java版十大排序經典算法:完整代碼(2)

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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），然後兩個哨兵，一個從最前面往後走，一個從最後面往前面走，如果後面那個哨兵找到瞭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，然後交換兩個哨兵找到的數，如果找不到最後兩個哨兵就會碰到一起就結束，最後交換基點和哨兵相遇的地方的元素，然後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，然後遞歸左半部分和右半部分，最後的結果就是有序的瞭。

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;
            }
        }
        //最後將基準為與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;
            }
        }
        //最後將基準為與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（後面）
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，然後一直找，不斷縮小待排序的范圍，直到所有的數都是已排序的瞭

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，那麼我們取出堆頂元素，然後重新構建結構，一直取，一直重新構建，那麼最後達到排序的效果瞭。

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，這裡默認建立大頂堆，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，隻允許被堆排序調用
     *
     * @param arr     要排序數組
     * @param parent  當前的雙親節點
     * @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])) { //如果左子結點小於右子結點，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， 如果右孩子大於雙親，自然左孩子也大於雙親，符合
            //如果子節點大於父節點，將子節點值賦給父節點（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瞭。
                break;
            }
        }
        arr[parent] =value; //將value值放到最終的位置

    }
}

總結

本篇文章就到這裡瞭，希望能給你帶來幫助，也希望您能夠多多關註WalkonNet的更多內容！

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