java排序演算法效率排序

Ⅰ 數據結構 java開發中常用的排序演算法有哪些

排序演算法有很多，所以在特定情景中使用哪一種演算法很重要。為了選擇合適的演算法，可以按照建議的順序考慮以下標准：
（1）執行時間
（2）存儲空間
（3）編程工作
對於數據量較小的情形，（1）（2）差別不大，主要考慮（3）；而對於數據量大的，（1）為首要。

主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相鄰交換
二、選擇排序——每次最小/大排在相應的位置
三、插入排序——將下一個插入已排好的序列中
四、殼（Shell）排序——縮小增量
五、歸並排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓撲排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 從小到大排序n個數------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比較交換相鄰元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,適用於排序小列表。

二、選擇排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次掃描選擇最小項
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小項交換，即將這一項移到列表中的正確位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），適用於排序小的列表。

三、插入排序
--------------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循環從第二個數組元素開始，因為arr[0]作為最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp標記為未排序第一個元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*將temp與已排序元素從小到大比較，尋找temp應插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）與冒泡、選擇相同，適用於排序小列表
若列表基本有序，則插入排序比冒泡、選擇更有效率。

四、殼（Shell）排序——縮小增量排序
-------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量遞減，以增量3，2，1為例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重復分成的每個子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//對每個子列表應用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
適用於排序小列表。
效率估計O（nlog2^n）~O（n^1.5），取決於增量值的最初大小。建議使用質數作為增量值，因為如果增量值是2的冪，則在下一個通道中會再次比較相同的元素。
殼（Shell）排序改進了插入排序，減少了比較的次數。是不穩定的排序，因為排序過程中元素可能會前後跳躍。

五、歸並排序
----------------------------------------------Code 從小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每個子列表中剩下一個元素時停止
else int mid=(low+high)/2;/*將列表劃分成相等的兩個子列表,若有奇數個元素，則在左邊子列表大於右側子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表進一步劃分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一個數組，用於存放歸並的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*兩個子列表進行排序歸並，直到兩個子列表中的一個結束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二個子列表中仍然有元素，則追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一個子列表中仍然有元素，則追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//將排序的數組B的 所有元素復制到原始數組arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），歸並的最佳、平均和最糟用例效率之間沒有差異。
適用於排序大列表，基於分治法。

六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的演算法思想：選定一個樞紐元素，對待排序序列進行分割，分割之後的序列一個部分小於樞紐元素，一個部分大於樞紐元素，再對這兩個分割好的子序列進行上述的過程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//採用子序列的第一個元素作為樞紐元素
while (low < high)
{
//從後往前栽後半部分中尋找第一個小於樞紐元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//將這個比樞紐元素小的元素交換到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//從前往後在前半部分中尋找第一個大於樞紐元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//將這個樞紐元素大的元素交換到後半部分
}
return low ;//返回樞紐元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}
----------------------------------------Code-------------------------------------
平均效率O（nlogn），適用於排序大列表。
此演算法的總時間取決於樞紐值的位置；選擇第一個元素作為樞紐，可能導致O（n²）的最糟用例效率。若數基本有序，效率反而最差。選項中間值作為樞紐，效率是O（nlogn）。
基於分治法。

七、堆排序
最大堆：後者任一非終端節點的關鍵字均大於或等於它的左、右孩子的關鍵字，此時位於堆頂的節點的關鍵字是整個序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,並令temp＝ kl ;
(2)計算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，則轉(4),否則轉(6);
(4)比較kj和kj+1,若kj+1>kj,則令j＝j＋1，否則j不變；
(5)比較temp和kj，若kj>temp，則令ki等於kj，並令i=j,j=2i+1,並轉(3),否則轉(6)
(6)令ki等於temp，結束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)

{ //對R[1..n]進行堆排序，不妨用R[0]做暫存單元 int I; BuildHeap(R)； //將R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //對當前無序區R[1..i]進行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //將堆頂和堆中最後一個記錄交換 Heapify(R,1,i-1); //將R[1..i-1]重新調整為堆，僅有R[1]可能違反堆性質 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的時間，主要由建立初始堆和反復重建堆這兩部分的時間開銷構成，它們均是通過調用Heapify實現的。

堆排序的最壞時間復雜度為O(nlgn)。堆排序的平均性能較接近於最壞性能。 由於建初始堆所需的比較次數較多，所以堆排序不適宜於記錄數較少的文件。 堆排序是就地排序，輔助空間為O(1)， 它是不穩定的排序方法。

堆排序與直接插入排序的區別:
直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重復執行了這些比較操作。
堆排序可通過樹形結構保存部分比較結果，可減少比較次數。

八、拓撲排序
例 ：學生選修課排課先後順序
拓撲排序：把有向圖中各頂點按照它們相互之間的優先關系排列成一個線性序列的過程。
方法：
在有向圖中選一個沒有前驅的頂點且輸出
從圖中刪除該頂點和所有以它為尾的弧
重復上述兩步，直至全部頂點均已輸出（拓撲排序成功），或者當圖中不存在無前驅的頂點（圖中有迴路）為止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*輸出拓撲排序函數。若G無迴路，則輸出G的頂點的一個拓撲序列並返回OK，否則返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//對各頂點求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化棧
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("結點"+G.vertices[i].data+"的入度為"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓撲排序輸出順序為：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("發生錯誤，程序結束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("該圖有環，出現錯誤，無法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
演算法的時間復雜度O（n+e）。

Ⅱ 如何用java實現快速排序，簡答講解下原理

快速排序思想：
通過對數據元素集合Rn 進行一趟排序劃分出獨立的兩個部分。其中一個部分的關鍵字比另一部分的關鍵字小。然後再分別對兩個部分的關鍵字進行一趟排序，直到獨立的元素只有一個，此時整個元素集合有序。
快速排序的過程，對一個元素集合R[ low ... high ] ,首先取一個數（一般是R[low] ）做參照 ， 以R[low]為基準重新排列所有的元素。
所有比R[low]小的放前面，所有比R[low] 大的放後面，然後以R[low]為分界，對R[low ... high] 劃分為兩個子集和，再做劃分。直到low >= high 。
比如：對R={37, 40, 38, 42, 461, 5, 7, 9, 12}進行一趟快速排序的過程如下(注:下面描述的內容中元素下表從 0 開始)：
開始選取基準 base = 37，初始位置下表 low = 0 ， high = 8 ， 從high=8，開始如果R[8] < base , 將high位置中的內容寫入到R[low]中, 將high位置空出來, low = low +1 ;
從low開始探測，由於low=1 ， R[low] > base ,所以將R[low]寫入到R[high] , high = high -1 ;
檢測到low < high ,所以第一趟快速排序仍需繼續:
此時low=1，high=7，因為 R[high] < base ,所以將 R[high] 寫入到到R[low]中,low = low + 1;
從low開始探測,low = 2 , R[low] >base ,所以講R[low]寫入到R[high]，high=high-1;
繼續檢測到 low 小於high
此時low=2，high=6，同理R[high] < base ,將R[high] 寫入到R[low]中，low=low+1;
從low繼續探測,low = 3 , high=6 , R[low] > base , 將R[low]寫入到R[high]中，high = high-1;
繼續探測到low小於high
此時low=3，high=5，同理R[high] < base,將R[high]寫入到R[low]中，low = low +1；
從low繼續探測，low = 4，high=5，由於R[low] > base , 將R[low]寫入到R[high]中，high = high -1 ;
此時探測到low == high == 4 ；該位置即是base所在的位置，將base寫入到該位置中.
然後再對子序列Rs1 = {12,9,7,5} 和 Rs2={461,42,38,40}做一趟快速排序，直到Rsi中只有一個元素，或沒有元素。
快速排序的Java實現：
private static boolean isEmpty(int[] n) {

return n == null || n.length == 0;
}

// ///////////////////////////////////////////////////
/**
* 快速排序演算法思想——挖坑填數方法：
*
* @param n 待排序的數組
*/
public static void quickSort(int[] n) {
if (isEmpty(n))
return;
quickSort(n, 0, n.length - 1);
}

public static void quickSort(int[] n, int l, int h) {
if (isEmpty(n))
return;
if (l < h) {
int pivot = partion(n, l, h);
quickSort(n, l, pivot - 1);
quickSort(n, pivot + 1, h);
}
}

private static int partion(int[] n, int start, int end) {
int tmp = n[start];
while (start < end) {
while (n[end] >= tmp && start < end)
end--;
if (start < end) {
n[start++] = n[end];
}
while (n[start] < tmp && start < end)
start++;
if (start < end) {
n[end--] = n[start];
}
}
n[start] = tmp;
return start;
}
在代碼中有這樣一個函數：
public static void quickSortSwap(int[] n, int l, int h)
該函數可以實現，元素集合中特定的 l 到 h 位置間的數據元素進行排序。

Ⅲ java快速排序簡單代碼

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序演算法是《數據結構與演算法》中最基本的演算法之一。排序演算法可以分為內部排序和外部排序，內部排序是數據記錄在內存中進行排序，而外部排序是因排序的數據很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內部排序演算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸並排序、快速排序、堆排序、基數排序等。以下是快速排序演算法：

快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞譽渣宏狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序梁灶通常明顯比其他 Ο(nlogn) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

快速排序又是一種分而治之思想在排序演算法上的典型應用。本質上來看，快速排序應該算是在冒慶冊泡排序基礎上的遞歸分治法。

快速排序的名字起的是簡單粗暴，因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義，就是快，而且效率高！它是處理大數據最快的排序演算法之一了。雖然 Worst Case 的時間復雜度達到了 O(n?)，但是人家就是優秀，在大多數情況下都比平均時間復雜度為 O(n logn) 的排序演算法表現要更好，可是這是為什麼呢，我也不知道。好在我的強迫症又犯了，查了 N 多資料終於在《演算法藝術與信息學競賽》上找到了滿意的答案：

快速排序的最壞運行情況是 O(n?)，比如說順序數列的快排。但它的平攤期望時間是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 記號中隱含的常數因子很小，比復雜度穩定等於 O(nlogn) 的歸並排序要小很多。所以，對絕大多數順序性較弱的隨機數列而言，快速排序總是優於歸並排序。
1. 演算法步驟
從數列中挑出一個元素，稱為 "基準"（pivot）;

重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作；

遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序；
2. 動圖演示
代碼實現 JavaScript 實例 function quickSort ( arr , left , right ) {
    var len = arr. length ,
        partitionIndex ,
        left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
        right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;

    if ( left

Ⅳ java中快速排序的演算法舉個例子

package person.test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;

/**
* class name: RapidSort
* description: Java快速排序法：數組和集合
* @author Jr
*
*/
public class RapidSort {
private Random ran = new Random(); // 聲明一個全局變數ran，用來隨機生成整數

/**
* method name: sortArray
* description: 對數組的快速排序，只能用於int[]類型的數組
* @return
*/
private void sortArray() {
int[] array = new int[10]; // 聲明數組長度為10
for (int i = 0 ; i < array.length; i++) {
array[i] = ran.nextInt(10) + 1; // 數組賦值
}
Arrays.sort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}

/**
* method name: sortList
* description: 對集合的快速排序，可以用於List<Object>類型數組，
* 隱含意思就是對所有類型數組都適用
* @return
*/
private void sortList() {
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0 ; i < 10; i++) {
list.add(ran.nextInt(10) + 1); // 給集合賦10個值
}
Collections.sort(list);
System.out.println(list);
}

public static void main(String[] args) {
RapidSort rs = new RapidSort();
rs.sortArray();
rs.sortList();
}
}

Ⅳ 哪位幫我講講java中的快速排序法

快速排序是對冒泡排序的一種改進。它的基本思想是：通過一躺排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按次方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。最壞情況的時間復雜度為O(n2)，最好情況時間復雜度為O(nlog2n)。

另外 java沒指針概念 可以認為是句柄
假設要排序的數組是A[1]……A[N]，首先任意選取一個數據（通常選用第一個數據）作為關鍵數據，然後將所有比它的數都放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱為一躺快速排序。一趟快速排序的演算法是：

1）、設置兩個變數I、J，排序開始的時候I：=1，J：=N；

2）以第一個數組元素作為關鍵數據，賦值給X，即X：=A[1]；

3）、從J開始向前搜索，即由後開始向前搜索（J：=J-1），找到第一個小於X的值，兩者交換；

4）、從I開始向後搜索，即由前開始向後搜索（I：=I+1），找到第一個大於X的值，兩者交換；

5）、重復第3、4步，直到I=J；

例如：待排序的數組A的值分別是：（初始關鍵數據X：=49）

A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7]：

49 38 65 97 76 13 27

進行第一次交換後： 27 38 65 97 76 13 49

( 按照演算法的第三步從後面開始找)

進行第二次交換後： 27 38 49 97 76 13 65

( 按照演算法的第四步從前面開始找>X的值，65>49,兩者交換，此時I：=3 )

進行第三次交換後： 27 38 13 97 76 49 65

( 按照演算法的第五步將又一次執行演算法的第三步從後開始找)

進行第四次交換後： 27 38 13 49 76 97 65

( 按照演算法的第四步從前面開始找大於X的值，97>49,兩者交換，此時J：=4 )

此時再執行第三步的時候就發現I=J，從而結束一躺快速排序，那麼經過一躺快速排序之後的結果是：27 38 13 49 76 97 65，即所以大於49的數全部在49的後面，所以小於49的數全部在49的前面。

快速排序就是遞歸調用此過程——在以49為中點分割這個數據序列，分別對前面一部分和後面一部分進行類似的快速排序，從而完成全部數據序列的快速排序，最後把此數據序列變成一個有序的序列，根據這種思想對於上述數組A的快速排序的全過程如圖6所示：

初始狀態 {49 38 65 97 76 13 27}

進行一次快速排序之後劃分為 {27 38 13} 49 {76 97 65}

分別對前後兩部分進行快速排序 {13} 27 {38}

結束 結束 {49 65} 76 {97}

49 {65} 結束

結束

Ⅵ java實現幾種常見排序演算法

下面給你介紹四種常用排序演算法：

1、冒泡排序

特點：效率低，實現簡單

思想（從小到大排）：每一趟將待排序序列中最大元素移到最後，剩下的為新的待排序序列，重復上述步驟直到排完所有元素。這只是冒泡排序的一種，當然也可以從後往前排。

Ⅶ 常見的排序演算法—選擇，冒泡，插入，快速，歸並

太久沒看代碼了，最近打算復習一下java，又突然想到了排序演算法，就把幾種常見的排序演算法用java敲了一遍，這里統一將無序的序列從小到大排列。

選擇排序是一種簡單直觀的排序演算法。它的工作原理是：第一次從待排序的數據元素中選出最小的一個元素，存放在序列的起始位置，然後再從剩餘的未排序元素中尋找到最小元素，繼續放在下一個位置，直到待排序元素個數為0。

選擇排序代碼如下：

public void Select_sort(int[] arr) {

int temp,index;

for( int i=0;i<10;i++) {

index = i;

for(int j = i + 1 ; j < 10 ; j++) {

if(arr[j] < arr[index])

index = j;

}

/*

temp = arr[i];

arr[i] = arr[index];

arr[index] = temp;

*/

swap(arr,i,index);

}

System.out.print("經過選擇排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr[i] +" ");

System.out.println("");

}

冒泡排序是一種比較基礎的排序演算法，其思想是相鄰的元素兩兩比較，較大的元素放後面，較小的元素放前面，這樣一次循環下來，最大元素就會歸位，若數組中元素個數為n，則經過（n-1）次後，所有元素就依次從小到大排好序了。整個過程如同氣泡冒起，因此被稱作冒泡排序。

選擇排序代碼如下：

public void Bubble_sort(int[] arr) {

int temp;

for(int i = 0 ; i < 9 ; i++) {

for(int j = 0 ; j < 10 - i - 1 ;j++) {

if(arr[j] > arr[j+1]) {

/*

temp = arr[j];

arr[j] = arr[j+1];

arr[j+1] = temp;

*/

swap(arr,j,j+1);

}

}

}

System.out.print("經過冒泡排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr[i] +" ");

System.out.println("");

}

插入排序也是一種常見的排序演算法，插入排序的思想是：創建一個與待排序數組等大的數組，每次取出一個待排序數組中的元素，然後將其插入到新數組中合適的位置，使新數組中的元素保持從小到大的順序。

插入排序代碼如下：

public void Insert_sort(int[] arr) {

int length = arr.length;

int[] arr_sort = new int[length];

int count = 0;

for(int i = 0;i < length; i++) {

if(count == 0) {

arr_sort[0] = arr[0];

}else if(arr[i] >= arr_sort[count - 1]) {

arr_sort[count] = arr[i];

}else if(arr[i] < arr_sort[0]) {

insert(arr,arr_sort,arr[i],0,count);

}else {

for(int j = 0;j < count - 1; j++) {

if(arr[i] >= arr_sort[j] && arr[i] < arr_sort[j+1]) {

insert(arr,arr_sort,arr[i],j+1,count);

break;

}

}

}

count++;

}

System.out.print("經過插入排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr_sort[i] +" ");

System.out.println("");

}

public void insert(int[] arr,int[] arr_sort,int value,int index,int count) {

for(int i = count; i > index; i--)

arr_sort[i] = arr_sort[i-1];

arr_sort[index] = value;

}

快速排序的效率比冒泡排序演算法有大幅提升。因為使用冒泡排序時，一次外循環只能歸位一個值，有n個元素最多就要執行（n-1）次外循環。而使用快速排序時，一次可以將所有元素按大小分成兩堆，也就是平均情況下需要logn輪就可以完成排序。

快速排序的思想是：每趟排序時選出一個基準值（這里以首元素為基準值），然後將所有元素與該基準值比較，並按大小分成左右兩堆，然後遞歸執行該過程，直到所有元素都完成排序。

public void Quick_sort(int[] arr, int left, int right) {

if(left >= right)

return ;

int temp,t;

int j = right;

int i = left;

temp = arr[left];

while(i < j) {

while(arr[j] >= temp && i < j)

j--;

while(arr[i] <= temp && i < j)

i++;

if(i < j) {

t = arr[i];

arr[i] = arr[j];

arr[j] = t;

}

}

arr[left] = arr[i];

arr[i] = temp;

Quick_sort(arr,left, i - 1);

Quick_sort(arr, i + 1, right);

}

歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法，歸並排序對序列的元素進行逐層折半分組，然後從最小分組開始比較排序，每兩個小分組合並成一個大的分組，逐層進行，最終所有的元素都是有序的。

public void Mergesort(int[] arr,int left,int right) {

if(right - left > 0) {

int[] arr_1 = new int[(right - left)/2 + 1];

int[] arr_2 = new int[(right - left + 1)/2];

int j = 0;

int k = 0;

for(int i = left;i <= right;i++) {

if(i <= (right + left)/2) {

arr_1[j++] = arr[i];

}else {

arr_2[k++] = arr[i];

}

}

Mergesort(arr_1,0,(right - left)/2);

Mergesort(arr_2,0,(right - left - 1)/2);

Merge(arr_1,arr_2,arr);

}

}

public void Merge(int[] arr_1,int[] arr_2,int[] arr) {

int i = 0;

int j = 0;

int k = 0;

int L1 = arr_1.length;

int L2 = arr_2.length;

while(i < L1 && j < L2) {

if(arr_1[i] <= arr_2[j]) {

arr[k] = arr_1[i];

i++;

}else {

arr[k] = arr_2[j];

j++;

}

k++;

}

if(i == L1) {

for(int t = j;j < L2;j++)

arr[k++] = arr_2[j];

}else {

for(int t = i;i < L1;i++)

arr[k++] = arr_1[i];

}

}

歸並排序這里我使用了left，right等變數，使其可以通用，並沒有直接用數字表示那麼明確，所以給出相關偽代碼，便於理解。

Mergesort(arr[0...n-1])

//輸入：一個可排序數組arr[0...n-1]

//輸出：非降序排列的數組arr[0...n-1]

if n>1

arr[0...n/2-1] to arr_1[0...(n+1)/2-1]//確保arr_1中元素個數>=arr_2中元素個數

//對於總個數為奇數時，arr_1比arr_2中元素多一個；對於總個數為偶數時，沒有影響

arr[n/2...n-1] to arr_2[0...n/2-1]

Mergesort(arr_1[0...(n+1)/2-1])

Mergesort(arr_2[0...n/2-1])

Merge(arr_1,arr_2,arr)

Merge(arr_1[0...p-1],arr_2[0...q-1],arr[0...p+q-1])

//輸入：兩個有序數組arr_1[0...p-1]和arr_2[0...q-1]

//輸出：將arr_1與arr_2兩數組合並到arr

int i<-0;j<-0;k<-0

while i

if arr_1[i] <= arr_2[j]

arr[k] <- arr_1[i]

i<-i+1

else arr[k] <- arr_2[j];j<-j+1

k<-k+1

if i=p

arr_2[j...q-1] to arr[k...p+q-1]

else arr_1[i...p-1] to arr[k...p+q-1]

package test_1;

import java.util.Scanner;

public class Test01 {

public static void main(String[] args) {

Scanner sc = new Scanner(System.in);

int[] arr_1 = new int[10];

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

arr_1[i] = sc.nextInt();

Sort demo_1 = new Sort();

//1~5一次只能運行一個，若多個同時運行，則只有第一個有效，後面幾個是無效排序。因為第一個運行的已經將帶排序數組排好序。

demo_1.Select_sort(arr_1);//-----------------------1

//demo_1.Bubble_sort(arr_1);//---------------------2

/* //---------------------3

demo_1.Quick_sort(arr_1, 0 , arr_1.length - 1);

System.out.print("經過快速排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr_1[i] +" ");

System.out.println("");

*/

//demo_1.Insert_sort(arr_1);//--------------------4

/* //--------------------5

demo_1.Mergesort(arr_1,0,arr_1.length - 1);

System.out.print("經過歸並排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr_1[i] +" ");

System.out.println("");

*/

}

}

class Sort {

public void swap(int arr[],int a, int b) {

int t;

t = arr[a];

arr[a] = arr[b];

arr[b] = t;

}

public void Select_sort(int[] arr) {

int temp,index;

for( int i=0;i<10;i++) {

index = i;

for(int j = i + 1 ; j < 10 ; j++) {

if(arr[j] < arr[index])

index = j;

}

/*

temp = arr[i];

arr[i] = arr[index];

arr[index] = temp;

*/

swap(arr,i,index);

}

System.out.print("經過選擇排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr[i] +" ");

System.out.println("");

}

public void Bubble_sort(int[] arr) {

int temp;

for(int i = 0 ; i < 9 ; i++) {

for(int j = 0 ; j < 10 - i - 1 ;j++) {

if(arr[j] > arr[j+1]) {

/*

temp = arr[j];

arr[j] = arr[j+1];

arr[j+1] = temp;

*/

swap(arr,j,j+1);

}

}

}

System.out.print("經過冒泡排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr[i] +" ");

System.out.println("");

}

public void Quick_sort(int[] arr, int left, int right) {

if(left >= right)

return ;

int temp,t;

int j = right;

int i = left;

temp = arr[left];

while(i < j) {

while(arr[j] >= temp && i < j)

j--;

while(arr[i] <= temp && i < j)

i++;

if(i < j) {

t = arr[i];

arr[i] = arr[j];

arr[j] = t;

}

}

arr[left] = arr[i];

arr[i] = temp;

Quick_sort(arr,left, i - 1);

Quick_sort(arr, i + 1, right);

}

public void Insert_sort(int[] arr) {

int length = arr.length;

int[] arr_sort = new int[length];

int count = 0;

for(int i = 0;i < length; i++) {

if(count == 0) {

arr_sort[0] = arr[0];

}else if(arr[i] >= arr_sort[count - 1]) {

arr_sort[count] = arr[i];

}else if(arr[i] < arr_sort[0]) {

insert(arr,arr_sort,arr[i],0,count);

}else {

for(int j = 0;j < count - 1; j++) {

if(arr[i] >= arr_sort[j] && arr[i] < arr_sort[j+1]) {

insert(arr,arr_sort,arr[i],j+1,count);

break;

}

}

}

count++;

}

System.out.print("經過插入排序後：");

for(int i = 0 ; i < 10 ; i++)

System.out.print( arr_sort[i] +" ");

System.out.println("");

}

public void insert(int[] arr,int[] arr_sort,int value,int index,int count) {

for(int i = count; i > index; i--)

arr_sort[i] = arr_sort[i-1];

arr_sort[index] = value;

}

public void Mergesort(int[] arr,int left,int right) {

if(right - left > 0) {

int[] arr_1 = new int[(right - left)/2 + 1];

int[] arr_2 = new int[(right - left + 1)/2];

int j = 0;

int k = 0;

for(int i = left;i <= right;i++) {

if(i <= (right + left)/2) {

arr_1[j++] = arr[i];

}else {

arr_2[k++] = arr[i];

}

}

Mergesort(arr_1,0,(right - left)/2);

Mergesort(arr_2,0,(right - left - 1)/2);

Merge(arr_1,arr_2,arr);

}

}

public void Merge(int[] arr_1,int[] arr_2,int[] arr) {

int i = 0;

int j = 0;

int k = 0;

int L1 = arr_1.length;

int L2 = arr_2.length;

while(i < L1 && j < L2) {

if(arr_1[i] <= arr_2[j]) {

arr[k] = arr_1[i];

i++;

}else {

arr[k] = arr_2[j];

j++;

}

k++;

}

if(i == L1) {

for(int t = j;j < L2;j++)

arr[k++] = arr_2[j];

}else {

for(int t = i;i < L1;i++)

arr[k++] = arr_1[i];

}

}

}

若有錯誤，麻煩指正，不勝感激。