作者：行百里er

博客：https://chendapeng.cn (opens new window)

提示

这里是 行百里er 的博客：行百里者半九十，凡事善始善终，吾将上下而求索！

数据结构和算法这个东西，如果你不去学，可能真的这辈子都用不到，也感受不到它的好。但是一旦掌握，你就会常常被它的强大威力所折服。之前你可能需要费很大劲儿来优化的代码，需要花很多心思来设计的架构，用了数据结构和算法之后，很容易就可以解决了。

排序是一个非常经典的问题，它以一定的 顺序 对一个 数组 （或一个 列表 ）中的项进行重新排序（可以进行比较的，例如整数，浮点数，字符串等）。

有许多不同的 排序算法 ，每个都有其自身的优点和局限性。

基于比较的排序算法:

比较数组的元素，并决定是否交换它们的位置。

• BUB - 冒泡排序
• SEL - 选择排序
• INS - 插入排序
• MER - 归并排序 (递归实现)
• QUI - 快速排序 (递归实现)
• R-Q - 随机快速排序 (递归实现)

不基于比较的排序算法:

• COU - 计数排序
• RAD - 基数排序

我们来逐一破解这些排序算法。

本文分析 冒泡排序 、选择排序 和 插入排序 。

冒泡排序

假设数组 arr 长度为 $N$ ，冒泡排序的过程为：

在 arr[0～N-1] 范围上：

arr[0] 和 arr[1]，谁大谁来到1位置；

arr[1]和arr[2]，谁大谁来到2位置；

[N-2]和arr[N-1]，谁大谁来到N-1位置；

在arr[0～N-2]范围上，重复上面的过程，但最后一步是arr[N-3]和arr[N-2]，谁大谁来到N-2位置；

在arr[0～N-3]范围上，重复上面的过程，但最后一步是arr[N-4]和arr[N-3]，谁大谁来到N-3位置；

…

最后在arr[0～1]范围上，重复上面的过程，但最后一步是arr[0]和arr[1]，谁大谁来到1位置。

整个过程将最大的元素移动到最右侧，也就是最大的元素浮动到最右边，像冒泡一样。

如图所示：

如图展示了第1趟排序的过程。

自己会动的才是好图：

代码实现：

public class BubbleSort {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {18, 15, 13, 17, 6, 20, 15, 9};
        sort(arr);
    }

    public static void sort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length < 2) {
            return;
        }
        //想要让0~i位置上有序，i一开始在数组的最大索引位置上，每比完1次，减1
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            //0~i
            //0~(i-1)
            //0~(i-2)...
            //0~1
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                }
            }
            System.out.println("0~" + i + "位置比较结果：" + Arrays.toString(arr));
        }
    }
}

执行结果：

第0趟比较结果：[15, 13, 17, 6, 18, 15, 9, 20]
第1趟比较结果：[13, 15, 6, 17, 15, 9, 18, 20]
第2趟比较结果：[13, 6, 15, 15, 9, 17, 18, 20]
第3趟比较结果：[6, 13, 15, 9, 15, 17, 18, 20]
第4趟比较结果：[6, 13, 9, 15, 15, 17, 18, 20]
第5趟比较结果：[6, 9, 13, 15, 15, 17, 18, 20]
第6趟比较结果：[6, 9, 13, 15, 15, 17, 18, 20]
第7趟比较结果：[6, 9, 13, 15, 15, 17, 18, 20]

时间复杂度的计算：

比较和交换需要一个以 常量 为界的时间，我们称之为 $c$ 。

Bubble Sort 中有两个嵌套循环。

外循环正好运行 $N$ 次迭代。但内部循环运行变得越来越短：

当 i = 0，（N-1）次迭代（比较和可能交换）时。

当 i = 1，（N-2）次迭代时，...

当 i =（N-2）时，1次迭代,

当 i=（N-1），0迭代.

因此：

$$ 总迭代次数=（N-1）+（N-2）+ ... + 1 + 0 = N ×（N-1）/ 2 $$

计算总时间： $$ 总时间= c × N ×（N-1）/ 2 = O（N²） $$

选择排序

给定 $N$ 个元素和 L = 0 的数组，选择排序过程为：

1. 在 [L ... N-1] 范围内找出最小项 X 的位置，
2. 用第 L 项交换X，
3. 将下限 L 增加1并重复步骤1直到 L = N-2。

手绘选择排序过程：

动画演示：

代码实现：

public class SelectionSort {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {18, 15, 13, 17, 6, 20, 15, 9};
        sort(arr);
    }

    public static void sort(int[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            //目的：找到最小值的位置，并将该位置的数与i位置的数交换
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                minIndex = arr[j] > arr[minIndex] ? minIndex : j;
            }
            //找到最小值后，与i位置的数交换
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
            System.out.println("第" + i + "~" + (arr.length - 1) + "位置上的最小值索引为" + minIndex + ",最小值为：" + arr[minIndex] + "，本次排序结果：" + Arrays.toString(arr
            ));
        }
    }
}

运行结果：

第0~7位置上的最小值索引为4,最小值为：18，本次排序结果：[6, 15, 13, 17, 18, 20, 15, 9]
第1~7位置上的最小值索引为7,最小值为：15，本次排序结果：[6, 9, 13, 17, 18, 20, 15, 15]
第2~7位置上的最小值索引为2,最小值为：13，本次排序结果：[6, 9, 13, 17, 18, 20, 15, 15]
第3~7位置上的最小值索引为7,最小值为：17，本次排序结果：[6, 9, 13, 15, 18, 20, 15, 17]
第4~7位置上的最小值索引为6,最小值为：18，本次排序结果：[6, 9, 13, 15, 15, 20, 18, 17]
第5~7位置上的最小值索引为7,最小值为：20，本次排序结果：[6, 9, 13, 15, 15, 17, 18, 20]
第6~7位置上的最小值索引为6,最小值为：18，本次排序结果：[6, 9, 13, 15, 15, 17, 18, 20]

总结一下选择排序的过程：

arr[0～N-1]范围上，找到最小值所在的位置，然后把最小值交换到0位置。

arr[1～N-1]范围上，找到最小值所在的位置，然后把最小值交换到1位置。

arr[2～N-1]范围上，找到最小值所在的位置，然后把最小值交换到2位置。

…

arr[N-1～N-1]范围上，找到最小值位置，然后把最小值交换到N-1位置。

估算： 很明显，如果 arr 长度为 N ，每一步常数操作的数量，如等差数列一般，所以有：

$$ 总的常数操作数量 = a*(N²) + b*N + c (a、b、c都是常数) $$

所以选择排序的时间复杂度为 $O(N²)$ 。

插入排序

这个算法比较好理解，想像一下平时打扑克牌，我们很自然的就会把一张牌和手里的牌挨个比较一下，并把它插入到合适的位置。

过程：

1. 想让arr[0~0]上有序，这个范围只有一个数，当然是有序的；
2. 想让arr[0~1]上有序，所以从arr[1]开始往前看，如果 arr[1] < arr[0] ，就交换。否则什么也不做；

…

3. 想让arr[0~i]上有序，所以从arr[i]开始往前看，arr[i]这个数不停向左移动，一直移动到左边的数字不再比自己大，停止移动；
4. 最后一步，想让arr[0~N-1]上有序，arr[N-1]这个数不停向左移动，一直移动到左边的数字不再比自己大，停止移动。

估算时发现这个算法流程的复杂程度，会因为数据状况的不同而不同。

如果某个算法流程的复杂程度会根据数据状况的不同而不同，那么必须要按照 最差情况 来估计。

很明显，在最差情况下，如果 arr 长度为 N ，插入排序的每一步常数操作的数量，还是如等差数列一般。

所以有：

$$ 总的常数操作数量 = a*(N²) + b*N + c (a、b、c都是常数) $$

因此插入排序排序的时间复杂度为 $O(N²)$ 。

代码实现：

public class InsertionSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {18, 15, 13, 17, 6, 20, 15, 9};
        sort(arr);
    }

    public static void sort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length < 2) {
            return;
        }
        //想让0~i位置上有序，从i位置往前看，一直到左边的数不比自己大了，停止往左看
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            //j=i表示从i位置开始，j--表示往前看
            for (int j = i; j > 0; j--) {
                if (arr[j] < arr[j - 1]) {
                    int temp = arr[j - 1];
                    arr[j - 1] = arr[j];
                    arr[j] = temp;
                }
            }
            System.out.println("从" + i + "位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：" + Arrays.toString(arr));
        }
    }
}

运行结果：

从1位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[15, 18, 13, 17, 6, 20, 15, 9]
从2位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[13, 15, 18, 17, 6, 20, 15, 9]
从3位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[13, 15, 17, 18, 6, 20, 15, 9]
从4位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[6, 13, 15, 17, 18, 20, 15, 9]
从5位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[6, 13, 15, 17, 18, 20, 15, 9]
从6位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[6, 13, 15, 15, 17, 18, 20, 9]
从7位置往前看，直到左边的数不比自己大，本次结果：[6, 9, 13, 15, 15, 17, 18, 20]

---

首发公众号 行百里er ，欢迎老铁们关注阅读指正。