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在Java编程中，排序算法是处理数据集合时常用的工具。Java提供了多种排序算法，开发者可以根据不同的需求选择合适的算法。本文将介绍Java中常见的排序算法，并简要分析它们的特点和适用场景。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的列表，比较相邻的元素并交换它们的位置，直到列表有序。
public void bubbleSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i < n-1; i++) {
for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
}
}
特点： - 时间复杂度：O(n^2) - 空间复杂度：O(1) - 稳定排序
适用场景：适用于小规模数据或基本有序的数据。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每次从未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。
public void selectionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i < n-1; i++) {
int minIndex = i;
for (int j = i+1; j < n; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
int temp = arr[minIndex];
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
特点： - 时间复杂度：O(n^2) - 空间复杂度：O(1) - 不稳定排序
适用场景：适用于小规模数据，且对稳定性要求不高的场景。
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
public void insertionSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 1; i < n; 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;
}
}
特点： - 时间复杂度：O(n^2) - 空间复杂度：O(1) - 稳定排序
适用场景：适用于小规模数据或基本有序的数据。
快速排序是一种高效的排序算法，采用分治法策略。它通过选择一个“基准”元素，将数组分为两部分，一部分比基准小，另一部分比基准大，然后递归地对这两部分进行排序。
public void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pi = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pi-1);
quickSort(arr, pi+1, high);
}
}
private int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j < high; j++) {
if (arr[j] < pivot) {
i++;
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
int temp = arr[i+1];
arr[i+1] = arr[high];
arr[high] = temp;
return i+1;
}
特点： - 时间复杂度：平均O(n log n)，最坏O(n^2) - 空间复杂度：O(log n) - 不稳定排序
适用场景：适用于大规模数据，且对稳定性要求不高的场景。
归并排序是一种稳定的排序算法，采用分治法策略。它将数组分成两半，分别对两半进行排序，然后将排序好的两半合并。
public void mergeSort(int[] arr, int l, int r) {
if (l < r) {
int m = (l + r) / 2;
mergeSort(arr, l, m);
mergeSort(arr, m+1, r);
merge(arr, l, m, r);
}
}
private void merge(int[] arr, int l, int m, int r) {
int n1 = m - l + 1;
int n2 = r - m;
int[] L = new int[n1];
int[] R = new int[n2];
for (int i = 0; i < n1; i++) {
L[i] = arr[l + i];
}
for (int j = 0; j < n2; j++) {
R[j] = arr[m + 1 + j];
}
int i = 0, j = 0;
int k = l;
while (i < n1 && j < n2) {
if (L[i] <= R[j]) {
arr[k] = L[i];
i++;
} else {
arr[k] = R[j];
j++;
}
k++;
}
while (i < n1) {
arr[k] = L[i];
i++;
k++;
}
while (j < n2) {
arr[k] = R[j];
j++;
k++;
}
}
特点： - 时间复杂度：O(n log n) - 空间复杂度：O(n) - 稳定排序
适用场景：适用于大规模数据，且对稳定性要求较高的场景。
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。它通过构建最大堆（或最小堆），然后逐步将堆顶元素与堆的最后一个元素交换，并调整堆，直到整个数组有序。
public void heapSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {
heapify(arr, n, i);
}
for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
heapify(arr, i, 0);
}
}
private void heapify(int[] arr, int n, int i) {
int largest = i;
int l = 2 * i + 1;
int r = 2 * i + 2;
if (l < n && arr[l] > arr[largest]) {
largest = l;
}
if (r < n && arr[r] > arr[largest]) {
largest = r;
}
if (largest != i) {
int swap = arr[i];
arr[i] = arr[largest];
arr[largest] = swap;
heapify(arr, n, largest);
}
}
特点： - 时间复杂度：O(n log n) - 空间复杂度：O(1) - 不稳定排序
适用场景：适用于大规模数据，且对稳定性要求不高的场景。
Java提供了内置的排序方法Arrays.sort()和Collections.sort()，它们通常使用改进的快速排序（Dual-Pivot QuickSort）或归并排序（TimSort）来实现。
import java.util.Arrays;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {5, 2, 9, 1, 5, 6};
Arrays.sort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
特点： - 时间复杂度：O(n log n) - 空间复杂度：O(n) - 稳定排序（TimSort）
适用场景：适用于大多数场景，尤其是对稳定性和性能有较高要求的场景。
Java提供了多种排序算法，每种算法都有其特定的适用场景。对于小规模数据，可以选择冒泡排序、选择排序或插入排序；对于大规模数据，快速排序、归并排序和堆排序是更好的选择。此外，Java内置的排序方法Arrays.sort()和Collections.sort()在大多数情况下都能满足需求，且性能优异。开发者应根据具体需求选择合适的排序算法。
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