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java插入法排序代码 java自带排序方法

排序IT技术

Java几种简单的排序源代码给你介绍4种排序方法及源码，供参考
1.冒泡排序
主要思路： 从前往后依次交换两个相邻的元素，大的交换到后面，这样每次大的数据就到后面，每一次遍历，最大的数据到达最后面 ， 时间复杂度是O(n^2) 。
public static void bubbleSort(int[] arr){
for(int i =0; iarr.length - 1; i){
for(int j=0; jarr.length-1; j){
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];
}
}
}
}
2.选择排序
主要思路：每次遍历序列 ， 从中选取最小的元素放到最前面，n次选择后 ， 前面就都是最小元素的排列了 ， 时间复杂度是O(n^2） 。
public static void selectSort(int[] arr){
for(int i = 0; i arr.length -1; i){
for(int j = i 1; jarr.length; j){
if(arr[j]arr[i]){
arr[j] = arr[j]^arr[i];
arr[i] = arr[j]^arr[i];
arr[j] = arr[j]^arr[i];
}
}
}
}
3.插入排序
主要思路：使用了两层嵌套循环，逐个处理待排序的记录 。每个记录与前面已经排好序的记录序列进行比较 ， 并将其插入到合适的位置，时间复杂度是O(n^2） 。
public static void insertionSort(int[] arr){
int j;
for(int p = 1; parr.length; p){
int temp = arr[p];//保存要插入的数据
//将无序中的数和前面有序的数据相比 ， 将比它大的数，向后移动
for(j=p; j0temp arr[j-1]; j--){
arr[j] = arr[j-1];
}
//正确的位置设置成保存的数据
arr[j] = temp;
}
}
4.希尔排序
主要思路：用步长分组，每个分组进行插入排序，再慢慢减小步长，当步长为1的时候完成一次插入排序，希尔排序的时间复杂度是：O（nlogn）～O（n2） ， 平均时间复杂度大致是O(n^1.5)
public static void shellSort(int[] arr){
int j ;
for(int gap = arr.length/2; gap0 ; gap/=2){
for(int i = gap; iarr.length; i){
int temp = arr[i];
for(j = i; j=gaptemparr[j-gap]; j-=gap){
arr[j] = arr[j-gap];
}
arr[j] = temp;
}
}
}
java程序修改：直接插入法，边输入边排序import java.util.Scanner;
public class InsertSortchange
{
public static void directSort(double n[])// 对数组下标为1java插入法排序代码的开始的元素进行直接插入排序
{
int i, j;
for (i = 2; in.length; i)
{
n[0] = n[i];
for (j = i - 1; j0n[j]n[0]; j--)
n[j1] = n[j];
;
n[j1] = n[0];
}
}// 对10个数字进行插入排序
public static void showSort(double[] num)
{
System.out.println("排序结果为java插入法排序代码：");
for (int i = 1 ; inum.length; i)
{
System.out.print(num[i]"");
}
}
public static void main(String args[])
{
double[] num = {0};
Scanner in = new Scanner(System.in);
double newNumber;
System.out.println("输入0结束输入");
while(true)
{
System.out.println("\n请输入合法的数字java插入法排序代码：");
newNumber = in.nextDouble();
if(newNumber == 0f)
{
System.out.println("用户取消排序");
break;
}
//临时数组
double[] tmp = new double[num.length1];
//复制数据
System.arraycopy(num, 0, tmp, 0, num.length);
tmp[num.length] = newNumber;
//指向新的数组
num = tmp;
//排序并输出
directSort(num);
showSort(num);
}
}
}
java快速排序简单代码.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px}排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一 。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序 ， 而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存 。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等 。以下是快速排序算法：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法 。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较 。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较 ， 但这种状况并不常见 。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快 ， 因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来 。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists） 。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用 。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法 。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快 ， 而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了 。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀 ， 在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道 。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n?) ， 比如说顺序数列的快排 。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多 。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言 ， 快速排序总是优于归并排序 。
1. 算法步骤
从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边） 。在这个分区退出之后 ， 该基准就处于数列的中间位置 。这个称为分区（partition）操作；
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
2. 动图演示
代码实现JavaScript实例functionquickSort ( arr ,left ,right ){
varlen=arr. length,
partitionIndex ,
left=typeofleft!='number'?0:left ,
right=typeofright!='number'?len-1:right ;
if( left
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