Java中的几种排序方法

　　日常操作中常见的排序方法很多，比如有：冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序，甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。

一、冒泡排序

　　一种简单的排序算法。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。

　　走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

 1 /** 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，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。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
 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。
 5  *   
 6  */  
 7 public static void bubbleSort(int[] numbers) {   
 8     int temp; // 记录临时中间值   
 9     int size = numbers.length; // 数组大小   
10     for (int i = 0; i < size - 1; i++) {   
11         for (int j = i + 1; j < size; j++) {   
12             if (numbers[i] < numbers[j]) { // 交换两数的位置   
13                 temp = numbers[i];   
14                 numbers[i] = numbers[j];   
15                 numbers[j] = temp;   
16             }   
17         }   
18     }   
19 }

二、快速排序

　　快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。

 1 /**
 2  * 从数列中挑出一个元素，称为“基准”.
 3  *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）。在这个分割之后，  
 4  * 该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。  
 5  * 递归地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。  
 6  */  
 7 public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) {   
 8     if (start < end) {   
 9         int base = numbers[start]; // 选定的基准值（第一个数值作为基准值）   
10         int temp; // 记录临时中间值   
11         int i = start, j = end;   
12         do {   
13             while ((numbers[i] < base) && (i < end))   
14                 i++;   
15             while ((numbers[j] > base) && (j > start))   
16                 j--;   
17             if (i <= j) {   
18                 temp = numbers[i];   
19                 numbers[i] = numbers[j];   
20                 numbers[j] = temp;   
21                 i++;   
22                 j--;   
23             }   
24         } while (i <= j);   
25         if (start < j)   
26             quickSort(numbers, start, j);   
27         if (end > i)   
28             quickSort(numbers, i, end);   
29     }   
30 }

三、选择排序

　　选择排序是一种简单直观的排序方法，每次寻找序列中的最小值，然后放在最末尾的位置。

/**   
 * 在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置。
 *再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
 */  
public static void selectSort(int[] numbers) {   
    int size = numbers.length, temp;   
    for (int i = 0; i < size; i++) {   
        int k = i;   
        for (int j = size - 1; j >i; j--)  {   
            if (numbers[j] < numbers[k])  k = j;   
        }   
        temp = numbers[i];   
        numbers[i] = numbers[k];   
        numbers[k] = temp;   
    }   
}

四、插入排序

　　　　插入排序的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。其具体步骤参见代码及注释。

 1 /**  
 2  *从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
 3  *取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 
 4  * 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置，重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置，将新元素插入到该位置中；
 5  * 重复步骤2。 
 6  */  
 7 public static void insertSort(int[] numbers) {   
 8     int size = numbers.length, temp, j;   
 9     for(int i=1; i<size; i++) {   
10         temp = numbers[i];   
11         for(j = i; j > 0 && temp < numbers[j-1]; j--)   
12             numbers[j] = numbers[j-1];   
13         numbers[j] = temp;   
14     }   
15 }

五、归并排序

　　建立在归并操作上的一种有效的排序算法，归并是指将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。

 1 /**  
 2  
 3 
 4  * 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
 5  * 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
 6  * 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
 7  * 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
 8  * 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
 9 
10  */  
11 public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {   
12     int t = 1;// 每组元素个数   
13     int size = right - left + 1;   
14     while (t < size) {   
15         int s = t;// 本次循环每组元素个数   
16         t = 2 * s;   
17         int i = left;   
18         while (i + (t - 1) < size) {   
19             merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));   
20             i += t;   
21         }   
22         if (i + (s - 1) < right)   
23             merge(numbers, i, i + (s - 1), right);   
24     }   
25 }   
26 /**  
27  * 归并算法实现  
28  *   
29  */  
30 private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {   
31     int[] B = new int[data.length];   
32     int s = p;   
33     int t = q + 1;   
34     int k = p;   
35     while (s <= q && t <= r) {   
36         if (data[s] <= data[t]) {   
37             B[k] = data[s];   
38             s++;   
39         } else {   
40             B[k] = data[t];   
41             t++;   
42         }   
43         k++;   
44     }   
45     if (s == q + 1)   
46         B[k++] = data[t++];   
47     else  
48         B[k++] = data[s++];   
49     for (int i = p; i <= r; i++)   
50         data[i] = B[i];   
51 }