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package algorithm.note;
/**
* @author: mayuan
* @desc:
* @date: 2018/08/30
*/
public class MySort {
public static void main(String[] args) {
int[] numbers = {99, 1, 22, 34, 89, 2, 1, 9, 11};
printArray(numbers);
// bubbleSort(numbers);
// quickSort(numbers);
// insertSort(numbers);
// selectSort(numbers);
// mergeSort(numbers);
// shellSort(numbers);
heapSort(numbers);
printArray(numbers);
}
/**
* 优化的冒泡排序
* 稳定
* <p>
* 最坏: O(n^2)
* 最好: O(n)
* 平均: O(n^2)
*
* @param nums
*/
public static void bubbleSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
boolean isOrdered = false;
for (int i = nums.length - 1; !isOrdered && i >= 0; --i) {
isOrdered = true;
for (int j = 0; j < i; ++j) {
if (nums[j] > nums[j + 1]) {
swap(nums, j, j + 1);
isOrdered = false;
}
}
}
}
/**
* 直接插入排序
* 稳定
* <p>
* 最坏: O(n^2)
* 最好: O(n)
* 平均: O(n^2)
*
* @param nums
*/
public static void insertSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {
for (int j = i - 1; j >= 0 && nums[j] > nums[j + 1]; --j) {
swap(nums, j, j + 1);
}
}
}
/**
* 选择排序
* 不稳定
* <p>
* 最坏: O(n^2)
* 最好: O(n^2)
* 平均: O(n^2)
*
* @param nums
*/
public static void selectSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
int minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < nums.length; ++j) {
if (nums[j] < nums[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
swap(nums, i, minIndex);
}
}
/**
* 快速排序
* 不稳定
* <p>
* 最坏: O(n^2)
* 最好: O(n*log(n)) 或 O(n)
* 平均: O(n*log(n))
*
* @param nums
*/
public static void quickSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
quickSortCore(nums, 0, nums.length - 1);
}
public static void quickSortCore(int[] nums, int left, int right) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
int index;
if (left < right) {
index = partition(nums, left, right);
quickSortCore(nums, left, index - 1);
quickSortCore(nums, index + 1, right);
}
}
public static int partition(int[] nums, int left, int right) {
int pivot = nums[left];
while (left < right) {
while (left < right && nums[right] >= pivot) {
--right;
}
nums[left] = nums[right];
while (left < right && nums[left] <= pivot) {
++left;
}
nums[right] = nums[left];
}
nums[left] = pivot;
return left;
}
/**
* 归并排序
* 稳定
* <p>
* 最坏: O(n*log(n))
* 最好: O(n*log(n))
* 平均: O(n*log(n))
*
* @param nums
*/
public static void mergeSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
mergeSortCore(nums, 0, nums.length - 1);
}
public static void mergeSortCore(int[] nums, int left, int right) {
if (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
mergeSortCore(nums, left, mid);
mergeSortCore(nums, mid + 1, right);
merge(nums, left, mid, right);
}
}
private static void merge(int[] nums, int left, int mid, int right) {
int[] temp = new int[right - left + 1];
// 左指针
int i = left;
// 右指针
int j = mid + 1;
int k = 0;
// 较小的数字先存入到数组中
while (i <= mid && j <= right) {
if (nums[i] < nums[j]) {
temp[k++] = nums[i++];
} else {
temp[k++] = nums[j++];
}
}
while (i <= mid) {
temp[k++] = nums[i++];
}
while (j <= right) {
temp[k++] = nums[j++];
}
for (int n = 0; n < temp.length; ++n) {
nums[left + n] = temp[n];
}
}
/**
* 希尔排序
* 不稳定
* <p>
* 最坏: O(n^2)
* 最好: O(n*log(n))
* 平均: 取决于增量序列的函数
*
* @param nums
*/
public static void shellSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
for (int gap = nums.length / 2; gap > 0; --gap) {
for (int i = gap; i < nums.length; i += gap) {
for (int j = i - gap; j >= 0 && nums[j] > nums[j + gap]; j -= gap) {
swap(nums, j, j + gap);
}
}
}
}
/**
* 堆排序
* 不稳定
* <p>
* 最坏: O(n*log(n))
* 最好: O(n*log(n))
* 平均: O(n*log(n))
*
* @param nums
*/
public static void heapSort(int[] nums) {
if (null == nums || 1 >= nums.length) {
return;
}
// 遍历之后,得到的数组是一个(最大)二叉堆
for (int i = (nums.length - 1) / 2; i >= 0; --i) {
maxHeapDown(nums, i, nums.length - 1);
}
// 从最后一个元素开始对序列进行调整,不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for (int i = nums.length - 1; i > 0; --i) {
// 交换a[0]和a[i]。交换后，a[i]是a[0...i]中最大的
swap(nums, 0, i);
// 调整a[0...i-1]，使得a[0...i-1]仍然是一个最大堆,即:保证a[0]是a[0...i-1]中的最大值
maxHeapDown(nums, 0, i - 1);
}
}
private static void maxHeapDown(int[] nums, int start, int end) {
// 当前节点的位置
int current = start;
// 左孩子位置
int left = 2 * current + 1;
for (; left <= end; current = left, left = 2 * left + 1) {
// left是左孩子, left+1是右孩子
if (left < end && nums[left] < nums[left + 1]) {
// 左右孩子中选择最大值
++left;
}
// 调整结束
if (nums[current] >= nums[left]) {
break;
} else {
swap(nums, current, left);
}
}
}
public static void swap(int[] array, int i, int j) {
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
public static void printArray(int[] array) {
for (int t : array) {
System.out.print(t);
System.out.print(" ");
}
System.out.println();
}
}