Now go back and understand, combine your own experience, and choose the best way to describe these algorithms to facilitate understanding of their working principles and programming skills. This article is suitable for reading materials to prepare for Java interviews.
Attach a test report first:
Array length: 20000
bubbleSort: 766 ms
bubbleSortAdvanced: 662 ms
bubbleSortAdvanced2: 647 ms
selectSort: 252 ms
insertSort : 218 ms
insertSortAdvanced : 127 ms
insertSortAdvanced2 : 191 ms
binaryTreeSort : 3 ms
shellSort : 2 ms
shellSortAdvanced : 2 ms
shellSortAdvanced2 : 1 ms
mergeSort: 3 ms
quickSort: 1 ms
heapSort: 2 ms
After passing the test, it can be considered that bubble sort has every reason to be thrown into the trash. Its only reason for existing is probably best understood. I didn't expect the efficiency of Hill sorting; heap sorting is difficult to understand and write, and requires macro thinking.
package algorithm.sort;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
/**
* Java常用排序算法及性能测试集合
*
* 本程序集合涵盖常用排序算法的编写，并在注释中配合极其简单的特例讲解了各种算法的工作原理，以方便理解和吸收；
* 程序编写过程中吸收了很多维基百科和别人blog上面的例子，并结合自己的思考，选择并改进一个最容易让人理解的写法
*（尤其是快速排序，我觉得我写的算法最好理解）。
* 同时包含一个集中式的性能测试和正确性测试方法，方便观测。
* @author /link.php?url=http://blog.csdn.net/sunxing007
* 转载请注明来自/link.php?url=http://blog.csdn.net/sunxing007
*/
public class SortUtil {
// 被测试的方法集合
static String[] methodNames = new String[]{
"bubbleSort",
"bubbleSortAdvanced",
"bubbleSortAdvanced2",
"selectSort",
"insertSort",
"insertSortAdvanced",
"insertSortAdvanced2",
"binaryTreeSort",
"shellSort",
"shellSortAdvanced",
"shellSortAdvanced2",
"mergeSort",
"quickSort",
"heapSort"
};
public static void main(String[] args) throws Exception{
//correctnessTest();
performanceTest(20000);
}
/**
* 正确性测试
* 简单地测试一下各个算法的正确性
* 只是为了方便观测新添加的算法是否基本正确；
* @throws Exception 主要是反射相关的Exception；
*/
public static void correctnessTest() throws Exception{
int len = 10;
int[] a = new int[len];
for(int i=0; i
* 数组长度用参数len传入，每个方法跑20遍取耗时平均值；
* @param len 数组长度 建议取10000以上，否则有些算法会显示耗时为0；
* @throws Exception 主要是反射相关的Exception；
*/
public static void performanceTest(int len) throws Exception{
int[] a = new int[len];
int times = 20;
System.out.println("Array length: " + a.length);
for(int i=0; i
* 两层遍历，外层控制扫描的次数，内层控制比较的次数；
* 外层每扫描一次，就有一个最大的元素沉底；所以内层的比较次数将逐渐减小；
*/
public static void bubbleSort(int[] a){
for(int i=0; ia[j+1]){
int tmp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = tmp;
}
}
}
}
/**
* 改进的冒泡法
* 改进之处在于：设一个标志位，如果某趟跑下来，没有发生交换，说明已经排好了；
*/
public static void bubbleSortAdvanced(int[] a){
int k = a.length-1;
boolean flag = true;
while(flag){
flag = false;
for(int i=0;ia[i+1]){
int tmp = a[i];
a[i] = a[i+1];
a[i+1] = tmp;
//有交换则继续保持标志位；
flag = true;
}
}
k--;
}
}
/**
* 改进的冒泡法2
* 改进之处在于吸收上面的思想(没有交换意味着已经有序)，如果局部的已经是有序的，则后续的比较就不需要再比较他们了。
* 比如：3142 5678，假如刚刚做完了2和4交换之后，发现这趟比较后续再也没有发生交换，则后续的比较只需要比到4即可；
* 该算法就是用一个标志位记录某趟最后发生比较的地点；
*/
public static void bubbleSortAdvanced2(int[] a){
int flag = a.length - 1;
int k;
while(flag>0){
k = flag;
flag = 0;
for(int i=0; i a[i+1]){
int tmp = a[i];
a[i] = a[i+1];
a[i+1] = tmp;
//有交换则记录该趟最后发生比较的地点；
flag = i+1;
}
}
}
}
/**
* 插入排序
*
* 关于插入排序，这里有几个约定，从而可以快速理解算法：
* i: 无序表遍历下标；i
* j: 有序表遍历下表；0<=j
* a[i]:表示当前被拿出来做插入排序的无序表头元素；
* a[j]:有序表中的任意元素；
*
* 算法关键点：把数组分割为a[0~i-1]有序表，a[i~n-1]无序表；每次从无序表头部取一个，
* 把它插入到有序表适当的位置，直到无序表为空；
* 初始时，a[0]为有序表，a[1~n-1]为无序表；
*/
public static void insertSort(int[] a){
//从无序表头开始遍历；
for(int i=1; i=0; j--){
if(a[j] < a[i]){
break;
}
}
//如果找到恰当的位置，则从该位置开始，把元素朝后移动一格，为插入的元素腾出空间；
if(j!=(i-1)){
int tmp = a[i];
int k;
for(k = i-1; k>j;k--){
a[k+1] = a[k];
}
a[k+1] = tmp;
}
}
}
/**
* 改进的插入排序1
* 改进的关键在于：首先拿无序表头元素a[i]和有序表尾a[i-1]比较，
* 如果a[i]=0&&a[j]>tmp;j--){
a[j+1] = a[j];
}
a[j+1] = tmp;
}
}
}
/**
* 改进的插入排序2
* 总体思想和上面相似，拿无序表头元素从有序表尾元素开始朝前比较，
* 如果a[i]比a[i-1]小，则把a[i]从有序表尾用冒泡交换的方式朝前移动，直到到达恰当的位置；
*/
public static void insertSortAdvanced2(int[] a){
//遍历无序表
for(int i=1; i=0 && a[j] > a[j+1]; j--){//a[j+1]就是a[i]
int tmp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = tmp;
}
}
}
/**
* 快速排序
* 算法的思想在于分而治之:先找一个元素(一般来说都是数组头元素),把比它大的都放到右边,把比它小的都放到左边;
* 然后再按照这样的思想去处理两个子数组; 下面说的子数组头元素通指用来划分数组的元素;
*
* 下面程序关键点就在于!forward, low0++, high0--这些运算; 这三个运算使得a[low0],a[high0]里面总有一个指向子数组头元素;
* 可以用极端的情况来方便理解这三个值的运作:
* 假如我的数列为0123456789, 初始时forward=false,0作为子数组划分依据,很显然第一轮的时候不会发生任何交换,low0一直指向0,
* high0逐渐下降直到它指向0为止; 同理可思考9876543210这个例子;
*
* @param a 待排序数组
* @param low 子数组开始的下标;
* @param high 子数组结束的下标;
*/
public static void quickSort(int[] a, int low, int high){
if(low>=high){
return;
}
int low0 = low;
int high0 = high;
boolean forward = false;
while(low0!=high0){
if(a[low0]>a[high0]){
int tmp = a[low0];
a[low0] = a[high0];
a[high0] = tmp;
forward = !forward;
}
if(forward){
low0++;
}
else{
high0--;
}
}
low0--;
high0++;
quickSort(a, low, low0);
quickSort(a, high0, high);
}
/**
* 快速排序的简单调用形式
* 方便测试和调用
* @param a
*/
public static void quickSort(int[] a){
quickSort(a, 0, a.length-1);
}
/**
* 归并排序
* 所谓归并，就是合并两个有序数组；归并排序也用了分而治之的思想，把一个数组分为若干个子数组；
* 当子数组的长度为1的时候，则子数组是有序的，于是就可以两两归并了；
*
* 由于归并排序需要分配空间来转储归并的结果，为了算法上的方便，归并算法的结果以返回值的形式出现；
*/
/**
* 合并两个有序数组
* @param a 有序数组1
* @param b 有序数组2
* @return 合并之后的有序数组；
*/
public static int[] merge(int[] a, int[] b){
int result[] = new int[a.length+b.length];
int i=0,j=0,k=0;
while(i
* 把数组从中间一分为二，并对左右两部分递归调用，直到数组长度为1的时候，开始两两归并；
* @param 待排序数组；
* @return 有序数组；
*/
public static int[] mergeSort(int[] a){
if(a.length==1){
return a;
}
int mid = a.length/2;
int[] leftPart = new int[mid];
int[] rightPart = new int[a.length-mid];
System.arraycopy(a, 0, leftPart, 0, leftPart.length);
System.arraycopy(a, mid, rightPart, 0, rightPart.length);
leftPart = mergeSort(leftPart);
rightPart = mergeSort(rightPart);
return merge(leftPart, rightPart);
}
/**
* 选择排序
* 和插入排序类似，它也把数组分割为有序区和无序区，所不同的是：
* 插入排序是拿无序区的首元素插入到有序区适当的位置，而
* 选择排序是从无序区中挑选最小的放到有序区最后；
*
* 两层循环，外层控制有序区的队尾，内层用来查找无序区最小元素；
* @param a
*/
public static void selectSort(int[] a){
for(int i=0; i
* 其思想是把数组按等步长(/间距)划分为多个子序列，对各个子序列做普通的插入排序，
逐次降低步长，直到为1的时候最后再做一次普通的插入排序；
* 用一个极端的例子作比方，我有数列如下：
* [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
* 初始的时候，步长gap=5；则划分的子数组为[1,6], [2,7], [3,8], [4,9], [5,10];
对他们分别排序(当然由于本数组特殊，所以结果是不变的)；
* 然后gap=2=5/2; 子数组为[1,3,5,7,9], [2,4,6,8,10];
* 最后gap=1=2/2; 做一次全局排序；
*
* 希尔排序克服了插入/冒泡排序的弱点(一次只能把元素移动一个相邻的位置),
依靠大步长，可以把元素尽快移动到目标位置(或附近);
* 希尔排序实际上是插入排序的变种。它适用于：当数组总体有序，个别需要调整的情况；这时候利用插入排序的优势，可以达到O(n)的效率；
* 影响希尔算法的一个重要的因素是步长选择，一个好步长的优点是：后面的短步长排序不会破坏前面的长步长排序；
* 怎么理解这种破坏呢？前面的长步长把一个较小的数移到了左面，但是在缩小步长之后有可能又被交换到了右面 (因为它被分到了一个有很多比它更小的组)；
* 关于步长，可以查看http://zh.wikipedia.org上面关于希尔排序的页面；
* 下面的程序是希尔排序最基础的写法，适合用来理解希尔排序思想；
*/
public static void shellSort(int[] a){
// 控制间距；间距逐渐减小，直到为1；
for(int gap = a.length/2; gap>0; gap/=2){
// 扫描每个子数组
for(int i=0; i=0&&a[k]>tmp){
a[k+gap] = a[k];
k-=gap;
}
a[k+gap] = tmp;
}
}
}
}
}
/**
* 改进的希尔排序
* 改进之处在于：上面的写法用一个for循环来区别对待每个字数组；而实际上是不必要的；
* a[0,1,...gap-1]作为所有子数组的有序区，a[gap,...n-1]作为所有字数组的无序区；
*
* 该改进在时间效率上没有改进；只是让程序看起来更简洁；
* @param a
*/
public static void shellSortAdvanced(int[] a){
// 控制步长
for(int gap = a.length/2; gap>0; gap/=2){
// 从无序区开始处理，把多个子数组放在一起处理；
for(int j=gap; j=0&&a[k]>tmp){
a[k+gap] = a[k];
k-=gap;
}
a[k+gap] = tmp;
}
}
}
}
/**
* 改进的希尔排序2
* 在吸收shellSortAdvanced思想的基础上，采用insertAdvanced2的做法；
即无序区首元素通过朝前冒泡的形式移动的适当的位置；
* @param a
*/
public static void shellSortAdvanced2(int[] a){
for(int gap = a.length/2; gap>0; gap/=2){
for(int i=gap; i=0&&a[j+gap]>a[j]; j-=gap){
int tmp = a[j];
a[j] = a[j+gap];
a[j+gap] = tmp;
}
}
}
}
}
/**
* 堆排序
* 堆的定义：堆是一个完全，或近似完全的二叉树，堆顶元素的值大于左右孩子的值，左右孩子也需要满足这个条件；
* 按照堆的定义，堆可以是大顶堆(maxHeap)，或小顶堆(minHeap)；
* 一般用数组即可模拟二叉树，对于任意元素i，左孩子为2*i+1,右孩子为2*i+2;父节点为(i-1)/2;
* @param a
*/
public static void heapSort(int[] a){
// 先从最后一个非叶子节点往上调整，使满足堆结构；
for(int i=(a.length-2)/2; i>=0; i--){
maxHeapAdjust(a, i, a.length);
}
// 每次拿最后一个节点和第一个交换，然后调整堆；直到堆顶；
for(int i=a.length-1; i>0; i--){
int tmp = a[i]; a[i] = a[0]; a[0] = tmp;
maxHeapAdjust(a, 0, i);
}
}
/**
* 调整堆
* 把以i为跟节点的二叉树调整为堆；
* 可以这么来思考这个过程：这个完全二叉树就像一个金字塔，塔顶的小元素沿着树结构，往下沉降；
* 调整的结果是最大的元素在金字塔顶，然后把它从堆中删除(把它交换到堆尾，然后堆收缩一格)；
* 堆排序快的原因就是根据二叉树的特点，一个节点要沉降到合适的位置，只需要logn步；同时前期调整的结果(大小顺序)会被记录下来，从而加快后续的调整；
* @param a 待排数组
* @param i 堆顶
* @param len 堆长度
*/
public static void maxHeapAdjust(int[] a, int i, int len){
int tmp = a[i];
// j是左孩子节点
int j = i*2+1;
//
while(ja[j]){
j++;
}
// 找到恰当的位置就不再找
if(a[j]
* 二叉树的定义是嵌套的：
节点的值大于左叶子节点的值，小于右叶子节点的值；叶子节点同样满足这个要求；
* 二叉树的构造过程就是排序的过程：
* 先构造跟节点，然后调用add方法添加后续节点为跟节点的子孙节点；这个过程也是嵌套的;
*
* 中序遍历二叉树即得到有序结果；
* 二叉树排序用法特殊，使用情形要视情况而定；
* @param a
*/
public static void binaryTreeSort(int[] a){
// 构造一个二叉树节点内部类来实现二叉树排序算法；
class BinaryNode{
int value;
BinaryNode left;
BinaryNode right;
public BinaryNode(int value){
this.value = value;
this.left = null;
this.right = null;
}
public void add(int value){
if(value>this.value){
if(this.right!=null){
this.right.add(value);
}
else{
this.right = new BinaryNode(value);
}
}
else{
if(this.left!=null){
this.left.add(value);
}
else{
this.left = new BinaryNode(value);
}
}
}
/**
* 按中序遍历二叉树，就是有序的。
*/
public void iterate(){
if(this.left!=null){
this.left.iterate();
}
// 在测试的时候要把输出关掉，以免影响性能；
// System.out.print(value + ", ");
if(this.right!=null){
this.right.iterate();
}
}
}
BinaryNode root = new BinaryNode(a[0]);
for(int i=1; iFor more articles related to common Java sorting algorithms and performance test collections, please pay attention to the PHP Chinese website!