选择排序：

从数组中选择最小元素，将它与数组的第一个元素交换位置。再从数组剩下的元素中选择出最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。不断进行这样的操作，直到将整个数组排序。

选择排序需要 ~N2/2 次比较和 ~N 次交换，它的运行时间与输入无关，这个特点使得它对一个已经排序的数组也需要这么多的比较和交换操作。

/**
* 选择排序：
* 算法思想：
*
1、将数组的第一个数字设置为标志位最小数并记录最小数下标。
*
2、向后遍历，发现更小数后将该数与标志位互换位置并更新最小数与最小数下标。
*
3、循环完成排序
*/
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{1, 6, 8, 9, 2, 3, 5, 4, 7};
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {//每次循环都会找出最小的数
int minIndex = i;//记录最小数的下标
int minNum = arr[i];//记录最小数
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {//每次循环都会找出最小的数
if (arr[j] < minNum) {//如果当前数比最小数小，则更新最小数
minNum = arr[j];//更新最小数
minIndex = j;//更新最小数的下标
}
}
arr[minIndex] = arr[i];//将最小数放到最前面
arr[i] = minNum;//将标志位放到最小数原来所在的位置
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}

冒泡排序

从左到右不断交换相邻逆序的元素，在一轮的循环之后，可以让未排序的最大元素上浮到右侧。

在一轮循环中，如果没有发生交换，那么说明数组已经是有序的，此时可以直接退出。

/**
* 冒泡排序
*/
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {6,2,3,7,1,4};
int len = arr.length;
//外层循环控制总体次数
for(int i = 1; i < len; i++) {
//如何实现每次冒泡？
//i==1
j: len-2
//i==2	j: len-3
for(int j = 0; j < len-i; j++) {
//比较j
j+1 两个位置上的值
//然后进行交换
if(arr[j] > arr[j+1]) {
arr[j] = arr[j] ^ arr[j+1];
arr[j+1] = arr[j] ^ arr[j+1];
arr[j] = arr[j] ^ arr[j+1];
}
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}

插入排序

每次都将当前元素插入到左侧已经排序的数组中，使得插入之后左侧数组依然有序。

对于数组 {3, 5, 2, 4, 1}，它具有以下逆序：(3, 2), (3, 1), (5, 2), (5, 4), (5, 1), (2, 1), (4, 1)，插入排序每次只能交换相邻元素，令逆序数量减少 1，因此插入排序需要交换的次数为逆序数量。

插入排序的时间复杂度取决于数组的初始顺序，如果数组已经部分有序了，那么逆序较少，需要的交换次数也就较少，时间复杂度较低。

• 平均情况下插入排序需要 ~N2/4 比较以及 ~N2/4 次交换；
• 最坏的情况下需要 ~N2/2 比较以及 ~N2/2 次交换，最坏的情况是数组是倒序的；
• 最好的情况下需要 N-1 次比较和 0 次交换，最好的情况就是数组已经有序了

/**
* 插入排序
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a= {19,3,56,8,55,89,1};
//循环每一个数
for(int i=0;i<a.length;i++) {
//将a[i]向前移动,移动到前面一个值比他小或者是前面没有值就停下来
//因为是向前移动,所以j是--的
for(int j=i;j>0;j--) {
if(a[j]<a[j-1]) {
int tmp=a[j];
a[j]=a[j-1];
a[j-1]=tmp;
}else {
//如果值和他相等或者是比他小的话,就可以不用再往前移动了
break;
}
}
System.out.println("第" + i + "次排序的结果是：" + Arrays.toString(a));
}
System.out.println("新数组为"+Arrays.toString(a));
}

希尔排序

对于大规模的数组，插入排序很慢，因为它只能交换相邻的元素，每次只能将逆序数量减少 1。希尔排序的出现就是为了解决插入排序的这种局限性，它通过交换不相邻的元素，每次可以将逆序数量减少大于 1。

希尔排序使用插入排序对间隔 h 的序列进行排序。通过不断减小 h，最后令 h=1，就可以使得整个数组是有序的。

/**
* 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
* 核心思想 —— 分组插入排序。
*
改变步长，用每种步长把数据划分成相应的分组；
*
然后对每个组内的数据进行排序。
*/
public static void main(String[] args) {
//需要进行排序的数组
int[] array = new int[]{8, 3, 2, 1, 7, 4, 6, 5};
//输出原数组的内容
System.out.print("原数组：");
printResult(array);
//shell排序操作
System.out.println("-------------------------------");
System.out.println("shell排序开始：");
shellSort(array);
System.out.println("shell排序结束：");
System.out.println("-------------------------------");
//输出排序后的相关结果
System.out.print("最后结果：");
printResult(array);
}
/**
* shell排序算法
* 增量h=(h*3)+1;
*/
private static void shellSort(int[] array) {
//首先根据数组的长度确定增量的最大值
int h = 1;
// 按h * 3 + 1得到增量序列的最大值
while (h <= array.length / 3) {
h = h * 3 + 1;
}
//进行增量查找和排序
while (h > 0) {
for (int i = h; i < array.length; i++) {
for (int k = i; k < array.length; k += h) {
//判断是否需要重新排序,如果小于k-h处的值，需要重新排序
if (array[k] < array[k - h]) {
int tempValue = array[k];
int j = k;
for (; j >= i && tempValue < array[j - h]; j -= h) {
array[j] = array[j - h];
}
array[j] = tempValue;
}
}
printResult(array);
}
h = (h - 1) / 3;
}
}
/**
* 输出相应数组的结果
*/
private static void printResult(int[] array) {
for (int value : array)
System.out.print(" " + value + " ");
System.out.println();
}
/**
* 交换数组中两个变量的值
*/
private static void swap(int[] array, int i, int j) {
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}

希尔排序的运行时间达不到平方级别，使用递增序列 1, 4, 13, 40, ... 的希尔排序所需要的比较次数不会超过 N 的若干倍乘于递增序列的长度。后面介绍的高级排序算法只会比希尔排序快两倍左右。

归并排序

归并排序的思想是将数组分成两部分，分别进行排序，然后归并起来。

将两个有序的列表合并成一个有序的列表开辟一个长度等同于两个数组长度之和的新数组，并使用两个指针来遍历原有的两个数组，不断将较小的数字添加到新数组中，并移动对应的指针即可拆分过程使用了二分的思想，这是一个递归的过程为了减少在递归过程中不断开辟空间的问题，我们可以在归并排序之前，先开辟出一个临时空间，在递归过程中统一使用此空间进行归并即可

class Solution {
//归并排序
public int[] sortArray(int[] nums) {
//临时数组result
int[] result=new int[nums.length];
//归并排序
mergeSort(nums,0,nums.length-1,result);
//此时nums与result相同
return result;//此时nums与result相同
}
// 对 nums 的 [start, end] 区间归并排序
public void mergeSort(int[] nums,int start,int end,int[] result){
// 只剩下一个数字，停止拆分
if(start==end) return;
int middle=(start+end)/2;
// 拆分左边区域，并将归并排序的结果保存到 result 的 [start, middle] 区间
mergeSort(nums,start,middle,result);
// 拆分右边区域，并将归并排序的结果保存到 result 的 [middle + 1, end] 区间
mergeSort(nums,middle+1,end,result);
// 合并左右区域到 result 的 [start, end] 区间
merge(nums,start,end,result);
}
// 将 nums 的 [start, middle] 和 [middle + 1, end] 区间合并
public void merge(int[] nums,int start,int end,int[] result){
//分割
int middle=(start+end)/2;
// 数组 1 的首尾位置
int start1=start;
int end1=middle;
// 数组 2 的首尾位置
int start2=middle+1;
int end2=end;
// 用来遍历数组的指针
int index1=start1;
int index2=start2;
// 结果数组的指针
int resultIndex=start1;
//比较插入结果数组
while(index1<=end1 && index2<=end2){
if(nums[index1]<=nums[index2]){
result[resultIndex++]=nums[index1++];
}else{
result[resultIndex++]=nums[index2++];
}
}
// 将剩余数字补到结果数组之后
while(index1<=end1){
result[resultIndex++]=nums[index1++];
}
while(index2<=end2){
result[resultIndex++]=nums[index2++];
}
// 将 result 操作区间的数字拷贝到 arr 数组中，以便下次比较
for(int i=start;i<=end;i++){
nums[i]=result[i];
}
}
}

快速排序

思路如下：
选定一个基准值pivot（通常指定为数组第一个值），比基准值大的放在右侧，比基准值小的放在左侧
*
指定左右两个指针分别为left，right ；left < right
*
指定函数退出条件，即left > right
*
先从右向左遍历，即右指针向左移动——right–操作，发现比pivot小的值暂停移动
*
再从左向右遍历，即左指针向右移动——left++操作，发现比pivot大的值暂停移动
*
交换左右指针发现的两个值的位置
*
当两指针相遇，即left == right，当前值与pivot交换位置

 /**
* 快速排序：
* 思路如下：
*
选定一个基准值pivot（通常指定为数组第一个值），比基准值大的放在右侧，比基准值小的放在左侧
*
指定左右两个指针分别为left，right ；left < right
*
指定函数退出条件，即left > right
*
先从右向左遍历，即右指针向左移动——right–操作，发现比pivot小的值暂停移动
*
再从左向右遍历，即左指针向右移动——left++操作，发现比pivot大的值暂停移动
*
交换左右指针发现的两个值的位置
*
当两指针相遇，即left == right，当前值与pivot交换位置
*/
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {-9, 78, 0, 0, 1, 0, 3, -1, 23, -56, 7};
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void quickSort(int[] array, int low, int high) {
// 方法退出条件,指针相遇或错过
if (low >= high) {
return;
}
// 1. 指定基准值和左右指针记录位置
int pivot = array[low];
int l = low;
int r = high;
int temp = 0;
// 2. 遍历条件，左右指针位置
while (l < r) {
// 2.1 右侧遍历
while (l < r && array[r] >= pivot) {
r--;
}
// 2.2 左侧遍历
while (l < r && array[l] <= pivot) {
l++;
}
// 2.3 l指针还在r指针右侧，尚未相遇
if (l < r) {
temp = array[l];
array[l] = array[r];
array[r] = temp;
}
}
// 3. 当左右指针相遇，交换基准值位置
array[low] = array[l];
array[l] = pivot;
// 4. 根据条件左侧递归遍历
if (low < l) {
quickSort(array, low, l - 1);
}
// 5. 根据条件右侧递归遍历
if (r < high) {
quickSort(array, r + 1, high);
}
}

堆排序

堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。

• 大顶堆：每个结点的值都大于或等于左右子结点的值
• 小顶堆：每个结点的值都小于或等于左右子结点的值

堆排序

堆排序（英语:Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

思路分析

1、将待排序的序列构造成一个大顶堆（升序大顶堆降序小顶堆）

2、将堆顶元素（根结点）和末尾元素进行互换。然后将剩余n-1个元素重新构造一个新的大顶堆

3、重复进行第2步操作便能得到一个有序的序列

import java.util.Arrays;
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] array = {4,6,1,2,9,8,3,5};
heapSort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
/**
* 堆排序
*/
public static void heapSort(int[] arr){
//为什么从arr.length/2-1开始？
for (int i = arr.length/2-1; i >= 0 ; i--) {
adjustHeap(arr,i,arr.length);
}
for (int j = arr.length-1; j > 0; j--) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[0];
arr[0] = temp;
/*为什么从0开始？
因为在第一次构建大顶堆后让堆顶元素和末尾元素进行交换
而对于其他的非叶子结点所对应的子树都是大顶堆就无需调整，
只需要堆顶元素(下标为0的非叶子结点)的子树调整成大顶堆
*/
adjustHeap(arr,0,j);
}
}
/**
* 构建大顶堆
* 注意：
*
这个方法并不是将整个树调整成大顶堆
*
而是以i对应的非叶子结点的子树调整成大顶堆
* @param arr 待调整的数组
* @param i 非叶子结点在数组中的索引(下标)
* @param length 进行调整的元素的个数，length是在逐渐减少的
*/
public static void adjustHeap (int[] arr,int i,int length){
/*取出当前非叶子结点的值保到临时变量中*/
int temp = arr[i];
/*j=i*2+1表示的是i结点的左子结点*/
for (int j = i * 2 + 1; j < length ; j = j * 2 + 1) {
if (j+1 < length && arr[j] < arr[j+1]){ //左子结点小于右子结点
j++; //j指向右子结点
}
if (arr[j] > temp){ //子节点大于父节点
arr[i] = arr[j]; //把较大的值赋值给父节点
//arr[j] = temp; 这里没必要换
i = j; //让i指向与其换位的子结点 因为
}else{
/*子树已经是大顶堆了*/
break;
}
}
arr[i] = temp;
}
}

小结

1. 排序算法的比较

快速排序是最快的通用排序算法，它的内循环的指令很少，而且它还能利用缓存，因为它总是顺序地访问数据。它的运行时间近似为 ~cNlogN，这里的 c 比其它线性对数级别的排序算法都要小。

使用三向切分快速排序，实际应用中可能出现的某些分布的输入能够达到线性级别，而其它排序算法仍然需要线性对数时间。

2. Java 的排序算法实现

Java 主要排序方法为 java.util.Arrays.sort()，对于原始数据类型使用三向切分的快速排序，对于引用类型使用归并排序。

最后

以上就是超帅电话为你收集整理的排序算法——基本排序算法选择排序：冒泡排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序的全部内容，希望文章能够帮你解决排序算法——基本排序算法选择排序：冒泡排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序所遇到的程序开发问题。

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