java版十大排序經典算法:完整代碼(2)

更新時間：2021年07月27日 09:34:58 作者：牛哄哄的柯南

優(yōu)秀的文章也不少，但是Java完整版的好像不多，我把所有的寫一遍鞏固下，同時也真誠的希望閱讀到這篇文章的小伙伴們可以自己去從頭敲一遍，不要粘貼復制！希望我的文章對你有所幫助，每天進步一點點

快速排序

簡單解釋：快速排序就是每次找一個基點（第一個元素），然后兩個哨兵，一個從最前面往后走，一個從最后面往前面走，如果后面那個哨兵找到了一個比基點大的數停下來，前面那個哨兵找到比基點大的數停下來，然后交換兩個哨兵找到的數，如果找不到最后兩個哨兵就會碰到一起就結束，最后交換基點和哨兵相遇的地方的元素，然后就將一個序列分為比基點小的一部分和比基點大的一部分，然后遞歸左半部分和右半部分，最后的結果就是有序的了。

完整代碼：

package com.keafmd.Sequence;
/**
 * Keafmd
 *
 * @ClassName: QuickSort
 * @Description: 快速排序
 * @author: 牛哄哄的柯南
 * @date: 2021-06-24 10:32
 */
public class QuickSort {
    //快速排序
    public static void quickSort(int[] arr) {
        quickSort(arr, true);
    }
    public static void quickSort(int[] arr, boolean ascending) {
        if (ascending) {
            quickSort(arr, 0, arr.length - 1, true);
        } else {
            quickSort(arr, 0, arr.length - 1, false);
        }
    }
    public static void quickSort(int[] arr, int begin, int end, boolean ascending) {
        if (ascending)
            quickSort(arr, begin, end);
        else
            quickSortDescending(arr, begin, end);
    }
    //快排序升序 -- 默認
    public static void quickSort(int[] arr, int begin, int end) {
        if (begin > end) { //結束條件
            return;
        }
        int base = arr[begin];
        int i = begin, j = end;
        while (i < j) { // 兩個哨兵（i左邊，j右邊）沒有相遇
            while (arr[j] >= base && i < j) { //哨兵j沒找到比base小的
                j--;
            }
            while (arr[i] <= base && i < j) { //哨兵i沒找到比base大的
                i++;
            }
            if (i < j) { //如果滿足條件則交換
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
        //最后將基準為與i和j相等位置的數字交換
        arr[begin] = arr[i];
        arr[i] = base;
        quickSort(arr, begin, i - 1); //遞歸調用左半數組
        quickSort(arr, i + 1, end); //遞歸調用右半數組
    }
    //快排序降序
    public static void quickSortDescending(int[] arr, int begin, int end) {
        if (begin > end) { //結束條件
            return;
        }
        int base = arr[begin];
        int i = begin, j = end;
        while (i < j) { // 兩個哨兵（i左邊，j右邊）沒有相遇
            while (arr[j] <= base && i < j) { //哨兵j沒找到比base大的
                j--;
            }
            while (arr[i] >= base && i < j) { //哨兵i沒找到比base小的
                i++;
            }
            if (i < j) { //如果滿足條件則交換
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
        //最后將基準為與i和j相等位置的數字交換
        arr[begin] = arr[i];
        arr[i] = base;
        quickSortDescending(arr, begin, i - 1); //遞歸調用左半數組
        quickSortDescending(arr, i + 1, end); //遞歸調用右半數組
    }
}

直接選擇排序

簡單解釋：數組分為已排序部分（前面）和待排序序列（后面）第一次肯定所有的數都是待排序的從待排序的序列中找到最大或最小的那個元素，放到前面的已排序部分，然后一直找，不斷縮小待排序的范圍，直到所有的數都是已排序的了

完整代碼：

package com.keafmd.Sequence;
/**
 * Keafmd
 *
 * @ClassName: SelectSort
 * @Description: 選擇排序
 * @author: 牛哄哄的柯南
 * @date: 2021-06-24 10:33
 */
public class SelectSort {
    //直接選擇排序
    public static void selectSort(int[] arr, boolean ascending) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int m = i; //最小值或最小值的下標
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (ascending ? arr[j] < arr[m] : arr[j] > arr[m]) {
                    m = j; //找到待排序的數中最小或最大的那個數，記錄下標
                }
            }
            //交換位置
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[m];
            arr[m] = temp;
        }
    }
    public static void selectSort(int[] arr) {
        selectSort(arr, true);
    }
}

堆排序

先理解下大頂堆和小頂堆，看圖

大頂堆，雙親結點的值比每一個孩子結點的值都要大。根結點值最大

小頂堆，雙親結點的值比每一個孩子結點的值都要小。根結點值最小

簡單解釋：構建好大頂堆或小頂堆結構，這樣最上面的就是最大值或最小值，那么我們取出堆頂元素，然后重新構建結構，一直取，一直重新構建，那么最后達到排序的效果了。

完整代碼：

package com.keafmd.Sequence;
/**
 * Keafmd
 *
 * @ClassName: HeapSort
 * @Description: 堆排序
 * @author: 牛哄哄的柯南
 * @date: 2021-06-24 10:34
 */
public class HeapSort {
    //堆排序
    public static void heapSort(int[] arr) {
        //對傳入的數組進行建立堆，這里默認建立大頂堆，進行升序排列
        heapSort(arr, true);
    }
    public static void heapSort(int[] arr, boolean maxheap) {
        //1.構建大頂堆
        for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            //從第一個非葉子結點從下至上，從右至左調整結構
            sift(arr, i, arr.length , maxheap);
        }
        //2.調整堆結構+交換堆頂元素與末尾元素
        for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
            //現在的數組第一個就是根結點，最小值所在，進行交換，把它放到最右邊
            int temp = arr[j];
            arr[j] = arr[0];
            arr[0] = temp;
            //重新建立堆
            sift(arr, 0, j , maxheap); //重新對堆進行調整
        }
    }
    //建立堆的方法
    /**
     * 私有方法，只允許被堆排序調用
     *
     * @param arr     要排序數組
     * @param parent  當前的雙親節(jié)點
     * @param len     數組長度
     * @param maxheap 是否建立大頂堆
     */
    private static void sift(int[] arr, int parent, int len, boolean maxheap) {
        int value = arr[parent]; //先取出當前元素i
        for (int child = 2 * parent + 1; child < len; child = child * 2 + 1) { //從parent結點的左子結點開始，也就是2*parent+1處開始
            if (child+1 < len && (maxheap ? arr[child] < arr[child + 1] : arr[child] > arr[child + 1])) { //如果左子結點小于右子結點，child指向右子結點
                child++; //右孩子如果比左孩子大，我們就將現在的孩子換到右孩子
            }
            //判斷是否符合大頂堆的特性， 如果右孩子大于雙親，自然左孩子也大于雙親，符合
            //如果子節(jié)點大于父節(jié)點，將子節(jié)點值賦給父節(jié)點（不用進行交換)
            if (maxheap ? value < arr[child] : value > arr[child]) {
                arr[parent]=arr[child];
                parent = child;
            }
            else {//如果不是，說明已經符合我們的要求了。
                break;
            }
        }
        arr[parent] =value; //將value值放到最終的位置

    }
}