排序算法Java版，以及各自的复杂度，以及由堆排序产生的top K问题

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排序算法Java版，以及各自的复杂度，以及由堆排序产生的top K问题

2024-09-13 17:28:16 215人阅读

常用的排序算法包括：

冒泡排序：
每次在无序队列里将相邻两个数依次进行比较，将小数调换到前面，逐次比较，直至将最大的数移到最后。最将剩下的N-1个数继续比较，将次大数移至倒数第二。依此规律，直至比较结束。时间复杂度：O(n^2)
选择排序：
每次在无序队列中“选择”出最大值，放到有序队列的最后，并从无序队列中去除该值（具体实现略有区别）。时间复杂度：O(n^2)
直接插入排序：
始终定义第一个元素为有序的，将元素逐个插入到有序排列之中，其特点是要不断的移动数据，空出一个适当的位置，把待插入的元素放到里面去。时间复杂度：O(n^2)
希尔排序：
希尔排序是对直接插入排序的改进，希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
快速排序：
递归地将数组一分为2，左边是所有比第一个数小的，右边是所有比第一个数大的。这其中涉及到如何移动交换的技巧问题。本题为挖坑填坑模式。时间复杂度：O(nlogn)
堆排序：
对需要排序的数组首先建立堆，然后（如果最终是由小到大排序）依次交换根位置与最后一个节点位置的数值，之后调整堆，循环往复。时间复杂度：O(nlogn)。关于堆这一数据结构以及堆排序可以参考百度百科：堆排序
归并排序：给定两个已经排好序（由小到大）的数组，归并排序的意思是，选取数组A中的第一个值，与另一个数组B中的第一个值比较，每找到一个较小的值就写入新的数组C，直到所有的值都大于此值时，将此值写入C，选取数组A的一个值作为对照值，重复上面的操作。时间复杂度：O(nlogn)

关于：各种排序算法时间复杂度和空间复杂度表

关于各种排序算法的稳定性：

1）稳定的：如果存在多个具有相同排序码的记录，经过排序后，这些记录的相对次序仍然保持不变，则这种排序算法称为稳定的。
插入排序、冒泡排序、归并排序、分配排序（桶式、基数）都是稳定的排序算法。
2）不稳定的：否则称为不稳定的。
直接选择排序、堆排序、shell排序、快速排序都是不稳定的排序算法。

关于不同引用场景下使用不同的算法：

(1) 若n较小(如n≤50)，可采用直接插入或直接选择排序。
    　当记录规模较小时，直接插入排序较好；否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人，应选直接选择排序为宜。
(2) 若文件初始状态基本有序(指正序)，则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜；
(3) 若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。
    　快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；
    　堆排序所需的辅助空间少于快速排序，并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。
    　若要求排序稳定，则可选用归并排序。但本章介绍的从单个记录起进行两两归并的排序算法并不值得提倡，通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件，然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的，所以改进后的归并排序仍是稳定的。

补充：视觉直观感受 7 种常用的排序算法

代码1：冒泡排序，选择排序，直接插入排序，希尔排序，快速排序代码。

  1 /**
  2      * 冒泡排序： 每次在无序队列里将相邻两个数依次进行比较，将小数调换到前面， 逐次比较，直至将最大的数移到最后。
  3      * 最将剩下的N-1个数继续比较，将次大数移至倒数第二位。 依此规律，直至比较结束。
  4      */
  5     public static void bubbleSort(int[] a) {
  6         int n = a.length;
  7         for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
  8             for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
  9                 if (a[j] > a[j + 1]) {
 10                     int temp = a[j + 1];
 11                     a[j + 1] = a[j];
 12                     a[j] = temp;
 13                 }
 14             }
 15         }
 16     }
 17 
 18     /**
 19      * 选择排序：每次在无序队列中“选择”出最大值，放到有序队列的最后，并从无序队列 中去除该值（具体实现略有区别）。
 20      */
 21     public static void selectSort(int[] a) {
 22         int n = a.length;
 23         int max_index = 0;
 24         for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
 25             max_index = i;
 26             for (int j = 0; j <= i; j++) {
 27                 if (a[j] > a[max_index])
 28                     max_index = j;
 29             }
 30             if (max_index != i) {
 31                 int temp = a[i];
 32                 a[i] = a[max_index];
 33                 a[max_index] = temp;
 34             }
 35         }
 36     }
 37 
 38     /**
 39      * 插入排序：始终定义第一个元素为有序的，将元素逐个插入到有序排列之中，其特点是要不断的 移动数据，空出一个适当的位置，把待插入的元素放到里面去。
 40      */
 41     public static void insertSort(int[] a) {
 42         int n = a.length;
 43         int j = 0;
 44         for (int i = 1; i < n; i++) {
 45             j = i - 1;
 46             int temp = a[i];
 47             while (j >= 0 && a[j] > temp) {
 48                 a[j + 1] = a[j];
 49                 j--;
 50             }
 51             a[j + 1] = temp;
 52             for (int m : a) {
 53                 System.out.print(m + ",");
 54             }
 55             System.out.println();
 56             // for (int j = i; j > 0; j--) {
 57             // if (a[j] < a[j - 1]) {
 58             // int temp = a[j];
 59             // a[j] = a[j - 1];
 60             // a[j - 1] = temp;
 61             // }
 62             // }
 63         }
 64     }
 65 
 66     /**
 67      * 快速排序:递归地将数组一分为2，左边是所有比第一个数小的，右边是所有比第一个数大的
 68      */
 69     public static void quickSort(int[] a) {
 70         quickSort(a, 0, a.length - 1);
 71     }
 72 
 73     private static void quickSort(int[] a, int l, int r) {
 74         if (l < r) {
 75             // 取左边第一个值作为分界值
 76             int mid = a[l];
 77             int i = l, j = r;
 78             while (i < j) {
 79                 while (i < j && a[j] > mid)
 80                     j--;
 81                 if (i < j)
 82                     a[i++] = a[j];
 83                 while (i < j && a[i] <= mid)
 84                     i++;
 85                 if (i < j)
 86                     a[j--] = a[i];
 87             }
 88             a[i] = mid;
 89             quickSort(a, l, i - 1);
 90             quickSort(a, i + 1, r);
 91         }
 92     }
 93 
 94     /**
 95      * 希尔排序是对直接插入排序的改进，希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，
 96      * 当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
 97      * 
 98      * @param a
 99      */
100     public static void shellSort(int[] a) {
101         int d = a.length;
102         while (true) {
103             d = d / 2;
104             for (int x = 0; x < d; x++) {// 分组
105                 // 对每组进行直接插入排序
106                 for (int i = x + d; i < a.length; i = i + d) {
107                     int temp = a[i];// 记录要插入的值
108                     int j;
109                     // 将要插入的值插入到正确位置，这一过程中不断检测前面的数，如果相比较大，则同时移动一次
110                     for (j = i - d; j >= 0 && a[j] > temp; j = j - d) {
111                         a[j + d] = a[j];
112                     }
113                     a[j + d] = temp;
114                 }
115             }
116             if (d == 1) {
117                 break;
118             }
119         }
120     }

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代码2：推排序（由于java版比较长，所以另写一个）

  1 public class HeapSort {
  2     private static int[] sort = new int[] { 1, 0, 10, 20, 3, 5, 6, 4, 9, 8, 12, 17, 34, 11 };
  3 
  4     public static void main(String[] args) {
  5         System.out.println(sort.length);
  6         buildMaxHeapify(sort);
  7         heapSort(sort);
  8         print(sort);
  9     }
 10 
 11     private static void buildMaxHeapify(int[] data) {
 12         // 没有子节点的才需要创建最大堆，从最后一个的父节点开始
 13         int startIndex = getParentIndex(data.length - 1);
 14         // 从尾端开始创建最大堆，每次都是正确的堆
 15         for (int i = startIndex; i >= 0; i--) {
 16             maxHeapify(data, data.length, i);
 17         }
 18     }
 19 
 20     /**
 21      * 创建最大堆
 22      *
 23      * @paramdata
 24      * @paramheapSize需要创建最大堆的大小，一般在sort的时候用到，因为最多值放在末尾，末尾就不再归入最大堆了
 25      * @paramindex当前需要创建最大堆的位置
 26      */
 27     private static void maxHeapify(int[] data, int heapSize, int index) {
 28         // 当前点与左右子节点比较
 29         int left = getChildLeftIndex(index);
 30         int right = getChildRightIndex(index);
 31 
 32         int largest = index;
 33         if (left < heapSize && data[index] < data[left]) {
 34             largest = left;
 35         }
 36         if (right < heapSize && data[largest] < data[right]) {
 37             largest = right;
 38         }
 39         // 得到最大值后可能需要交换，如果交换了，其子节点可能就不是最大堆了，需要重新调整
 40         if (largest != index) {
 41             int temp = data[index];
 42             data[index] = data[largest];
 43             data[largest] = temp;
 44             maxHeapify(data, heapSize, largest);
 45         }
 46     }
 47 
 48     /**
 49      * 排序，最大值放在末尾，data虽然是最大堆，在排序后就成了递增的
 50      *
 51      * @paramdata
 52      */
 53     private static void heapSort(int[] data) {
 54         // 末尾与头交换，交换后调整最大堆
 55         for (int i = data.length - 1; i > 0; i--) {
 56             int temp = data[0];
 57             data[0] = data[i];
 58             data[i] = temp;
 59             maxHeapify(data, i, 0);
 60         }
 61     }
 62 
 63     /**
 64      * 父节点位置
 65      *
 66      * @paramcurrent
 67      * @return
 68      */
 69     private static int getParentIndex(int current) {
 70         return (current - 1) >> 1;
 71     }
 72 
 73     /**
 74      * 左子节点position注意括号，加法优先级更高
 75      *
 76      * @paramcurrent
 77      * @return
 78      */
 79     private static int getChildLeftIndex(int current) {
 80         return (current << 1) + 1;
 81     }
 82 
 83     /**
 84      * 右子节点position
 85      *
 86      * @paramcurrent
 87      * @return
 88      */
 89     private static int getChildRightIndex(int current) {
 90         return (current << 1) + 2;
 91     }
 92 
 93     private static void print(int[] data) {
 94         int pre = -2;
 95         for (int i = 0; i < data.length; i++) {
 96             if (pre < (int) getLog(i + 1)) {
 97                 pre = (int) getLog(i + 1);
 98                 System.out.println();
 99             }
100             System.out.print(data[i] + "|");
101         }
102     }
103 
104     /**
105      * 以2为底的对数
106      *
107      * @paramparam
108      * @return
109      */
110     private static double getLog(double param) {
111         return Math.log(param) / Math.log(2);
112     }
113 }

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代码3：top-K问题

 1 /**
 2      * 使用最大堆进行top K的选取
 3      */
 4     public static int[] topK(int[] a, int k) {
 5         int[] res = new int[k];
 6         if (k > a.length) {
 7             System.err.println("k larger than length of array");
 8             return res;
 9         }
10         for (int i = 0; i < a.length; i++) {
11             if (a[i] > res[0]) {
12                 res[0] = a[i];
13                 for (int j = 0; j < k && 2 * j + 1 < k;) {
14                     int tag1 = 0, tag2 = 0;
15                     if (2 * j + 2 < k && res[2 * j + 1] > res[2 * j + 2]) {
16                         if (res[j] > res[2 * j + 2]) {
17                             int temp = res[2 * j + 2];
18                             res[2 * j + 2] = res[j];
19                             res[j] = temp;
20                             j = 2 * j + 2;
21                             tag1 = 1;
22                         }
23                     } else {
24                         if (res[j] > res[2 * j + 1]) {
25                             int temp = res[2 * j + 1];
26                             res[2 * j + 1] = res[j];
27                             res[j] = temp;
28                             j = 2 * j + 1;
29                             tag2 = 1;
30                         }
31                     }
32                     if (tag1 == 0 && tag2 == 0)
33                         break;
34                 }
35             }
36         }
37         return res;
38     }

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