📅  最后修改于: 2023-12-03 15:02:02.235000             🧑  作者: Mango
在Java中,提供了多种不同的算法实现用于对列表进行排序。这些算法的实现方式和效率各不相同,因此在选择适合的排序算法时需要根据具体情况进行综合考虑。
下面给出Java中可用的几种排序算法及其具体实现。
冒泡排序是一种简单的排序算法,它的主要思想是通过多次比较相邻元素的大小来实现排序。在每一轮比较中,将相邻的两个数进行比较,如果它们的顺序相反,则交换它们的位置,直到一轮比较完成。多次执行这个过程,直到整个列表都有序为止。
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
int temp;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 1; j < (n - i); j++) {
if (arr[j - 1] > arr[j]) {
temp = arr[j - 1];
arr[j - 1] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
}
}
选择排序是一种简单的排序算法,它的主要思想是在未排序的列表中选择最小(或最大)的元素,放到已排序列表的末尾,直到整个列表都有序为止。
public static void selectionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
int min_idx = i;
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (arr[j] < arr[min_idx]) {
min_idx = j;
}
}
int temp = arr[min_idx];
arr[min_idx] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
插入排序是一种简单的排序算法,它的主要思想是将未排序的元素依次插入到已排序的列表中,直到整个列表都有序为止。
public static void insertionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 1; i < n; ++i) {
int key = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
j = j - 1;
}
arr[j + 1] = key;
}
}
希尔排序是一种高效的排序算法,它的主要思想是利用插入排序,进行多次的插入排序,每次插入排序时让插入元素的间隔依次减小。
public static void shellSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < n; i += 1) {
int temp = arr[i];
int j;
for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) {
arr[j] = arr[j - gap];
}
arr[j] = temp;
}
}
}
快速排序是一种高效的排序算法,它的主要思想是通过一趟排序将待排序的列表分割成两部分,其中一部分的元素都比另一部分大(或小),再对这两部分分别进行快速排序,直到整个列表都有序为止。
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivot = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pivot - 1);
quickSort(arr, pivot + 1, high);
}
}
private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j < high; j++) {
if (arr[j] < pivot) {
i++;
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
int temp = arr[i + 1];
arr[i + 1] = arr[high];
arr[high] = temp;
return i + 1;
}
以上是Java中常用的几种排序算法的实现方式,需要根据不同的应用场景进行选择。在实际使用中,可以根据需要对算法进行排序的时间、空间复杂度等方面进行综合分析,选用最合适的算法进行排序。