这段时间闲了下来，就抽了点时间总结了下java中常用的七大排序算法，希望以后可以回顾！
1.插入排序算法
插入排序的基本思想是在遍历数组的过程中，假设在序号 i 之前的元素即 [0..i-1] 都已经排好序，本趟需要找到 i 对应的元素 x 的正确位置 k ，并且在寻找这个位置 k 的过程中逐个将比较过的元素往后移一位，为元素 x “腾位置”，最后将 k 对应的元素值赋为 x ，一般情况下，插入排序的时间复杂度和空间复杂度分别为 O(n2 ) 和 O(1)。
<pre class="brush: java; title: ; notranslate" title="">
/**
- @param int[] 未排序数组
- @return int[] 排完序数组
*/
public int[] sortInsert(int[] array){
for(int i=1;i= 0 && temp< array[j]; j--){
array[j + 1] = array[j];
}
array[j + 1] = temp;
}
return array;}
</pre>
2.选择排序算法
选择排序的基本思想是遍历数组的过程中，以 i 代表当前需要排序的序号，则需要在剩余的 [i…n-1] 中找出其中的最小值，然后将找到的最小值与 i 指向的值进行交换。因为每一趟确定元素的过程中都会有一个选择最大值的子流程，所以人们形象地称之为选择排序。选择排序的时间复杂度和空间复杂度分别为 O(n2 ) 和 O(1) 。
<pre class="brush: java; title: ; notranslate" title="">
/**
- @param int[] 未排序数组
- @return int[] 排完序数组
*/
public int[] sortSelect(int[] arr){
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int miniPost = i;
for (int m = i + 1; m < arr.length; m++) {
if (arr[m] < arr[miniPost]) {
miniPost = m;
}
}
if (arr[i] > arr[miniPost]) {
int temp;
temp = arr[i];
arr[i] = arr[miniPost];
arr[miniPost] = temp;
}
}
return arr;<p>
}
</pre></p>
3.冒泡排序算法
冒泡排序是將比較大的數字沉在最下面，较小的浮在上面
<pre class="brush: java; title: ; notranslate" title="">
/**
- @param int[] 未排序数组
- @return int[] 排完序数组
*/
public int[] sortBubble(int[] array){
int temp;
// 第一层循环:表明比较的次数, 比如 length 个元素,比较次数为 length-1 次（肯定不需和自己比）
for(int i=0;i i; j--) {
if (array[j] < array[j - 1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j - 1];
array[j - 1] = temp;
}
}
}
return array;}
</pre>
4.快速排序算法
通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可以分别对这两部分记录继续进行排序,已达到整个序列有序的目的，本质就是,找一个基位(枢轴,分水岭,作用是左边的都比它小,右边的都比它大.可随机,取名base，首先从序列最右边开始找比base小的,如果小,换位置,从而base移到刚才右边(比较时比base小)的位置(记为临时的high位),这样base右边的都比base大。然后,从序列的最左边开始找比base大的，如果大,换位置,从而base移动到刚才左边(比较时比base大)的位置(记为临时的low位),这样base左边的都比base小，循环以上两步,直到 low == heigh, 这使才真正的找到了枢轴,分水岭. 返回这个位置,分水岭左边和右边的序列,分别再来递归。
<pre class="brush: java; title: ; notranslate" title="">
/**
- @param int[] 未排序数组
- @return int[] 排完序数组
*/
public int[] sortQuick(int[] array){
return quickSort(array, 0, array.length-1);}
private int[] quickSort(int[] arr, int low, int heigh) {
if (low < heigh) {
int division = partition(arr, low, heigh);
quickSort(arr, low, division - 1);
quickSort(arr, division + 1, heigh);
}
return arr;}
<p>
// 分水岭,基位,左边的都比这个位置小,右边的都大
private int partition(int[] arr, int low, int heigh) {
int base = arr[low]; //用子表的第一个记录做枢轴(分水岭)记录
while (low < heigh) { //从表的两端交替向中间扫描
while (low < heigh && arr[heigh] >= base) {
heigh--;
}
// base 赋值给 当前 heigh 位,base 挪到(互换)到了这里,heigh位右边的都比base大
swap(arr, heigh, low);
while (low < heigh && arr[low] A[idx])
largest = left;
else
largest = idx;
if (right < max && A[right] > A[largest])
largest = right;
if (largest != idx) { 
swap(A, largest, idx);
heapify(A, largest, max);
}
}}
// 建堆函数，认为【s，m】中只有 s
// 对应的关键字未满足大顶堆定义，通过调整使【s，m】成为大顶堆=====================================================
public static void heapAdjust(int[] array, int s, int m) {
// 用0下标元素作为暂存单元
array[0] = array[s];
// 沿孩子较大的结点向下筛选
for (int j = 2 * s; j