 2 1 6 9 5 3 7 10  
//		System.out.println("第一轮排序后的结果" + Arrays.toString(arr));
//		
//		gap = 5/2;
//		for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
//			for (int j = i - gap ; j >= 0; j -= gap) {
//				if (arr[j] > arr[j + gap]) {
//					int temp = arr[j];
//					arr[j] = arr[j + gap];
//					arr[j + gap] = temp;
//				}
//			}
//		}
//		// 8 2 6 5 7
//		//   4 1 9 3 10
//		// 2 1 5 3 6 4 7 9 8 10 
//		System.out.println("第二轮排序后的结果" + Arrays.toString(arr));
//		
//		gap = 1;
//		for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
//			for (int j = i - gap ; j >= 0; j -= gap) {
//				if (arr[j] > arr[j + gap]) {
//					int temp = arr[j];
//					arr[j] = arr[j + gap];
//					arr[j + gap] = temp;
//				}
//			}
//		}
//		// 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
//		System.out.println("第三轮排序后的结果" + Arrays.toString(arr));
	}
	// 移动法
	public static void shellSort02(int[] arr) {
		int count = 1;
		for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
			for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
				int insertIndex = i;
				int insetVal = arr[insertIndex];
				while (insertIndex - gap >= 0 && insetVal > arr[insertIndex - gap]) {
					arr[insertIndex] = arr[insertIndex- gap];
					insertIndex -= gap;
				}
				arr[insertIndex] = insetVal;
			}
			// 8 4 2 1 6 9 5 3 7 10  
//			System.out.println("第"+(count++)+"轮排序后的结果" + Arrays.toString(arr));
			
		}
	}
}
五、快速排序 介绍

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。

思想

基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列

思路分析图

代码实现：

// 快速排序
public class QuickSort {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		// 初始化要排序的数组
		int[] arr = new int[]{-9,78,0,23,-567,70};
		int left = 0;
		int right = arr.length - 1;
		quickSort(arr, left, right);
		// 测试排序8kw个数据 选择排序花费的时间
		// 测试下快速排序排8kw个数据的时间
		int[] test = new int[80000000];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 80000000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行希尔排序
		System.out.println("执行快速排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		left = 0;
		right = test.length - 1;
		quickSort(test,left,right);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行快速排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));
//		System.out.println("快速排序后的数组"+ Arrays.toString(arr));
	}
	
	public static void quickSort(int[] arr,int left,int right) {
		int l = left;// 左下标
		int r = right;// 右下标
		int pivot = arr[(left + right)/2];// 中轴
		int temp = 0;// 临时变量 用于交换
		//while 循环的目的是让比 pivot 值小放到左边
		//比 pivot 值大放到右边
		while(l < r) {
			// 在pivot左边一直找 直到找到大于等于pivot的值才退出
			while (arr[l] < pivot) {
				l += 1;
			}
			// 在pivot右边一直找 直到找到小于等于pivot的值才退出
			while (arr[r] > pivot) {
				r -= 1;
			}
			// 如果l >= r 则表示 pivot左边的值全部小于等于pivot 右边的值全部大于等于 pivot
			if (l >= r) {
				break;
			}
			// 开始交换
			temp = arr[r];
			arr[r] = arr[l];
			arr[l] = temp;
			//如果交换完后，发现这个 arr[l] == pivot 值 相等 r--， 前移
			if(arr[l] == pivot) { 
				r -= 1;
			}
			//如果交换完后，发现这个 arr[r] == pivot 值 相等 l++， 后移
			if(arr[r] == pivot) { 
				l += 1;
			}

		}
		// 如果 l == r, 必须 l++, r--, 否则为出现栈溢出
		if (l == r) {
			l += 1;
			r -= 1;
		}
		//向左递归
		if(left < r) {
			quickSort(arr, left, r);
		}
		//向右递归
		if(right > l) {
			quickSort(arr, l, right);
		}

	}

}
六、归并排序 介绍

归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer） 策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。

思想

思路分析

来看看治阶段，需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列，比如上图中的最后一次合并，要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列，合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8]，来看下实现步骤

代码实现

// 归并排序
public class MergeSort {
	public static void main(String[] args) {
		// 初始化要进行排序的数组
		int arr[] = { 8, 4, 5, 7, 1, 3, 6, 2 };
		int left = 0;
		int right = arr.length - 1;
		int temp[] = new int[arr.length];
		mergeSort(arr, left, right, temp);
		// 测试排序8kw个数据 选择排序花费的时间
		// 测试下快速排序排8kw个数据的时间
		int[] test = new int[8000000];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 80000000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行希尔排序
		System.out.println("执行归并排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		left = 0;
		right = test.length - 1;
		temp = new int[test.length];
		mergeSort(test, left, right, temp);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行归并排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));
//		System.out.println("归并排序后的数组：" + Arrays.toString(arr));
	}
	// 分+合方法
	public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) {
		if (left < right) {
			int mid = (left + right) / 2;
			//向左递归进行分解
			mergeSort(arr, left, mid, temp);
			//向右递归进行分解 
			mergeSort(arr, mid + 1, right, temp);
			//合并
			merge(arr, left, mid, right, temp);
		}
	}
	//合并的方法
	/**
	*
	*	@param arr 排序的原始数组
	*	@param left 左边有序序列的初始索引
	*	@param mid 中间索引
	*	@param right 右边索引
	*	@param temp 做中转的数组
	*/
	public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) {
		int i = left; // 初始化 i, 左边有序序列的初始索引 
		int j = mid + 1; //初始化 j, 右边有序序列的初始索引
		int t = 0; // 指向 temp 数组的当前索引
		//(一)
		//先把左右两边(有序)的数据按照规则填充到 temp 数组
		//直到左右两边的有序序列，有一边处理完毕为止
		while (i <= mid && j <= right) {// 继续
			//如果左边的有序序列的当前元素，小于等于右边有序序列的当前元素
			//即将左边的当前元素，填充到 temp 数组
			//然后 t++, i++ 
			if (arr[i] <= arr[j]) {
				temp[t] = arr[i];
				i++;
				t++;
			}else{// 反之
				temp[t] = arr[j];
				j++;
				t++;
			}
		}
		// 退出循环时 ij有一方已经玩没了 开始将剩余的一方全部搞到temp中去
		//(二)
		//把有剩余数据的一边的数据依次全部填充到 temp
		while (i<=mid) {// 左边还有元素
			temp[t] = arr[i];
			i++;
			t++;
		}
		while (j<=right) {// 右边还有元素
			temp[t] = arr[j];
			j++;
			t++;
		}
		// 所有数据都到了temp 开始将temp copy给原数组
		//(三)
		//将 temp 数组的元素拷贝到 arr
		//注意，并不是每次都拷贝所有
		t = 0;
		int tempLeft = left; //
		//第一次合并 tempLeft = 0 , right = 1 //	tempLeft = 2	right = 3 // tL=0 ri=3
		//最后一次 tempLeft = 0	right = 7
		while (tempLeft <= right) {
			arr[tempLeft] = temp[t];
			t++;
			tempLeft++;
		}
	}
}
七、基数排序 介绍
  1. 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用
  2. 基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法
  3. 基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展
  4. 基数排序是 1887 年赫尔曼·何乐礼发明的。它是这样实现的：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
思想
  1. 将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
  2. 这样说明，比较难理解，下面我们看一个图文解释，理解基数排序的步骤
思路分析图



代码实现：

// 基数排序
public class RadixSort {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		// 初始化要排序的数组
		int[] arr = new int[]{53, 3, 542, 748, 14, 214};
		radixSort(arr);
		// 测试排序8w个数据 选择排序花费的时间
		// 测试下基数排序排8w个数据的时间
		int[] test = new int[8000000];
		for (int i = 0; i < test.length; i++) {
			test[i] = (int)(Math.random() * 80000000); // 生成 【0,800000】的整数
		}
		Date beforeDate = new Date();
		SimpleDateFormat sifDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		// 执行基数排序
		System.out.println("执行基数排序前的时间"+ sifDateFormat.format(beforeDate));
		radixSort(test);
		Date afterDate = new Date();
		System.out.println("执行基数排序后的时间"+ sifDateFormat.format(afterDate));
	}
	public static void radixSort(int[] arr) {
		//定义一个二维数组，表示 10 个桶, 每个桶就是一个一维数组
		//说明
		//1. 二维数组包含 10 个一维数组
		//2. 为了防止在放入数的时候，数据溢出，则每个一维数组(桶)，大小定为 arr.length
		//3. 基数排序是使用空间换时间的经典算法
		int[][] bucket = new int[10][arr.length];

		//为了记录每个桶中，实际存放了多少个数据,我们定义一个一维数组来记录各个桶的每次放入的数据个数
		//可以这里理解
		//比如：bucketElementCounts[0] , 记录的就是	bucket[0] 桶的放入数据个数
		int[] bucketElementCounts = new int[10];

		// 获得数组元素中位数最大的元素及其长度 长度就是遍历次数
		int max = 0;
		for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
			if (arr[i] > max) {
				max = arr[i];
			}
		}
		int maxSize = (max + "").length();		
		// 根据前面的代码 总结规律
		for (int i = 0,n=1; i < maxSize; i++,n*=10) {
			// 第i+1轮对数据中的位进行排序
			for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
				int digitOfElement  = arr[j] / n % 10;// 求出数据的个位数 放入桶子中
				bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
				bucketElementCounts[digitOfElement]++;
			}
			int index = 0;
			// 遍历每个桶 将桶中的数据取出依次放入arr
			for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
				if (bucketElementCounts[k] != 0) {// 存入数据了才去取 没存入就不用取
					for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
						arr[index++] = bucket[k][l];
					}
				}
				// 第i+1轮结束后 将bucketElementCounts[k] = 0
				bucketElementCounts[k] = 0;
			}
//			System.out.println("第"+(i+1)+"轮排序完的数组："+ Arrays.toString(arr));
		}
		/*
		// 第一轮先对数据中的个位进行排序
		for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
			int digitOfElement  = arr[j] / 1 % 10;// 求出数据的个位数 放入桶子中
			bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
			bucketElementCounts[digitOfElement]++;
		}
		int index = 0;
		// 遍历每个桶 将桶中的数据取出依次放入arr
		for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
			if (bucketElementCounts[k] != 0) {// 存入数据了才去取 没存入就不用取
				for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
					arr[index++] = bucket[k][l];
				}
			}
			// 第一轮结束后 将bucketElementCounts[k] = 0
			bucketElementCounts[k] = 0;
		}
		System.out.println("第一轮排序完的数组："+ Arrays.toString(arr));
		
		// 第二轮对数据中的十位进行排序
		for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
			int digitOfElement  = arr[j] / 10 % 10;// 求出数据的十位数 放入桶子中
			bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
			bucketElementCounts[digitOfElement]++;
		}
		index = 0;
		// 遍历每个桶 将桶中的数据取出依次放入arr
		for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
			if (bucketElementCounts[k] != 0) {// 存入数据了才去取 没存入就不用取
				for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
					arr[index++] = bucket[k][l];
				}
			}
			// 第二轮结束后 将bucketElementCounts[k] = 0
			bucketElementCounts[k] = 0;
		}
		System.out.println("第二轮排序完的数组："+ Arrays.toString(arr));
		// 第二轮对数据中的十位进行排序
		for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
			int digitOfElement  = arr[j] / 100 % 10;// 求出数据的十位数 放入桶子中
			bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
			bucketElementCounts[digitOfElement]++;
		}
		index = 0;
		// 遍历每个桶 将桶中的数据取出依次放入arr
		for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
			if (bucketElementCounts[k] != 0) {// 存入数据了才去取 没存入就不用取
				for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
					arr[index++] = bucket[k][l];
				}
			}
			// 第三轮结束后 将bucketElementCounts[k] = 0
			bucketElementCounts[k] = 0;
		}
		System.out.println("第三轮排序完的数组："+ Arrays.toString(arr));
		*/
	}

}
八、常用排序算法总结和对比 比较图

相关术语解释
  1. 稳定：如果 a 原本在 b 前面，而 a=b，排序之后 a 仍然在 b 的前面；
  2. 不稳定：如果 a 原本在 b 的前面，而 a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面；
  3. 内排序：所有排序 *** 作都在内存中完成；
  4. 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
  5. 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。
  6. 空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小。
  7. n: 数据规模
  8. k: “桶”的个数
  9. In-place: 不占用额外内存
  10. Out-place: 占用额外内存

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原文地址:https://www.54852.com/langs/790037.html

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