堆排序
public class HeapSort {
private static int[] sort = new int[] { 1, 0, 10, 20, 3, 5, 6, 4, 9, 8, 12,
17, 34, 11 };
public static void main(String[] args) {
buildMaxHeapify(sort);
heapSort(sort);
print(sort);
}
private static void buildMaxHeapify(int[] data) {
// 没有子节点的才需要创建最大堆，从最后一个的父节点开始
int startIndex = getParentIndex(data.length - 1);
// 从尾端开始创建最大堆，每次都是正确的堆
for (int i = startIndex; i >= 0; i--) {
maxHeapify(data, data.length, i);
}
}
/**
* 创建最大堆
*
* @paramdata
* @paramheapSize需要创建最大堆的大小，一般在sort的时候用到，因为最多值放在末尾，末尾就不再归入最大堆了
* @paramindex当前需要创建最大堆的位置
*/
private static void maxHeapify(int[] data, int heapSize, int index) {
// 当前点与左右子节点比较
int left = getChildLeftIndex(index);
int right = getChildRightIndex(index);
int largest = index;
if (left < heapSize && data[index] < data[left]) {
largest = left;
}
if (right < heapSize && data[largest] < data[right]) {
largest = right;
}
// 得到最大值后可能需要交换，如果交换了，其子节点可能就不是最大堆了，需要重新调整
if (largest != index) {
int temp = data[index];
data[index] = data[largest];
data[largest] = temp;
maxHeapify(data, heapSize, largest);
}
}
/**
* 排序，最大值放在末尾，data虽然是最大堆，在排序后就成了递增的
*
* @paramdata
*/
private static void heapSort(int[] data) {
// 末尾与头交换，交换后调整最大堆
for (int i = data.length - 1; i > 0; i--) {
int temp = data[0];
data[0] = data[i];
data[i] = temp;
maxHeapify(data, i, 0);
}
}
/**
* 父节点位置
*
* @paramcurrent
* @return
*/
private static int getParentIndex(int current) {
return (current - 1) >> 1;
}
/**
* 左子节点position注意括号，加法优先级更高
*
* @paramcurrent
* @return
*/
private static int getChildLeftIndex(int current) {
return (current << 1) + 1;
}
/**
* 右子节点position
*
* @paramcurrent
* @return
*/
private static int getChildRightIndex(int current) {
return (current << 1) + 2;
}
private static void print(int[] data) {
int pre = -2;
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
if (pre < (int) getLog(i + 1)) {
pre = (int) getLog(i + 1);
System.out.println();
}
System.out.print(data[i] + "|");
}
}
/**
* 以2为底的对数
*
* @paramparam
* @return
*/
private static double getLog(double param) {
return Math.log(param) / Math.log(2);
}
}
快拍
class Quick
{
public void sort(int arr[],int low,int high)
{
int l=low;
int h=high;
int povit=arr[low];
while(l<h)
{
while(l<h&&arr[h]>=povit)
h--;
if(l<h){
int temp=arr[h];
arr[h]=arr[l];
arr[l]=temp;
l++;
}
while(l<h&&arr[l]<=povit)
l++;
if(l<h){
int temp=arr[h];
arr[h]=arr[l];
arr[l]=temp;
h--;
}
}
print(arr);
System.out.print("l="+(l+1)+"h="+(h+1)+"povit="+povit+"\n");
if(l>low)sort(arr,low,h-1);
if(h<high)sort(arr,l+1,high);
}
}
///////////////////////////方式二/////////////////////////////////
更高效点的代码：
public<TextendsComparable<?superT>>
T[]quickSort(T[]targetArr,intstart,intend)
{
inti=start+1,j=end;
Tkey=targetArr[start];
SortUtil<T>sUtil=newSortUtil<T>();
if(start>=end)return(targetArr);
/*从i++和j--两个方向搜索不满足条件的值并交换
*条件为：i++方向小于key，j--方向大于key
*/
while(true)
{
while(targetArr[j].compareTo(key)>0)j--;
while(targetArr[i].compareTo(key)<0&&i<j)i++;
if(i>=j)break;
sUtil.swap(targetArr,i,j);
if(targetArr[i]==key)
{
j--;
}else{
i++;
}
}
/关键数据放到‘中间’/
sUtil.swap(targetArr,start,j);
if(start<i-1)
{
this.quickSort(targetArr,start,i-1);
}
if(j+1<end)
{
this.quickSort(targetArr,j+1,end);
}
returntargetArr;
}
///////////////方式三：减少交换次数，提高效率//////////////////////
private<TextendsComparable<?superT>>
voidquickSort(T[]targetArr,intstart,intend)
{
inti=start,j=end;
Tkey=targetArr[start];
while(i<j)
{
/按j--方向遍历目标数组，直到比key小的值为止/
while(j>i&&targetArr[j].compareTo(key)>=0)
{
j--;
}
if(i<j)
{
/targetArr[i]已经保存在key中，可将后面的数填入/
targetArr[i]=targetArr[j];
i++;
}
/按i++方向遍历目标数组，直到比key大的值为止/
while(i<j&&targetArr[i].compareTo(key)<=0)
/此处一定要小于等于零，假设数组之内有一亿个1，0交替出现的话，而key的值又恰巧是1的话，那么这个小于等于的作用就会使下面的if语句少执行一亿次。/
{
i++;
}
if(i<j)
{
/targetArr[j]已保存在targetArr[i]中，可将前面的值填入/
targetArr[j]=targetArr[i];
j--;
}
}
/此时i==j/
targetArr[i]=key;
/递归调用，把key前面的完成排序/
this.quickSort(targetArr,start,i-1);
/递归调用，把key后面的完成排序/
this.quickSort(targetArr,j+1,end);
}
