Java八大排序算法详解与实例教学

本篇文章给大家分享《Java排序算法详解：八大排序实例教学》，覆盖了文章的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

本文介绍了几种常见的排序算法及其Java实现。1. 冒泡排序通过不断交换相邻元素，将最大元素“冒”到最后，适合教学或小规模数据，时间复杂度为O(n²)；2. 快速排序采用分治策略，选择基准值将数据分为两部分并递归处理，平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况为O(n²)；3. 插入排序直观简单，适用于小规模或基本有序的数据，平均时间复杂度为O(n²)，最好情况为O(n)；4. 归并排序基于分治思想，先分别排序再合并，稳定性好，时间复杂度始终为O(n log n)。此外还简要提及其他常见排序算法，如选择排序、希尔排序、堆排序和计数排序，它们各有优劣，适用于不同场景。掌握这些经典算法有助于理解基础编程思想并提升开发效率。

排序算法是编程中最基础、最常用的操作之一。Java作为一门主流的编程语言，自然也少不了对排序的支持。实现排序算法，不仅可以帮助理解数据结构与算法的基本原理，还能在实际开发中提升效率。下面我们就来看几种常见的排序算法，并用Java代码进行实现。

1. 冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序是最基础的排序算法之一，它的核心思想是通过不断交换相邻元素，把最大的元素“冒”到最后。

实现思路：

• 遍历数组，比较相邻两个元素，如果顺序错误就交换它们。
• 每轮遍历后，最大的元素会被放到正确的位置。
• 重复这个过程，直到整个数组有序。

public static void bubbleSort(int[] arr) {
    for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

小贴士：

• 可以加一个标志位判断是否发生交换，提前结束循环。
• 时间复杂度为 O(n²)，适合教学或小规模数据。

2. 快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种分治策略的经典应用，它通过一趟排序将数据分成两部分，左边小于基准值，右边大于基准值。

实现思路：

• 选择一个基准值（pivot）。
• 将比基准值小的移到左边，大的移到右边。
• 对左右子数组递归执行上述步骤。

public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
    if (left >= right) return;

    int pivot = partition(arr, left, right);
    quickSort(arr, left, pivot - 1);
    quickSort(arr, pivot + 1, right);
}

private static int partition(int[] arr, int left, int right) {
    int pivot = arr[left];
    while (left < right) {
        while (left < right && arr[right] >= pivot) right--;
        arr[left] = arr[right];
        while (left < right && arr[left] <= pivot) left++;
        arr[right] = arr[left];
    }
    arr[left] = pivot;
    return left;
}

注意点：

• 基准值的选择会影响性能，可以随机选或者取中间值。
• 平均时间复杂度为 O(n log n)，但最坏情况会退化成 O(n²)。

3. 插入排序（Insertion Sort）

插入排序简单直观，适用于小规模数据或基本有序的数据。

实现思路：

• 将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的合适位置。
• 类似于整理扑克牌时的手动操作方式。

public static void insertionSort(int[] arr) {
    for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
        int key = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

适用场景：

• 数据量小或近乎有序时效率高。
• 时间复杂度平均为 O(n²)，最好情况为 O(n)。

4. 归并排序（Merge Sort）

归并排序也是基于分治思想的一种稳定排序算法。

实现思路：

• 将数组分为两半，分别排序后再合并。
• 合并过程中保持顺序。

public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
    if (left >= right) return;

    int mid = (left + right) / 2;
    mergeSort(arr, left, mid);
    mergeSort(arr, mid + 1, right);
    merge(arr, left, mid, right);
}

private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
    int[] temp = new int[right - left + 1];
    int i = left, j = mid + 1, k = 0;

    while (i <= mid && j <= right) {
        if (arr[i] <= arr[j]) {
            temp[k++] = arr[i++];
        } else {
            temp[k++] = arr[j++];
        }
    }

    while (i <= mid) temp[k++] = arr[i++];
    while (j <= right) temp[k++] = arr[j++];

    System.arraycopy(temp, 0, arr, left, temp.length);
}

优点：

• 稳定性好，适合链表等结构。
• 时间复杂度始终为 O(n log n)。

其他常见排序简要说明

以下几种排序也值得了解：

• 选择排序（Selection Sort）：每次找到最小元素放到前面，实现简单但不稳定。
• 希尔排序（Shell Sort）：插入排序的改进版，先按增量分组排序，再逐步缩小增量。
• 堆排序（Heap Sort）：利用最大堆构建结构，反复取出堆顶元素。
• 计数排序（Counting Sort）：非比较型排序，适用于整数且范围较小的情况。

这些排序方法各有优劣，在不同场景下选择合适的排序算法，才能发挥出最好的性能。

基本上就这些了。虽然排序算法种类繁多，但掌握几个经典实现之后，你会发现它们之间有很多共通之处，比如分治、比较、交换等思想。写代码时多思考一下每一步的作用，慢慢就能融会贯通了。

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