前言
排序算法有很多,这里列出最常用的一些,如选择排序、插入、冒泡等。
稳定性:待排序数据中有相同的数,排序之后相同的数与排序前的前后位置关系不变,则成为稳定排序算法。
比如我们有一组数据2,9,3,4,8,3;按照大小排序之后就是2,3,3,4,8,9;两个3的前后顺序在排序前后保持不变,即稳定。
一、选择排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
O(N^2) | O(N^2) | O(N^2) | 不稳定 | O(1) |
代码:
public void selectSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
int min = i;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (arr[min] > arr[j]) {
min = j;
}
}
if (min != i) {
swap(arr, i, min);
}
}
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
二、插入排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
O(N) | O(N^2) | O(N^2) | 稳定 | O(1) |
代码:
public void insertSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int insertNote = arr[i];
int j = i - 1;//前一个元素的下标
while (j >= 0 && insertNote < arr[j]) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = insertNote;
}
}
三、冒泡排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
O(N) | O(N^2) | O(N^2) | 稳定 | O(1) |
代码:
public void bubbleSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
boolean swapped = false;
for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
swap(arr, j, j + 1);
swapped = true;
}
}
if (!swapped) {
break;
}
}
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
四、快速排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
O(NlogN) | O(NlogN) | O(N^2) | 不稳定 | O(logN) |
代码:
public void quickSort(int[] arr) {
quick(arr, 0, arr.length - 1);
}
private void quick(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivot = arr[high];
int pivotIndex = low;
for (int j = low; j < high; j++) {
if (arr[j] < pivot) {
swap(arr, pivotIndex++, j);
}
}
swap(arr, pivotIndex, high);
quick(arr, low, pivotIndex - 1);
quick(arr, pivotIndex + 1, high);
}
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
五、归并排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
O(NlogN) | O(NlogN) | O(NlogN) | 稳定 | O(N) |
代码:
public void mergeSort(int[] arr) {
mergeSort(arr, 0, arr.length - 1, new int[arr.length]);
}
private void mergeSort(int[] array, int lo, int hi, int[] aux) {
if (lo < hi) {
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
mergeSort(array, lo, mid, aux);
mergeSort(array, mid + 1, hi, aux);
merge(array, lo, mid, hi, aux);
}
}
private void merge(int[] arr, int lo, int mid, int hi, int[] aux) {
if (hi - lo + 1 >= 0) {
System.arraycopy(arr, lo, aux, lo, hi - lo + 1);
}
int leftStartIndex = lo;
int rightStartIndex = mid + 1;
for (int k = lo; k <= hi; k++) {
if (leftStartIndex > mid) {//如果左边元素没了, 直接将右边的剩余元素都合并到到原数组中
arr[k] = aux[rightStartIndex++];
} else if (rightStartIndex > hi) {//如果右边元素没有了,直接将所有左边剩余元素都合并到原数组中
arr[k] = aux[leftStartIndex++];
} else if (aux[leftStartIndex] < aux[rightStartIndex]) {//如果左边比右边小,则将左边的元素拷贝到原数组中
arr[k] = aux[leftStartIndex++];
} else {
arr[k] = aux[rightStartIndex++];
}
}
}
六、希尔排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
O(N) | O(N^(3/2)) | O(N^S)(1<S<2) | 不稳定 | O(1) |
代码:
public void shellSort(int[] arr) {
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int insertNote = arr[i];
int j = i;
while (j >= gap && insertNote < arr[j - gap]) {
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
arr[j] = insertNote;
}
}
}
七、堆排序
最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|
堆排序 | O(NlogN) | O(NlogN) | O(NlogN) | 不稳定 |
代码:
public void heapSort(int[] arr) {
log.info("TopMax = {}", top(arr, 5, true));
log.info("TopMin = {}", top(arr, 5, false));
}
private int[] top(int[] input, int topN, boolean topMax) {
int[] result = Arrays.copyOf(input, topN);
for (int i = 0; i < topN; i++) {
int currentIndex = i;
while (currentIndex != 0 && topMax ? result[parentIndex(currentIndex)] > result[currentIndex] : result[parentIndex(currentIndex)] < result[currentIndex]) {
swap(result, currentIndex, currentIndex = parentIndex(currentIndex));
}
}
for (int i = topN; i < input.length; i++) {
if (topMax) {//大顶堆
if (input[i] > result[0]) {
result[0] = input[i];
int from = 0;
while ((leftIndex(from) < topN && result[from] > result[leftIndex(from)])
|| (rightIndex(from) < topN && result[from] > result[rightIndex(from)])) {
if (rightIndex(from) < topN && result[leftIndex(from)] > result[rightIndex(from)]) {
swap(result, from, from = rightIndex(from));
} else {
swap(result, from, from = leftIndex(from));
}
}
}
} else {//小顶堆
if (input[i] < result[0]) {
result[0] = input[i];
int from = 0;
while ((leftIndex(from) < topN && result[from] < result[leftIndex(from)])
|| (rightIndex(from) < topN && result[from] < result[rightIndex(from)])) {
if (rightIndex(from) < topN && result[leftIndex(from)] < result[rightIndex(from)]) {
swap(result, from, from = rightIndex(from));
} else {
swap(result, from, from = leftIndex(from));
}
}
}
}
}
return result;
}
private static int parentIndex(int i) {
return (i - 1) / 2;
}
private static int leftIndex(int i) {
return 2 * i + 1;
}
private static int rightIndex(int i) {
return 2 * i + 2;
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
总结
排序算法 | 最佳时间复杂度 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 稳定性 | 空间复杂度 |
---|---|---|---|---|---|
选择排序 | O(N^2) | O(N^2) | O(N^2) | 不稳定 | O(1) |
插入排序 | O(N) | O(N^2) | O(N^2) | 稳定 | O(1) |
冒泡排序 | O(N) | O(N^2) | O(N^2) | 稳定 | O(1) |
快速排序 | O(NlogN) | O(NlogN) | O(N^2) | 不稳定 | O(logN) |
归并排序 | O(NlogN) | O(NlogN) | O(NlogN) | 稳定 | O(N) |
希尔排序 | O(N) | O(N^(3/2)) | O(N^S)(1<S<2) | 不稳定 | O(1) |
堆排序 | O(NlogN) | O(NlogN) | O(NlogN) | 不稳定 | O(1) |