绪论
身为程序员，十大排序是是所有合格程序员所必备和掌握的，并且热门的算法比如快排、归并排序还可能问的比较细致，对算法性能和复杂度的掌握有要求。bigsai作为一个负责任的Java和数据结构与算法方向的小博主，在这方面肯定不能让读者们有所漏洞。跟着本篇走，带你捋一捋常见的十大排序算法，轻轻松松掌握！
首先对于排序来说大多数人对排序的概念停留在冒泡排序或者JDK中的Arrays.sort()，手写各种排序对很多人来说都是一种奢望，更别说十大排序算法了，不过还好你遇到了本篇文章！
对于排序的分类，主要不同的维度比如复杂度来分、内外部、比较非比较等维度来分类。我们正常讲的十大排序算法是内部排序，我们更多将他们分为两大类：基于「比较和非比较」这个维度去分排序种类。
「非比较类的有桶排序、基数排序、计数排序」。也有很多人将排序归纳为8大排序，那就是因为基数排序、计数排序是建立在桶排序之上或者是一种特殊的桶排序，但是基数排序和计数排序有它特有的特征，所以在这里就将他们归纳为10种经典排序算法。而比较类排序也可分为
比较类排序也有更细致的分法，有基于交换的、基于插入的、基于选择的、基于归并的，更细致的可以看下面的脑图。
交换类
冒泡排序
冒泡排序，又称起泡排序，它是一种基于交换的排序典型，也是快排思想的基础，冒泡排序是一种稳定排序算法，时间复杂度为O(n^2).基本思想是：「循环遍历多次每次从前往后把大元素往后调，每次确定一个最大(最小)元素，多次后达到排序序列。」(或者从后向前把小元素往前调)。
具体思想为(把大元素往后调)：
从第一个元素开始往后遍历，每到一个位置判断是否比后面的元素大，如果比后面元素大，那么就交换两者大小，然后继续向后，这样的话进行一轮之后就可以保证「最大的那个数被交换交换到最末的位置可以确定」。
第二次同样从开始起向后判断着前进，如果当前位置比后面一个位置更大的那么就和他后面的那个数交换。但是有点注意的是，这次并不需要判断到最后，只需要判断到倒数第二个位置就行(因为第一次我们已经确定最大的在倒数第一，这次的目的是确定倒数第二)
同理，后面的遍历长度每次减一，直到第一个元素使得整个元素有序。
例如2 5 3 1 4排序过程如下：
实现代码为：
publicvoidmaopaosort(int[]a){//TODOAuto-generatedmethodstubfor(inti=a.length-1;i>=0;i--){for(intj=0;j<i;j++){if(a[j]>a[j+1]){intteam=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=team;}}}}
快速排序
快速排序是对冒泡排序的一种改进，采用递归分治的方法进行求解。而快排相比冒泡是一种不稳定排序,时间复杂度最坏是O(n^2),平均时间复杂度为O(nlogn),最好情况的时间复杂度为O(nlogn)。
对于快排来说，「基本思想」是这样的
快排需要将序列变成两个部分，就是「序列左边全部小于一个数」，「序列右面全部大于一个数」，然后利用递归的思想再将左序列当成一个完整的序列再进行排序，同样把序列的右侧也当成一个完整的序列进行排序。
其中这个数在这个序列中是可以随机取的，可以取最左边，可以取最右边，当然也可以取随机数。但是「通常」不优化情况我们取最左边的那个数。
实现代码为：
publicvoidquicksort(int[]a,intleft,intright){intlow=left;inthigh=right;//下面两句的顺序一定不能混，否则会产生数组越界！！！very important！！！if(low>high)//作为判断是否截止条件return;intk=a[low];//额外空间k，取最左侧的一个作为衡量，最后要求左侧都比它小，右侧都比它大。while(low<high)//这一轮要求把左侧小于a[low],右侧大于a[low]。{while(low<high&&a[high]>=k)//右侧找到第一个小于k的停止{high--;}//这样就找到第一个比它小的了a[low]=a[high];//放到low位置while(low<high&&a[low]<=k)//在low往右找到第一个大于k的，放到右侧a[high]位置{low++;}a[high]=a[low];}a[low]=k;//赋值然后左右递归分治求之quicksort(a,left,low-1);quicksort(a,low+1,right);}
插入类排序
直接插入排序
直接插入排序在所有排序算法中的是最简单排序方式之一。和我们上学时候 从前往后、按高矮顺序排序，那么一堆高低无序的人群中，从第一个开始，如果前面有比自己高的，就直接插入到合适的位置。「一直到队伍的最后一个完成插入」整个队列才能满足有序。
直接插入排序遍历比较时间复杂度是每次O(n),交换的时间复杂度每次也是O(n),那么n次总共的时间复杂度就是O(n^2)。有人会问折半(二分)插入能否优化成O(nlogn),答案是不能的。因为二分只能减少查找复杂度每次为O(logn),而插入的时间复杂度每次为O(n)级别，这样总的时间复杂度级别还是O(n^2).
插入排序的具体步骤：
选取当前位置(当前位置前面已经有序) 目标就是将当前位置数据插入到前面合适位置。
向前枚举或者二分查找，找到待插入的位置。
移动数组，赋值交换，达到插入效果。
实现代码为：
publicvoidinsertsort(inta[]){intteam=0;for(inti=1;i<a.length;i++){System.out.println(Arrays.toString(a));team=a[i];for(intj=i-1;j>=0;j--){if(a[j]>team){a[j+1]=a[j];a[j]=team;}else{break;}}}}
希尔排序
直接插入排序因为是O(n^2),在数据量很大或者数据移动位次太多会导致效率太低。很多排序都会想办法拆分序列，然后组合，希尔排序就是以一种特殊的方式进行预处理，考虑到了「数据量和有序性」两个方面纬度来设计算法。使得序列前后之间小的尽量在前面，大的尽量在后面，进行若干次的分组别计算，最后一组即是一趟完整的直接插入排序。
对于一个长串，希尔首先将序列分割(非线性分割)而是「按照某个数模」(取余这个类似报数1、2、3、4。1、2、3、4)这样形式上在一组的分割先「各组分别进行直接插入排序」,这样「很小的数在后面」可以通过「较少的次数移动到相对靠前」的位置。然后慢慢合并变长，再稍稍移动。
因为每次这样插入都会使得序列变得更加有序，稍微有序序列执行直接插入排序成本并不高。所以这样能够在合并到最终的时候基本小的在前，大的在后，代价越来越小。这样希尔排序相比插入排序还是能节省不少时间的。
实现代码为：
publicvoidshellsort(inta[]){intd=a.length;intteam=0;//临时变量for(;d>=1;d/=2)//共分成d组for(inti=d;i<a.length;i++)//到那个元素就看这个元素在的那个组即可{team=a[i];for(intj=i-d;j>=0;j-=d){if(a[j]>team){a[j+d]=a[j];a[j]=team;}else{break;}}}}
选择类排序
简单选择排序
简单选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到「已排序序列的末尾」。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
实现代码为：
publicvoidselectSort(int[]arr){for(inti=0;i<arr.length-1;i++){intmin=i;//最小位置for(intj=i+1;j<arr.length;j++){if(arr[j]<arr[min]){min=j;//更换最小位置}}if(min!=i){swap(arr,i,min);//与第i个位置进行交换}}}privatevoidswap(int[]arr,inti,intj){inttemp=arr[i];arr[i]=arr[j];arr[j]=temp;}
堆排序
对于堆排序，首先是建立在堆的基础上，堆是一棵完全二叉树，还要先认识下大根堆和小根堆，完全二叉树中所有节点均大于(或小于)它的孩子节点，所以这里就分为两种情况
如果所有节点「大于」孩子节点值，那么这个堆叫做「大根堆」，堆的最大值在根节点。
如果所有节点「小于」孩子节点值，那么这个堆叫做「小根堆」，堆的最小值在根节点。
堆排序首先就是「建堆」，然后再是调整。对于二叉树(数组表示)，我们从下往上进行调整，从「第一个非叶子节点」开始向前调整，对于调整的规则如下：
建堆是一个O(n)的时间复杂度过程，建堆完成后就需要进行删除头排序。给定数组建堆(creatHeap)
①从第一个非叶子节点开始判断交换下移(shiftDown)，使得当前节点和子孩子能够保持堆的性质
②但是普通节点替换可能没问题，对如果交换打破子孩子堆结构性质，那么就要重新下移(shiftDown)被交换的节点一直到停止。
堆构造完成，取第一个堆顶元素为最小(最大)，剩下左右孩子依然满足堆的性值，但是缺个堆顶元素，如果给孩子调上来，可能会调动太多并且可能破坏堆结构。
①所以索性把最后一个元素放到第一位。这样只需要判断交换下移(shiftDown）,不过需要注意此时整个堆的大小已经发生了变化，我们在逻辑上不会使用被抛弃的位置，所以在设计函数的时候需要附带一个堆大小的参数。
②重复以上操作，一直堆中所有元素都被取得停止。
而堆算法复杂度的分析上，之前建堆时间复杂度是O(n)。而每次删除堆顶然后需要向下交换，每个个数最坏为logn个。这样复杂度就为O(nlogn).总的时间复杂度为O(n)+O(nlogn)=O(nlogn).
实现代码为：
staticvoidswap(intarr[],intm,intn){intteam=arr[m];arr[m]=arr[n];arr[n]=team;}//下移交换把当前节点有效变换成一个堆(小根)staticvoidshiftDown(intarr[],intindex,intlen)//0号位置不用{intleftchild=index*2+1;//左孩子intrightchild=index*2+2;//右孩子if(leftchild>=len)return;elseif(rightchild<len&&arr[rightchild]<arr[index]&&arr[rightchild]<arr[leftchild])//右孩子在范围内并且应该交换{swap(arr,index,rightchild);//交换节点值shiftDown(arr,rightchild,len);//可能会对孩子节点的堆有影响，向下重构}elseif(arr[leftchild]<arr[index])//交换左孩子{swap(arr,index,leftchild);shiftDown(arr,leftchild,len);}}//将数组创建成堆staticvoidcreatHeap(intarr[]){for(inti=arr.length/2;i>=0;i--){shiftDown(arr,i,arr.length);}}staticvoidheapSort(intarr[]){System.out.println("原始数组为："+Arrays.toString(arr));intval[]=newint[arr.length];//临时储存结果//step1建堆creatHeap(arr);System.out.println("建堆后的序列为："+Arrays.toString(arr));//step2进行n次取值建堆，每次取堆顶元素放到val数组中，最终结果即为一个递增排序的序列for(inti=0;i<arr.length;i++){val[i]=arr[0];//将堆顶放入结果中arr[0]=arr[arr.length-1-i];//删除堆顶元素，将末尾元素放到堆顶shiftDown(arr,0,arr.length-i);//将这个堆调整为合法的小根堆，注意(逻辑上的)长度有变化}//数值克隆复制for(inti=0;i<arr.length;i++){arr[i]=val[i];}System.out.println("堆排序后的序列为:"+Arrays.toString(arr));}
归并类排序
在归并类排序一般只讲归并排序，但是归并排序也分二路归并、多路归并，这里就讲较多的二路归并排序，且用递归方式实现。
归并排序
归并和快排都是「基于分治算法」的，分治算法其实应用挺多的，很多分治会用到递归，但事实上「分治和递归是两把事」。分治就是分而治之，可以采用递归实现，也可以自己遍历实现非递归方式。而归并排序就是先将问题分解成代价较小的子问题，子问题再采取代价较小的合并方式完成一个排序。
至于归并的思想是这样的：
第一次：整串先进行划分成一个一个单独，第一次是将序列中(1 2 3 4 5 6---)两两归并成有序，归并完(xx xx xx xx----)这样局部有序的序列。
第二次就是两两归并成若干四个(1 2 3 4 5 6 7 8 ----)「每个小局部是有序的」。
就这样一直到最后这个串串只剩一个，然而这个耗费的总次数logn。每次操作的时间复杂的又是O(n)。所以总共的时间复杂度为O(nlogn).
合并为一个O(n)的过程：
实现代码为：
privatestaticvoidmergesort(int[]array,intleft,intright){intmid=(left+right)/2;if(left<right){mergesort(array,left,mid);mergesort(array,mid+1,right);merge(array,left,mid,right);}}privatestaticvoidmerge(int[]array,intl,intmid,intr){intlindex=l;intrindex=mid+1;intteam[]=newint[r-l+1];intteamindex=0;while(lindex<=mid&&rindex<=r){//先左右比较合并if(array[lindex]<=array[rindex]){team[teamindex++]=array[lindex++];}else{team[teamindex++]=array[rindex++];}}while(lindex<=mid)//当一个越界后剩余按序列添加即可{team[teamindex++]=array[lindex++];}while(rindex<=r){team[teamindex++]=array[rindex++];}for(inti=0;i<teamindex;i++){array[l+i]=team[i];}}
桶类排序
桶排序
桶排序是一种用空间换取时间的排序，桶排序重要的是它的思想，而不是具体实现，时间复杂度最好可能是线性O(n)，桶排序不是基于比较的排序而是一种分配式的。桶排序从字面的意思上看：
桶：若干个桶，说明此类排序将数据放入若干个桶中。
桶：每个桶有容量，桶是有一定容积的容器，所以每个桶中可能有多个元素。
桶：从整体来看，整个排序更希望桶能够更匀称，即既不溢出(太多)又不太少。
桶排序的思想为：「将待排序的序列分到若干个桶中，每个桶内的元素再进行个别排序。」当然桶排序选择的方案跟具体的数据有关系，桶排序是一个比较广泛的概念，并且计数排序是一种特殊的桶排序，基数排序也是建立在桶排序的基础上。在数据分布均匀且每个桶元素趋近一个时间复杂度能达到O(n),但是如果数据范围较大且相对集中就不太适合使用桶排序。
实现一个简单桶排序：
importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;//微信公众号：bigsaipublicclassbucketSort{publicstaticvoidmain(String[]args){inta[]={1,8,7,44,42,46,38,34,33,17,15,16,27,28,24};List[]buckets=newArrayList[5];for(inti=0;i<buckets.length;i++)//初始化{buckets[i]=newArrayList<Integer>();}for(inti=0;i<a.length;i++)//将待排序序列放入对应桶中{intindex=a[i]/10;//对应的桶号buckets[index].add(a[i]);}for(inti=0;i<buckets.length;i++)//每个桶内进行排序(使用系统自带快排){buckets[i].sort(null);for(intj=0;j<buckets[i].size();j++)//顺便打印输出{System.out.print(buckets[i].get(j)+"");}}}}
计数排序
计数排序是一种特殊的桶排序，每个桶的大小为1，每个桶不在用List表示，而通常用一个值用来计数。
在「设计具体算法的时候」，先找到最小值min，再找最大值max。然后创建这个区间大小的数组,从min的位置开始计数，这样就可以最大程度的压缩空间，提高空间的使用效率。
publicstaticvoidcountSort(inta[]){intmin=Integer.MAX_VALUE;intmax=Integer.MIN_VALUE;for(inti=0;i<a.length;i++)//找到max和min{if(a[i]<min)min=a[i];if(a[i]>max)max=a[i];}intcount[]=newint[max-min+1];//对元素进行计数for(inti=0;i<a.length;i++){count[a[i]-min]++;}//排序取值intindex=0;for(inti=0;i<count.length;i++){while(count[i]-->0){a[index++]=i+min;//有min才是真正值}}}
基数排序
基数排序是一种很容易理解但是比较难实现(优化)的算法。基数排序也称为卡片排序，基数排序的原理就是多次利用计数排序(计数排序是一种特殊的桶排序)，但是和前面的普通桶排序和计数排序有所区别的是，「基数排序并不是将一个整体分配到一个桶中」，而是将自身拆分成一个个组成的元素，每个元素分别顺序分配放入桶中、顺序收集，当从前往后或者从后往前每个位置都进行过这样顺序的分配、收集后，就获得了一个有序的数列。
如果是数字类型排序，那么这个桶只需要装0-9大小的数字，但是如果是字符类型，那么就需要注意ASCII的范围。
所以遇到这种情况我们基数排序思想很简单，就拿 934，241，3366，4399这几个数字进行基数排序的一趟过程来看，第一次会根据各位进行分配、收集：
分配和收集都是有序的，第二次会根据十位进行分配、收集，此次是在第一次个位分配、收集基础上进行的，所以所有数字单看个位十位是有序的。
而第三次就是对百位进行分配收集，此次完成之后百位及其以下是有序的。
而最后一次的时候进行处理的时候，千位有的数字需要补零，这次完毕后后千位及以后都有序，即整个序列排序完成。
简单实现代码为：
staticvoidradixSort(int[]arr)//int类型从右往左{List<Integer>bucket[]=newArrayList[10];for(inti=0;i<10;i++){bucket[i]=newArrayList<Integer>();}//找到最大值intmax=0;//假设都是正数for(inti=0;i<arr.length;i++){if(arr[i]>max)max=arr[i];}intdivideNum=1;//110100100……用来求对应位的数字while(max>0){//max和num控制for(intnum:arr){bucket[(num/divideNum)%10].add(num);//分配将对应位置的数字放到对应bucket中}divideNum*=10;max/=10;intidx=0;//收集重新捡起数据for(List<Integer>list:bucket){for(intnum:list){arr[idx++]=num;}list.clear();//收集完需要清空留下次继续使用}}}
当然，基数排序还有字符串等长、不等长、一维数组优化等各种实现需要需学习，具体可以参考公众号内其他文章。
结语
本次十大排序就这么潇洒的过了一遍，我想大家都应该有所领悟了吧！对于算法总结，避免不必要的劳动力，我分享这个表格给大家：
END
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