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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。
用一张图概括:
时间复杂度与空间复杂度
关于时间复杂度:
平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。
线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;
O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序
线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。
关于稳定性:
稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。
不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
1.1 算法步骤
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
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。
1.2 动画演示
冒泡排序动画演示
1.3 参考代码
- 1// Java 代码实现
- 2public class BubbleSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
- 10 // 设定一个标记,若为true,则表示此次循环没有进行交换,也就是待排序列已经有序,排序已经完成。
- 11 boolean flag = true;
- 12
- 13 for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) {
- 14 if (arr[j] > arr[j + 1]) {
- 15 int tmp = arr[j];
- 16 arr[j] = arr[j + 1];
- 17 arr[j + 1] = tmp;
- 18
- 19 flag = false;
- 20 }
- 21 }
- 22
- 23 if (flag) {
- 24 break;
- 25 }
- 26 }
- 27 return arr;
- 28 }
- 29}

2.1 算法步骤
首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置
再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
2.2 动画演示
选择排序动画演示
2.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class SelectionSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 7
- 8 // 总共要经过 N-1 轮比较
- 9 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
- 10 int min = i;
- 11
- 12 // 每轮需要比较的次数 N-i
- 13 for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
- 14 if (arr[j] < arr[min]) {
- 15 // 记录目前能找到的最小值元素的下标
- 16 min = j;
- 17 }
- 18 }
- 19
- 20 // 将找到的最小值和i位置所在的值进行交换
- 21 if (i != min) {
- 22 int tmp = arr[i];
- 23 arr[i] = arr[min];
- 24 arr[min] = tmp;
- 25 }
- 26
- 27 }
- 28 return arr;
- 29 }
- 30}

3.1 算法步骤
将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面。)
3.2 动画演示
插入排序动画演示
3.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class InsertSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 // 从下标为1的元素开始选择合适的位置插入,因为下标为0的只有一个元素,默认是有序的
- 10 for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
- 11
- 12 // 记录要插入的数据
- 13 int tmp = arr[i];
- 14
- 15 // 从已经排序的序列最右边的开始比较,找到比其小的数
- 16 int j = i;
- 17 while (j > 0 && tmp < arr[j - 1]) {
- 18 arr[j] = arr[j - 1];
- 19 j--;
- 20 }
- 21
- 22 // 存在比其小的数,插入
- 23 if (j != i) {
- 24 arr[j] = tmp;
- 25 }
- 26
- 27 }
- 28 return arr;
- 29 }
- 30}

4.1 算法步骤
选择一个增量序列 t1,t2,……,tk,其中 ti > tj, tk = 1;
按增量序列个数 k,对序列进行 k 趟排序;
每趟排序,根据对应的增量 ti,将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为 1 时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度。
4.2 动画演示
希尔排序动画演示
4.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class ShellSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 int gap = 1;
- 10 while (gap < arr.length) {
- 11 gap = gap * 3 + 1;
- 12 }
- 13
- 14 while (gap > 0) {
- 15 for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
- 16 int tmp = arr[i];
- 17 int j = i - gap;
- 18 while (j >= 0 && arr[j] > tmp) {
- 19 arr[j + gap] = arr[j];
- 20 j -= gap;
- 21 }
- 22 arr[j + gap] = tmp;
- 23 }
- 24 gap = (int) Math.floor(gap / 3);
- 25 }
- 26
- 27 return arr;
- 28 }
- 29}

5.1 算法步骤
申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;
设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;
比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;
重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾;
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
5.2 动画演示
归并排序动画演示
5.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- public class MergeSort implements IArraySort {
- 2
- 3 @Override
- 4 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 5 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 6 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 7
- 8 if (arr.length < 2) {
- 9 return arr;
- 10 }
- 11 int middle = (int) Math.floor(arr.length / 2);
- 12
- 13 int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle);
- 14 int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length);
- 15
- 16 return merge(sort(left), sort(right));
- 17 }
- 18
- 19 protected int[] merge(int[] left, int[] right) {
- 20 int[] result = new int[left.length + right.length];
- 21 int i = 0;
- 22 while (left.length > 0 && right.length > 0) {
- 23 if (left[0] <= right[0]) {
- 24 result[i++] = left[0];
- 25 left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
- 26 } else {
- 27 result[i++] = right[0];
- 28 right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
- 29 }
- 30 }
- 31
- 32 while (left.length > 0) {
- 33 result[i++] = left[0];
- 34 left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
- 35 }
- 36
- 37 while (right.length > 0) {
- 38 result[i++] = right[0];
- 39 right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
- 40 }
- 41
- 42 return result;
- 43 }
- 44
- 45}

6.1 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;
6.2 动画演示
快速排序动画演示
6.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class QuickSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
- 10 }
- 11
- 12 private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {
- 13 if (left < right) {
- 14 int partitionIndex = partition(arr, left, right);
- 15 quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);
- 16 quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);
- 17 }
- 18 return arr;
- 19 }
- 20
- 21 private int partition(int[] arr, int left, int right) {
- 22 // 设定基准值(pivot)
- 23 int pivot = left;
- 24 int index = pivot + 1;
- 25 for (int i = index; i <= right; i++) {
- 26 if (arr[i] < arr[pivot]) {
- 27 swap(arr, i, index);
- 28 index++;
- 29 }
- 30 }
- 31 swap(arr, pivot, index - 1);
- 32 return index - 1;
- 33 }
- 34
- 35 private void swap(int[] arr, int i, int j) {
- 36 int temp = arr[i];
- 37 arr[i] = arr[j];
- 38 arr[j] = temp;
- 39 }
- 40
- 41}

7.1 算法步骤
创建一个堆 H[0……n-1];
把堆首(最大值)和堆尾互换;
把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置;
重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1。
7.2 动画演示
堆排序动画演示
7.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class HeapSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 int len = arr.length;
- 10
- 11 buildMaxHeap(arr, len);
- 12
- 13 for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
- 14 swap(arr, 0, i);
- 15 len--;
- 16 heapify(arr, 0, len);
- 17 }
- 18 return arr;
- 19 }
- 20
- 21 private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {
- 22 for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) {
- 23 heapify(arr, i, len);
- 24 }
- 25 }
- 26
- 27 private void heapify(int[] arr, int i, int len) {
- 28 int left = 2 * i + 1;
- 29 int right = 2 * i + 2;
- 30 int largest = i;
- 31
- 32 if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
- 33 largest = left;
- 34 }
- 35
- 36 if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
- 37 largest = right;
- 38 }
- 39
- 40 if (largest != i) {
- 41 swap(arr, i, largest);
- 42 heapify(arr, largest, len);
- 43 }
- 44 }
- 45
- 46 private void swap(int[] arr, int i, int j) {
- 47 int temp = arr[i];
- 48 arr[i] = arr[j];
- 49 arr[j] = temp;
- 50 }
- 51
- 52}

8.1 算法步骤
花O(n)的时间扫描一下整个序列 A,获取最小值 min 和最大值 max
开辟一块新的空间创建新的数组 B,长度为 ( max - min + 1)
数组 B 中 index 的元素记录的值是 A 中某元素出现的次数
最后输出目标整数序列,具体的逻辑是遍历数组 B,输出相应元素以及对应的个数
8.2 动画演示
计数排序动画演示
8.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class CountingSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 int maxValue = getMaxValue(arr);
- 10
- 11 return countingSort(arr, maxValue);
- 12 }
- 13
- 14 private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) {
- 15 int bucketLen = maxValue + 1;
- 16 int[] bucket = new int[bucketLen];
- 17
- 18 for (int value : arr) {
- 19 bucket[value]++;
- 20 }
- 21
- 22 int sortedIndex = 0;
- 23 for (int j = 0; j < bucketLen; j++) {
- 24 while (bucket[j] > 0) {
- 25 arr[sortedIndex++] = j;
- 26 bucket[j]--;
- 27 }
- 28 }
- 29 return arr;
- 30 }
- 31
- 32 private int getMaxValue(int[] arr) {
- 33 int maxValue = arr[0];
- 34 for (int value : arr) {
- 35 if (maxValue < value) {
- 36 maxValue = value;
- 37 }
- 38 }
- 39 return maxValue;
- 40 }
- 41
- 42}

9.1 算法步骤
设置固定数量的空桶。
把数据放到对应的桶中。
对每个不为空的桶中数据进行排序。
拼接不为空的桶中数据,得到结果
9.2 动画演示
桶排序动画演示
9.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class BucketSort implements IArraySort {
- 3
- 4 private static final InsertSort insertSort = new InsertSort();
- 5
- 6 @Override
- 7 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 8 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 9 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 10
- 11 return bucketSort(arr, 5);
- 12 }
- 13
- 14 private int[] bucketSort(int[] arr, int bucketSize) throws Exception {
- 15 if (arr.length == 0) {
- 16 return arr;
- 17 }
- 18
- 19 int minValue = arr[0];
- 20 int maxValue = arr[0];
- 21 for (int value : arr) {
- 22 if (value < minValue) {
- 23 minValue = value;
- 24 } else if (value > maxValue) {
- 25 maxValue = value;
- 26 }
- 27 }
- 28
- 29 int bucketCount = (int) Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;
- 30 int[][] buckets = new int[bucketCount][0];
- 31
- 32 // 利用映射函数将数据分配到各个桶中
- 33 for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
- 34 int index = (int) Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize);
- 35 buckets[index] = arrAppend(buckets[index], arr[i]);
- 36 }
- 37
- 38 int arrIndex = 0;
- 39 for (int[] bucket : buckets) {
- 40 if (bucket.length <= 0) {
- 41 continue;
- 42 }
- 43 // 对每个桶进行排序,这里使用了插入排序
- 44 bucket = insertSort.sort(bucket);
- 45 for (int value : bucket) {
- 46 arr[arrIndex++] = value;
- 47 }
- 48 }
- 49
- 50 return arr;
- 51 }
- 52
- 53 /**
- 54 * 自动扩容,并保存数据
- 55 *
- 56 * @param arr
- 57 * @param value
- 58 */
- 59 private int[] arrAppend(int[] arr, int value) {
- 60 arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
- 61 arr[arr.length - 1] = value;
- 62 return arr;
- 63 }
- 64
- 65}

10.1 算法步骤
将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零
从最低位开始,依次进行一次排序
从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列
10.2 动画演示
基数排序动画演示
10.3 参考代码
- 1//Java 代码实现
- 2public class RadixSort implements IArraySort {
- 3
- 4 @Override
- 5 public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
- 6 // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
- 7 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
- 8
- 9 int maxDigit = getMaxDigit(arr);
- 10 return radixSort(arr, maxDigit);
- 11 }
- 12
- 13 /**
- 14 * 获取最高位数
- 15 */
- 16 private int getMaxDigit(int[] arr) {
- 17 int maxValue = getMaxValue(arr);
- 18 return getNumLenght(maxValue);
- 19 }
- 20
- 21 private int getMaxValue(int[] arr) {
- 22 int maxValue = arr[0];
- 23 for (int value : arr) {
- 24 if (maxValue < value) {
- 25 maxValue = value;
- 26 }
- 27 }
- 28 return maxValue;
- 29 }
- 30
- 31 protected int getNumLenght(long num) {
- 32 if (num == 0) {
- 33 return 1;
- 34 }
- 35 int lenght = 0;
- 36 for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {
- 37 lenght++;
- 38 }
- 39 return lenght;
- 40 }
- 41
- 42 private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {
- 43 int mod = 10;
- 44 int dev = 1;
- 45
- 46 for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
- 47 // 考虑负数的情况,这里扩展一倍队列数,其中 [0-9]对应负数,[10-19]对应正数 (bucket + 10)
- 48 int[][] counter = new int[mod * 2][0];
- 49
- 50 for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
- 51 int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod;
- 52 counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
- 53 }
- 54
- 55 int pos = 0;
- 56 for (int[] bucket : counter) {
- 57 for (int value : bucket) {
- 58 arr[pos++] = value;
- 59 }
- 60 }
- 61 }
- 62
- 63 return arr;
- 64 }
- 65 private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {
- 66 arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
- 67 arr[arr.length - 1] = value;
- 68 return arr;
- 69 }
- 70}

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