前言
发现是时候总结一番算法，基本类型的增删改查的性能对比，集合的串并性能的特性，死记太傻了，所以还是写在代码里，NO BB,SHOW ME THE CODE!
github地址：。欢迎各位优化我写的算法代码，还有别看了就完了，fork到自己的仓库里面，或者加入这个项目一起写，拿来怼面试还是很好的。
图片镇楼
插入排序（InsertSort）
步骤：
1.依次选择一个待排序的记录，
2.依次与已经排好序的有序序列比较，并插入
3.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到插完所有元素为。
改进：
二分插入排序，直接和有序序列的中间比较。
希尔排序。
代码：
/** * 直接插入排序的方法 **/ private static void directInsertSort(int[] array) { //输出原数组的内容// printArr(array); for (int i = 1; i < array.length; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { if (array[i] < array[j]) { int temp = array[i]; array[i] = array[j]; array[j] = temp; } } //输出排序后的相关结果// printArr(array); } } /** * 二分排序 */ public static void binarySort(int[] source) { //printArr(source); for (int i = 1; i < source.length; i++) { // 查找区上界 int low = 0; // 查找区下界 int high = i - 1; //将当前待插入记录保存在临时变量中 int temp = source[i]; while (low <= high) { // 找出中间值 右移比除法块 int mid = (low + high) >> 1; //如果待插入记录比中间记录小 if (temp < source[mid]) { // 插入点在低半区 high = mid - 1; } else { // 插入点在高半区 low = mid + 1; } } //将前面所有大于当前待插入记录的记录后移 for (int j = i - 1; j >= low; j--) { source[j + 1] = source[j]; } //将待插入记录回填到正确位置 source[low] = temp; //printArr(source); } }
希尔排序（又叫缩小增量排序，ShellSort）
步骤：
1.先将整个待排元素序列分割成若干个子序列
2.分别进行插入排序
3.然后依次缩减增量再进行插入排序
4.待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次插入排序
代码：
/** * 希尔排序 */ public static void shellSort(int[] arrays) {// printArr(arrays);//增量 int incrementNum = arrays.length / 2; while (incrementNum >= 1) { for (int i = 1; i < arrays.length; i++) { //进行插入排序 for (int j = 0; j < arrays.length - incrementNum; j = j + incrementNum) { if (arrays[j] > arrays[j + incrementNum]) { int temple = arrays[j]; arrays[j] = arrays[j + incrementNum]; arrays[j + incrementNum] = temple; } } } //设置新的增量 incrementNum = incrementNum / 2;// printArr(arrays); } }
冒泡排序（BubbleSort）
步骤：
1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
改进：
快速排序。
代码：
/** * 冒泡排序 */ public static void bubbleSort(int[] arr) {// printArr(arr); for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) { if (arr[j + 1] < arr[j]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } }// printArr(arr); } }
快速排序（QuickSort）
步骤：
1.从数列中挑出一个元素，称为 "基准"，重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
2.递归地把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
3.递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。
代码：
/** * 快速排序 */ public static void quickSort(int[] a, int low, int high) { int start = low; int end = high; int key = a[low]; printArr(a); while (end > start) { //从后往前比较 //如果没有比关键值小的，比较下一个，直到有比关键值小的交换位置，然后又从前往后比较 while (end > start && a[end] >= key) { end--; } if (a[end] <= key) { int temp = a[end]; a[end] = a[start]; a[start] = temp; } //从前往后比较 //如果没有比关键值大的，比较下一个，直到有比关键值大的交换位置 while (end > start && a[start] <= key) { start++; } if (a[start] >= key) { int temp = a[start]; a[start] = a[end]; a[end] = temp; } //此时第一次循环比较结束，关键值的位置已经确定了。左边的值都比关键值小，右边的值都比关键值大，但是两边的顺序还有可能是不一样的，进行下面的递归调用 } //递归 if (start > low) { quickSort(a, low, start - 1);//左边序列。第一个索引位置到关键值索引-1 } if (end < high) { quickSort(a, end + 1, high);//右边序列。从关键值索引+1到最后一个 } }
选择排序(SelectSort)
步骤：
1.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
2.从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素
3.放到已排序序列的末尾
4.以此类推，直到所有元素均排序完毕。
改进：
传统的简单选择排序,每趟循环只能确定一个元素排序后的定位。我们可以考虑改进为每趟循环确定两个元素(当前趟最大和最小记录)的位置,从而减少排序所需的循环次数。改进后对n个数据进行排序,最多只需进行[n/2]趟循环即可。
堆排序。
代码：
/** * 选择排序 */ public static void selectionSort(int[] a) { printArr(a); int n = a.length; for (int i = 0; i < n; i++) { int k = i; // 找出最小值的小标 for (int j = i + 1; j < n; j++) { if (a[j] < a[k]) { k = j; } } // 将最小值放到排序序列末尾 if (k > i) { int tmp = a[i]; a[i] = a[k]; a[k] = tmp; } printArr(a); } }
堆排序（HeapSort）
步骤：
1.将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
2.将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素"沉"到数组末端;
3.重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整+交换步骤，直到整个序列有序
代码：
/** * 堆排序 */ public static void heapSort(int[] array) { //printArr(array); array = buildMaxHeap(array); //printArr(array); System.out.println(); for (int i = array.length - 1; i > 1; i--) { //将堆顶元素和堆低元素交换，即得到当前最大元素正确的排序位置 int temp = array[0]; array[0] = array[i]; array[i] = temp; //整理，将剩余的元素整理成堆 adjustDownToUp(array, 0, i); //printArr(array); } } /** * 插入操作:向大根堆array中插入数据data */ public int[] insertData(int[] array, int data) { //将新节点放在堆的末端 array[array.length - 1] = data; int k = array.length - 1; int parent = (k - 1) / 2; while (parent >= 0 && data > array[parent]) { array[k] = array[parent]; k = parent; //继续向上比较 if (parent != 0) { parent = (parent - 1) / 2; } else { break; } } array[k] = data; return array; } /** * 删除堆顶元素操作 */ public int[] deleteMax(int[] array) { //将堆的最后一个元素与堆顶元素交换，堆底元素值设为-99999 array[0] = array[array.length - 1]; array[array.length - 1] = -99999; //对此时的根节点进行向下调整 adjustDownToUp(array, 0, array.length); return array; } /** * 构建大根堆：将array看成完全二叉树的顺序存储结构 */ private static int[] buildMaxHeap(int[] array) { //从最后一个节点array.length-1的父节点（array.length-1-1）/2开始，直到根节点0，反复调整堆 for (int i = (array.length - 2) / 2; i >= 0; i--) { adjustDownToUp(array, i, array.length); } return array; } /** * 调整树形结构 */ private static void adjustDownToUp(int[] array, int k, int length) { int temp = array[k]; //i为初始化为节点k的左孩子，沿节点较大的子节点向下调整 for (int i = 2 * k + 1; i < length - 1; i = 2 * i + 1) { //取节点较大的子节点的下标 if (i < length && array[i] < array[i + 1]) { //如果节点的右孩子>左孩子，则取右孩子节点的下标 i++; } //根节点 >=左右子女中关键字较大者，调整结束 if (temp >= array[i]) { break; } else { //将左右子结点中较大值array[i]调整到双亲节点上，修改k值，以便继续向下调整 array[k] = array[i]; k = i; } } //被调整的结点的值放人最终位置 array[k] = temp; }
归并排序（MergeSort）
步骤：
1. 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列。
2. 对这两个子序列分别采用归并排序。
3. 将两个排序好的子序列递归合并成一个最终的排序序列。
代码：
/** * 归并排序 */ private static void mergeSort(int[] arr, int left, int right, int[] temp) { if (left < right) { int mid = (left + right) / 2; //左边归并排序，使得左子序列有序 mergeSort(arr, left, mid, temp); //右边归并排序，使得右子序列有序 mergeSort(arr, mid + 1, right, temp); //将两个有序子数组合并操作 merge(arr, left, mid, right, temp); } } /** * 归并 */ private static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right, int[] temp) { int i = left; int j = mid + 1; //临时数组指针 int t = 0; while (i <= mid && j <= right) { if (arr[i] <= arr[j]) { temp[t++] = arr[i++]; } else { temp[t++] = arr[j++]; } } while (i <= mid) { //将左边剩余元素填充进temp中 temp[t++] = arr[i++]; } while (j <= right) { //将右序列剩余元素填充进temp中 temp[t++] = arr[j++]; } t = 0; //将temp中的元素全部拷贝到原数组中 while (left <= right) { arr[left++] = temp[t++]; } //printArr(arr); }
桶排序(Bucket Sort)
步骤：
1. 创建等容量的桶数组，并将桶数组元素都初始化为0
2. 逐个遍历数组，将数组的值，作为桶数组的下标。数据被读取时，就将桶的值加1。
3. 将桶数组不为0的的值的key取出，数量为该key的值
改进：
基数排序。计数排序
代码：
/** * 桶排序 */ public static void bucketSort(int[] nums, int maxNum) { int[] sorted = new int[maxNum + 1]; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { sorted[nums[i]] += 1; } int[] temp = new int[nums.length]; for (int i = 0, j = 0; i < sorted.length; i++) { while (sorted[i] != 0) { temp[j++] = i; sorted[i] -= 1;// printArr(temp); } } }
基数排序(Radix Sort)
步骤：
1. 将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。
2. 从最低位开始，依次进行一次排序。
代码：
/** * 基数排序 */ public static void radixSort(int[] arr, int max2) { // exp 指数。当对数组按各位进行排序时，exp=1；按十位进行排序时，exp=10；... // 从个位开始，对数组a按"指数"进行排序// printArr(arr); for (int exp = 1; max2 / exp > 0; exp *= 10) { // 存储"被排序数据"的临时数组 int[] output = new int[arr.length]; int[] buckets = new int[10]; // 将数据出现的次数存储在buckets[]中 for (int a : arr) { buckets[(a / exp) % 10]++; }// printArr(buckets); // 更改buckets[i]。目的是让更改后的buckets[i]的值，是该数据在output[]中的位置。 for (int i = 1; i < 10; i++) { buckets[i] += buckets[i - 1]; }// printArr(buckets); // 将数据存储到临时数组output[]中 for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) { output[buckets[(arr[i] / exp) % 10] - 1] = arr[i];// System.out.println(i);// System.out.println((arr[i]));// System.out.println((arr[i] / exp));// System.out.println((arr[i] / exp) % 10);// System.out.println(buckets[(arr[i] / exp) % 10]);// System.out.println(buckets[(arr[i] / exp) % 10] - 1);// printArr(output); buckets[(arr[i] / exp) % 10]--; }// printArr(buckets); // 将排序好的数据赋值给a[] System.arraycopy(output, 0, arr, 0, arr.length);// printArr(arr); } }
计数排序（count sort）
步骤：
- 找出序列中最大值和最小值，开辟Max-Min+1的辅助空间
- 最小的数对应下标为0的位置，遇到一个数就给对应下标处的值+1,。
- 遍历一遍辅助空间，就可以得到有序的一组序列
代码：
/** * 计数排序 */ private static void countSort(int[] array, int max) {// printArr(array); // 存储"被排序数据"的临时数组 int[] temp = new int[array.length]; int[] buckets = new int[max + 1]; for (int i = 0; i < array.length; i++) { buckets[array[i]] += 1; } // 更改buckets[i]。目的是让更改后的buckets[i]的值，是该数据在output[]中的位置。 for (int i = 1; i < max + 1; i++) { buckets[i] += buckets[i - 1]; } for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) { temp[buckets[array[i]] - 1] = array[i]; buckets[array[i]]--;// printArr(temp); } }