android程序排序算法实现

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1.插入排序

插入排序是最简单最直观的排序算法了，它的依据是：遍历到第N个元素的时候前面的N-1个元素已经是排序好的了，那么就查找前面的N-1个元素把这第N个元素放在合适的位置，如此下去直到遍历完序列的元素为止。
算法的复杂度也是简单的，排序第一个需要1的复杂度，排序第二个需要2的复杂度，因此整个的复杂度就是
　1 + 2 + 3 + …… + N = O（N ^ 2）的复杂度。

/* *插入排序 */ void InsertSort(int *arr,int n) { int j=0,temp; for(int i=1;i<n;i++) {   int j=i;   temp=arr[i];   while(j>0)   {    if(temp<arr[j-1])//arr[i]<arr[i-1]，则需将arr[i-1]右移一个位置    {     arr[j]=arr[j-1];     j--;    }else     break;   }   arr[j]=temp;//将数放于合适位置   print(arr,n); } }

2、shell排序
shell排序是对插入排序的一个改装，它每次排序把序列的元素按照某个增量分成几个子序列，对这几个子序列进行插入排序，然后不断缩小增量扩大每个子序列的元素数量，直到增量为一的时候子序列就和原先的待排列序列一样了，此时只需要做少量的比较和移动就可以完成对序列的排序了。

/* *shell排序 */ void ShellSort(int *arr,int n) { int incre=n/3+1; bool tag=true; do {   if(incre==1)    tag=false;   ShellSortWithIncre(arr,n,incre);   incre=incre/3+1; }while(incre>=1&&tag); } /* 根据增量,使用插入排序调整顺序 */ void ShellSortWithIncre(int *arr,int n,int incre) { for(int i=incre;i<n;i++) {   int j=i;   int temp=arr[i];   while(j-incre>=0)   {    if(temp<arr[j-incre])    {     arr[j]=arr[j-incre];     j-=incre;    }else     break;   }   arr[j]=temp; } }

3、冒泡排序
冒泡排序算法的思想：很简单，每次遍历完序列都把最大（小）的元素放在最前面，然后再对剩下的序列从父前面的一个过程，每次遍历完之后待排序序列就少一个元素，当待排序序列减小为只有一个元素的时候排序就结束了。因此，复杂度在最坏的情况下是O（N ^ 2）

/* *冒泡排序 */ void BubbleSort(int *arr,int n) { bool exchanged=true; for(int i=0;i<n;i++) {   exchanged=false;   for(int j=0;j<n-i-1;j++)   {    if(arr[j]>arr[j+1])    {     std::swap(arr[j],arr[j+1]);     exchanged=true;    }   }   if(!exchanged)    return; } }

4、快速排序
快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。

/* 快速排序 */ void QuickSort(int *arr,int start,int end) { int low=start,high=end-1; int pivot; if(low<high) {   pivot=Partition(arr,low,high);   //print(arr,end-start+1);   QuickSort(arr,low,pivot);   QuickSort(arr,pivot+1,end); } } /* 根据pivot将数组分为两部分,左边小于pivot,右边大于pivot */ int Partition(int *arr,int start,int end) { int pivot=getMediumNum(arr,start,end); std::swap(arr[start],arr[pivot]); int pivotNum=arr[start]; //std::cout<<"pivot is "<<pivotNum<<std::endl; while(start<end) {   while(start<end&&pivotNum<arr[end])    --end;   if(start<end)    arr[start++]=arr[end];   while(start<end&&arr[start]<=pivotNum)    ++start;   if(start<end)    arr[end--]=arr[start]; } arr[start]=pivotNum; return start; } /* 取头,中,尾三数的中值 */ int getMediumNum(int *arr,int start,int end) { int medium=(start+end)/2; if(arr[start]<arr[medium]) {   if(arr[medium]<arr[end])    return medium;   else    if(arr[start]>arr[end])     return start;    else     return end; }else {   if(arr[medium]>arr[end])    return medium;   else    if(arr[start]>arr[end])     return end;    else     return start; } }

另一个分割方法：

int Partition(int *arr,int start,int end) { int x = arr[end]; int i = start - 1; for(int j=start;j<end;j++) {   if(arr[j]<=x)   {    ++i;    swap(arr[i],arr[j]);   } } swap(arr[i+1],arr[end]); return i+1; }

5、选择排序
每次选择最小的数，放入该数对应的位置。

/* 选择排序 */ void SelectSort(int *arr,int n) { for(int i=0;i<n;i++) {   int min=i;   for(int j=i;j<n;j++)   {    if(arr[j]<arr[min])     min=j;   }   if(min!=i)    std::swap(arr[i],arr[min]); } }

6、堆排序
堆的定义：
　　n个关键字序列Kl，K2，…，Kn称为堆，当且仅当该序列满足如下性质（简称为堆性质）：
　　（1） ki≤K2i且ki≤K2i+1 或（2）Ki≥K2i且ki≥K2i+1（1≤i≤）
　　若将此序列所存储的向量R[1……n]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶结点的关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）结点的关键字。
　　堆的这个性质使得可以迅速定位在一个序列之中的最小（大）的元素。
　　堆排序算法的过程如下：1）得到当前序列的最小（大）的元素
　　（2）把这个元素和最后一个元素进行交换，这样当前的最小（大）的元素就放在了序列的最后，而原先的最后一个元素放到了序列的最前面
　　（3）的交换可能会破坏堆序列的性质（注意此时的序列是除去已经放在最后面的元素），因此需要对序列进行调整，使之满足于上面堆的性质。重复上面的过程，直到序列调整完毕为止。

/* *堆排序 */ void HeapSort(int *arr,int n) { BuildMaxHeap(arr,n); //std::cout<<"构建的大顶堆为:"; //print(arr,n); for(int i=n-1;i>0;i--) {   std::swap(arr[i],arr[0]);   HeapAdjust(arr,0,i); } } /* 构建大顶堆 */ void BuildMaxHeap(int *arr,int n) { for(int i=n/2-1;i>=0;i--) {   HeapAdjust(arr,i,n); } } /* *调整大顶堆 */ void HeapAdjust(int *arr,int start,int n) { int rightChild=(start+1)*2; while(rightChild<n)//左右节点都存在 {   if(arr[rightChild]<arr[rightChild-1])    --rightChild;   if(arr[start]<arr[rightChild])   {    std::swap(arr[start],arr[rightChild]);    start=rightChild;    rightChild=(start+1)*2;   }else    break; } if(rightChild==n)//只有左节点,没有右节点 {   if(arr[start]<arr[rightChild-1])    std::swap(arr[start],arr[rightChild-1]); } }

7、归并排序
归并排序的算法思想：把待排序序列分成相同大小的两个部分，依次对这两部分进行归并排序，完毕之后再按照顺序进行合并

/* 自底向上归并排序 */ void MergeSort(int *arr,int n) { for(int i=1;i<n;i*=2) {   MergePass(arr,i,n);   std::cout<<i<<"路归并后的结果:"<<std::endl;   print(arr,n); } } /* 功能:将两个有序数组归并到一起 */ void Merge(int *arr,int start,int mid,int end) { int length=end-start; int i=start,j=mid,p=0; int *arr2=new int[length]; while(i<mid&&j<end) {   if(arr[i]<arr[j])   {    arr2[p++]=arr[i];    ++i;   }else   {    arr2[p++]=arr[j];    ++j;   } } while(i<mid)   arr2[p++]=arr[i++]; while(j<end)   arr2[p++]=arr[j++]; p=0; for(i=start;i<end;i++,p++) {   arr[i]=arr2[p]; } delete[] arr2; } /* 根据间隔,进行归并 */ void MergePass(int *arr,int interval,int n) { int i=0; for(;i+2*interval<n;i+=2*interval) {   Merge(arr,i,i+interval,i+2*interval); } if(i+interval<n)   Merge(arr,i,i+interval,n); } /* 自顶向下二路归并算法 */ void MergeSortDC(int *arr,int start,int end) { int low=start,high=end; int mid; if(low<high-1) {   mid=(low+high)/2;   MergeSortDC(arr,start,mid);   MergeSortDC(arr,mid,end);   Merge(arr,start,mid,end); } }

8、基数排序

//基数排序 void RadixSort(int *arr,int n) { bool isContinue=true; vector<int> ivec[10]; int remainder=0,baseNum=1,p=0; while(isContinue) {   isContinue=false;   for(int i=0;i<n;i++)   {    remainder=(arr[i]/baseNum)%10;    if(remainder)     isContinue=true;    ivec[remainder].push_back(arr[i]);   }   p=0;   for(int i=0;i<10;i++)   {    int size=ivec[i].size();    for(int j=0;j<size;j++)    {     arr[p++]=ivec[i][j];    }    ivec[i].clear();   }   baseNum*=10; } }

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