此篇更新完成后，八大排序已经全部写完，还请各位可以多多支持！🥰
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交换排序是基于比较的排序算法，其主要思想是不断比较相邻两个元素的大小，将较小的元素不断交换到数组的前面，较大的元素不断交换到数组的后面，直到整个数组有序为止。
冒泡排序的基本思想是通过比较相邻的两个元素的大小，将较小的元素不断交换到数组的前面，较大的元素不断交换到数组的后面。具体地，排序过程如下：
- 比较相邻的两个元素，如果前一个元素比后一个元素大，则交换这两个元素的位置。
- 不断重复第一步，直到将最大的元素交换到数组的最后一个位置。
- 重复上述操作，每次将待排序的数组长度减一，直到整个数组有序为止。
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int len = arr.length;
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
for (int j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
}
}
}🧁冒泡排序的优化1：如果一次循环中没有发生交换，则说明数组已经有序，可以结束排序。
优化前：
import java.util.Arrays;
public class Main {
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int len = arr.length;
for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
for (int j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j+1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j+1];
arr[j+1] = temp;
}
System.out.print("第 "+(i+1)+" 趟，第 "+(j+1)+" 次比较后的结果：");
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr={2,9,7,15,49,10};
System.out.println(Arrays.toString(arr));
bubbleSort(arr);
}
}
可以看到上方的代码打印，其实有不少循环过程未发生任何变化，且已排序完成，所以此时应该提前退出循环。
优化后：
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
boolean flag = false;
for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
flag = true;
}
}
if (!flag) {
break;
}
}
}
可以看到优化之后明显减少了排序的次数。
🧁冒泡排序的优化2：记录每一次循环中最后一次交换的位置lastIndex，在下一次循环中，只需要比较到lastIndex的位置即可，因为lastIndex之后的元素已经有序。
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int n = arr.length;
int lastIndex = 0;
int k = n - 1;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
boolean flag = false;
for (int j = 0; j < k; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
flag = true;
lastIndex = j;
}
}
if (!flag) {
break;
}
k = lastIndex;
}
}冒泡排序的主要优点是代码简单易懂，实现方便，适用于小规模的数据排序。冒泡排序的主要缺点是时间复杂度较高，为 O(n²)，不适用于大规模数据的排序。
1、时间复杂度
在最坏情况下，即待排序的序列是逆序的情况下，冒泡排序需要比较和交换的次数最多。在这种情况下，冒泡排序的时间复杂度为O(n²)。在最好情况下，即待排序的序列已经有序的情况下，冒泡排序只需要进行一次遍历，时间复杂度为O(n)。
因此，冒泡排序的平均时间复杂度为O(n²)。虽然冒泡排序的时间复杂度较高，但对于小规模的数据排序，冒泡排序仍然是一种简单有效的排序算法。
2、空间复杂度
冒泡排序是一种原地排序算法，不需要额外的空间进行排序。因此，冒泡排序的空间复杂度为O(1)。
3、稳定性
冒泡排序是一种稳定的排序算法。由于冒泡排序只会交换相邻元素中大小关系不符合要求的元素，因此相同元素的相对位置不会发生变化，保证了冒泡排序的稳定性。
教学和学习：冒泡排序是一种很好理解的排序算法，可以作为初学者学习排序算法的入门算法，帮助理解算法的基本思想。
小规模数组排序：对于小规模的待排序数组，冒泡排序的效率可能比较高，因为它的常数因子较小。
数据基本有序的排序：如果待排序数组中的元素已经基本有序，即每个元素与它前后的元素相差不大，那么冒泡排序的效率会比较高，因为它在对已排序的部分不会进行比较和交换。
总的来说，冒泡排序在实际应用中的使用场景较为有限，更多的是用于教学和算法实现方面。
快速排序是一种不稳定的排序算法，其基本原理是通过选取一个基准元素，将数组划分为两个子数组，分别对子数组进行排序，最终实现整个数组的有序排列。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，是一种高效的排序算法。
快速排序的基本思想是：选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，比基准元素小的元素放在左边，比基准元素大的元素放在右边，然后分别对左右子数组进行排序，最终实现整个数组的有序排列。具体地，排序过程如下：
- 选择一个基准元素；
- 将数组划分为两个子数组，比基准元素小的元素放在左边，比基准元素大的元素放在右边；
- 分别对左右子数组进行排序，重复上述操作；
- 直到整个数组有序为止。
🧁递归版 hoare版本(左右指针法)：
public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left >= right) return;
int i = left, j = right;
int pivot = arr[left]; // 选择数组的第一个元素作为基准
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) j--; // 从右往左找到第一个小于pivot的数
while (i < j && arr[i] <= pivot) i++; // 从左往右找到第一个大于pivot的数
if (i < j) swap(arr, i, j); // 交换这两个数
}
swap(arr, left, i); // 把基准放到它正确的位置上，此时i=j
quickSort(arr, left, i - 1); // 递归处理左半部分
quickSort(arr, i + 1, right); // 递归处理右半部分
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
网上一个经典的hoare版快排GIF（一趟快排）
🧁 挖坑法
public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left >= right) return;
int i = left, j = right;
int pivot = arr[left]; // 挖一个坑，选择数组的第一个元素作为基准
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) j--; // 从右往左找到第一个小于pivot的数
if (i < j) arr[i++] = arr[j]; // 把该数填到之前挖出来的坑中
while (i < j && arr[i] <= pivot) i++; // 从左往右找到第一个大于pivot的数
if (i < j) arr[j--] = arr[i]; // 把该数填到刚才挖出的坑中
}
arr[i] = pivot; // 将最初挖出来的坑填回去，此时i=j
quickSort(arr, left, i - 1); // 递归处理左半部分
quickSort(arr, i + 1, right); // 递归处理右半部分
}
🧁前后指针法：
第一种写法：
public static void quickSort(int[] arr, int start, int end) {
if (start >= end) return;
int pivot = arr[start]; // 选择数组的第一个元素作为基准
int i = start, j = end;
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) j--; // 从右往左找到第一个小于pivot的数
while (i < j && arr[i] <= pivot) i++; // 从左往右找到第一个大于pivot的数
if (i < j) swap(arr, i, j); // 交换这两个数
}
swap(arr, start, i); // 把基准放到它正确的位置上，此时i=j
quickSort(arr, start, i - 1); // 排序左半部分
quickSort(arr, i + 1, end); // 排序右半部分
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
第二种写法：
public static void quickSort(int[] arr, int start, int end) {
if (start >= end) return;
int pivot = arr[start]; // 选择数组的第一个元素作为基准
int i = start + 1, j = start + 1; // i和j都从start+1开始
while (j <= end) {
if (arr[j] < pivot) {
swap(arr, i, j);
i++;
}
j++;
}
swap(arr, start, i - 1); // 把枢轴放到它正确的位置上
quickSort(arr, start, i - 2); // 排序左半部分
quickSort(arr, i, end); // 排序右半部分
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
第一种写法中，i和j都从start开始，用两个while循环找到需要交换的数，并且是在i和j相遇时才交换。
第二种写法中，i和j都从start+1开始，只有当arr[j]<pivot时才交换，交换后把i向前移动一位，最终i停留的位置就是基准的正确位置。
🧁 非递归版：
public static void quickSort(int[] arr) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
int left = 0, right = arr.length - 1;
stack.push(left);
stack.push(right);
while (!stack.isEmpty()) {
right = stack.pop();
left = stack.pop();
int pivot = partition(arr, left, right);
// 将左子数组入栈
if (left < pivot - 1) {
stack.push(left);
stack.push(pivot - 1);
}
// 将右子数组入栈
if (right > pivot + 1) {
stack.push(pivot + 1);
stack.push(right);
}
}
}
public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
int pivot = arr[left];
int i = left, j = right;
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) j--;
if (i < j) arr[i++] = arr[j];
while (i < j && arr[i] <= pivot) i++;
if (i < j) arr[j--] = arr[i];
}
arr[i] = pivot;
return i;
}使用一个Stack数据结构来模拟递归过程，实现非递归的快速排序。我们首先将数组的左边界和右边界入栈，然后从栈中取出左边界和右边界，进行划分数组的操作。划分完成后，将左子数组和右子数组的边界入栈，继续进行处理，直到栈为空。
非递归的快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)，效率与递归版本的快速排序相当。
优化1：如果待排序数组的长度小于某个常数，可以使用插入排序来替代快速排序。因为对于小规模的数据，插入排序的效率要高于快速排序。这个常数的取值可以根据实际情况进行调整。
优化2：随机选择基准点，避免数组已经有序或近似有序的情况下时间复杂度退化。在实际应用中，数组的分布情况是不可预知的，如果固定选择第一个或最后一个元素作为基准点，那么在一些特殊情况下，快速排序的效率会变得非常低。因此，我们可以随机选择一个元素作为基准点，避免这种情况的发生。
public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
// 递归终止条件
if (left >= right) return;
// 优化1：如果待排序数组的长度小于某个常数，可以使用插入排序
if (right - left + 1 <= 10) {
insertionSort(arr, left, right);
return;
}
int pivot = partition(arr, left, right); // 划分数组
quickSort(arr, left, pivot - 1); // 递归处理左子数组
quickSort(arr, pivot + 1, right); // 递归处理右子数组
}
public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
// 优化2：随机选择基准点，避免数组已经有序或近似有序的情况下时间复杂度退化
int pivot = arr[left + new Random().nextInt(right - left + 1)];
int i = left, j = right;
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) j--;
if (i < j) arr[i++] = arr[j];
while (i < j && arr[i] <= pivot) i++;
if (i < j) arr[j--] = arr[i];
}
arr[i] = pivot;
return i;
}
public static void insertionSort(int[] arr, int left, int right) {
for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
int temp = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= left && arr[j] > temp) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = temp;
}
}🧁 优化后的快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)，效率比未优化的快速排序算法更高。
3.优化三： 使用三数取中法来选择基准元素。然后使用两个指针 i 和 j 分别从左和右开始扫描数组，寻找需要交换的元素，最后将数组分成了两部分进行递归排序。
public static void quicksort(int[] arr) {
sort(arr, 0, arr.length-1);
}
private static void sort(int[] arr, int left, int right) {
if (left >= right)
return;
// 选取枢轴元素
int mid = left + (right - left) / 2;
if (arr[right] < arr[left])
swap(arr, left, right);
if (arr[mid] < arr[left])
swap(arr, mid, left);
if (arr[right] < arr[mid])
swap(arr, right, mid);
int pivot = arr[mid];
int i = left, j = right;
while (true) {
while (arr[i] < pivot)
i++;
while (arr[j] > pivot)
j--;
if (i >= j)
break;
swap(arr, i, j);
i++;
j--;
}
sort(arr, left, i-1);
sort(arr, i, right);
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
快速排序的主要优点是时间复杂度较低，为 O(nlogn)，适用于大规模数据的排序。快速排序的主要缺点是不稳定，可能会改变相同元素的相对位置。
时间复杂度：快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序数组的长度。最坏情况下，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，但这种情况出现的概率很小，可以通过一些优化措施来避免。
空间复杂度：快速排序的空间复杂度取决于递归栈的深度，在最坏情况下，递归栈的深度为O(n)，因此快速排序的空间复杂度为O(n)。但是，在一些实现中，可以使用非递归的方式来实现快速排序，从而避免递归栈带来的空间开销。
稳定性：快速排序是一种不稳定的排序算法。因为在排序过程中，可能会交换相同元素的位置，从而导致相同元素的相对顺序被改变。例如，对于数组[3, 2, 2, 1]，如果选择第一个元素3作为基准元素，那么经过第一次划分后，数组变成了[1, 2, 2, 3]，其中两个2的相对顺序被改变了。
大规模数据排序：快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)，在大规模数据排序时表现优秀。
数据重复性较少的排序：在排序的数据中，如果存在大量重复的元素，那么快速排序的效率会受到影响，因为这样会增加比较和交换的次数。
对数据随机性要求不高的排序：由于快速排序的分区过程是基于一个基准元素来完成的，因此如果待排序数据的分布比较随机，那么快速排序的效率会很高。
🧁总的来说，快速排序是一种高效的排序算法，在数据量较大、数据分布比较随机、重复性较少的场景中表现优秀，是一种很好的排序算法选择。
步骤：
- 找到数组中的最大值和最小值。
- 创建一个大小为(max-min+1)的桶，用于统计元素出现的次数。
- 遍历原数组，统计每个元素出现的次数，把它们放到对应的桶中。
- 对桶进行顺序求和，bucket[i]存放的就是原数组中小于等于i的元素个数。
- 从后往前遍历原数组，根据桶中统计的元素个数，将每个元素放到正确的位置上。
- 把排好序的元素复制回原数组。
public static void countingSort(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length <= 1) return;
// 找到数组中的最大值和最小值
int max = arr[0], min = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
max = Math.max(max, arr[i]);
min = Math.min(min, arr[i]);
}
int bucketSize = max - min + 1; // 桶的大小
int[] bucket = new int[bucketSize]; // 创建桶
// 统计每个元素出现的次数
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
bucket[arr[i] - min]++;
}
//System.out.println(Arrays.toString(bucket));//[1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 2]
// 对桶进行顺序求和，bucket[i]存放的就是原数组中小于等于i的元素个数
for (int i = 1; i < bucketSize; i++) {
bucket[i] += bucket[i - 1];
}
//System.out.println(Arrays.toString(bucket));//[1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 6]
int[] temp = new int[arr.length]; // 创建临时数组
// 从后往前遍历原数组，根据桶中统计的元素个数，将每个元素放到正确的位置上
for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
temp[--bucket[arr[i] - min]] = arr[i];
}
//System.out.println(Arrays.toString(temp));[1, 2, 5, 7, 9, 9]
// 把排好序的元素复制回原数组
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
arr[i] = temp[i];
}
}计数排序的主要优点是时间复杂度第，稳定性好，适用于范围小的整数数据。计数排序的主要缺点是需要额外的存储空间（当数据范围大时，这一缺点将会无限放大），无法处理浮点型数据排序等其他类型的数据。
下面n是待排序数组的长度，k是桶的大小
1、时间复杂度：O(n+k)。
因为不需要比较操作，只需要遍历一次原数组，并对桶进行顺序求和和遍历，所以它的时间复杂度是O(n+k)。由于k通常比n要小，因此计数排序的时间复杂度可以看作是线性的。
2、空间复杂度：O(n+k)。
计数排序需要创建一个足够大的桶来存储每个元素出现的次数，因此空间复杂度与桶的大小有关。如果待排序数组中的最大值和最小值之间差距很大，那么桶的数量会增加，导致空间复杂度变高。另外，由于计数排序不需要比较操作，因此它不需要额外的存储空间来存储比较结果，所以只需要考虑桶的大小对空间复杂度的影响。
3、稳定性：计数排序是一种稳定的排序算法。
因为它在统计每个元素出现次数时，使用了桶来存储每个元素的出现次数。当有多个元素值相同时，它们会被放到同一个桶里，并按照原始输入的顺序存储在桶中。在遍历桶时，我们按照桶内元素统计的顺序，将每个元素放到正确的位置上，从而保证了排序的稳定性。
适用于范围小的整数数据。（原因优缺点处已写）
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