常用排序算法的Java实现

八大内部排序：

1.直接插入排序：时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1),稳定的排序算法

/**
 * 直接插入排序
 * <ul> 
 * <li>从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序</li>  
 * <li>取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描</li>  
 * <li>如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置</li>  
 * <li>重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置</li>  
 * <li>步将新元素插入到该位置中</li>  
 * <li>重复步骤2</li>  
 * </ul>  
 * @param : arr
*/
public static void insertSort(int[] arr){
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	int len = arr.length, temp, j;
	for(int i=1;i<len;i++){
		temp = arr[i];
		for(j=i;j>0&&temp<arr[j-1];j--)
			arr[j] = arr[j-1];
		arr[j] = temp;
	}
}

2.希尔排序：时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(1),不稳定的排序算法

/**
 * 希尔排序
 * @param arr
 */
public static void shellSort(int arr[]) {
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	int i, j, gap;
	int n = arr.length;
	for (gap=n/2; gap>0; gap= gap/2) {
		for (i = 0; i<gap; i++) { // 直接插入排序
			for (j=i+gap; j<n; j=j+gap){
				if (arr[j] < arr[j-gap]) {
					int temp = arr[j];
					int k = j-gap;
					while (k>=0 && arr[k]>temp) {
						arr[k+gap] = arr[k];
						k = k-gap;
					}
					arr[k+gap] = temp;
				}
			}
		}
	}
}

3.选择排序：时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1),不稳定的排序算法

/**  
 * 选择排序 
 * <li>在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置</li>  
 * <li>再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。</li>  
 * <li>以此类推，直到所有元素均排序完毕。</li>  
 * @param numbers  
 */  
public static void selectSort(int[] arr){
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	int minIndex = 0;
	int temp = 0;
	for(int i=0; i<arr.length-1;i++){
		minIndex = i;
		for(int j=i+1;j<arr.length;j++){
			if(arr[j]<arr[minIndex])
				minIndex = j;
		}
		if(minIndex!=i){
			temp = arr[i];
			arr[i] = arr[minIndex];
			arr[minIndex] = temp;
		}
	}
}

4.堆排序：时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(1),不稳定的排序算法

/**
 * 堆排序
 * @param arr
*/
public static void heapSort(int[] arr) {
	if (arr == null || arr.length <= 1)
		return;
	buildMaxHeap(arr);
	for (int i = arr.length - 1; i >= 1; i--) {
		int temp = arr[0];
	    arr[0] = arr[i];
	    arr[i] = temp;
		maxHeap(arr, i, 0);
	}
}

private static void buildMaxHeap(int[] arr) {
	if (arr == null || arr.length <= 1) {
		return;
	}
	int half = arr.length / 2;
	for (int i = half; i >= 0; i--) {
		maxHeap(arr, arr.length, i);
	}
}

private static void maxHeap(int[] arr, int heapSize, int index) {
	int left = index * 2 + 1;
	int right = index * 2 + 2;

	int largest = index;
	if (left < heapSize && arr[left] > arr[index]) {
		largest = left;
	}

	if (right < heapSize && arr[right] > arr[largest]) {
		largest = right;
	}

	if (index != largest) {
		int temp = arr[index];
	    arr[index] = arr[largest];
	    arr[largest] = temp;
		maxHeap(arr, heapSize, largest);
	}
}

5.冒泡排序：时间复杂度O(n2),空间复杂度O(1),稳定的排序算法

/**
 * 冒泡排序
 * <ul>  
 * <li>比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。</li>  
 * <li>对每一对相邻元素做同样工作，从开始第一对到最后一对。最后的元素会是最大数。</li>  
 * <li>针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。</li>  
 * <li>持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。</li>  
 * </ul>  
 * @param : arr
*/
public static void bubbleSort(int[] arr){
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	int len = arr.length, temp;
	for(int i=1;i<len;i++){
		for(int j=0;j<len-i;j++){
			if(arr[j]>arr[j+1]){
				temp = arr[j];
				arr[j] = arr[j+1];
				arr[j+1] = temp;
			}
		}
	}
}

6.快速排序：时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(nlogn),不稳定的排序算法

 
public static void quickSort(int[] arr) { 
	 if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
	  subQuickSort(arr, 0, arr.length - 1);  
 } 

/**  
 * 快速排序  
 * <ul>  
 * <li>从数列中挑出一个元素，称为“基准”</li>  
 * <li>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）。在这个分割之后，  
 * 该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。</li>  
 * <li>递归地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。</li>  
 * </ul>  
 * @param arr 
 * @param start  
 * @param end  
*/ 
 private static void subQuickSort(int[] arr, int start, int end){
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	int s = start;
	int e = end;
	int value = arr[start];
	while(s<e){
		while(s<e && arr[e]>=value) 
			e--;
		if(s<e){
			int temp = arr[s];
			arr[s] = arr[e];
			arr[e] = temp;
		}
		
		while(s<e && arr[s]<=value) 
			s++;
		if(s<e){
			int temp = arr[s];
			arr[s] = arr[e];
			arr[e] = temp;
		}
	}
	
	if(s>start) 
		subQuickSort(arr, start, s-1);
	if(e<end)
		subQuickSort(arr, e+1, end);
}

7.归并排序：时间复杂度O(log2n),空间复杂度O(n),稳定的排序算法

public static void mergeSort(int[] arr) {
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	sortArray(arr, 0, arr.length - 1);
}

private static void sortArray(int[] arr, int start, int end) {
	// 单个元素不需要排序,直接返回
	if (start == end) {
		return;
	}

	int sortSize = end - start + 1;
	int seperate;
	if (sortSize % 2 == 0) {
		seperate = start + sortSize / 2 - 1;
	} else {
		seperate = start + sortSize / 2;
	}

	sortArray(arr, start, seperate);
	sortArray(arr, seperate + 1, end);

	mergeArray(arr, start, seperate, end);
}

private static void mergeArray(int[] arr, int start, int seperate, int end) {
	int totalSize = end - start + 1;
	int size1 = seperate - start + 1;
	int size2 = end - seperate;

	int[] array1 = new int[size1];
	int[] array2 = new int[size2];

	for (int i = 0; i < size1; i++) {
		array1[i] = arr[start + i];
	}

	for (int i = 0; i < size2; i++) {
		array2[i] = arr[seperate + 1 + i];
	}

	int mergeCount = 0;
	int index1 = 0;
	int index2 = 0;

	while (mergeCount < totalSize) {
		// 先检查有没有其中的一个数组已经处理完
		if (index1 == size1) {
			for (int i = index2; i < size2; i++) {
				arr[start + mergeCount] = array2[i];
				mergeCount++;
				index2++;
			}
		} else if (index2 == size2) {
			for (int i = index1; i < size1; i++) {
				arr[start + mergeCount] = array1[i];
				mergeCount++;
				index1++;
			}
		} else {
			int value1 = array1[index1];
			int value2 = array2[index2];

			if (value1 == value2) {
				arr[start + mergeCount] = value1;
				arr[start + mergeCount + 1] = value1;
				mergeCount += 2;
				index1++;
				index2++;
			} else if (value1 < value2) {
				arr[start + mergeCount] = value1;
				mergeCount++;
				index1++;
			} else if (value1 > value2) {
				arr[start + mergeCount] = value2;
				mergeCount++;
				index2++;
			}
		}
	}
}

8.基数排序：时间复杂度O(d(n+r)),空间复杂度O(n+r),稳定的排序算法
  r为基数，d为位数。则基数排序的时间复杂度为O(d(n+r))

/**
 * 基数排序
 * @param arr：    待排列的数组
 * @param digit：排列数值中最大值位数	                         
 *
*/
public static void radixSort(int[] arr, int digit) {
	if(arr==null||arr.length<=1) 
		return;
	final int radix = 10; // 基数
	int i = 0, j = 0;
	int begin = 0;
	int end = arr.length-1;
	int[] count = new int[radix]; // 存放各个桶的数据统计个数
	int[] bucket = new int[end - begin + 1];

	// 按照从低位到高位的顺序执行排序过程
	for (int d = 1; d <= digit; d++) {
		// 置空各个桶的数据统计
		for (i = 0; i < radix; i++) {
			count[i] = 0;
		}
		// 统计各个桶将要装入的数据个数
		for (i = begin; i <= end; i++) {
			j = getDigit(arr[i], d);
			count[j]++;
		}
		// count[i]表示第i个桶的右边界索引
		for (i = 1; i < radix; i++) {
			count[i] = count[i] + count[i - 1];
		}
		// 将数据依次装入桶中
		// 这里要从右向左扫描，保证排序稳定性
		for (i = end; i >= begin; i--) {
			j = getDigit(arr[i], d); // 求出关键码的第k位的数字， 例如：576的第3位是5
			bucket[count[j] - 1] = arr[i]; // 放入对应的桶中，count[j]-1是第j个桶的右边界索引
			count[j]--; // 对应桶的装入数据索引减一
		}
		// 将已分配好的桶中数据再倒出来，此时已是对应当前位数有序的表
		for (i = begin, j = 0; i <= end; i++, j++) {
			arr[i] = bucket[j];
		}
	}
}
// 获取x这个数的d位数上的数字
// 比如获取123的1位数，结果返回3
private static int getDigit(int x, int d) {
	return  ((x / (int)Math.pow(10, d)) % 10);
}

八大排序算法比较：

注：直接选择是算法本身是稳定的，只是用顺序存储结构来表现时，会产生不稳定的情况，若用链表来实现，则是稳定的。


八大排序算法合集：

public class Sort {
	
	/**
	 * 直接插入排序
	 * <ul>  
	 * <li>从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序</li>  
	 * <li>取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描</li>  
	 * <li>如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置</li>  
	 * <li>重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置</li>  
	 * <li>步将新元素插入到该位置中</li>  
	 * <li>重复步骤2</li>  
	 * </ul>  
	 * @param : arr
	*/
	public static void insertSort(int[] arr){
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		int len = arr.length, temp, j;
		for(int i=1;i<len;i++){
			temp = arr[i];
			for(j=i;j>0&&temp<arr[j-1];j--)
				arr[j] = arr[j-1];
			arr[j] = temp;
		}
	}

	/**
	 * 希尔排序
	 * @param arr
	 */
	public static void shellSort(int arr[]) {
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		int i, j, gap;
		int n = arr.length;
		for (gap=n/2; gap>0; gap= gap/2) {
			for (i = 0; i<gap; i++) { // 直接插入排序
				for (j=i+gap; j<n; j=j+gap){
					if (arr[j] < arr[j-gap]) {
						int temp = arr[j];
						int k = j-gap;
						while (k>=0 && arr[k]>temp) {
							arr[k+gap] = arr[k];
							k = k-gap;
						}
						arr[k+gap] = temp;
					}
				}
			}
		}
	}

	/**  
	 * 选择排序 
	 * <li>在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置</li>  
	 * <li>再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。</li>  
	 * <li>以此类推，直到所有元素均排序完毕。</li>  
	 * @param numbers  
	 */  
	public static void selectSort(int[] arr){
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		int minIndex = 0;
		int temp = 0;
		for(int i=0; i<arr.length-1;i++){
			minIndex = i;
			for(int j=i+1;j<arr.length;j++){
				if(arr[j]<arr[minIndex])
					minIndex = j;
			}
			if(minIndex!=i){
				temp = arr[i];
				arr[i] = arr[minIndex];
				arr[minIndex] = temp;
			}
		}
	}
	
	/**
	 * 堆排序
	 * @param arr
	*/
	public static void heapSort(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length <= 1) {
			return;
		}
		buildMaxHeap(arr);
		for (int i = arr.length - 1; i >= 1; i--) {
			int temp = arr[0];
		    arr[0] = arr[i];
		    arr[i] = temp;
			maxHeap(arr, i, 0);
		}
	}

	private static void buildMaxHeap(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length <= 1) {
			return;
		}
		int half = arr.length / 2;
		for (int i = half; i >= 0; i--) {
			maxHeap(arr, arr.length, i);
		}
	}

	private static void maxHeap(int[] arr, int heapSize, int index) {
		int left = index * 2 + 1;
		int right = index * 2 + 2;

		int largest = index;
		if (left < heapSize && arr[left] > arr[index]) {
			largest = left;
		}

		if (right < heapSize && arr[right] > arr[largest]) {
			largest = right;
		}

		if (index != largest) {
			int temp = arr[index];
		    arr[index] = arr[largest];
		    arr[largest] = temp;
			maxHeap(arr, heapSize, largest);
		}
	}
	
	/**
	 * 冒泡排序
	 * <ul>  
	 * <li>比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。</li>  
	 * <li>对每一对相邻元素做同样工作，从开始第一对到最后一对。最后的元素会是最大数。</li>  
	 * <li>针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。</li>  
	 * <li>持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。</li>  
	 * </ul>  
	 * @param : arr
	*/
	public static void bubbleSort(int[] arr){
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		int len = arr.length, temp;
		for(int i=1;i<len;i++){
			for(int j=0;j<len-i;j++){
				if(arr[j]>arr[j+1]){
					temp = arr[j];
					arr[j] = arr[j+1];
					arr[j+1] = temp;
				}
			}
		}
	}
	
	 
	 public static void quickSort(int[] arr) { 
		 if(arr==null||arr.length<=1) 
				return;
		  subQuickSort(arr, 0, arr.length - 1);  
	 } 

	/**  
	 * 快速排序  
	 * <ul>  
	 * <li>从数列中挑出一个元素，称为“基准”</li>  
	 * <li>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）。在这个分割之后，  
	 * 该基准是它的最后位置。这个称为分割（partition）操作。</li>  
	 * <li>递归地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。</li>  
	 * </ul>  
	 * @param arr 
	 * @param start  
	 * @param end  
	*/ 
	 private static void subQuickSort(int[] arr, int start, int end){
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		int s = start;
		int e = end;
		int value = arr[start];
		while(s<e){
			while(s<e && arr[e]>=value) 
				e--;
			if(s<e){
				int temp = arr[s];
				arr[s] = arr[e];
				arr[e] = temp;
			}
			
			while(s<e && arr[s]<=value) 
				s++;
			if(s<e){
				int temp = arr[s];
				arr[s] = arr[e];
				arr[e] = temp;
			}
		}
		
		if(s>start) 
			subQuickSort(arr, start, s-1);
		if(e<end)
			subQuickSort(arr, e+1, end);
	}
	
	public static void mergeSort(int[] arr) {
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		sortArray(arr, 0, arr.length - 1);
	}

	private static void sortArray(int[] arr, int start, int end) {
		// 单个元素不需要排序,直接返回
		if (start == end) {
			return;
		}

		int sortSize = end - start + 1;
		int seperate;
		if (sortSize % 2 == 0) {
			seperate = start + sortSize / 2 - 1;
		} else {
			seperate = start + sortSize / 2;
		}

		sortArray(arr, start, seperate);
		sortArray(arr, seperate + 1, end);

		mergeArray(arr, start, seperate, end);
	}

	private static void mergeArray(int[] arr, int start, int seperate, int end) {
		int totalSize = end - start + 1;
		int size1 = seperate - start + 1;
		int size2 = end - seperate;

		int[] array1 = new int[size1];
		int[] array2 = new int[size2];

		for (int i = 0; i < size1; i++) {
			array1[i] = arr[start + i];
		}

		for (int i = 0; i < size2; i++) {
			array2[i] = arr[seperate + 1 + i];
		}

		int mergeCount = 0;
		int index1 = 0;
		int index2 = 0;

		while (mergeCount < totalSize) {
			// 先检查有没有其中的一个数组已经处理完
			if (index1 == size1) {
				for (int i = index2; i < size2; i++) {
					arr[start + mergeCount] = array2[i];
					mergeCount++;
					index2++;
				}
			} else if (index2 == size2) {
				for (int i = index1; i < size1; i++) {
					arr[start + mergeCount] = array1[i];
					mergeCount++;
					index1++;
				}
			} else {
				int value1 = array1[index1];
				int value2 = array2[index2];

				if (value1 == value2) {
					arr[start + mergeCount] = value1;
					arr[start + mergeCount + 1] = value1;
					mergeCount += 2;
					index1++;
					index2++;
				} else if (value1 < value2) {
					arr[start + mergeCount] = value1;
					mergeCount++;
					index1++;
				} else if (value1 > value2) {
					arr[start + mergeCount] = value2;
					mergeCount++;
					index2++;
				}
			}
		}
	}
	
	/**
	 * 基数排序
	 * @param arr：    待排列的数组
	 * @param digit：排列数值中最大值位数	                         
	 *
	*/
	public static void radixSort(int[] arr, int digit) {
		if(arr==null||arr.length<=1) 
			return;
		final int radix = 10; // 基数
		int i = 0, j = 0;
		int begin = 0;
		int end = arr.length-1;
		int[] count = new int[radix]; // 存放各个桶的数据统计个数
		int[] bucket = new int[end - begin + 1];

		// 按照从低位到高位的顺序执行排序过程
		for (int d = 1; d <= digit; d++) {
			// 置空各个桶的数据统计
			for (i = 0; i < radix; i++) {
				count[i] = 0;
			}
			// 统计各个桶将要装入的数据个数
			for (i = begin; i <= end; i++) {
				j = getDigit(arr[i], d);
				count[j]++;
			}
			// count[i]表示第i个桶的右边界索引
			for (i = 1; i < radix; i++) {
				count[i] = count[i] + count[i - 1];
			}
			// 将数据依次装入桶中
			// 这里要从右向左扫描，保证排序稳定性
			for (i = end; i >= begin; i--) {
				j = getDigit(arr[i], d); // 求出关键码的第k位的数字， 例如：576的第3位是5
				bucket[count[j] - 1] = arr[i]; // 放入对应的桶中，count[j]-1是第j个桶的右边界索引
				count[j]--; // 对应桶的装入数据索引减一
			}
			// 将已分配好的桶中数据再倒出来，此时已是对应当前位数有序的表
			for (i = begin, j = 0; i <= end; i++, j++) {
				arr[i] = bucket[j];
			}
		}
	}
	// 获取x这个数的d位数上的数字
	// 比如获取123的1位数，结果返回3
	private static int getDigit(int x, int d) {
		return  ((x / (int)Math.pow(10, d)) % 10);
	}
	
	
	// 打印完整序列
	public static void printArr(int[] arr) {
		for (int value : arr) {
			System.out.print(value + "\t");
		}
		System.out.println();
	}
		
	public static void main(String[] args) {
		int[] arr = { 50, 123, 543, 187, 49, 30, 0, 2, 11, 100,2000,3002,1001};
		
		System.out.print("排序前:\t");
		printArr(arr);
		insertSort(arr);
		shellSort(arr);
		selectSort(arr);
		heapSort(arr);
		bubbleSort(arr);
		quickSort(arr);
		mergeSort(arr);
		radixSort(arr,4);
		System.out.print("排序后:\t");
		printArr(arr);
	}
}