算法|算法 | Java 常见排序算法（纯代码）算法|Java常见排序算法（纯代码

汇总
1. 冒泡排序
2. 选择排序
3. 插入排序
4. 快速排序
5. 归并排序
6. 希尔排序
- 6.1 希尔-冒泡排序（慢）
- 6.2 希尔-插入排序（快）
7. 堆排序
8. 计数排序
9. 桶排序
10. 基数排序
11. 使用集合或 API
- 11.1 优先队列
- 11.2 Java API
最后

汇总

序号	排序算法	平均时间	最好情况	最差情况	稳定度	额外空间	备注	相对时间
1	冒泡算法	O(n2)	O(n)	O(n2)	稳定	O(1)	n 越小越好	182 ms
2	选择算法	O(n2)	O(n2)	O(n2)	不稳定	O(1)	n 越小越好	53 ms
3	插入算法	O(n2)	O(n)	O(n2)	稳定	O(1)	大部分排序好时好	16 ms

4	快速算法	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(n2)	不稳定	O(nlog2n)	n 大时好	719 ms
5	归并算法	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(nlog2n)	稳定	O(n)	n 大时好	550 ms
6	希尔算法	O(nlog2n)	O(n)	O(n2)	不稳定	O(1)		197 ms/4 ms
7	堆排序	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(nlog2n)	不稳定	O(1)	n 大时好	3 ms

8	计数排序	O(n+k)	O(n+k)	O(n+k)	稳定	O(n+k)	k 是桶的数量	2 ms
9	桶排序	O(n+k)	O(n)	O(n2)	稳定	O(n+k)		11 ms
10	基数排序	O(n*k)	O(n*k)	O(n*k)	稳定	O(n+k)		4 ms

11	优先队列				不稳定	O(n)		9 ms
12	Java API					O(1)		4 ms

1. 冒泡排序

【算法|算法 | Java 常见排序算法（纯代码）】每轮循环确定最值；

public void bubbleSort(int[] nums){ int temp; boolean isSort = false; //优化，发现排序好就退出 for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) { for (int j = 0; j < nums.length-1-i; j++) {//每次排序后能确定较大值 if(nums[j] > nums[j+1]){ isSort = true; temp = nums[j]; nums[j] = nums[j+1]; nums[j+1] = temp; } } if(!isSort){ return; } else { isSort = false; } } }

2. 选择排序

每次选出最值，再交换到边上；

public void selectSort(int[] nums){ for (int i = 0; i < nums.length-1; i++) { int index = i; int minNum = nums[i]; for (int j = i+1; j < nums.length; j++) { if(nums[j] < minNum){ minNum = nums[j]; index = j; } } if(index != i){ nums[index] = nums[i]; nums[i] = minNum; } } }

3. 插入排序

对循环的每个数找到属于自己的位置插入；

public void insertionSort(int[] nums){ for (int i = 1; i < nums.length; i++) { int j = i; int insertNum = nums[i]; while(j-1 >= 0 && nums[j-1] > insertNum){ nums[j] = nums[j-1]; j--; } nums[j] = insertNum; } }

4. 快速排序

选一个基本值，小于它的放一边，大于它的放另一边；

public void quickSortDfs(int[] nums, int left, int right){ if(left > right){ return; } int l = left; int r = right; int baseNum = nums[left]; while(l < r){ //必须右边先走 while(nums[r] >= baseNum && l < r){ r--; } while(nums[l] <= baseNum && l < r){ l++; } int temp = nums[l]; nums[l] = nums[r]; nums[r] = temp; } nums[left] = nums[l]; nums[l] = baseNum; quickSortDfs(nums, left, r-1); quickSortDfs(nums, l+1, right); }

5. 归并排序

分治算法；

//归 public void mergeSortDfs(int[] nums, int l, int r){ if(l >= r){ return; } int m = (l+r)/2; mergeSortDfs(nums, l, m); mergeSortDfs(nums, m+1, r); merge(nums, l, m, r); } //并 private void merge(int[] nums, int left, int mid, int right){ int[] temp = new int[right-left+1]; int l = left; int m = mid+1; int i = 0; while(l <= mid && m <= right){ if(nums[l] < nums[m]){ temp[i++] = nums[l++]; } else { temp[i++] = nums[m++]; } } while(l <= mid){ temp[i++] = nums[l++]; } while(m <= right){ temp[i++] = nums[m++]; } System.arraycopy(temp, 0, nums, left, temp.length); }

6. 希尔排序

引入步长减少数字交换次数提高效率；

6.1 希尔-冒泡排序（慢）

public void shellBubbleSort(int[] nums){ for (int step = nums.length/2; step > 0 ; step /= 2) { for (int i = step; i < nums.length; i++) { for (int j = i-step; j >= 0; j -= step) { if(nums[j] > nums[j+step]){ int temp = nums[j]; nums[j] = nums[j+step]; nums[j+step] = temp; } } } } }

6.2 希尔-插入排序（快）

public void shellInsertSort(int[] nums){ for (int step = nums.length/2; step > 0; step /= 2) { for (int i = step; i < nums.length; i++) { int j = i; int insertNum = nums[i]; while(j-step >= 0 && nums[j-step] > insertNum){ nums[j] = nums[j-step]; j-=step; } nums[j] = insertNum; } } }

7. 堆排序

大顶堆实现升序，每次将最大值移到堆的最后一个位置上；

public void heapSort2(int[] nums) { for(int i = nums.length/2-1; i >= 0; i--){ sift(nums, i, nums.length); } for (int i = nums.length-1; i > 0; i--) { int temp = nums[0]; nums[0] = nums[i]; nums[i] = temp; sift(nums, 0, i); } } private void sift(int[] nums, int parent, int len) { int value = https://www.it610.com/article/nums[parent]; for (int child = 2*parent +1; child < len; child = child*2 +1) { if(child+1 < len && nums[child+1]> nums[child]){ child++; } if(nums[child] > value){ nums[parent] = nums[child]; parent = child; } else { break; } } nums[parent] = value; }

8. 计数排序

按顺序统计每个数出现次数；

public void countSort(int[] nums){ int max = Integer.MIN_VALUE; int min = Integer.MAX_VALUE; for(int num : nums){ max = Math.max(max, num); min = Math.min(min, num); }int[] countMap = new int[max-min+1]; for(int num : nums){ countMap[num-min]++; } int i = 0; int j = 0; while(i < nums.length && j < countMap.length){ if(countMap[j] > 0){ nums[i] = j+min; i++; countMap[j]--; } else { j++; } } }

9. 桶排序

类似计数排序，不同点在于统计的是某个区间（桶）里的数；

public void bucketSort(int[] nums){ int max = Integer.MIN_VALUE; int min = Integer.MAX_VALUE; for(int num : nums){ max = Math.max(max, num); min = Math.min(min, num); } int bucketCount = (max-min)/nums.length+1; List> bucketList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < bucketCount; i++) { bucketList.add(new ArrayList<>()); }for(int num : nums){ int index = (num-min)/nums.length; bucketList.get(index).add(num); } for(List bucket : bucketList){ Collections.sort(bucket); }int j = 0; for(List bucket : bucketList){ for(int num : bucket){ nums[j] = num; j++; } } }

10. 基数排序

按个、十、百位依次归类排序；

publicvoid radixSort(int[] nums){ int min = Integer.MAX_VALUE; int max = Integer.MIN_VALUE; for (int num : nums) { min = Math.min(min, num); max = Math.max(max, num); } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { nums[i] -= min; } max -= min; int maxLen = (max+"").length(); int[][] bucket = new int[nums.length][10]; int[] bucketCount = new int[10]; for (int i = 0, n = 1; i < maxLen; i++, n*=10) { for (int num : nums) { int digitVal = num / n % 10; bucket[bucketCount[digitVal]][digitVal] = num; bucketCount[digitVal]++; } int index = 0; for (int j = 0; j < bucketCount.length; j++) { if(bucketCount[j] > 0){ for (int k = 0; k < bucketCount[j]; k++) { nums[index] = bucket[k][j]; index++; } } bucketCount[j] = 0; } } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { nums[i] += min; } }

11. 使用集合或 API 11.1 优先队列

public void priorityQueueSort(int[] nums){ PriorityQueue queue = new PriorityQueue<>(); for(int num : nums){ queue.offer(num); } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { nums[i] = queue.poll(); } }

11.2 Java API