java版十大排序经典算法:完整代码(4)
更新时间：2021年07月27日 09:42:01 作者：牛哄哄的柯南
优秀的文章也不少，但是Java完整版的好像不多，我把所有的写一遍巩固下，同时也真诚的希望阅读到这篇文章的小伙伴们可以自己去从头敲一遍，不要粘贴复制！希望我的文章对你有所帮助，每天进步一点点
计数排序
简单解释：这个排序算法看名字也很好理解，就是就是额外找个数组来计数，然后在这个数组从小到大或从大到小把数取出来即可。
完整代码：
package com.keafmd.Sequence;
/**
* Keafmd
*
* @ClassName: CountSort
* @Description: 计数排序
* @author: 牛哄哄的柯南
* @date: 2021-06-24 11:31
*/
public class CountSort {
public static void countSort(int[]arr){
countSort(arr,true);
}
public static void countSort(int[]arr,boolean ascending){
int d,min=arr[0],max=arr[0];
//找出最大、最小值
for(int i=0;i< arr.length;i++){
if(arr[i]<min){
min =arr[i];
}
if(arr[i]>max){
max = arr[i];
}
}
//建立一个用于计数的数组
d = min;
int[] count_map = new int[max-min+1];
for(int i=0;i< arr.length;i++){
count_map[arr[i]-d]++;
}
int k =0;
if(ascending){
for(int i=0;i< arr.length;){
if(count_map[k]>0){
arr[i] = k+d;
i++;
count_map[k]--;
}else
k++;
}
}else {
for(int i=arr.length-1;i>=0;){
if(count_map[k]>0){
arr[i] = k+d;
i--;
count_map[k]--;
}else
k++;
}
}
}
}
桶排序
简单解释：就是把一个数组分成几个桶（其实是几个区间，从小到大或从大到小的几个区间）装，然后让每个桶（区间）有序，然后取出来放一起就可以了，相当于把几个有序的段拿出来放一起，自然还是有序的，当然需要是按照区间的顺序拿了。
完整代码：
package com.keafmd.Sequence;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
/**
* Keafmd
*
* @ClassName: BucketSort
* @Description: 桶排序
* @author: 牛哄哄的柯南
* @date: 2021-06-24 13:32
*/
public class BucketSort {
public static void bucketSort(int[] arr){
bucketSort(arr,true);
}
public static void bucketSort(int[] arr,boolean ascending){
if(arr==null||arr.length==0){
return;
}
//计算最大值与最小值
int max = Integer.MIN_VALUE;
int min = Integer.MAX_VALUE;
for(int i=0;i<arr.length;i++){
max = Math.max(arr[i],max);
min = Math.min(arr[i],min);
}
//计算桶的数量
int bucketNUm = (max-min)/ arr.length+1;
ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>(bucketNUm);
for(int i=0;i<bucketNUm;i++){
bucketArr.add(new ArrayList<>());
}
//将每个元素放入桶中
for(int i=0;i<arr.length;i++){
int num = (arr[i]-min)/ (arr.length);
bucketArr.get(num).add(arr[i]);
}
//对每个桶进行排序
for (int i = 0; i < bucketArr.size(); i++) {
//用系统的排序，速度肯定没话说
Collections.sort(bucketArr.get(i));
}
//将桶中元素赋值到原序列
int index;
if(ascending){
index=0;
}else{
index=arr.length-1;
}
for(int i=0;i<bucketArr.size();i++){
for(int j= 0;j<bucketArr.get(i).size();j++){
arr[index] = bucketArr.get(i).get(j);
if(ascending){
index++;
}else{
index--;
}
}
}
}
}
基数排序
简单解释：首先说一下，我发现好多人写的基数排序只能排序正整数，其实只要处理下就可以排序含有负数的了，就是我们排序前先把所有的数整体变大（就是减上最小的负数，也就是加了），都变成正数，然后排序好之后，在减下来（加上最小的负数，也就减了）就好了。基数排序就是按数位排序可分为LSD（从最低位[也就是个位]开始排序）和MSD（从最高位开始排序），下面写的事LSD基数排序。基数排序就是把数按位考虑，让后我们一位数只能是[0，9]，就是我们在考虑某位（个位、百位· · ·）的时候就只看这个位的数，放到在[0，9]相应的位置，然后顺序取出，最后再按其它位这样操作（上面说了要不从低位开始到高位，要不就是从高位到低位）
完整代码：
package com.keafmd.Sequence;
/**
* Keafmd
*
* @ClassName: RadixSort
* @Description: 基数排序
* @author: 牛哄哄的柯南
* @date: 2021-06-24 14:32
*/
public class RadixSort {
public static void radixSort(int[] arr){
radixSort(arr,true);
}
public static void radixSort(int[]arr,boolean ascending){
int max = Integer.MIN_VALUE;
int min = Integer.MAX_VALUE;
//求出最大值、最小值
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
max = Math.max(max, arr[i]);
min = Math.min(min, arr[i]);
}
if (min<0) { //如果最小值小于0，那么把每个数都减去最小值，这样可以保证最小的数是0
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
arr[i] -= min;
}
max -= min; //max也要处理！
}
//很巧妙求出最大的数有多少位
int maxLength = (max+"").length();
int[][] bucket = new int[10][arr.length]; //一个二维数组，一维代表0到9，二维存放符合数
int[] bucketElementCount = new int[10]; // 用于记录0到9某位存在数字的个数
for (int i = 0 ,n = 1 ; i < maxLength ; i++,n*=10) { //个位 十位 百位 这样遍历
for (int j = 0; j < arr.length ; j++) {
int value = arr[j]/n % 10;
bucket[value][bucketElementCount[value]] = arr[j];
bucketElementCount[value]++;
}
//升序
if(ascending) {
int index = 0;
//从左到右，从下到上取出每个数
for (int j = 0; j < bucketElementCount.length; j++) {
if (bucketElementCount[j] != 0) {
for (int k = 0; k < bucketElementCount[j]; k++) {
arr[index] = bucket[j][k];
index++;
}
}
bucketElementCount[j] = 0;
}
}else { // 降序
int index=0;
//从右到左，从下到上取出每个数
for (int j = bucketElementCount.length-1; j >=0; j--) {
if (bucketElementCount[j] != 0) {
for (int k = 0; k <bucketElementCount[j]; k++) {
arr[index] = bucket[j][k];
index++;
}
}
bucketElementCount[j] = 0;
}
}
/*for (int i1 = 0; i1 < arr.length; i1++) {
System.out.print(arr[i1]+" ");
}
System.out.println();*/
}
if (min<0){
for (int i = 0; i < arr.length ; i++) {
arr[i] += min;
}
}
}
}
完整测试类
package com.keafmd.Sequence;
import java.util.*;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
/**
* Keafmd
*
* @ClassName: Sort
* @Description: 十大排序算法测试类
* @author: 牛哄哄的柯南
* @date: 2021-06-16 21:27
*/
public class Sort {
public static void main(String[] args) {
int[] nums = {12, 4, 25, 47, 58, 34, 25, 9, 99, 26, 1, -13, 162, 10093, -66, -1};
// int[] nums = {12, 43,56,42,26,11};
int[] temparr;
//利用系统Collections.sort方法进行对比
//将int数组转换为Integer数组
//1、先将int数组转换为数值流
temparr = nums.clone();
IntStream stream = Arrays.stream(temparr);
//2、流中的元素全部装箱，转换为流 ---->int转为Integer
Stream<Integer> integerStream = stream.boxed();
//3、将流转换为数组
Integer[] integers = integerStream.toArray(Integer[]::new);
//把数组转为List
List<Integer> tempList = new ArrayList<>(Arrays.asList(integers));
//使用Collections.sort()排序
System.out.println("使用系统的Collections.sort()的对比:");
//Collections.sort
Collections.sort(tempList, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1-o2;
//return o2-o1;
}
});
//tempList.sort 也可以排序
/* tempList.sort(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
//return o1-o2;
return o2-o1;
}
});*/
//遍历输出结果
for (Integer integer : tempList) {
System.out.print(integer+" ");
}
System.out.println();
//测试冒泡排序
System.out.println("测试冒泡排序:");
temparr = nums.clone();
BubbleSort.bubbleSort(temparr);
//降序
//BubbleSort.bubbleSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试快速排序
System.out.println("测试快速排序:");
temparr = nums.clone();
QuickSort.quickSort(temparr);
//QuickSort.quickSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试直接选择排序
System.out.println("测试直接选择排序:");
temparr = nums.clone();
SelectSort.selectSort(temparr);
//SelectSort.selectSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试堆排序
System.out.println("测试堆排序:");
temparr = nums.clone();
HeapSort.heapSort(temparr);
//HeapSort.heapSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试归并排序
System.out.println("测试归并排序:");
temparr = nums.clone();
MergeSort.mergeSort(temparr);
//MergeSort.mergeSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试插入排序
System.out.println("测试插入排序:");
temparr = nums.clone();
StraghtInsertSort.straghtInsertSort(temparr);
//StraghtInsertSort.straghtInsertSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试希尔排序
System.out.println("测试希尔排序:");
temparr = nums.clone();
ShellSort.shellSort(temparr);
//ShellSort.shellSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试计数排序
System.out.println("测试计数排序:");
temparr = nums.clone();
CountSort.countSort(temparr);
//CountSort.countSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试桶排序
System.out.println("测试桶排序:");
temparr = nums.clone();
BucketSort.bucketSort(temparr);
//BucketSort.bucketSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
//测试基数排序
System.out.println("测试基数排序:");
temparr = nums.clone();
RadixSort.radixSort(temparr);
//RadixSort.radixSort(temparr,false);
for (int i = 0; i < temparr.length; i++) {
System.out.print(temparr[i] + " ");
}
System.out.println();
}
}
总结
本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容！
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