内排序有可以分为以下几类:
(1)、插入排序:直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。
(2)、选择排序:简单选择排序、堆排序。
(3)、交换排序:冒泡排序、快速排序。
(4)、归并排序
(5)、基数排序
排序法 | 平均时间 | 最差情形 | 稳定度 | 额外空间 | 备注 |
冒泡 | O(n2) | O(n2) | 稳定 | O(1) | n小时较好 |
交换 | O(n2) | O(n2) | 不稳定 | O(1) | n小时较好 |
选择 | O(n2) | O(n2) | 不稳定 | O(1) | n小时较好 |
插入 | O(n2) | O(n2) | 稳定 | O(1) | 大部分已排序时较好 |
基数 | O(logRB) | O(logRB) | 稳定 | O(n) |
B是真数(0-9), R是基数(个十百) |
Shell | O(nlogn) | O(ns) 1<s<2 | 不稳定 | O(1) | s是所选分组 |
快速 | O(nlogn) | O(n2) | 不稳定 | O(nlogn) | n大时较好 |
归并 | O(nlogn) | O(nlogn) | 稳定 | O(1) | n大时较好 |
堆 | O(nlogn) | O(nlogn) | 不稳定 | O(1) | n大时较好 |
具体各算法的稳定性和复杂度分析请参考http://blog.csdn.net/hkx1n/article/details/3922249
一、插入排序
①直接插入排序(从后向前找到合适位置后插入)
1、基本思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置(从后向前找到合适位置后),直到全部插入排序完为止。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort; 2 3 public class 直接插入排序 { 4 5 public static void main(String[] args) { 6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1}; 7 System.out.println("排序之前:"); 8 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 9 System.out.print(a[i]+" "); 10 } 11 //直接插入排序 12 for (int i = 1; i < a.length; i++) { 13 //待插入元素 14 int temp = a[i]; 15 int j; 16 /*for (j = i-1; j>=0 && a[j]>temp; j--) { 17 //将大于temp的往后移动一位 18 a[j+1] = a[j]; 19 }*/ 20 for (j = i-1; j>=0; j--) { 21 //将大于temp的往后移动一位 22 if(a[j]>temp){ 23 a[j+1] = a[j]; 24 }else{ 25 break; 26 } 27 } 28 a[j+1] = temp; 29 } 30 System.out.println(); 31 System.out.println("排序之后:"); 32 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 33 System.out.print(a[i]+" "); 34 } 35 } 36 37 }
4、分析
直接插入排序是稳定的排序。关于各种算法的稳定性分析可以参考http://www.cnblogs.com/Braveliu/archive/2013/01/15/2861201.html
文件初态不同时,直接插入排序所耗费的时间有很大差异。若文件初态为正序,则每个待插入的记录只需要比较一次就能够找到合适的位置插入,故算法的时间复杂度为O(n),这时最好的情况。若初态为反序,则第i个待插入记录需要比较i+1次才能找到合适位置插入,故时间复杂度为O(n2),这时最坏的情况。
直接插入排序的平均时间复杂度为O(n2)。
②二分法插入排序(按二分法找到合适位置插入)
1、基本思想:二分法插入排序的思想和直接插入一样,只是找合适的插入位置的方式不同,这里是按二分法找到合适的位置,可以减少比较的次数。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort; 2 3 public class 二分插入排序 { 4 public static void main(String[] args) { 5 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1}; 6 System.out.println("排序之前:"); 7 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 8 System.out.print(a[i]+" "); 9 } 10 //二分插入排序 11 sort(a); 12 System.out.println(); 13 System.out.println("排序之后:"); 14 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 15 System.out.print(a[i]+" "); 16 } 17 } 18 19 private static void sort(int[] a) { 20 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 21 int temp = a[i]; 22 int left = 0; 23 int right = i-1; 24 int mid = 0; 25 while(left<=right){ 26 mid = (left+right)/2; 27 if(temp<a[mid]){ 28 right = mid-1; 29 }else{ 30 left = mid+1; 31 } 32 } 33 for (int j = i-1; j >= left; j--) { 34 a[j+1] = a[j]; 35 } 36 if(left != i){ 37 a[left] = temp; 38 } 39 } 40 } 41 }
4、分析
当然,二分法插入排序也是稳定的。
二分插入排序的比较次数与待排序记录的初始状态无关,仅依赖于记录的个数。当n较大时,比直接插入排序的最大比较次数少得多。但大于直接插入排序的最小比较次数。算法的移动次数与直接插入排序算法的相同,最坏的情况为n2/2,最好的情况为n,平均移动次数为O(n2)。
③希尔排序
1、基本思想:先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序;然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。该方法实质上是一种分组插入方法。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort; 2 3 //不稳定 4 public class 希尔排序 { 5 6 7 public static void main(String[] args) { 8 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1}; 9 System.out.println("排序之前:"); 10 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 11 System.out.print(a[i]+" "); 12 } 13 //希尔排序 14 int d = a.length; 15 while(true){ 16 d = d / 2; 17 for(int x=0;x<d;x++){ 18 for(int i=x+d;i<a.length;i=i+d){ 19 int temp = a[i]; 20 int j; 21 for(j=i-d;j>=0&&a[j]>temp;j=j-d){ 22 a[j+d] = a[j]; 23 } 24 a[j+d] = temp; 25 } 26 } 27 if(d == 1){ 28 break; 29 } 30 } 31 System.out.println(); 32 System.out.println("排序之后:"); 33 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 34 System.out.print(a[i]+" "); 35 } 36 } 37 38 }
4、分析
我们知道一次插入排序是稳定的,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱,所以希尔排序是不稳定的。
希尔排序的时间性能优于直接插入排序,原因如下:
1 package com.sort; 2 3 //不稳定 4 public class 简单的选择排序 { 5 6 public static void main(String[] args) { 7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8}; 8 System.out.println("排序之前:"); 9 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 10 System.out.print(a[i]+" "); 11 } 12 //简单的选择排序 13 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 14 int min = a[i]; 15 int n=i; //最小数的索引 16 for(int j=i+1;j<a.length;j++){ 17 if(a[j]<min){ //找出最小的数 18 min = a[j]; 19 n = j; 20 } 21 } 22 a[n] = a[i]; 23 a[i] = min; 24 25 } 26 System.out.println(); 27 System.out.println("排序之后:"); 28 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 29 System.out.print(a[i]+" "); 30 } 31 } 32 33 }
4、分析
简单选择排序是不稳定的排序。
时间复杂度:T(n)=O(n2)。
②堆排序(可参考http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/10/06/2199741.html)
1、基本思想:
堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。
堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。
思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个 堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对 它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。
2、实例
初始序列:46,79,56,38,40,84
建堆:
交换,从堆中踢出最大数
依次类推:最后堆中剩余的最后两个结点交换,踢出一个,排序完成。
3、java实现
1 package com.sort; 2 //不稳定 3 import java.util.Arrays; 4 5 public class HeapSort { 6 public static void main(String[] args) { 7 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64}; 8 int arrayLength=a.length; 9 //循环建堆 10 for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){ 11 //建堆 12 buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i); 13 //交换堆顶和最后一个元素 14 swap(a,0,arrayLength-1-i); 15 System.out.println(Arrays.toString(a)); 16 } 17 } 18 //对data数组从0到lastIndex建大顶堆 19 public static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex){ 20 //从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始 21 for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){ 22 //k保存正在判断的节点 23 int k=i; 24 //如果当前k节点的子节点存在 25 while(k*2+1<=lastIndex){ 26 //k节点的左子节点的索引 27 int biggerIndex=2*k+1; 28 //如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在 29 if(biggerIndex<lastIndex){ 30 //若果右子节点的值较大 31 if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){ 32 //biggerIndex总是记录较大子节点的索引 33 biggerIndex++; 34 } 35 } 36 //如果k节点的值小于其较大的子节点的值 37 if(data[k]<data[biggerIndex]){ 38 //交换他们 39 swap(data,k,biggerIndex); 40 //将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值 41 k=biggerIndex; 42 }else{ 43 break; 44 } 45 } 46 } 47 } 48 //交换 49 private static void swap(int[] data, int i, int j) { 50 int tmp=data[i]; 51 data[i]=data[j]; 52 data[j]=tmp; 53 } 54 }
4、分析
堆排序也是一种不稳定的排序算法。
堆排序优于简单选择排序的原因:
直接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果,可减少比较次数。
堆排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。由于建初始堆所需的比较次数较多,所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。
三、交换排序
①冒泡排序
1、基本思想:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort; 2 3 //稳定 4 public class 冒泡排序 { 5 public static void main(String[] args) { 6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8}; 7 System.out.println("排序之前:"); 8 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 9 System.out.print(a[i]+" "); 10 } 11 //冒泡排序 12 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 13 for(int j = 0; j<a.length-i-1; j++){ 14 //这里-i主要是每遍历一次都把最大的i个数沉到最底下去了,没有必要再替换了 15 if(a[j]>a[j+1]){ 16 int temp = a[j]; 17 a[j] = a[j+1]; 18 a[j+1] = temp; 19 } 20 } 21 } 22 System.out.println(); 23 System.out.println("排序之后:"); 24 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 25 System.out.print(a[i]+" "); 26 } 27 } 28 }
4、分析
冒泡排序是一种稳定的排序方法。
package com.sort; //不稳定 public class 快速排序 { public static void main(String[] args) { int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8}; System.out.println("排序之前:"); for (int i = 0; i < a.length; i++) { System.out.print(a[i]+" "); } //快速排序 quick(a); System.out.println(); System.out.println("排序之后:"); for (int i = 0; i < a.length; i++) { System.out.print(a[i]+" "); } } private static void quick(int[] a) { if(a.length>0){ quickSort(a,0,a.length-1); } } private static void quickSort(int[] a, int low, int high) { if(low<high){ //如果不加这个判断递归会无法退出导致堆栈溢出异常 int middle = getMiddle(a,low,high); quickSort(a, 0, middle-1); quickSort(a, middle+1, high); } } private static int getMiddle(int[] a, int low, int high) { int temp = a[low];//基准元素 while(low<high){ //找到比基准元素小的元素位置 while(low<high && a[high]>=temp){ high--; } a[low] = a[high]; while(low<high && a[low]<=temp){ low++; } a[high] = a[low]; } a[low] = temp; return low; } }
4、分析
快速排序是不稳定的排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。
当n较大时使用快排比较好,当序列基本有序时用快排反而不好。
四、归并排序
1、基本思想:归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort; 2 3 //稳定 4 public class 归并排序 { 5 public static void main(String[] args) { 6 int[] a={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8}; 7 System.out.println("排序之前:"); 8 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 9 System.out.print(a[i]+" "); 10 } 11 //归并排序 12 mergeSort(a,0,a.length-1); 13 System.out.println(); 14 System.out.println("排序之后:"); 15 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 16 System.out.print(a[i]+" "); 17 } 18 } 19 20 private static void mergeSort(int[] a, int left, int right) { 21 if(left<right){ 22 int middle = (left+right)/2; 23 //对左边进行递归 24 mergeSort(a, left, middle); 25 //对右边进行递归 26 mergeSort(a, middle+1, right); 27 //合并 28 merge(a,left,middle,right); 29 } 30 } 31 32 private static void merge(int[] a, int left, int middle, int right) { 33 int[] tmpArr = new int[a.length]; 34 int mid = middle+1; //右边的起始位置 35 int tmp = left; 36 int third = left; 37 while(left<=middle && mid<=right){ 38 //从两个数组中选取较小的数放入中间数组 39 if(a[left]<=a[mid]){ 40 tmpArr[third++] = a[left++]; 41 }else{ 42 tmpArr[third++] = a[mid++]; 43 } 44 } 45 //将剩余的部分放入中间数组 46 while(left<=middle){ 47 tmpArr[third++] = a[left++]; 48 } 49 while(mid<=right){ 50 tmpArr[third++] = a[mid++]; 51 } 52 //将中间数组复制回原数组 53 while(tmp<=right){ 54 a[tmp] = tmpArr[tmp++]; 55 } 56 } 57 }
4、分析
归并排序是稳定的排序方法。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
速度仅次于快速排序,为稳定排序算法,一般用于对总体无序,但是各子项相对有序的数列。
五、基数排序
1、基本思想:将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。
2、实例
3、java实现
1 package com.sort; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import java.util.List; 5 //稳定 6 public class 基数排序 { 7 public static void main(String[] args) { 8 int[] a={49,38,65,97,176,213,227,49,78,34,12,164,11,18,1}; 9 System.out.println("排序之前:"); 10 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 11 System.out.print(a[i]+" "); 12 } 13 //基数排序 14 sort(a); 15 System.out.println(); 16 System.out.println("排序之后:"); 17 for (int i = 0; i < a.length; i++) { 18 System.out.print(a[i]+" "); 19 } 20 } 21 22 private static void sort(int[] array) { 23 //找到最大数,确定要排序几趟 24 int max = 0; 25 for (int i = 0; i < array.length; i++) { 26 if(max<array[i]){ 27 max = array[i]; 28 } 29 } 30 //判断位数 31 int times = 0; 32 while(max>0){ 33 max = max/10; 34 times++; 35 } 36 //建立十个队列 37 List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>(); 38 for (int i = 0; i < 10; i++) { 39 ArrayList queue1 = new ArrayList(); 40 queue.add(queue1); 41 } 42 //进行times次分配和收集 43 for (int i = 0; i < times; i++) { 44 //分配 45 for (int j = 0; j < array.length; j++) { 46 int x = array[j]%(int)Math.pow(10, i+1)/(int)Math.pow(10, i); 47 ArrayList queue2 = queue.get(x); 48 queue2.add(array[j]); 49 queue.set(x,queue2); 50 } 51 //收集 52 int count = 0; 53 for (int j = 0; j < 10; j++) { 54 while(queue.get(j).size()>0){ 55 ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(j); 56 array[count] = queue3.get(0); 57 queue3.remove(0); 58 count++; 59 } 60 } 61 } 62 } 63 }
4、分析
基数排序是稳定的排序算法。
基数排序的时间复杂度为O(d(n+r)),d为位数,r为基数。
总结:
一、稳定性:
稳定:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序
不稳定:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
二、平均时间复杂度
O(n^2):直接插入排序,简单选择排序,冒泡排序。
在数据规模较小时(9W内),直接插入排序,简单选择排序差不多。当数据较大时,冒泡排序算法的时间代价最高。性能为O(n^2)的算法基本上是相邻元素进行比较,基本上都是稳定的。
O(nlogn):快速排序,归并排序,希尔排序,堆排序。
其中,快排是最好的, 其次是归并和希尔,堆排序在数据量很大时效果明显。
三、排序算法的选择
1.数据规模较小
(1)待排序列基本序的情况下,可以选择直接插入排序;
(2)对稳定性不作要求宜用简单选择排序,对稳定性有要求宜用插入或冒泡
2.数据规模不是很大
(1)完全可以用内存空间,序列杂乱无序,对稳定性没有要求,快速排序,此时要付出log(N)的额外空间。
(2)序列本身可能有序,对稳定性有要求,空间允许下,宜用归并排序
3.数据规模很大
(1)对稳定性有求,则可考虑归并排序。
(2)对稳定性没要求,宜用堆排序
4.序列初始基本有序(正序),宜用直接插入,冒泡
原文:http://www.cnblogs.com/Bird-Man/p/4445532.html