Java 中常见的排序算法

  其实小编是不太想写关于java的相关文章，因为是这个编程语言实在是会用的人太多了，网上的博文数不胜数，没必要在重复造轮子了，但是虽然java这门语言会用的人很多，但是会用、掌握、熟练、和精通可不是闹着玩的，想要达到精通的级别，小编敢说，一个正规的开发公司能过达到精通java的开发人员屈指可数，所以小编这里就跳过关于java哪些简单的API 、语法，直接给大家介绍一些相对提升能力，并且不是那么基础的知识，说不定以后面试就会用到，尤其是排序，真的，不晓得为啥都喜欢在面试的时候出排序的题，实际大数据开发中真正手写排序的还真不多，我想可能是各个面试官想要看到的是，各个应聘者是否能够get到排序算法的精髓吧。
  好了，每次写博客都要废话一堆，自我检讨，但是不想改变，接下来小编介绍几种创建的排序算法以及他们的java实现。

1. 冒泡排序

  原理：从第一个元素开始，和它相邻的比较，如果前面一个元素大于后面一个元素，就把他们互换位置。
  原理图：

   代码实现：

public static void main(String[] args) {
        int arr[] = { 15, 16, 145, 91, 9, 5, 0 };
        int temp1=0;

        for(int i=0;i<arr.length-1;i++){  //控制循环次数：arr.length-1
            for(int j=0;j<arr.length-i-1;j++){  //控制比较次数：arr.length-i-1
                if(arr[j]>arr[j+1]){
                    temp1=arr[j];
                    arr[j]=arr[j+1];
                    arr[j+1]=temp1;
                }
            }
        }
}

   增强版冒泡排序：

public static void main(String[] args) {
        int arr[] = { 1,0,2,3,4,5,6,7,8 };
        int temp1;
        for(int i=0;i<arr.length-1;i++){  //控制循环次数：arr.length-1
            boolean flag=true;  //判断内层循环是否执行
            for(int j=0;j<arr.length-i-1;j++){  //控制比较次数：arr.length-i-1
                if(arr[j]>arr[j+1]){
                    temp1=arr[j];
                    arr[j]=arr[j+1];
                    arr[j+1]=temp1;
                    flag=false;
                }
            }
            if(flag){  //如果内层循环的if一次都没有执行，说明已经排序结束
                break;
            }
        }

2.选择排序

  原理：从第一个位置开始，将他与后面的所有元素比较，如果前面大于后面的，就交换位置。
  原理图：

  代码实现：

public static void main(String[] args) {
    int arr[] = { 45,15,48,9,3,65,22 };
 for(int i=0;i<arr.length-1;i++){  //控制位置，从第一个位置开始，到倒数第二个位置
        for(int j=i+1;j<arr.length;j++){ //当前位置的下一个位置开始，与后面的所有比较
            if(arr[i]>arr[j]){
                int temp=arr[i];
                arr[i]=arr[j];
                arr[j]=temp;
            }
        }
    }

3. 插入排序

  原理：从第二个元素位置开始，将他与他之前的元素比较，如果比之前的元素小，就将他插入到，那个元素的前面。
  原理图：

  代码实现：

public static void main(String[] args) {
int arr[] = { 45, 15, 48, 9, 3, 65, 22 };
// 插入排序
int temp1;
for (int i = 1; i < arr.length; i++) { //从第二个数开始，一直到最后一个数
    for (int j = 0; j < i; j++) { //i之前的所有数，全部比较
        if (arr[i] < arr[j]) {
            temp1 = arr[i];
            for (int k = i; k > j; k--) { //将前面的数据把后面的覆盖，从j开始，一直到i 
                arr[k] = arr[k - 1];
            }
            arr[j] = temp1;
        }
    }
}

4. 快速排序

  原理：先选取一个基准点，作用：基准点左侧小于基准点的数据 基准点右侧放的数据都是大于基准点的数据。基准点：最常用的基准点选第一个,最终一个大数组不停的进行查分 拆分的最终结果每个数组只有一个元素。
  原理图：

解释：大循环中有两个循环，一个是从右往左，找比基准点小的，一个是从左往右找比基准点大的（找到之后，与基准点交换位置）。最终大循环，在left>=right时结束。
（2） 快排拆分：

解释：使用递归的方式，将数组左右两边一次次拆分，直到left>=right时，递归结束。
  代码实现：

public class QuickSort {
    public static void main(String[] args) {
        int arr[]= {2,7,1,2,8,1,3,9,415,189,123};
        sort(arr,0,arr.length-1);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
    public static void sort(int [] arr,int left ,int right) {
        //递归的出口，当左侧==右侧
        if(left>=right) {
            return;
        }
        //获取基准点
        int point=getPoint(arr,left,right);
        //左边排序(递归)
        sort(arr,left,point-1);
        //右边排序(递归)
        sort(arr,point+1,right);
    }
    public static  int getPoint(int [] arr,int left ,int right) {
        int key=arr[left];
        while(left<right) {
            //从右向左循环,只要右边的比基准点大，就继续循序
            while(key<=arr[right]&&left<right) {
                //每循环一次，right的索引向左移一个
                right--;
            }
            //交换基准点的位置
            arr[left]=arr[right];
            //从左向右循环,只要左边的比基准点小，就继续循序
            while(arr[left]<=key&&left<right) {
                left++;
            }
            //交换基准点
            arr[right]=arr[left];
        }
        //最后给基准点赋值
        arr[left]=key;
        return left;
    }
}

注意：了解快速排序有助于了解MR的map-reduce过程，因为在MRmap阶段环形缓冲区满了之后，会将数据溢写到文件中，这个过程中就是使用了快速排序。

5. 计数排序

  原理：对一个已有数组进行排序，那么就新建一个数组，数组长度为数组中元素的最大值+1。并把已有数组中的元素，对应上新建数组的下标，放入里面，新建数组的元素为，已有数组中元素的出现次数。
  原理图：

解释：新创建一个数组，长度为需要排序的数组的最大值+1，遍历数组，将数组中的值分别找到新数组的索引，将索引处的元素+1，最后，遍历输出新数组的下标（只输出相应的值>0的下标，并且值为多少就输出几次）。
  代码实现：

public class CountSort {
    public static void main(String[] args) {
        int arr[]= {2,7,1,2,8,1,3,9,415,189,123};
        sort(arr,415);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
    public static void sort(int arr[],int max) {
        int index=0;
        int newarr[]=new int [max+1];
        for(int i=0;i<arr.length;i++) {
            newarr[arr[i]]++;
        }
        for(int i=0;i<newarr.length;i++) {
            if(newarr[i]!=0) {
                for(int j=0;j<newarr[i];j++) {
                    arr[index++]=i;
                }
            }
        }
    }
}

注意：了解计数排序，有助于了解hbase的布隆过滤器，布隆过滤器的特点就是，我说没有就没有，我说有不一定有（有一定的误判率）。

6. 归并排序（两路）

原理：针对多个有序的数据集进行排序。（时间复杂度：n*logN）
归并排序有两个阶段：
一个是归：将一个数据集拆分到每一个小的数据集只有一个元素。
实现一个数据集的归：

public static void chai(int arr[],int first,int last,int [] newarr) {
        if(first>=last) {
            return;
        }
        //找中间点
        int mid=(first+last)/2;
        //左边归
        chai(arr,first,mid,newarr);
        //右侧拆
        chai(arr,mid+1,last,newarr);
        //拆完之后并
        meger(arr,first,last,mid,newarr);
}

一个是并：将两个有序的数据集，合并成为一个有序的大数据集。
实现两个有序数据集的并：

public int[] bing(int arr1[], int arr2[]) {
        //创建一个最终结果的数组：长度为arr1和arr2长度之和
        int newarr[] = new int[arr1.length+arr2.length];
        //新数组的元素标记
        int index=0;
        //记录arr1和arr2的下标
        int arr1_index=0;
        int arr2_index=0;
        //只要有一个数组，遍历结束，就停止循环
        while(arr1_index<arr1.length&&arr2_index<arr2.length) {
            //进行判断，将数据存储在新数组中
            if(arr1[arr1_index]<arr2[arr2_index]) {
                newarr[index++]=arr1[arr1_index++];
            }else {
                newarr[index++]=arr2[arr2_index++];
            }
        }
        //可能是arr1没有遍历完全
        while(arr1_index<arr1.length) {
            newarr[index++]=arr1[arr1_index++];
        }
        //可能是arr2没有遍历完全
        while(arr2_index<arr2.length) {
            newarr[index++]=arr2[arr2_index++];
        }
        return newarr;
    }

完整代码实现：

public class bingSort {
    public static void main(String[] args) {
        int arr[]= {1,8,7,6,11,2,4};
        int newarr[]=new int[arr.length];
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        chai(arr,0,arr.length-1,newarr);
        System.out.println(Arrays.toString(newarr));
    }
    //归
    public static void chai(int arr[],int first,int last,int [] newarr) {
        if(first>=last) {
            return;
        }
        //找中间点
        int mid=(first+last)/2;
        //左边归
        chai(arr,first,mid,newarr);
        //右侧拆
        chai(arr,mid+1,last,newarr);
        //拆完之后并
        meger(arr,first,last,mid,newarr);
    }
    /**
     *  并
     * @param arr 原数组
     * @param first 开始位置
     * @param last 结束位置
     * @param mid 中间位置
     * @param newarr  存放最终结果的数组
     */
    public static void meger(int arr[],int first,int last,int mid,int [] newarr) {
        //第一个数据集的起始下标
        int arr1_start=first;
        //第一个数据集的终止下标
        int arr1_end=mid;
        //第二个数据集的起始下标
        int arr2_start=mid+1;
        //第二个数据集的终止下标
        int arr2_end=last;
        int index=0;
        while(arr1_start<=arr1_end&&arr2_start<=arr2_end) {
            if(arr[arr1_start]<arr[arr2_start]) {
                newarr[index++]=arr[arr1_start++];
            }else {
                newarr[index++]=arr[arr2_start++];
            }
        }
        while(arr1_start<=arr1_end) {
            newarr[index++]=arr[arr1_start++];
        }
        while(arr2_start<=arr2_end) {
            newarr[index++]=arr[arr2_start++];
        }
        /**
         * 因为归并排序，需要使用两个有序的数据集，而arr一开始时无需的，所有每一次归并的时候
         * 需要将归并好之后的那一段数据集，赋值到arr中，使之后的归并仍然有序
         */
        //赋值的循环的次数，是本次归并的元素的个数
        for(int i=0;i<index;i++) {
            //每次赋值的时候，是从first开始
             arr[first+i]=newarr[i];
        }
    }
}

注意：在MR程序中，其中有两个阶段使用到了归并，一个是在缓冲区溢写小文件时，最后会将多个小文件归并成一个大文件，另一个则是在reduce拉去map处理的数据到本地是会生成很多小文件，此时也会做一次归并。

7. 二分法查找数据

  原理：在已经排好序的基础上，将数组元素折半查找。
  原理图：

  代码实现：

public static void main(String[] args) {
        int arr[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 };
        // 二分法查数据
        int num = new Scanner(System.in).nextInt(); //查找的数
        int start = 0;
        int end = arr.length - 1;
        int middle = (start + end) / 2;
        while (true) {
          //如果end<start说明全部找完也没有找到
            if (end < start) {
                System.out.println(num + "不在此数组中");
                break;
            }
            if (arr[middle] > num) {
                end = middle - 1;
            } else if (arr[middle] < num) {
                start = middle + 1;
            } else {
                System.out.println("这个数的索引下标为" + middle);
                break;
            }
            middle = (start + end) / 2;
        }