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由于有上机作业，所以就对数据结构中常用的各种排序算法都写了个Demo，有如下几个：
下面谈一谈我对这几个排序算法的理解：
对于直接插入排序：（按从小到大的顺序）
核心原理： 若数组中只有一个元素，那么这就已经是有序的了；若数组中元素个数为两个，我们只需要对他们进行比较一次，要么交换顺序，要么不交换顺序就可以实现数组的内容的有序化；但是当数组内的元素的个数为N个呢？又该如何？这就催化了这个直接插入排序算法，其核心就是利用了有序化数组的方式，认为再插入一个新的元素之前都是有序的，只需要从后往前进行查找（找到一个小于待插入数据的位置，记为position，然后把这个数据之后的元素全部向后迁移一个，再把待插入数据插入到position+1的位置即可。（小伙伴们可以想象一下为什么是position+1，因为position位置上的数据小于我们的待插入的数据啊，所以要插在Position的下一个位置上！）public static void DirectoryInsert(int []array,int length){ int p,i; for(p=1;p =0&&array[i]>temp){ array[i+1]=array[i]; i--; } array[i+1]=temp; } } 关于折半插入排序算法：
核心原理： 折半插入的核心原理仍然是基于有序表的插入算法，找到位置后，仍然采用插入的方式进行数据添加。但是较之于直接插入有很大的提升，那就是在查找插入位置上的优化，速度上稍微有了一定的提升，虽然在乱序的数据上有良好的效果，但是时间复杂度仍然很大O(n^2)。是稳定的算法。 下面是代码的实现：private static void Half(int[] array, int length) { //p stands for the times of the sort int left,right,mid,p; for(p=1;p temp){ right=mid-1; }else{ left=mid+1; } } for(int i=p-1;i>=left;i--){ array[i+1]=array[i]; } array[left]=temp; } } 对于希尔排序：
核心原理： 希尔排序核心仍然是基于插入方式的，以逐步减小“步长”，采用“分治”的思想对每一个子序列进行排序。最终实现对整个序列的排序。 特点：希尔排序是不稳定的排序算法，会导致数据原始相对位置的改变。如果以步长为2计算，其时间复杂度可达到O(n^2)，若数据足够长，步长也足够大那么时间复杂度将接近与O(n),但是一般认为其为O(n^1.3)。 代码实现：private static void Shell(int[] array, int length) { // TODO Auto-generated method stub int d=length/2; while(d>=1){ for(int k=0;k =k&&array[j]>temp){ array[j+d]=array[j]; j-=d; } array[j+d]=temp; } } d=d/2; } } 对于冒泡排序：
核心原理： 冒泡排序是我们接触比较早的一个排序算法，其原理就是对数据两两进行比较大小，并对符合要求的数据进行交换。循环n-1次，便可以对n 个数据实现排序。 特点： 时间复杂度O(n^2)，由于数据发生交换时并没有发生原始位置的变化，所以冒泡排序算法是稳定的排序算法。 代码实现：private static void Bubble(int[] array, int length) { // TODO Auto-generated method stub for(int i=0;i array[j]){ int temp=array[j]; array[j]=array[j-1]; array[j-1]=temp; } } } } 对于冒泡排序，这里还有一个改进版的冒泡，是针对于特殊情况下的排序的处理，比如一个已经有序的序列如果再进行正常的冒泡的话，就会浪费时间，所以，如果一个序列已经是有序的，那么就应该跳出这个序列的冒泡，从而在一定程度上减少了时间的浪费。
代码实现：private static void BubbleBetter(int[] array, int length) { // TODO Auto-generated method stub boolean flag=false; for(int i=0;i array[j]){ int temp=array[j]; array[j]=array[j-1]; array[j-1]=temp; flag=true; } } if(flag){ return; } } } 快速排序算法：
核心原理： 快速排序的原理是找到轴值pivot（这里有两种方式，从代码中可以清晰地看到，但最终结果都是一样的，那就是找到这个分割点，再递归的进行排序。 特征： 时间复杂度为O(nlogn,已2为底)； 代码如下：private static void Fast(int[] array, int left, int right) { // TODO Auto-generated method stub if (left < right) { int p = Partition1(array, left, right); Fast(array, left, p - 1); Fast(array, p + 1, right); }// if (left < right) { // int p = Partition2(array, left, right);// Fast(array, left, p - 1);// Fast(array, p + 1, right);// } } private static int Partition1(int[] array, int left, int right) { int pivot = array[left]; while (left < right) { while (left < right && array[right] >= pivot) { right--; } array[left] = array[right]; while (left < right && array[left] <= pivot) { left++; } array[right] = array[left]; } array[left] = pivot; return left; } private static int Partition2(int[] array, int start, int end) { int pivot = array[start]; int left = start, right = end; while (left <= right) { while (left <= right && array[left] <= pivot) { left++; } while (left <= right && array[right] >= pivot) { right--; } if (left < right) { Swap(array[right], array[left]); left++; right--; } } Swap(array[start], array[right]); return right; } 对于选择排序：
核心原理： 两轮循环，第一轮是选择的次数的记录，第二轮是目标查找。所谓目标查找，就是找到一个符合要求的值，记录其位置，然后在第一轮的循环中进行判断，将符合条件者进行交换，如此可实现排序的功能。 特征： 时间复杂度O(n^2),交换n-1次，比较了n^2次。是不稳定的排序算法。 代码：private static void Select(int[] array, int length) { // TODO Auto-generated method stub for(int i=1;i 对于归并排序：
核心原理： 若一个序列只有一个元素，则它是有序的，归并排序不执行任何操作。否则归并排序将执行下面的递归步骤： 1）先把序列划分为长度基本相等的子序列 2）对每个子序列归并并排序 3）把排好序的子序列合并为最终的结果。 特征： 时间复杂度O(nlogn)，是不依赖于数据原始顺序的不稳定的排序算法。 代码如下：private static void MergeFunction(int[] array,int start, int end) { // TODO Auto-generated method stub if(start 总结：
排序算法多种多样，在不同的情况下选择合适的排序算法能让你事半功倍。转载地址：http://yycxl.baihongyu.com/