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插入排序
希尔排序（缩小增量排序）
选择排序
冒泡排序
堆排序
快速排序
hoare版
挖坑法
前后指针法
非递归版
归并排序
递归版
非递归版
计数排序
声明：以下排序代码由Java实现！！！
插入排序
步骤：
1.我们可以认为数组的第一个元素已经被排好序，因此只需考虑对后面的元素进行插入排序；
2.取下一个位置的元素val，让它和它之前的元素进行比较，顺序为从右向左；
3.如果该元素大于val，则将该元素移动到该元素所处位置的下一个位置；
4.重复步骤3，知道找到已排好序的序列中小于等于val的元素；
5.将值val放到该位置的下一个位置，如果已排好序的所有元素的值都大于val，则将val存放到数组下标为0的位置；
6.重复2~5步骤。
动画演示：
代码如下：
public static void insertSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
int tmp=array[i];
int j=i-1;
for(;j>=0;j--){
if(array[j]>tmp)
array[j+1]=array[j];
else
break;
}
array[j+1]=tmp;
}
}折半插入排序
在该值为val的元素找合适的位置时，是在已排好序的序列中进行找的，因此该过程可以使用二分查找（折半查找）来进行优化。
代码如下：
public static void bsInsertSort(int[] array){
for(int i=0;i<array.length;i++){
int tmp=array[i];
int left=0,right=i;
while(left<right){
int mid=(left+right)>>1;
if(tmp>=array[mid])
left=mid+1;
else
right=mid;
}
for(int j=i;j>left;j--)
array[j]=array[j-1];
array[left]=tmp;
}
}时间复杂度：最好情况下为O(N)，此时待排数组为升序，或者说非常接近升序；
最坏情况下为O(N^N)，此时待排数组为降序，或者说非常接近降序。
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定
希尔排序（缩小增量排序）
思想：
先选定一个小于N的整数gap作为第一增量，然后将所有距离为gap的元素划分在同一组，对每组的元素进行直接插入排序，然后再选取一个比第一增量小的整数作为第二增量gap，然后将所有距离为gap的元素划分在同一组，对每组的元素进行直接插入排序，以此类推.........，直到增量减小为1时，此时就相当于整个数组被划分为一组，进行一次直接插入排序即可。
增量gap大于1时，称为“预排序”，使得待排数组接近有序；增量gap为1时，称为直接插入排序。
动画演示
代码如下：
public static void shellSort(int[] array){
int gap=array.length;
while(gap>1){
gap=gap/3+1;
shell(array,gap);
}
}
private static void shell(int[] array,int gap){
for(int i=gap;i<array.length;i++){
int tmp=array[i];
int j=i-gap;
for(;j>=0;j-=gap){
if(array[j]>tmp)
array[j+gap]=array[j];
else
break;
}
array[j+gap]=tmp;
}
}平均时间复杂度：O(N^1.3)
空间复杂度：O(1)
选择排序
每一次从待排序列中选出最小（或者最大）的一个元素，存放在待排序列的起始位置，同时将待排序列原来起始位置的值放到待排序列中最小元素的位置，直到待排数据全部排完序。
动画演示
代码如下：
public static void selectSort(int[] array){
for(int i=0;i<array.length;i++){
int minIndex=i;
for(int j=i+1;j<array.length;j++)
if(array[j]<array[minIndex])
minIndex=j;
swap(array,i,minIndex);
}
}
private static void swap(int[] array,int i,int j){
int ret=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=ret;
}实际上，我们可以每一趟同时选择出待排序列中的最小值和最大值，然后将最小值放待排序列起始位置，将最大值放到待排序列的末尾，直到待排数据全部排完序，这样的话比前一种方法快一倍。
代码如下：
public static void DoubleSelectSort(int[] array){
int left=0,right=array.length-1;
while(left<right){
int minIndex=left,maxIndex=left;
for(int i=left+1;i<=right;i++){
if(array[i]>array[maxIndex])
maxIndex=i;
if(array[i]<array[minIndex])
minIndex=i;
}
swap(array,left,minIndex);
if(maxIndex==left)
maxIndex=minIndex;
swap(array,right,maxIndex);
left++;
right--;
}
}
private static void swap(int[] array,int i,int j){
int ret=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=ret;
}时间复杂度：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
冒泡排序
进行N趟，每一趟中，如果前一个位置的元素大于后一个位置的元素，则交换两个位置的元素。
动画演示
代码如下：
public static void bubbleSort(int[] array){
for(int i=0;i<array.length;i++){
boolean flag=false;
for(int j=0;j<array.length-1-i;j++){
if(array[j]>array[j+1]) {
swap(array, j, j + 1);
flag=true;
}
}
if(!flag)
break;
}
}时间复杂度：O(N^2)
空间复杂度：O(1)
堆排序
排升序建大根堆，排降序建小根堆。
以排升序为例，先对数组建立大根堆，然后将堆顶元素和堆最后一个元素交换，然后从堆顶进行向下调整，不过此时堆的大小要 -1，因为已经把最大的元素找出来并放在数组的末尾了，不断重复上述操作，直到将整个数组的元素排完序。
动画演示：
代码如下：
public static void heapSort(int[] array){
createBigHeap(array);
int end=array.length-1;
while(end>0){
swap(array,0,end);
shiftDown(array,0,end);
end--;
}
}
private static void createBigHeap(int[] array){
for(int parent=array.length-1-1;parent>=0;parent--)
shiftDown(array,parent,array.length);
}
private static void shiftDown(int[] array,int parent,int end){
int child=2*parent+1;
while(child<end){
if(child+1<end && array[child+1]>array[child])
child++;
if(array[parent]<array[child]){
swap(array,parent,child);
parent=child;
child=2*parent+1;
}
else
break;
}
}
private static void swap(int[] array,int i,int j){
int ret=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=ret;
}时间复杂度：O(N*logN)
空间复杂度：O(1)
快速排序
hoare版
步骤：
1.选定一个值Key，下标记为Keyi，通常是最左边的元素或者最右边的元素；
2.定义两个指针begin和end，being从左往右走，end从右往左走;
3.若选定的Key值是最左边的元素，需要end先走，若选定的Key值是最右边的元素，需要begin先走;
4.在走的过程中，当end遇到小于Key的数，才停下；然后begin开始走，直到遇到大于Key的数，然后交换位于begin和end位置的值，然后end再走，规则如上，直到begin和end相遇，此时再将位于Keyi位置的Key值和begin和end相遇点的值进行交换；
5.此时，Key左边的值都是小于等于Key的数，Key右边的值都是大于等于Key的数；
6.然后再对Key左边的数以及Key右边的数分别进行如上操作，直到待排序列只有一个元素为止。
动画演示：
代码如下：
因为该方法包含大量的递归，当数据量较大时会发生栈溢出，因此做一些优化，包括【三数取中】和【当待排区间长度小于某个常数时，不再递归进行快排，而是使用直接插入排序】
public static void quickSort(int[] array){
quick(array,0,array.length-1);
}
private static void quick(int[] array,int start,int end){
if(start>=end) return;
if(end-start<=7){
insertSortRange(array,start,end);
return;
}
int pivot=partitionHoare(array,start,end);
quick(array,start,pivot-1);
quick(array,pivot+1,end);
}
private static void insertSortRange(int[] array,int begin,int end) {
for (int i = begin+1; i <= end; i++) {
int tmp = array[i];
int j = i-1;
for (; j >= begin ; j--) {
if(array[j] > tmp) {
array[j+1] = array[j];
}else {
break;
}
}
array[j+1] = tmp;
}
}
private static int midOfThree(int[] array, int left, int right) {
int mid = (left+right) / 2;
if(array[left] < array[right]) {
if(array[mid] < array[left]) {
return left;
}else if(array[mid] > array[right]) {
return right;
}else {
return mid;
}
}else {
if(array[mid] > array[left]) {
return left;
}else if(array[mid] < array[right]) {
return right;
}else {
return mid;
}
}
}
private static int partitionHoare(int[] array,int left,int right){
int key=array[left];
int keyi=left;
while(left<right){
while(left<right && array[right]>=key)
right--;
while(left<right && array[left]<=key)
left++;
swap(array,left,right);
}
swap(array,keyi,left);
return left;
}
private static void swap(int[] array,int i,int j){
int ret=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=ret;
}时间复杂度：O(N*logN)
空间复杂度：O(1)
挖坑法
步骤：
1.选定一个Key值，通常是位于最左边或者是最右边，在该位置形成一个坑；
2.定义两个指针left和right，left从左向右走，right从左向左走；
3.如果Key值位于数组最左边，需要right先走；如果Key值位于数组组右边，需要left先走；
4.在走的过程中，当end遇到小于Key的数，才停下，然后将right位置的值填放到坑位置，此时right位置处形成一个坑；然后begin开始走，直到遇到大于Key的数，然后将left位置的值填放到坑位置，此时left位置处形成一个坑；然后right再走，规则如上，直到left和right相遇，此时再将位于Key值填放到坑位置处；
5.此时，Key左边的值都是小于等于Key的数，Key右边的值都是大于等于Key的数；
6.然后再对Key左边的数以及Key右边的数分别进行如上操作，直到待排序列只有一个元素为止。
动画演示：
代码如下：
因为该方法包含大量的递归，当数据量较大时会发生栈溢出，因此做一些优化，包括【三数取中】和【当待排区间长度小于某个常数时，不再递归进行快排，而是使用直接插入排序】
public static void quickSort(int[] array){
quick(array,0,array.length-1);
}
private static void quick(int[] array,int start,int end){
if(start>=end) return;
if(end-start<=7){
insertSortRange(array,start,end);
return;
}
int pivot=partitionHole(array,start,end);
quick(array,start,pivot-1);
quick(array,pivot+1,end);
}
private static void insertSortRange(int[] array,int begin,int end) {
for (int i = begin+1; i <= end; i++) {
int tmp = array[i];
int j = i-1;
for (; j >= begin ; j--) {
if(array[j] > tmp) {
array[j+1] = array[j];
}else {
break;
}
}
array[j+1] = tmp;
}
}
private static int midOfThree(int[] array, int left, int right) {
int mid = (left+right) / 2;
if(array[left] < array[right]) {
if(array[mid] < array[left]) {
return left;
}else if(array[mid] > array[right]) {
return right;
}else {
return mid;
}
}else {
if(array[mid] > array[left]) {
return left;
}else if(array[mid] < array[right]) {
return right;
}else {
return mid;
}
}
}
private static int partitionHole(int[] array,int left,int right){
int key=array[left];
while(left<right){
while(left<right && array[right]>=key)
right--;
array[left]=array[right];
while(left<right && array[left]<=key)
left++;
array[right]=array[left];
}
array[left]=key;
return left;
}
private static void swap(int[] array,int i,int j){
int ret=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=ret;
}时间复杂度：O(N*logN)
空间复杂度：O(1)
前后指针法
步骤：
1.选定数组最左边的值为基准值；
2.定义两个指针prev和cur，开始时prev在最左边，cur在prev的下一个位置；
3.让cur向右走，如果cur位置的值大于基准值，只需cur继续向右移动，直到遇到比基准值小的值；
4.如果cur位置的值小于基准值，先让prev向右移动一个位置，然后交换prev位置的值和cur位置的值，直到cur走到数组末尾。
代码如下：
因为该方法包含大量的递归，当数据量较大时会发生栈溢出，因此做一些优化，包括【三数取中】和【当待排区间长度小于某个常数时，不再递归进行快排，而是使用直接插入排序】
public static void quickSort(int[] array){
quick(array,0,array.length-1);
}
private static void quick(int[] array,int start,int end){
if(start>=end) return;
if(end-start<=7){
insertSortRange(array,start,end);
return;
}
int pivot=partitionDouble(array,start,end);
quick(array,start,pivot-1);
quick(array,pivot+1,end);
}
private static void insertSortRange(int[] array,int begin,int end) {
for (int i = begin+1; i <= end; i++) {
int tmp = array[i];
int j = i-1;
for (; j >= begin ; j--) {
if(array[j] > tmp) {
array[j+1] = array[j];
}else {
break;
}
}
array[j+1] = tmp;
}
}
private static int midOfThree(int[] array, int left, int right) {
int mid = (left+right) / 2;
if(array[left] < array[right]) {
if(array[mid] < array[left]) {
return left;
}else if(array[mid] > array[right]) {
return right;
}else {
return mid;
}
}else {
if(array[mid] > array[left]) {
return left;
}else if(array[mid] < array[right]) {
return right;
}else {
return mid;
}
}
}
private static int partitionDouble(int[] array,int left,int right){
int prev=left,cur=prev+1;
while(cur<array.length){
if(array[cur]<array[left] && array[++prev]!=array[cur])
swap(array,prev,cur);
cur++;
}
swap(array,prev,left);
return prev;
}
private static void swap(int[] array,int i,int j){
int ret=array[i];
array[i]=array[j];
array[j]=ret;
}时间复杂度：O(N*logN)
空间复杂度：O(1)
非递归版
代码如下：
public static void quickSortNor(int[] array) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int left = 0;
int right = array.length-1;
int piovt = partitionHole(array,left,right);
if(piovt - 1 > left) {
stack.push(left);
stack.push(piovt-1);
}
if(piovt + 1 < right) {
stack.push(piovt+1);
stack.push(right);
}
while (!stack.isEmpty()) {
right = stack.pop();
left = stack.pop();
piovt = partitionHole(array,left,right);
if(piovt - 1 > left) {
stack.push(left);
stack.push(piovt-1);
}
if(piovt + 1 < right) {
stack.push(piovt+1);
stack.push(right);
}
}
}归并排序
递归版
使用递归不断将区间二分，直到区间只有一个元素为止，然后将两个区间进行排序合并，直到将所有区间合并完。
代码如下：
public static void mergeSort(int[] array){
int[] dst=new int[array.length];
dst= Arrays.copyOf(array,array.length);
merge(array,dst,0,array.length-1);
for(int i=0;i<array.length;i++)
array[i]=dst[i];
}
private static void merge(int[] src,int[] dst,int start,int end){
if(start>=end) return;
int mid=(start+end)>>1;
merge(dst,src,start,mid);
merge(dst,src,mid+1,end);
int i=start,j=mid+1,k=start;
while(i<=mid || j<=end){
if(j>end || (i<=mid && src[i]<src[j]))
dst[k++]=src[i++];
else
dst[k++]=src[j++];
}
}时间复杂度：O(N*logN)
空间复杂度：O(N)
非递归版
将整个区间划分为长度为1,2,4,8，..........最大为N的小区间，然后对相邻的长度为1,2,4,8，..........最大为N的小区间分别进行排序合并，最终就排好序了。
代码如下：
public static void mergeSortNor(int[] array){
int[] src=array;
int[] dst=new int[array.length];
for(int step=1;step<array.length;step+=step){
for(int start=0;start<array.length;start+=step*2){
int mid=Math.min(start+step-1,array.length-1);
int end=Math.min(start+2*step-1,array.length-1);
int i=start,j=mid+1,k=start;
while(i<=mid || j<=end){
if(j>end || (i<=mid && src[i]<src[j]))
dst[k++]=src[i++];
else
dst[k++]=src[j++];
}
}
int[] tmp=src;
src=dst;
dst=tmp;
}
for(int i=0;i<array.length;i++)
array[i]=src[i];
}时间复杂度：O(N*logN)
空间复杂度：O(N)
计数排序
先求出序列中的最大值maxVal和最小值minVal，然后开辟一个长度为maxVal-minVal+1的数组，值全都初始化为0，然后遍历整个数组，将下标为每个位置的值减去minVal处的值++，然后再重复将每个位置的值表示的次数次，将对应的值【下标+minVal】存放到原数组中。
动画演示：
代码如下：
public static void countSort(int[] array) {
int minVal = array[0];
int maxVal = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
if(array[i] < minVal) {
minVal = array[i];
}
if(array[i] > maxVal) {
maxVal = array[i];
}
}
int[] count = new int[maxVal-minVal+1];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
count[array[i]-minVal]++;
}
int index = 0;
for (int i = 0; i < count.length; i++) {
while (count[i] > 0) {
array[index] = i+minVal;
index++;
count[i]--;
}
}
}时间复杂度：O(N)
空间复杂度：O(N)
![sicp每日一题[2.24-2.27]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6f33a360fd7f47ebb6fd022c7cc0b395.png)
