(Java 常見排序演算法) 彙總序號排序演算法平均時間最好情況最差情況穩定度額外空間備註相對時間 1 冒泡演算法 O(n2) O(n) O(n2) 穩定 O(1) n 越小越好 182 ms 2 選擇演算法 O(n2) O(n2) O(n2) 不穩定 O(1) n 越小越好 53 ms ...

汇总
1. 冒泡排序
2. 选择排序
3. 插入排序
4. 快速排序
5. 归并排序
6. 希尔排序
- 6.1 希尔-冒泡排序（慢）
- 6.2 希尔-插入排序（快）
7. 堆排序
8. 计数排序
9. 桶排序
10. 基数排序
11. 使用集合或 API
- 11.1 优先队列
- 11.2 Java API
最后

汇总

序号	排序算法	平均时间	最好情况	最差情况	稳定度	额外空间	备注	相对时间
1	冒泡算法	O(n²)	O(n)	O(n²)	稳定	O(1)	n 越小越好	182 ms
2	选择算法	O(n²)	O(n²)	O(n²)	不稳定	O(1)	n 越小越好	53 ms
3	插入算法	O(n²)	O(n)	O(n²)	稳定	O(1)	大部分排序好时好	16 ms

4	快速算法	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	O(n²)	不稳定	O(nlog₂n)	n 大时好	719 ms
5	归并算法	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	稳定	O(n)	n 大时好	550 ms
6	希尔算法	O(nlog₂n)	O(n)	O(n²)	不稳定	O(1)		197 ms/4 ms
7	堆排序	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	不稳定	O(1)	n 大时好	3 ms

8	计数排序	O(n+k)	O(n+k)	O(n+k)	稳定	O(n+k)	k 是桶的数量	2 ms
9	桶排序	O(n+k)	O(n)	O(n²)	稳定	O(n+k)		11 ms
10	基数排序	O(n*k)	O(n*k)	O(n*k)	稳定	O(n+k)		4 ms

11	优先队列				不稳定	O(n)		9 ms
12	Java API					O(1)		4 ms

1. 冒泡排序

每轮循环确定最值；

public void bubbleSort(int[] nums){
    int temp;
    boolean isSort = false; //优化，发现排序好就退出
    for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) {
        for (int j = 0; j < nums.length-1-i; j++) {  //每次排序后能确定较大值
            if(nums[j] > nums[j+1]){
                isSort = true;
                temp = nums[j];
                nums[j] = nums[j+1];
                nums[j+1] = temp;
            }
        }
        if(!isSort){
            return;
        } else {
            isSort = false;
        }
    }
}

2. 选择排序

每次选出最值，再交换到边上；

public void selectSort(int[] nums){
    for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) {
        int index = i;
        int minNum = nums[i];
        for (int j = i+1; j < nums.length; j++) {
            if(nums[j] < minNum){
                minNum = nums[j];
                index = j;
            }
        }
        if(index != i){
            nums[index] = nums[i];
            nums[i] = minNum;
        }
    }
}

3. 插入排序

对循环的每个数找到属于自己的位置插入；

public void insertionSort(int[] nums){
    for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
        int j = i;
        int insertNum = nums[i];
        while(j-1 >= 0 && nums[j-1] > insertNum){
            nums[j] = nums[j-1];
            j--;
        }
        nums[j] = insertNum;
    }
}

4. 快速排序

选一个基本值，小于它的放一边，大于它的放另一边；

public void quickSortDfs(int[] nums, int left, int right){
    if(left > right){
        return;
    }
    int l = left;
    int r = right;
    int baseNum = nums[left];
    while(l < r){
        //必须右边先走
        while(nums[r] >= baseNum && l < r){
            r--;
        }
        while(nums[l] <= baseNum && l < r){
            l++;
        }
        int temp = nums[l];
        nums[l] = nums[r];
        nums[r] = temp;
    }
    nums[left] = nums[l];
    nums[l] = baseNum;
    quickSortDfs(nums, left, r-1);
    quickSortDfs(nums, l+1, right);
}

5. 归并排序

分治算法；

//归
public void mergeSortDfs(int[] nums, int l, int r){
    if(l >= r){
        return;
    }
    int m = (l+r)/2;
    mergeSortDfs(nums, l, m);
    mergeSortDfs(nums, m+1, r);
    merge(nums, l, m, r);
}
//并
private void merge(int[] nums, int left, int mid, int right){
    int[] temp = new int[right-left+1];
    int l = left;
    int m = mid+1;
    int i = 0;
    while(l <= mid && m <= right){
        if(nums[l] < nums[m]){
            temp[i++] = nums[l++];
        } else {
            temp[i++] = nums[m++];
        }
    }
    while(l <= mid){
        temp[i++] = nums[l++];
    }
    while(m <= right){
        temp[i++] = nums[m++];
    }
    System.arraycopy(temp, 0, nums, left, temp.length);
}

6. 希尔排序

引入步长减少数字交换次数提高效率；

6.1 希尔-冒泡排序（慢）

public void shellBubbleSort(int[] nums){
    for (int step = nums.length/2; step > 0 ; step /= 2) {
        for (int i = step; i < nums.length; i++) {
            for (int j = i-step; j >= 0; j -= step) {
                if(nums[j] > nums[j+step]){
                    int temp = nums[j];
                    nums[j] = nums[j+step];
                    nums[j+step] = temp;
                }
            }
        }
    }
}

6.2 希尔-插入排序（快）

public void shellInsertSort(int[] nums){
    for (int step = nums.length/2; step > 0; step /= 2) {
        for (int i = step; i < nums.length; i++) {
            int j = i;
            int insertNum = nums[i];
            while(j-step >= 0 && nums[j-step] > insertNum){
                nums[j] = nums[j-step];
                j-=step;
            }
            nums[j] = insertNum;
        }
    }
}

7. 堆排序

大顶堆实现升序，每次将最大值移到堆的最后一个位置上；

public void heapSort2(int[] nums) {
    for(int i = nums.length/2-1; i >= 0; i--){
        sift(nums, i, nums.length);
    }
    for (int i = nums.length-1; i > 0; i--) {
        int temp = nums[0];
        nums[0] = nums[i];
        nums[i] = temp;
        sift(nums, 0, i);
    }
}
private void sift(int[] nums, int parent, int len) {
    int value = nums[parent];
    for (int child = 2*parent +1; child < len; child = child*2 +1) {
        if(child+1 < len && nums[child+1] > nums[child]){
            child++;
        }
        if(nums[child] > value){
            nums[parent] = nums[child];
            parent = child;
        } else {
            break;
        }
    }
    nums[parent] = value;
}

8. 计数排序

按顺序统计每个数出现次数；

public void countSort(int[] nums){
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    int min = Integer.MAX_VALUE;
    for(int num : nums){
        max = Math.max(max, num);
        min = Math.min(min, num);
    }

    int[] countMap = new int[max-min+1];
    for(int num : nums){
        countMap[num-min]++;
    }
    int i = 0;
    int j = 0;
    while(i < nums.length && j < countMap.length){
        if(countMap[j] > 0){
            nums[i] = j+min;
            i++;
            countMap[j]--;
        } else {
            j++;
        }
    }
}

9. 桶排序

类似计数排序，不同点在于统计的是某个区间（桶）里的数；

public void bucketSort(int[] nums){
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    int min = Integer.MAX_VALUE;
    for(int num : nums){
        max = Math.max(max, num);
        min = Math.min(min, num);
    }
    int bucketCount = (max-min)/nums.length+1;
    List<List<Integer>> bucketList = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
        bucketList.add(new ArrayList<>());
    }

    for(int num : nums){
        int index = (num-min)/nums.length;
        bucketList.get(index).add(num);
    }
    for(List<Integer> bucket : bucketList){
        Collections.sort(bucket);
    }

    int j = 0;
    for(List<Integer> bucket : bucketList){
        for(int num : bucket){
            nums[j] = num;
            j++;
        }
    }
}

10. 基数排序

按个、十、百位依次归类排序；

public  void radixSort(int[] nums){
    int min = Integer.MAX_VALUE;
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    for (int num : nums) {
        min = Math.min(min, num);
        max = Math.max(max, num);
    }
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        nums[i] -= min;
    }
    max -= min;
    int maxLen = (max+"").length();

    int[][] bucket = new int[nums.length][10];
    int[] bucketCount = new int[10];

    for (int i = 0, n = 1; i < maxLen; i++, n*=10) {
        for (int num : nums) {
            int digitVal = num / n % 10;
            bucket[bucketCount[digitVal]][digitVal] = num;
            bucketCount[digitVal]++;
        }
        int index = 0;
        for (int j = 0; j < bucketCount.length; j++) {
            if(bucketCount[j] > 0){
                for (int k = 0; k < bucketCount[j]; k++) {
                    nums[index] = bucket[k][j];
                    index++;
                }
            }
            bucketCount[j] = 0;
        }
    }
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        nums[i] += min;
    }
}

11. 使用集合或 API

11.1 优先队列

public void priorityQueueSort(int[] nums){
    PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
    for(int num : nums){
        queue.offer(num);
    }
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        nums[i] = queue.poll();
    }
}

11.2 Java API

public void arraysApiSort(int[] nums){
    Arrays.sort(nums);
}

最后

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演算法 | Java 常見排序演算法（純代碼）

汇总

1. 冒泡排序

2. 选择排序

3. 插入排序

4. 快速排序

5. 归并排序

6. 希尔排序

6.1 希尔-冒泡排序（慢）

6.2 希尔-插入排序（快）

7. 堆排序

8. 计数排序

9. 桶排序

10. 基数排序

11. 使用集合或 API

11.1 优先队列

11.2 Java API

最后