Java数据结构之常见排序算法（上）

本篇文章将介绍常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。这些排序算法既是学习算法和数据结构的入门知识，也是在实际工作中常用的基础算法。

冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法，它的基本思想是从前往后依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素比后面的元素大，则交换它们的位置，重复这个过程，每一轮比较都能找出一个最大的元素，直到所有的元素都排好序为止。

Java实现：

public static void bubbleSort(int[] arr) {
    int len = arr.length;
    for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < len - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

示例：

int [] arr = {34, 23, 67, 12, 89, 52, 71};
bubbleSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr)); // [12, 23, 34, 52, 67, 71, 89]

选择排序

选择排序是一种简单但不稳定的排序算法，它的基本思想是：每一轮选出未排序数组中的最小值，将它放到数组的开头，下一轮从剩下的数组中继续选择最小值，并放到已排序数组的末尾。

Java实现：

public static void selectionSort(int[] arr) {
    int len = arr.length;
    for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
        int minIndex = i;
        for (int j = i + 1; j < len; j++) {
            if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                minIndex = j;
            }
        }
        if (minIndex != i) {
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
        }
    }
}

示例：

int [] arr = {34, 23, 67, 12, 89, 52, 71};
selectionSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr)); // [12, 23, 34, 52, 67, 71, 89]

插入排序

插入排序是一种稳定但效率不高的排序算法，它的基本思想是将未排序的元素插入到已排序的数组中，先将第一个元素看作已排序数组，第二个元素插入到它的正确位置上，第三个元素插入到前两个元素的正确位置上，以此类推。

Java实现：

public static void insertionSort(int[] arr) {
    int len = arr.length;
    for (int i = 1; i < len; i++) {
        int temp = arr[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && arr[j] > temp) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j--;
        }
        arr[j + 1] = temp;
    }
}

示例：

int [] arr = {34, 23, 67, 12, 89, 52, 71};
insertionSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr)); // [12, 23, 34, 52, 67, 71, 89]

总结

以上就是常见的排序算法，每种算法都有其优劣和适用场景，读者可以根据需要选择合适的算法。

本文介绍的排序算法中，冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都是O(n^2)，不适合对大规模数据进行排序，而快速排序和归并排序的时间复杂度都是O(nlogn)，适合对大规模数据进行排序。