“从零开始学排序：简单易懂的算法指南“
“一辈人有一辈人要做的事！！！”
这一期的节目呢，是关于排序的内容，相信大家对此一定很熟悉吧！
排序：
排序是将一组元素按照一定的规则或标准进行组织和排列的过程。
冒泡排序：
冒泡排序是一种简单的排序算法，主要用于数组或列表中的元素进行排序。它通过重复比较相邻的元素并交换他们的顺序来工作。从而将未排序的元素逐渐“冒泡”到列表的末尾。
工作原理：
- 从数组的开始位置，依次比较相邻的两个元素。
- 如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。
- 这一过程会将最大的元素移动到数组的末尾。
- 对剩余的未排序元素重复以上过程，直到所有元素都排序完成
第一趟排序之后，该数组中的最大值就到达了该到的位置，接下来按照上述方法进行第二趟排序，第三趟排序…………直到全部都排好序。那么我们一共要进行多少趟排序呢？当数组中只剩一个数没有排时，此时它的位置就无须改动，因为其他的数都到达了自己相应的位置。所以我们只需排 （N-1）次就可以了， 那么在进去的第一趟应该怎么进行上述的逻辑呢?里面是两两数从数组下标0一直比较到数组末尾，所以我们可以循环的按照规则去比较，则可写出以下代码：
public static void BubbleSort(int[] array) {
int n = array.length;
//趟数
for(int i = 0;i < n-1;i++) {
for(int j = 0;j < n-1;j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
swap(i,j,array);
}
}
}
}
private static void swap(int i, int j, int[] array) {
int tmp = array[i];
array[i] =array[j];
array[j] = tmp;
}
也是全部排好序了 。此时我们可以发现，其实 j 下标不用每次都到数组的末尾，因为我们的一趟排序下来之后，数组中最大的那个数就到达了它相应的位置了，所以我们可以根据趟数的增加来减少我们的比较趟数！那如果此时是一个已经排好序的数组呢，此时我们也可以做一些相应的优化！
public static void BubbleSort(int[] array) {
int n = array.length;
boolean flg = false;
//趟数
for(int i = 0;i < n-1;i++) {
for(int j = 0;j < n-1-i;j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
swap(i,j,array);
flg = true;
}
}
if(!flg) {
break;
}
}
}
private static void swap(int i, int j, int[] array) {
int tmp = array[i];
array[i] =array[j];
array[j] = tmp;
}
时间复杂度：O（N^2）
空间复杂度：O（1）
稳定性：稳定
直接选择排序：
直接选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，主要思想是不断选择未排序部分的最小（或最大）元素，并将其放到已排序部分的末尾。
算法步骤：
- 从未排序的数组中找到最小的元素。
- 将该最小元素与未排序部分的第一个元素交换位置。
- 继续对未排序部分执行步骤1和2，直到整个数组都被排序。
第一次排序之后，最小值就到了数组下标为0的位置了（到达了它在数组中对应的位置），此时我们再从数组下标为1的位置开始往后找，每一次找到未处理中的最小值，直到遍历完。
public static void SelectSort(int[] array) {
for(int left = 0; left < array.length;left++) {
//先假设一个最小值下标
int minIndex = left;
for(int j = left+1;j < array.length;j++) {
if(array[j] < array[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
//交换
swap(left,minIndex,array);
}
}
上面的是找一边，那么我们也可以找两边呀，直接定义两个变量，一个是最小值的下标 minIndex,
一个是最大值的下标 maxIndex。每次找到后，交换到相应的位置，类似于上面的！
public static void SelectSort1(int[] array) {
int left = 0;
int right = array.length-1;
while(left < right) {
int minIndex = left;
int maxIndex = left;
for(int i = left+1;i <= right;i++) {
if(array[i] < array[minIndex]) {
minIndex = i;
}
if(array[i] > array[maxIndex]) {
maxIndex = i;
}
}
//交换
swap(left,minIndex,array);
swap(right,maxIndex,array);
//缩小范围
left++;
right--;
}
结果显示也是排序对的，那么这个代码真的就对了吗？是否还存在问题呢？我们一起来看看最大值在下标为0的结果展示：
最大值在数组下标为0的位置时，结果是错的，那么为什么会错呢，我们一起来跟着代码逻辑来分析分析：
所以再进行交换完minIndex left时，我们需要 maxIndex = minIndex;
public static void SelectSort1(int[] array) {
int left = 0;
int right = array.length-1;
while(left < right) {
int minIndex = left;
int maxIndex = left;
for(int i = left+1;i <= right;i++) {
if(array[i] < array[minIndex]) {
minIndex = i;
}
if(array[i] > array[maxIndex]) {
maxIndex = i;
}
}
//交换
swap(left,minIndex,array);
//先进行判断
if(maxIndex == left) {
maxIndex = minIndex;
}
swap(right,maxIndex,array);
//缩小范围
left++;
right--;
}
时间复杂度：O（N^2）
空间复杂度：O（1）
稳定性：不稳定
直接插入排序：
直接插入排序（Insertion Sort）是一种简单且直观的排序算法，适用于小规模的数据。其基本思想是通过将新元素插入到已排序的部分中来构建排序序列。
算法步骤：
- 假设第一个元素已经被排序，从第二个元素开始。
- 取出当前元素（称为“key”），与已经排序的元素进行比较。
- 找到合适的位置，将当前元素插入到已排序部分，并将其他元素向后移动以腾出空间。
- 重复步骤 2 和 3，直到所有元素都被插入到已排序部分。
如果是tmp大于array[j]时，就不用做处理！
public static void InsertSort(int[] array) {
for(int i = 1;i < array.length;i++) {
int tmp = array[i];
int j = i-1;
//往前移动去比较
for(;j >= 0;j--) {
if(array[j] > tmp) {
array[j+1] = array[j];
}else {
break;
}
}
//此时就找到了对应的位置了。
array[j+1] = tmp;
}
}
时间复杂度：
- 最好情况：O(n)（当输入数据已基本有序时）
- 最坏情况：O(n^2)（当输入数据完全逆序时）
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
希尔排序：
希尔排序（Shell Sort）是一种基于插入排序的排序算法，通过将原始数组分成若干个子数组，对各个子数组进行插入排序，从而最终实现整个数组的排序。希尔排序的优势在于它在移动元素时可以跳过一定的距离，从而减少了整体的比较次数。
算法步骤：
- 选择一个增量（gap），通常先将数组分成多个子数组，每个子数组的元素间隔为
gap。 - 对每个子数组进行插入排序。
- 随着算法的进行，逐渐减小
gap值，直到gap变为 1，此时相当于对整个数组进行插入排序。 - 当
gap为 1 时，整个数组将被完全排序。
上面的图当中，我们可以发现，根据gap的减小，数据会越来越趋于有序，当gap为1时，此时就相当于对一整个数组进行插入排序。
public static void ShellSort(int[] array) {
int gap = array.length;
while(gap > 1) {
gap /= 2;
Shell(gap,array);
}
}
private static void Shell(int gap, int[] array) {
//i++ 子数组交替着去执行插入排序
for(int i = gap;i < array.length;i++) {
int tmp = array[i];
int j = i-gap;
for(;j >= 0;j -= gap) {
if(array[j] > tmp) {
array[j+gap] = array[j];
}else {
break;
}
}
array[j+gap] = tmp;
}
}
时间复杂度：
- 最好情况：O(n log n)
- 平均情况：O(n^1.3)（具体取决于增量序列的选择）
- 最坏情况：O(n^2)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
堆排序：
堆排序（Heap Sort）是一种基于比较的排序算法，它利用堆的数据结构进行排序。
算法步骤：
- 构建最大堆：将无序数组构建成最大堆。这个步骤会将最大元素放在堆的根节点（数组的第一个位置）。
- 排序：
- 将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换，然后减少堆的大小（排除该元素）。
- 对新的堆根节点进行堆化（Heapify），使其重新符合最大堆性质。
- 重复上述过程，直到堆的大小为1。
对于堆排序呢，我在前面的文章中有着详细的过程，这里呢我就只展示其代码了。
public static void HeapSort(int[] array) {
//先创建大根堆
CreateBigHeap(array);
int endIndex = array.length-1;
while(endIndex >= 0) {
swap(0,endIndex,array);
siftDown(array,0,endIndex);
endIndex--;
}
}
private static void CreateBigHeap(int[] array) {
for(int parent = (array.length-1-1)/2;parent >= 0;parent--) {
siftDown(array,parent,array.length);
}
}
//向下调整
private static void siftDown(int[] array, int parent, int end) {
int child = 2*parent+1;
while( child < end ) {
if(child+1 < end && array[child] < array[child+1] ) {
child++;
}
if(array[parent] < array[child]) {
swap(parent,child,array);
parent = child;
child = 2*parent+1;
}else {
break;
}
}
}
快速排序：
快速排序（Quick Sort）是一种高效的分治排序算法，采用了“随机选择”的思想来将数组分为两部分，并递归地对这两部分进行排序。
算法步骤：
- 选择基准：从数组中选择一个元素作为基准。
- 分区：将数组重新排列，使得所有小于基准的元素位于基准的左侧，所有大于基准的元素位于基准的右侧。基准元素最终在其正确的位置上。
- 递归排序：递归地对基准左侧和右侧的子数组进行快速排序。
那么此时45的位置就是它最后相应的位置了，因为前面的数据都比他小，后面的数据都比他大。然后我们开始递归的去左侧基准和去右侧基准。
那么对于右边部分的情况来说，也是如此，只是右边部分的范围是[par+1,right]：
public static void QuickSort(int[] array) {
Quick(0,array.length-1,array);
}
private static void Quick(int left, int right, int[] array) {
if(left >= right) {
return ;
}
int par = HarePartition(left,right,array);
Quick(left,par-1,array);
Quick(par+1,right,array);
}
private static int HarePartition(int left, int right, int[] array) {
int i = left;
int tmp = array[left];
while(left < right) {
//这里是先从右边，不然可能无法正确排序
// array[right] >= tmp 这里的 = 不能没有，否则会可能出现死循环的情况。
while(left < right && array[right] >= tmp) {
right--;
}
while(left < right && array[left] <= tmp) {
left++;
}
swap(left,right,array);
}
swap(i,left,array);
return left;
}
上述的 int par = HarePartition(left,right,array)的过程中，使用到的是Hare法，我们还可以用另外中方法--“挖坑法”。
private static int DigPartition(int left, int right, int[] array) {
int tmp = array[left];
while(left < right) {
//右边
while(left < right && array[right] >= tmp) {
right--;
}
array[left] = array[right];
//左边
while(left < right && array[left] <= tmp) {
left++;
}
array[right] = array[left];
}
array[left] = tmp;
return left;
}对于递归的方法，我们已经说完了，接下来我们就来说一说，快速排序的非递归方法：
那么对于非递归的快速排序，我们应该怎么去做呢？我们可以使用一种数据结构--栈，相信大家都对栈有所了解吧“先进后出”，当然使用队列也是可以的，这里我就一栈为例子了。我们在递归思想中，每次去递归，都是传新的 left 和 right，那么我们在非递归中，我们就用栈来维护新的left 和 right，在恰当的时机去出栈和进栈！
public static void QuickSortNor(int[] array) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int left = 0;
int right = array.length-1;
int par = HarePartition(left,right,array);
//进栈时，判断一下
if(left + 1 < par) {
stack.push(left);
stack.push(par-1);
}
//进栈时，判断一下
if(par + 1 < right) {
stack.push(par+1);
stack.push(right);
}
while(!stack.isEmpty()) {
//进行出栈，录入新的left 和 right
right = stack.pop();
left = stack.pop();
par = HarePartition(left,right,array);
if(left + 1 < par) {
stack.push(left);
stack.push(par-1);
}
if(par + 1 < right) {
stack.push(par+1);
stack.push(right);
}
}
}当然你也可以使用队列来完成！
时间复杂度：O(N * log N)
空间复杂度：最坏的情况下：O(N) 最好的情况：O(N* log N)
稳定性:不稳定
归并排序:
归并排序（Merge Sort）是一种高效的比较排序算法，采用分治法（Divide and Conquer）来排序。其基本思想是将数组分成两半，递归地对这两部分进行排序，然后再将两个已排序的部分合并成一个完整的已排序数组。
算法步骤：
- 分割：将数组从中间分成两部分。
- 递归排序：对每个部分递归地应用归并排序。
- 合并：将两个已排序的子数组合并成一个已排序的数组。
但是可能左边部分的元素个数和右边的元素个数不一样，那么此时数组空间大的那边就还会剩有元素，此时就直接补在tmp数组后面就行了，因为是排好序的！
public static void MergeSort(int[] array) {
MergeFun(0,array.length-1,array);
}
private static void MergeFun(int left, int right, int[] array) {
if(left >= right) {
return ;
}
int mid = (right+left)/2;
//分
MergeFun(0,mid,array);
MergeFun(mid+1,right,array);
//合并
Merge(left,mid,right,array);
}
private static void Merge(int left, int mid, int right, int[] array) {
int s1 = left;
int s2 = mid+1;
int k = 0;
int[] tmp = new int[right-left+1];
while(s1 <= mid && s2 <= right) {
if(array[s1] <= array[s2]) {
tmp[k++] = array[s1++];
}else {
tmp[k++] = array[s2++];
}
}
//检查剩余情况
while(s1 <= mid) {
tmp[k++] = array[s1++];
}
//检查剩余情况
while(s2 <= right) {
tmp[k++] = array[s2++];
}
//拷贝回原数组
for(int i = 0;i < k;i++) {
array[left+i] = tmp[i];
}
}
在拷贝回原数组的时候，一定要小心，不能直接是array[i] = tmp[k]。可能传过来的left下标是后面的，一旦写成 array[i] = tmp[k]，那么就会从下标为0开始填充着走。
上述是递归的写法，下面就来说一说非递归的方法：
上面是先分之后，才开始合并的。那么我们这里就直接把它看成每个单个是已经分好了的，此时我们直接开始进行合并。
public static void MergeSortNor(int[] array) {
int gap = 1;
while(gap < array.length) {
for(int i = 0;i < array.length; i = i+2*gap) {
int left = i;
int mid = left+gap-1;
//越界时就补到数组末尾
if(mid >= array.length) {
mid = array.length-1;
}
//越界时就补到数组末尾
int right = mid+gap;
if(right >= array.length) {
right = array.length-1;
}
Merge(left,mid,right,array);
}
gap *= 2;
}
}时间复杂度：O(N* log N)
空间复杂度：O(N)
稳定性：稳定
排序算法还有很多，感兴趣的铁汁们，可以去了解其他的有趣的排序算法！
“希望读者能在评论区分享他们最喜欢的排序算法以及实践中的经验。不同的场景下，算法的表现可能完全不同，让我们一起讨论这些有趣的话题！”
我们下一期再见！！！
原文地址：https://blog.csdn.net/2302_77675796/article/details/142618749
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