1 package sorting;
2
3 import java.util.*;
4 //import java.util.Comparator;
5 //import java.util.PriorityQueue;
6 //import java.util.Queue;
7
8 public class Sorting {
9 /************************************序言**********************************************/
10 /**
11 * 排序方法：冒泡排序，插入排序，希尔排序，堆排序(2)，归并排序(2)，快排(2)...
12 * */
13
14 /**
15 * 最小值函数
16 * */
17 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> AnyType min(AnyType a, AnyType b){
18 if(a.compareTo(b) <= 0)
19 return a;
20 else
21 return b;
22 }
23
24 /**
25 * 交换函数
26 * */
27 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void swap(AnyType [] a, int m, int n){
28 AnyType tmp = a[n];
29 a[n] = a[m];
30 a[m] = tmp;
31 }
32 /**********************************BubleSort*****************************************/
33 /**
34 * 冒泡排序：BubleSort
35 * 每次内层循环最大的都被滤到最后
36 * */
37 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void bubleSort(AnyType [] a){
38 for(int i=0;i<a.length;i++){
39 for(int j=0;j<a.length-1-i;j++){
40 if(a[j].compareTo(a[j+1]) > 0){ //如果后一个数小于前一个数交换
41 AnyType tmp=a[j];
42 a[j]=a[j+1];
43 a[j+1]=tmp;
44 }
45 }
46 }
47 }
48 /*************************SelectSort*************************************************/
49 /***
50 * 选择排序：SelectSort
51 * 每次内层循环最小的被滤到最前
52 */
53 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void selectSort(AnyType[] a) {
54 int minIndex;
55 for (int i = 0; i < a.length; i++) {
56 minIndex = i;
57 for (int j = i + 1; j < a.length; j++) {
58 if ((a[j].compareTo(a[minIndex])) < 0) {
59 minIndex = j;
60 }
61 }
62 swap(a, i, minIndex);
63 }
64 }
65
66 /*************************InsertionSort**********************************************/
67 /***
68 * 插入排序：InsertionSort
69 * @param a
70 * 插入排序的实质是从a[1]~a[a.length-1]开始，逐个比较a[p]（p=1,2,...,a.length-1）与a[j-1]的值，直至找到a[p]的位置。
71 */
72 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void insertionSort(AnyType [] a){
73 int j;
74 for(int p = 1; p < a.length; p++){
75 AnyType tmp = a[p]; //务必使用tmp变量，否则可能第一轮比较过后啊a[p]也即a[j]的值被覆盖
76 for(j = p; j > 0 && tmp.compareTo(a[j - 1])<0;j--){//等于就不挪了，省一次操作
77 a[j] = a[j-1];
78 }
79 a[j] = tmp;
80
81 }
82 }
83 /*************************ShellSort**********************************************/
84 /**
85 * 希尔排序：ShellSort 最坏情形:O(N2)
86 * @param a
87 * 希尔排序（即间隔排序）的作用：对于间隔k，希尔排序即对k个独立的子数组的一次插入排序
88 */
89 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void shellSort(AnyType [] a){
90 int j;
91 for(int gap = a.length / 2; gap > 0; gap /= 2 ){
92 //同时对k个子数组进行间隔排序，相当于和并单独子数组排序的两个for循环 for(int i=0;i<gap;i++){for(int p=i;i<a.length;p+=gap){}}
93 for(int i = gap;i < a.length;i++){
94 //每个子数组的插入排序
95 AnyType tmp = a[i];
96 for(j = i;j >= gap && tmp.compareTo(a[j-gap])<0;j-=gap){//等于就不挪了，省一次操作
97 a[j] = a[j-gap];
98 }
99 a[j] = tmp;
100 }
101 }
102 }
103 /*************************HeapSort**********************************************/
104 /**
105 * 堆排序：HeapSort1 最坏情形:O(Nlog(N)) 堆排序要比希尔排序要慢
106 * @param a
107 * 堆排序使用优先队列java.util.PriorityQueue实现
108 */
109 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void heapSort1(AnyType [] a){
110 Comparator<AnyType> comparator = new Comparator<AnyType>(){
111 public int compare(AnyType left, AnyType right){
112 return left.compareTo(right) ;
113 }
114 };
115 Queue<AnyType> heap = new PriorityQueue<AnyType>(a.length,comparator);
116 for(AnyType e:a){
117 heap.add(e);
118 }
119 int i = 0;
120 while(!heap.isEmpty()){
121 a[i++] = heap.poll();
122 }
123 }
124 /****************************************************************************************/
125 /**
126 * 堆排序：HeapSort2 最坏情形:O(Nlog(N))
127 * @param a
128 * 使用基础代码实现，建堆，排序
129 */
130 /**
131 * 求左子节点
132 * */
133 private static int leftChild(int i){
134 return 2 * i + 1;
135 }
136 /**
137 * 下滤函数：deleteMin(deleteMax)时候使用
138 * 对于大根堆下滤期间，大数被逐次滤上去（一步一步），小数被一直滤到它该到的位置（for结束后）
139 * @param a 堆数组
140 * @param i 开始下滤的起点
141 * @param n 堆的有效数组长度，随着不断deleteMax操作，堆中元素会不断减少，有效数组长度n也会逐渐减小
142 */
143 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void percolateDown(AnyType[] a, int i, int n){
144 int child;//左右子中较小的那个节点
145 AnyType tmp = a[i];
146
147 for(; leftChild(i)< n; i = child){//leftChild(i)< n 判断是否到达最后一个叶子节点
148 child = leftChild(i);
149 //如果只有一个左子节点，那么不必判断那个更大了
150 if(child != n-1 && a[child].compareTo( a[child + 1] ) < 0)//child!=n-1为了确定是否有两个子节点
151 child++;//将两个儿子中大的那个滤上去
152 if(tmp.compareTo( a[child]) < 0 ){//等于就不挪了，省一次操作
153 a[i]=a[child];//大数被逐次滤上去（一步一步）
154 }else
155 break;
156 }
157 a[i]=tmp;//小数被for一直滤下来
158 }
159
160 /**
161 * 排序结果：升序 ，使用大根堆
162 * 建立大根堆，deleteMin操作，得到排序数组
163 * 下虑操作：在建立二叉堆和deleteMin中都有使用
164 * */
165 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void heapSort2(AnyType [] a){
166 /* 在无序数组上直接下滤建立大根堆
167 * 从低向上开始下滤，即最后一个节点的父节点下滤即a[length/2]
168 * 堆从数组索引0开始，因此左子节点为2*i+1,右子节点为2*i+2
169 * */
170 for(int i = a.length/2; i >= 0; i--){
171 percolateDown(a, i, a.length);
172 }
173 /* 堆排序：不断deleteMax将堆中最大的元素放置于数组a的末端
174 * */
175 for(int j = a.length-1; j >= 0; j--){
176 //deleteMax
177 AnyType tmp = a[j];
178 a[j] = a[0];
179 //将队尾元素放置堆根处，开始下滤
180 a[0] = tmp;
181 percolateDown(a, 0, j);//初始时刻j为a.length-1
182 }
183 }
184 /*************************MergeSort**********************************************/
185 /**
186 * 归并排序：MergeSort1 最坏运行时间O(Nlog(N)) 对空间有要求，线性内存 比较次数最少
187 * 注意： 归并排序严重依赖于比较元素和数组中移动元素的相对开销，是语言相关的。
188 * 其中：java中，执行一次泛型排序（Comparator）时 ，比较（不容易内嵌，动态调度）的的开销要大于移动元素（引用赋值）；由于比较次数最少，是标准java类库中泛型排序所使用的算法。
189 * 而 C++则相反，其泛型排序中如果对象庞大，拷贝对象开销大，比较相对省时。C++库中使用快速排序方法。
190 * @param a
191 * 实现方式：递归，本质就是一直讲待排序的数组二分下去，直至每一半均只有一个元素然后依次合并，完成排序。
192 * */
193
194 /**
195 * 实际完成归并排序的过程的程序
196 * */
197 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void merge(AnyType [] a, AnyType [] tmpArray, int leftPos, int rightPos, int rightEnd){
198 int leftEnd = rightPos - 1;
199 int tmpPos = leftPos;
200 int numElements = rightEnd - leftPos + 1;
201
202 while(leftPos <= leftEnd && rightPos <= rightEnd){
203 if(a[leftPos].compareTo(a[rightPos]) <= 0)//等不等于都得拷贝
204 tmpArray[tmpPos++] = a[leftPos++];
205 else
206 tmpArray[tmpPos++] = a[rightPos++];
207 }
208 while(leftPos <= leftEnd){
209 tmpArray[tmpPos++] = a[leftPos++];
210 }
211 while(rightPos <= rightEnd){
212 tmpArray[tmpPos++] = a[rightPos++];
213 }
214 for(int i = numElements; i >0; i--){
215 a[rightEnd] = tmpArray[rightEnd];
216 rightEnd--;//注意rightEnd要单独拿出来自减，否则在上个语句中会自减两次
217 }
218 }
219
220 /**
221 * 主递归程序
222 * */
223 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void mergeSort(AnyType [] a, AnyType [] tmpArray, int left, int right){
224 if(left < right){
225 int center = (left + right)/2;
226 mergeSort(a, tmpArray, left, center);
227 mergeSort(a, tmpArray, center + 1, right);
228 merge(a, tmpArray, left, center + 1, right);//实际完成排序过程
229 }
230 }
231
232 /**
233 * 归并排序驱动程序
234 * */
235 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void MergeSort1(AnyType [] a){
236 AnyType [] tmpArray = (AnyType[]) new Comparable[a.length];
237 mergeSort(a, tmpArray, 0, a.length - 1);
238 }
239
240 /********************************************************************************/
241 /**
242 * 归并排序：MergeSort2 最坏运行时间O(Nlog(N))
243 * @param a
244 * 实现方式：非递归，从单个元素开始归并合成小组，然后小组之间归并直至归并成一个完整的数组，依旧使用MergeSort1使用的merge函数
245 * */
246 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void MergeSort2(AnyType [] a){
247 int n = a.length;
248 AnyType[] tmpArray = (AnyType[]) new Comparable[n];
249 for(int subList = 1; subList < n; subList *=2){
250 int leftPos = 0;
251 while(leftPos + subList < n){
252 int rightPos = leftPos + subList;
253 // int leftEnd = rightPos - 1;
254 int rightEnd = min(n-1, rightPos + subList - 1); //一定要注意不能越界 min
255 merge(a, tmpArray, leftPos, rightPos, rightEnd);
256 leftPos = rightEnd + 1; //等同于leftPos += 2 * subList;
257 }
258 }
259 }
260 /*************************QuickSort**********************************************/
261 /**
262 * 快速排序：QuickSort1 平均运行时间：O(NlogN) 最坏运行时间：O(N2)
263 * 使用三数中值分割法选取枢纽元
264 * 由于对于小数组（N<=20），快速排序的递归会不如插入排序，因此该程序调用插入排序函数。截止范围CUTOFF=10
265 * */
266 private static final int CUTOFF = 10;
267
268 /**
269 * 三数中值分割法：取左端，右端，中心位置的三个元素的中值作为枢纽元
270 * 排序后最小的将位于a[left]，最大的位于a[right]，枢纽元即中间值a[center]将被放置于a[right-1](亦即交换a[center]与a[right-1])
271 * 这样在分隔阶段，i,j将从left+1和right-2开始比较
272 * 三数中值分割法的好处：a[left]比枢纽元小，将作为j的警戒标记；而a[right-1]存放着枢纽元，则自然作为i的警戒标记。
273 * */
274 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> AnyType median3(AnyType [] a, int left, int right){
275 int center = (left + right)/2;
276 if(a[center].compareTo(a[left]) < 0)
277 swap(a, center, left);
278 if(a[right].compareTo(a[left]) < 0)
279 swap(a, right, left);
280 if(a[right].compareTo(a[center]) < 0)
281 swap(a, right, center);
282 //将枢纽元至于a[right - 1]的位置上
283 swap(a, center, right - 1);
284 return a[right - 1];
285 }
286 /**
287 * 快速排序递归程序，主体程序，遇到跟pivot枢纽元值相等的值要停下
288 * */
289 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void quickSort(AnyType [] a, int left, int right){
290 //利用截止范围判断数据量
291 if(left + CUTOFF <= right){
292 //获取枢纽元
293 AnyType pivot = median3(a, left, right);
294 //由于pivot放置在了a[right - 1]的位置(暂存pivot)，因此i,j的取值应该为 left + 1，和right - 2
295 int i = left, j = right - 1;
296 for(;;){
297 //在遇到i,j处值都等于pivot时候停下，但是还得继续道，j<i才算结束，因此while编写要格外注意
298 while(a[++i].compareTo(pivot) < 0){}//遇到跟pivot枢纽元值相等的值要停下,否则N2效率低下
299 while(a[--j].compareTo(pivot) > 0){}
300 if(i < j)
301 swap(a, i, j);
302 else
303 break;
304 }
305 // for(;;){
306 // while(a[i].compareTo(pivot) < 0){i++;}
307 // while(a[j].compareTo(pivot) > 0){j--;}
308 // if(i < j){
309 // swap(a, i, j);
310 // i++;j--;
311 // }
312 // else
313 // break;
314 // }
315 //因为i左边都比pivot小，i及i右边除了right-1除存放着pivot外都比pivot大，因此将i处值与right-1处值交换
316 //即得到i左边都比其小，右边都比其大，i即pivot排序好的正确位置（换回pivot）
317 swap(a, i, right - 1);
318 //i已排好序
319 quickSort(a, left, i - 1);
320 quickSort(a, i + 1, right);
321 }else
322 insertionSort(a);
323 }
324 /**
325 * 快速排序驱动程序
326 * */
327 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void QuickSort(AnyType [] a){
328 quickSort(a, 0, a.length - 1);
329 }
330
331 /*********************************QuickSort2***************************************/
332 /**
333 * 使用数组第一位作为枢纽元
334 * */
335 private static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void quickSort2(AnyType [] a, int start, int end){
336 if(start < end){
337 int i = start, j = end;
338 AnyType base = a[start];
339 while(i < j ){
340 while((a[j].compareTo(base) > 0) && (j > i))
341 j--;
342 if(i < j){
343 a[i] = a[j];
344 i++;//
345 }
346 while((a[i].compareTo(base) < 0) && (i < j))
347 i++;
348 if(i < j){
349 a[j] = a[i];
350 j--;//
351 }
352
353 }//while
354 a[i] = base;
355
356 quickSort2(a, start, i-1);
357 quickSort2(a, i+1, end);
358 }
359
360 }
361 /**
362 * 驱动程序
363 * 使用数组第一位作为枢纽元
364 * */
365 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void QuickSort2(AnyType [] a){
366 quickSort2(a, 0, a.length-1);
367 }
368 /*********************************QuickSort3***************************************/
369 /**
370 * 使用非递归的快速排序
371 * */
372 public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void QuickSort3(AnyType [] a){
373
374 }
375
376
377 /*-----------------------------------------main-------------------------------------------------*/
378 public static void main(String[] args) {
379 // TODO Auto-generated method stub
380 /**
381 * Test case: Sort the array.
382 * */
383 // Integer[] a ={3,1,4,1,5,9,2,6,142,543,123,65,453,879,572,434,111,242,811,102};
384 Integer[] a ={3,1,4,1,5,9,2,6};
385 System.out.println("Before sorting:");
386 for(Integer i:a){
387 System.out.print(i+",");
388 }
389 System.out.println();
390
391 Sorting.selectSort(a);//排序方法调用
392 System.out.println("After sorting:");
393 for(Integer i:a){
394 System.out.print(i+",");
395 }
396 System.out.println();
397
398
399 }
400
401 }
时间： 2024-08-24 01:38:29