一些排序算法JAVA实现

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java 经典笔试算法题

java 经典笔试算法题一、排序算法1. 实现一个基于Java的快速排序算法。

答：快速排序是一种常用的排序算法，其核心思想是分治法。

首先选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分小于基准元素，一部分大于基准元素。

然后递归地对这两部分继续进行快速排序，直到整个数组有序。

2. 实现一个稳定的冒泡排序算法。

答：冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。

稳定的冒泡排序算法是指在排序过程中，相同元素的相对位置不会改变。

3. 实现一个选择排序算法。

答：选择排序是一种简单直观的排序算法。

其工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。

二、字符串操作算法1. 实现一个函数，将一个字符串反转。

答：可以使用StringBuilder类的reverse()方法来实现字符串的反转。

2. 实现一个函数，将一个字符串中的所有大写字母转换为小写字母，其余字符保持不变。

答：可以使用String类的replaceAll()方法和toLowerCase()方法来实现。

3. 实现一个函数，将一个字符串按空格分割成单词数组，并删除空字符串和null字符串。

答：可以使用split()方法和Java 8的流来处理。

三、数据结构算法1. 实现一个单向链表，并实现插入、删除、查找和打印链表的功能。

答：单向链表是一种常见的数据结构，可以通过定义节点类和链表类来实现。

插入、删除、查找和打印链表的功能可以通过相应的方法来实现。

2. 实现一个二叉搜索树（BST），并实现插入、查找、删除节点的功能。

答：二叉搜索树是一种常见的数据结构，它具有唯一的高度特性。

插入、查找和删除节点的功能可以通过相应的方法来实现，如左旋、右旋、递归等。

3. 实现一个哈希表（HashMap），并实现插入、查找和删除键值对的功能。

答：HashMap是一种基于哈希表的映射数据结构，它通过哈希码的方式将键映射到对应的值上。

java倒序排序方法 -回复

java倒序排序方法-回复Java倒序排序方法Java是一种常用的编程语言，在开发过程中，经常需要对数据进行排序。

排序是一种将数据按照特定规则进行排列的过程。

除了普通的升序排序，有时候我们也需要对数据进行倒序排序。

在Java中，倒序排序可以通过多种方式实现。

本文将一步一步回答你关于Java倒序排序方法的问题，帮助你更好地理解和运用。

第一步：了解排序方法在进行倒序排序之前，我们需要首先了解正常的排序方法。

Java提供了常用的排序算法，例如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。

这些排序方法都是按照不同的规则对数据进行排列。

冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。

它重复地将相邻的两个元素进行比较和交换，从而将最大或最小的元素逐渐“浮动”到数组的顶部或底部。

选择排序是一种比较直观的排序算法。

它将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分中选择最小（或最大）的元素，放入已排序部分的末尾。

插入排序是一种简单但高效的排序算法。

它通过构建有序序列，对于未排序的数据，在已排序的序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

快速排序是一种常用的排序算法，它通过递归地将数组分为较小和较大的两个子数组，并对这两个子数组进行排序。

快速排序的核心是选择一个主元（pivot），将小于主元的元素放在左侧，大于主元的元素放在右侧，然后分别对这两个子数组进行递归排序。

第二步：将排序方法应用到倒序排序现在我们已经了解了常用的排序方法，接下来将这些方法应用到倒序排序中。

倒序排序就是将按照特定规则排列好的数据，在排列的基础上进行颠倒。

对于冒泡排序，我们可以改变两个元素比较时的规则，将“大于”改为“小于”，从而达到倒序排序的效果。

对于选择排序，我们可以一开始就选择未排序部分中的最大（或最小）的元素，放入已排序部分的开头，这样就实现了倒序排序。

对于插入排序，我们可以从原代码中不做改动，但在将未排序的数据插入已排序序列时，调整插入位置的规定。

java倒序排序方法

java倒序排序方法java语言是一种面向对象的编程语言，具有强大的排序功能。

在java中，倒序排序是非常常见的操作，有多种实现方法。

一、使用Collections.reverseOrder()方法java中的Collections类提供了reverseOrder()方法，可以用于倒序排序，该方法返回一个比较器，可以将一个对象列表按照指定的顺序进行排序。

示例代码如下所示：```javaimport java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;public class ReverseSortExample {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = new ArrayList<>();numbers.add(5);numbers.add(2);numbers.add(9);numbers.add(1);numbers.add(7);System.out.println("排序前：" + numbers); Collections.sort(numbers, Collections.reverseOrder()); System.out.println("排序后：" + numbers);}}```输出结果如下所示：```排序前：[5, 2, 9, 1, 7]排序后：[9, 7, 5, 2, 1]```在这个示例中，我们创建了一个包含一些整数的列表，并使用Collections类的sort()方法对其进行排序。

通过传递`Collections.reverseOrder()`作为比较器参数，可以实现倒序排序。

值得注意的是，reverseOrder()方法返回的是一个比较器，它会根据元素的自然顺序进行排序。

java中的按字典排序方法

java中的按字典排序方法在Java中，可以使用不同的方法对字符串进行字典排序。

下面将介绍几种用于字典排序的常见方法。

1. 字符串数组排序如果有一个字符串数组需要进行字典排序，可以使用Arrays类中的sort()方法进行排序。

这个方法使用的是快速排序算法，可以对字符串数组按字典顺序进行排序。

例如：javaimport java.util.Arrays;public class DictionarySort {public static void main(String[] args) {String[] words = {"java", "c++", "python", "ruby"};字典排序Arrays.sort(words);输出排序结果for (String word : words) {System.out.println(word);}}}输出结果为：c++javapythonruby2. 字符串列表排序如果有一个字符串列表需要进行字典排序，也可以使用Collections类中的sort()方法进行排序。

这个方法使用的是归并排序算法，可以对字符串列表按字典顺序进行排序。

例如：javaimport java.util.ArrayList;import java.util.Collections;public class DictionarySort {public static void main(String[] args) {ArrayList<String> words = new ArrayList<>();words.add("java");words.add("c++");words.add("python");words.add("ruby");字典排序Collections.sort(words);输出排序结果for (String word : words) {System.out.println(word);}}}输出结果为：c++javapythonruby3. 自定义比较器排序如果想要根据自定义规则进行字典排序，可以实现Comparator接口并重写compare()方法。

实现排列组合算法的java代码

实现排列组合算法的java代码在Java中，我们可以使用递归或迭代的方法来实现排列和组合。

以下是使用递归方法实现的示例：javaimport java.util.ArrayList;import java.util.List;public class PermutationsCombinations {// 计算排列public static void permute(List<Integer> list, int k) {if (k == list.size()) {System.out.println(list);} else {for (int i = k; i < list.size(); i++) {swap(list, i, k);permute(list, k + 1);swap(list, i, k); // backtrack}}}// 计算组合public static void combine(List<Integer> list, int k) {if (k == 1) {System.out.println(list);} else {for (int i = 0; i < list.size(); i++) {swap(list, 0, i);combine(list, k - 1);swap(list, 0, i); // backtrack}}}// 交换元素的方法private static void swap(List<Integer> list, int i, int j) { int temp = list.get(i);list.set(i, list.get(j));list.set(j, temp);}public static void main(String[] args) {List<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(1);list.add(2);list.add(3);permute(list, 0); // 计算排列System.out.println();combine(list, 2); // 计算组合}}在这个代码中，permute函数是用来计算给定列表的排列的，而combine函数是用来计算给定列表的组合的。

哈希排序算法java实现

哈希排序算法java实现哈希排序算法的Java实现哈希排序算法是一种基于哈希表的排序算法，它利用哈希函数将元素映射到桶中，并通过对桶中的元素进行排序，最终得到有序的结果。

在本文中，我们将介绍哈希排序算法的原理，并给出其Java实现。

一、算法原理哈希排序算法的核心思想是利用哈希函数将元素映射到桶中，然后对桶中的元素进行排序。

具体步骤如下：1. 创建一个哈希表，用于存储桶。

2. 根据哈希函数将待排序的元素分配到相应的桶中。

3. 对每个桶中的元素进行排序，可以使用插入排序或其他排序算法。

4. 将每个桶中的元素按顺序合并到一个有序数组中，即为最终的排序结果。

二、Java实现下面是哈希排序算法的Java实现代码：```javaimport java.util.ArrayList;import java.util.Collections;public class HashSort {public static void hashSort(int[] arr) {// 创建一个哈希表，用于存储桶ArrayList<ArrayList<Integer>> buckets = new ArrayList<>();int max = arr[0], min = arr[0];int bucketNum;// 找出待排序数组中的最大值和最小值for (int i = 1; i < arr.length; i++) {if (arr[i] > max) {max = arr[i];}if (arr[i] < min) {min = arr[i];}}// 计算桶的数量bucketNum = (max - min) / arr.length + 1;// 初始化桶for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {buckets.add(new ArrayList<>());}// 根据哈希函数将元素分配到相应的桶中for (int i = 0; i < arr.length; i++) {int index = (arr[i] - min) / arr.length;buckets.get(index).add(arr[i]);}// 对每个桶中的元素进行排序for (ArrayList<Integer> bucket : buckets) {Collections.sort(bucket);}// 将每个桶中的元素按顺序合并到一个有序数组中 int index = 0;for (ArrayList<Integer> bucket : buckets) {for (int num : bucket) {arr[index++] = num;}}}public static void main(String[] args) {int[] arr = {9, 5, 7, 3, 1, 6, 8, 2, 4};hashSort(arr);for (int num : arr) {System.out.print(num + " ");}}}```在上述代码中，我们首先找出待排序数组中的最大值和最小值，然后根据哈希函数将元素分配到相应的桶中。

用Java实现常见的8种内部排序算法

⽤Java实现常见的8种内部排序算法⼀、插⼊类排序插⼊类排序就是在⼀个有序的序列中，插⼊⼀个新的关键字。

从⽽达到新的有序序列。

插⼊排序⼀般有直接插⼊排序、折半插⼊排序和希尔排序。

1. 插⼊排序1.1 直接插⼊排序/*** 直接⽐较，将⼤元素向后移来移动数组*/public static void InsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i]; //temp ⽤于存储元素，防⽌后⾯移动数组被前⼀个元素覆盖int j;for(j = i; j > 0 && temp < A[j-1]; j--) { //如果 temp ⽐前⼀个元素⼩，则移动数组A[j] = A[j-1];}A[j] = temp; //如果 temp ⽐前⼀个元素⼤，遍历下⼀个元素}}/*** 这⾥是通过类似于冒泡交换的⽅式来找到插⼊元素的最佳位置。

⽽传统的是直接⽐较，移动数组元素并最后找到合适的位置*/public static void InsertSort2(int[] A) { //A[] 是给定的待排数组for(int i = 0; i < A.length - 1; i++) { //遍历数组for(int j = i + 1; j > 0; j--) { //在有序的序列中插⼊新的关键字if(A[j] < A[j-1]) { //这⾥直接使⽤交换来移动元素int temp = A[j];A[j] = A[j-1];A[j-1] = temp;}}}}/*** 时间复杂度：两个 for 循环 O(n^2)* 空间复杂度：占⽤⼀个数组⼤⼩，属于常量，所以是 O(1)*/1.2 折半插⼊排序/** 从直接插⼊排序的主要流程是：1.遍历数组确定新关键字 2.在有序序列中寻找插⼊关键字的位置* 考虑到数组线性表的特性，采⽤⼆分法可以快速寻找到插⼊关键字的位置，提⾼整体排序时间*/public static void BInsertSort(int[] A) {for(int i = 1; i < A.length; i++) {int temp = A[i];//⼆分法查找int low = 0;int high = i - 1;int mid;while(low <= high) {mid = (high + low)/2;if (A[mid] > temp) {high = mid - 1;} else {low = mid + 1;}}//向后移动插⼊关键字位置后的元素for(int j = i - 1; j >= high + 1; j--) {A[j + 1] = A[j];}//将元素插⼊到寻找到的位置A[high + 1] = temp;}}2. 希尔排序希尔排序⼜称缩⼩增量排序，其本质还是插⼊排序，只不过是将待排序列按某种规则分成⼏个⼦序列，然后如同前⾯的插⼊排序⼀般对这些⼦序列进⾏排序。

java list string排序方法

java list string排序方法Java List String排序方法本文将详细介绍Java中对List进行排序的各种方法。

方法一：使用()方法使用Collections类中的sort()方法，可以很方便地对List 进行排序。

List<String> list = new ArrayList<>();// 添加元素到List中(list);方法二：使用Comparator接口如果需要根据特定的规则对List进行排序，可以使用Comparator接口。

List<String> list = new ArrayList<>();// 添加元素到List中(new Comparator<String>() {@Overridepublic int compare(String s1, String s2) {// 按照自定义规则比较s1和s2的大小return (s2);}});方法三：使用Lambda表达式使用Lambda表达式可以更加简洁地实现List的排序。

List<String> list = new ArrayList<>();// 添加元素到List中((s1, s2) -> (s2));方法四：使用Stream API使用Java 8引入的Stream API，也可以对List进行排序。

List<String> list = new ArrayList<>();// 添加元素到List中list = ().sorted().collect(());方法五：使用自定义排序规则可以根据业务需求自定义排序规则，例如按照字符串长度进行排序。

List<String> list = new ArrayList<>();// 添加元素到List中((String::length));注意事项•使用以上方法时，需要确保List中的元素实现了Comparable接口，或者在使用Comparator时传入自定义的比较器。

java算法大全

java算法大全
Java算法大全可以包含许多不同的算法，包括排序算法、搜索算法、图算法等等。

下面是一些常见和常用的Java算法示例：
1. 排序算法：
- 冒泡排序
- 插入排序
- 选择排序
- 快速排序
- 归并排序
- 堆排序
2. 搜索算法：
- 二分查找
- 广度优先搜索（BFS）
- 深度优先搜索（DFS）
3. 图算法：
- 最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）
- 最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）
- 拓扑排序算法
4. 动态规划算法：
- 背包问题
- 最长上升子序列（LIS）问题
- 最长公共子序列（LCS）问题
5. 字符串算法：
- 字符串匹配（如暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore
算法）
- 字符串排序（如基数排序）
6. 数值算法：
- 求解线性方程组
- 求解方程的根
- 求解数值积分
以上只是一些常见的算法示例，Java算法的范围非常广泛，涉及到各种不同的问题和应用领域。

如果你有特定的算法
需求，可以提供更具体的问题描述，我可以为你提供更详
细的解答。

java8集合自定义排序方法

java8集合自定义排序方法Java 8新增了一些功能，使得在集合中进行自定义排序变得更加简单和灵活。

在Java 8中，可以使用lambda表达式和函数式接口来实现自定义排序方法。

在Java 8中，集合类（如List、Set、Map）都新加了一个sort方法，该方法接收一个Comparator接口的实现作为参数，用于定义自定义排序规则。

Comparator接口是一个函数式接口，只有一个抽象方法compare(Object obj1, Object obj2)。

该方法接收两个对象作为参数，返回一个int类型的值，用于比较两个对象的大小。

其中，返回值为负数表示obj1应排在obj2之前，返回值为正数表示obj1应排在obj2之后，返回值为0表示两个对象相等。

下面是一个例子，展示如何使用lambda表达式和Comparator接口来实现自定义排序：List<String> names = Arrays.asList("Bob", "Alice", "Charlie", "David");使用lambda表达式和Comparator接口排序names.sort((String name1, String name2) -> name1pareTo(name2));打印排序后的结果names.forEach(System.out::println);在上面的例子中，首先创建了一个包含四个字符串的List对象names。

然后使用sort方法和lambda表达式来定义自定义排序规则。

在lambda表达式中，调用了String类的compareTo方法来比较两个字符串的大小。

最后使用forEach方法遍历并打印排序后的结果。

除了使用lambda表达式，还可以使用方法引用来实现自定义排序。

方法引用是一种简化lambda表达式的语法。

拖动排序算法java实现原理

拖动排序算法java实现原理拖动排序算法是一种常用的前端交互方式，可以使用户通过拖拽物体来改变物体在列表中的顺序。

在这个算法中，我们需要实现的核心功能是当用户拖动一个物体时，其他物体能够相应地向上或向下移动，以保持列表的连续性。

下面是拖动排序算法的Java实现原理及相关参考内容。

一、实现原理：1. 监听拖动事件：首先，我们需要监听用户的鼠标拖动事件。

在Java中，可以通过添加鼠标拖动的监听器，来实现对鼠标的拖动行为进行监听。

2. 获取拖动物体的位置：当用户开始拖动物体时，可以通过监听器中的相关方法，获取到拖动物体的当前位置。

3. 响应拖动事件：在拖动物体的位置发生变化时，我们需要相应地调整其他物体的位置，以保持列表的连续性。

具体地，当拖动物体向下移动时，我们将其下面的物体向上移动一个位置；当拖动物体向上移动时，我们将其上面的物体向下移动一个位置。

4. 更新排序后的列表：当用户结束拖动时，我们需要将列表中物体的顺序进行更新。

此时，我们可以根据物体的位置信息，在列表中重新排列物体的顺序。

二、相关参考内容：1. Java拖拽相关API：在Java中，可以使用Swing或JavaFX等框架来实现拖动排序的功能。

Swing提供了Drag and Drop API，可以用于实现拖拽功能，而JavaFX则提供了Dragboard 和DragEvent等相关类。

你可以参考Java官方文档，了解具体的API使用方法。

2. 拖动排序示例代码：在互联网上，有很多开源代码库和示例项目可以帮助你实现拖动排序算法。

你可以搜索相关的Github仓库或者代码论坛，找到适合你的项目的示例代码。

3. 前端框架和组件：如果你的项目是基于前端的，那么你可以考虑使用一些现成的前端框架和组件。

例如，jQuery UI提供了Sortable组件，可以很方便地实现拖动排序功能。

4. 参考书籍和文章：除了在线资源，还有一些书籍和文章可以帮助你学习拖动排序算法的实现原理。

java倒序排序方法 -回复

java倒序排序方法-回复Java倒序排序方法在Java编程中，排序是非常常见的操作。

将数据按照一定的规则进行排序，可以方便地查找和处理数据。

而倒序排序是将数据按照降序排列，这是一种常见的需求。

本文将介绍Java中的倒序排序方法，并一步一步地回答相关问题。

1. 什么是倒序排序？倒序排序是将数据按照降序排列，即从大到小排列。

例如，对于一个包含数字的数组：[5, 10, 3, 8, 1]，倒序排序后的结果是：[10, 8, 5, 3, 1]。

2. Java中的倒序排序方法有哪些？在Java中，可以使用多种方法实现倒序排序。

以下是几种常见的倒序排序方法：2.1 使用Comparator接口的实现类Comparator接口是Java中用于实现对象比较的接口。

可以通过实现Comparator接口的compare方法来定义对象比较的规则。

倒序排序可以通过重写compare方法来实现。

下面是一个示例：javaList<Integer> list = Arrays.asList(5, 10, 3, 8, 1);Collections.sort(list, new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o2pareTo(o1);}});System.out.println(list);输出结果为：[10, 8, 5, 3, 1]。

2.2 使用Lambda表达式Java 8引入了Lambda表达式，可以更简洁地实现倒序排序。

以下是使用Lambda表达式实现倒序排序的示例：javaList<Integer> list = Arrays.asList(5, 10, 3, 8, 1);list.sort((o1, o2) -> o2pareTo(o1));System.out.println(list);输出结果为：[10, 8, 5, 3, 1]。

java 排序方法

java 排序方法Java一种面向对象的程序设计语言，由 James Gosling其他 Sun Microsystems工于 1995 5发布，是最初的商业化 Java拟机实现，Java技术是功能强大而灵活的，它可以应用于众多领域。

在处理程序中，排序是一个非常重要的技术，可以有效地提高数据处理的效率。

在Java中，可以使用多种方法实现排序。

第一种是基于简单比较的排序方法，其中包括冒泡排序（Bubble Sort），选择排序（Selection Sort），插入排序（Insertion Sort）和希尔排序（Shell Sort）。

冒泡排序是基于简单比较的最简单算法，其原理是检查相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换它们。

通过重复这个过程，算法最终会将最大元素放到最右边。

冒泡排序是两层循环，外部循环控制循环次数，内部循环用于比较两个元素的大小，如果符合条件就进行交换。

选择排序（Selection Sort）也是基于简单比较，它的基本思想是从头到尾依次比较每个元素，将最小的元素放到数组的头部，接着比较第二小的元素，将其放到数组的第二个位置，以此类推，完成排序。

插入排序（Insertion Sort）也是一种比较简单的排序方法，它的原理是首先将第一个元素看作一个已排序的子序列，然后逐一将后面的元素插入到该子序列中，从而完成排序。

希尔排序（Shell Sort）是一种特殊的插入排序，它采用了插入排序的思想，但是将相距一定距离的元素插入到已排序的子序列中，从而达到提高排序效率的目的。

另一种是非基于简单比较的排序方法，其中包括快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）。

快速排序（Quick Sort）是一种比较典型的分治算法，它的基本思想是：首先在数组中选择一个中心点，将比中心点小的数放在左边，将比中心点大的数放在右边，然后依次对左右两边的数组进行快速排序，直到所有子数组有序。

归并排序（Merge Sort）也是一种分治算法，它的基本思想是将一个大的数组划分为两个小的子数组，然后将这两个子数组分别进行归并排序，最后将它们合并起来，形成一个有序的大数组。

java根据前端字段进行排序的方法

java根据前端字段进行排序的方法### Java根据前端字段进行排序的方法在Java中，根据前端传递的字段进行排序是一种常见的操作，通常应用于Web开发中的数据列表展示。

以下是一个详细的指导，介绍如何在后端使用Java实现基于前端字段排序的功能。

#### 1.接收前端参数首先，你需要从前端接收到排序的字段和排序的方向（升序或降序）。

通常，这些信息可以通过HTTP请求的参数传递。

```java// 假设使用Spring框架，可以通过RequestParam接收以下参数String sortField = request.getParameter("sortField");String sortOrder = request.getParameter("sortOrder"); // 可以为"asc" 或"desc"```#### 2.准备数据假设你有一个对象列表，这些对象包含了需要排序的字段。

```javaList<YourObject> dataList = ...// 你的数据列表```#### 3.实现排序Java 8引入的Stream API和Lambda表达式让排序操作变得更加简洁。

你可以使用`Collections.sort()`或者`List.sort()`配合Lambda表达式进行排序。

以下是一个示例，展示如何根据前端传递的字段和排序方向进行排序：```javaimport java.util.Collections;import parator;import java.util.List;// ...// 根据前端传递的字段和排序方向进行排序if ("asc".equals(sortOrder)) {Collections.sort(dataList,paring(YourObject::getSortField));} else if ("desc".equals(sortOrder)) {Collections.sort(dataList,paring(YourObject::getSortField).reversed());}// 其中YourObject::getSortField是一个方法引用，指向你的对象中用于排序的字段的方法```如果你的字段不是简单的属性，你可能需要实现一个自定义的Comparator。

Java常用排序算法程序员必须掌握的8大排序算法

分类：1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）2）交换排序（冒泡排序、快速排序）3）选择排序（直接选择排序、堆排序）4）归并排序5）分配排序（基数排序）所需辅助空间最多：归并排序所需辅助空间最少：堆排序平均速度最快：快速排序不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。

先来看看8种排序之间的关系：1.直接插入排序（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也是排好顺序的。

如此反复循环，直到全部排好顺序。

（2）实例（3）用java实现12345678911121314151617181920package com.njue;publicclass insertSort {public insertSort(){inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,2 5,53,51};int temp=0;for(int i=1;i<a.length;i++){int j=i-1;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j--){a[j+1]=a[j]; //将大于temp的值整体后移一个单位}a[j+1]=temp;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}2. 希尔排序（最小增量排序）（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差 d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。

当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。

（2）实例：（3）用java实现123456789101112131415161718192122232425262728293031publicclass shellSort { publicshellSort(){int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45,56,100}; double d1=a.length;int temp=0;while(true){d1= Math.ceil(d1/2);int d=(int) d1;for(int x=0;x<d;x++){for(int i=x+d;i<a.length;i+=d){int j=i-d;temp=a[i];for(;j>=0&&temp<a[j];j-=d){a[j+d]=a[j];}a[j+d]=temp;}}if(d==1){break;}for(int i=0;i<a.length;i++){System.out.println(a[i]);}}3.简单选择排序（1）基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

java算法代码实现

java算法代码实现一、Java算法概述Java算法是指在Java编程语言中实现的各种计算机算法。

它们可以用于解决各种问题，例如排序、搜索、图形处理和数据分析等。

Java算法通常由一组指令组成，这些指令按照特定的顺序执行，以达到预期的结果。

二、Java算法的分类根据不同的标准，Java算法可以分为不同的类别。

以下是常见的分类方式：1. 基本排序算法：包括冒泡排序、选择排序和插入排序等。

2. 高级排序算法：包括快速排序、归并排序和堆排序等。

3. 搜索算法：包括线性搜索和二分搜索等。

4. 图形处理算法：包括图像滤波和边缘检测等。

5. 数据分析算法：包括聚类分析和分类器等。

三、Java基本排序算法代码实现以下是三种基本排序算法（冒泡排序、选择排序和插入排序）的Java 代码实现：1. 冒泡排序public static void bubbleSort(int[] arr) { int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}2. 选择排序public static void selectionSort(int[] arr) { int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int minIndex = i;for (int j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}int temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}}3. 插入排序public static void insertionSort(int[] arr) { int n = arr.length;for (int i = 1; i < n; i++) {int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && key < arr[j]) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}arr[j + 1] = key;}}四、Java高级排序算法代码实现以下是三种高级排序算法（快速排序、归并排序和堆排序）的Java代码实现：1. 快速排序public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int pivotIndex = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);}}private static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivotValue = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivotValue) {i++;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;}2. 归并排序public static void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int mid = (low + high) / 2;mergeSort(arr, low, mid);mergeSort(arr, mid + 1, high);merge(arr, low, mid, high);}}private static void merge(int[] arr, int low, int mid, int high) { int[] tempArr = new int[arr.length];for (int i = low; i <= high; i++) {tempArr[i] = arr[i];}int i = low;int j = mid + 1;int k = low;while (i <= mid && j <= high) {if (tempArr[i] <= tempArr[j]) {arr[k++] = tempArr[i++];} else {arr[k++] = tempArr[j++];}}while (i <= mid) {arr[k++] = tempArr[i++];}}3. 堆排序public static void heapSort(int[] arr) { buildMaxHeap(arr);for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) { swap(arr, 0, i);maxHeapify(arr, 0, i);}}private static void buildMaxHeap(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {maxHeapify(arr, i, n);}}private static void maxHeapify(int[] arr, int i, int heapSize) { int left = i * 2 + 1;int right = i * 2 + 2;int largestIndex = i;if (left < heapSize && arr[left] > arr[largestIndex]) {largestIndex = left;}if (right < heapSize && arr[right] > arr[largestIndex]) { largestIndex = right;}if (largestIndex != i) {swap(arr, i, largestIndex);maxHeapify(arr, largestIndex, heapSize);}}private static void swap(int[] arr, int a, int b) {int temp = arr[a];arr[a] = arr[b];arr[b] = temp;}五、Java搜索算法代码实现以下是两种搜索算法（线性搜索和二分搜索）的Java代码实现：1. 线性搜索public static boolean linearSearch(int[] arr, int target) {for (int num : arr) {if (num == target) {return true;}}return false;}2. 二分搜索public static boolean binarySearch(int[] sortedArr, int target) { int low = 0;int high = sortedArr.length - 1;while (low <= high) {int mid = (low + high) / 2;if (sortedArr[mid] == target) {return true;} else if (sortedArr[mid] < target) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return false;}六、Java图形处理算法代码实现以下是两种图形处理算法（图像滤波和边缘检测）的Java代码实现：1. 图像滤波public static BufferedImage blurFilter(BufferedImage image, int radius) {int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();BufferedImage resultImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int rgbSumRed = 0;int rgbSumGreen = 0;int rgbSumBlue = 0;int count = 0;for (int i = -radius; i <= radius; i++) {for (int j = -radius; j <= radius; j++) {if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {int rgbValue = image.getRGB(x + i, y + j);rgbSumRed += (rgbValue >> 16) & 255;rgbSumGreen += (rgbValue >> 8) & 255;rgbSumBlue += rgbValue & 255;count++;}}}int avgRed = rgbSumRed / count;int avgGreen = rgbSumGreen / count;int avgBlue = rgbSumBlue / count;resultImage.setRGB(x, y, (avgRed << 16) | (avgGreen << 8) | avgBlue);}}return resultImage;}2. 边缘检测public static BufferedImage edgeDetection(BufferedImage image) {int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();BufferedImage resultImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);int[][] gx = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}};int[][] gy = {{-1, -2, -1}, {0, 0, 0}, {1, 2, 1}};for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int gxSumRed = 0;int gxSumGreen = 0;int gxSumBlue = 0;int gySumRed = 0;int gySumGreen = 0;int gySumBlue = 0;for (int i = -1; i <= 1; i++) {for (int j = -1; j <= 1; j++) {if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {Color colorValue = new Color(image.getRGB(x + i, y + j));gxSumRed += colorValue.getRed() * gx[i + 1][j + 1];gxSumGreen += colorValue.getGreen() * gx[i + 1][j + 1];gxSumBlue += colorValue.getBlue() * gx[i + 1][j + 1];gySumRed += colorValue.getRed() * gy[i + 1][j + 1];gySumGreen += colorValue.getGreen() * gy[i + 1][j + 1];gySumBlue += colorValue.getBlue() * gy[i + 1][j + 1];}}}int red = (int) Math.sqrt(gxSumRed * gxSumRed + gySumRed * gySumRed);int green = (int) Math.sqrt(gxSumGreen * gxSumGreen + gySumGreen * gySumGreen);int blue = (int) Math.sqrt(gxSumBlue * gxSumBlue + gySumBlue * gySumBlue);red = Math.min(red, 255);green = Math.min(green, 255);blue = Math.min(blue, 255);resultImage.setRGB(x, y, (red << 16) | (green << 8) | blue);}}return resultImage;}七、Java数据分析算法代码实现以下是两种数据分析算法（聚类分析和分类器）的Java代码实现：1. 聚类分析public static List<List<double[]>> kMeansClustering(List<double[]> dataList, int k) {List<List<double[]>> clustersList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < k; i++) {clustersList.add(new ArrayList<>());}double[][] centroidsArr = newdouble[k][dataList.get(0).length];for (int i = 0; i < k; i++) {centroidsArr[i] = dataList.get(i);clustersList.get(i).add(dataList.get(i));}while (true) {boolean changed = false;for (double[] data : dataList) {int nearestCentroidIndex = 0;double nearestDistance = Double.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < k; i++) {double distance = euclideanDistance(data, centroidsArr[i]);if (distance < nearestDistance) {nearestCentroidIndex = i;nearestDistance = distance;}}if (!clustersList.get(nearestCentroidIndex).contains(data)) {for (List<double[]> cluster : clustersList) {if (cluster.contains(data)) {cluster.remove(data);break;}}clustersList.get(nearestCentroidIndex).add(data);changed = true;}}if (!changed) {break;}for (int i = 0; i < k; i++) {double[] newCentroid =calculateCentroid(clustersList.get(i));centroidsArr[i] = newCentroid;}}return clustersList;}private static double euclideanDistance(double[] a, double[] b) { double sumSquares = 0.0;for (int i = 0; i < a.length; i++) {sumSquares += Math.pow(a[i] - b[i], 2);}return Math.sqrt(sumSquares);}private static double[] calculateCentroid(List<double[]> dataList) {int dimensions = dataList.get(0).length;double[] centroidArr = new double[dimensions];for (int d = 0; d < dimensions; d++) {double sumValuesInDimension = 0.0;for (double[] data : dataList) {sumValuesInDimension += data[d];}centroidArr[d] = sumValuesInDimension / dataList.size(); }return centroidArr;}2. 分类器public static String kNearestNeighborsClassifier(List<double[]> trainingDataList, List<String> trainingLabelList,double[] testData, int k) {double[][] distancesAndLabelsArr = newdouble[trainingDataList.size()][2];for (int i = 0; i < trainingDataList.size(); i++) {distancesAndLabelsArr[i][0] = euclideanDistance(testData, trainingDataList.get(i));distancesAndLabelsArr[i][1] =Double.parseDouble(trainingLabelList.get(i));}Arrays.sort(distancesAndLabelsArr,paringDouble(a -> a[0]));Map<Double, Integer> labelCountMap = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < k; i++) {double label = distancesAndLabelsArr[i][1];if (labelCountMap.containsKey(label)) {labelCountMap.put(label, labelCountMap.get(label) + 1); } else {labelCountMap.put(label, 1);}}double mostFrequentLabel = -1;int maxLabelCount = -1;for (double label : labelCountMap.keySet()) {int count = labelCountMap.get(label);if (count > maxLabelCount) {maxLabelCount = count;mostFrequentLabel = label;}}return Double.toString(mostFrequentLabel);}private static double euclideanDistance(double[] a, double[] b) { double sumSquares = 0.0;for (int i = 0; i < a.length; i++) {sumSquares += Math.pow(a[i] - b[i], 2);}return Math.sqrt(sumSquares);}八、总结Java算法是计算机科学中的重要部分，可以用于解决各种问题。

java数组排序sort方法

Java 数组排序算法详解Java 数组排序算法是 Java 语言中一个重要的组成部分，是进行数据排序的重要工具。

Java 提供了多种数组排序算法，包括快速排序、归并排序、堆排序等。

本文将对 Java 数组排序算法进行详细介绍，并针对不同的算法提供具体的实现代码。

一、快速排序快速排序是一种常用的排序算法，它采用分治的思想，通过递归地将数组划分为较小和较大的两个子数组，然后递归地排序两个子数组。

快速排序是不稳定的排序算法，其平均时间复杂度为 O(nlogn)。

快速排序的实现代码如下:```javapublic static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {if (left < right) {int pivotIndex = partition(arr, left, right);quickSort(arr, left, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, right);}}private static int partition(int[] arr, int left, int right) {int pivot = arr[left];int i = left + 1;int j = right;while (i <= j) {while (i <= j && arr[i] < pivot) {i++;}while (i <= j && arr[j] > pivot) {j--;}if (i <= j) {swap(arr, i, j);i++;j--;}}swap(arr, left, j);return j;}private static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}```二、归并排序归并排序是一种高效的排序算法，它采用分治的思想，将数组划分为较小和较大的两个子数组，然后递归地排序两个子数组。

java中lambda对时间排序的方法

在Java中，可以使用Lambda表达式和Comparator接口来对时间进行排序。

假设有一个Date类型的List，可以使用以下代码进行排序：
java复制代码
List<Date> dates = Arrays.asList(date1, date2, date3);
dates.sort(Comparator.naturalOrder());
上述代码将按照自然顺序对日期进行排序。

如果需要按照逆序排序，可以使用Comparator.reverseOrder()方法。

另外，如果需要按照自定义的排序规则对日期进行排序，可以创建一个实现Comparator接口的Lambda表达式：
java复制代码
List<Date> dates = Arrays.asList(date1, date2, date3);
dates.sort((d1, d2) -> pareTo(d1)); // 按照降序排序
上述代码将按照降序对日期进行排序。

如果需要按照升序排序，可以将Lambda表达式修改为(d1, d2) -> pareTo(d2)。

注意，如果需要比较的时间不是Date类型，而是自定义的时间类型，需要根据实际情况进行修改。

java冒泡排序简单写法

java冒泡排序简单写法冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。

以下是Java实现冒泡排序的简单写法：Javapublic class BubbleSort {public static void bubbleSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 0; i < n-1; i++) {for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) {// 交换arr[j] 和arr[j+1]int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}}public static void main(String[] args) {int[] arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};bubbleSort(arr);System.out.println("Sorted array: ");for (int i=0; i<arr.length; ++i) {System.out.print(arr[i] + " ");}}}这段代码首先定义了一个名为bubbleSort的方法，该方法接收一个整数数组作为参数。

然后，该方法使用两个嵌套的for循环来遍历数组，比较相邻的元素，并在必要时交换它们。

这个过程重复进行，直到整个数组被排序。

最后，main方法创建了一个未排序的数组，调用bubbleSort方法对其进行排序，然后打印出排序后的数组。

java全排列递归算法

java全排列递归算法全排列是指将一组元素按照一定的顺序进行排列，使得每个元素都能够出现在每个位置上，且每个元素只能出现一次。

在Java中，可以使用递归算法来实现全排列。

递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。

在全排列问题中，可以通过递归的方式来生成所有可能的排列。

首先，我们需要定义一个递归函数，该函数接受一个数组和两个整数作为参数。

其中，数组表示待排列的元素，第一个整数表示当前排列的起始位置，第二个整数表示当前排列的结束位置。

在递归函数中，我们首先判断当前排列是否已经完成。

如果起始位置等于结束位置，说明已经完成了一次排列，我们可以将当前排列输出。

否则，我们需要对当前排列进行递归调用。

在递归调用中，我们需要将当前排列的起始位置与结束位置进行交换，然后对剩余的元素进行递归调用。

递归调用完成后，我们需要将当前排列的起始位置与结束位置进行交换，以便进行下一次排列。

下面是一个使用递归算法实现全排列的Java代码示例：```javapublic class Permutation {public static void permute(int[] nums, int start, int end) {if (start == end) {for (int num : nums) {System.out.print(num + " ");}System.out.println();} else {for (int i = start; i <= end; i++) {swap(nums, start, i);permute(nums, start + 1, end);swap(nums, start, i);}}}public static void swap(int[] nums, int i, int j) { int temp = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = temp;}public static void main(String[] args) {int[] nums = {1, 2, 3};permute(nums, 0, nums.length - 1);}}```在上述代码中，我们定义了一个`permute`函数来实现全排列。

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插入排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass InsertSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){int temp;for(int i=1;i<data.length;i++){for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}冒泡排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass BubbleSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){int temp;for(int i=0;i<data.length;i++){for(int j=data.length-1;j>i;j--){if(data[j]<data[j-1]){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}}选择排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass SelectionSort implements SortUtil.Sort{/**(non-Javadoc)**@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){int temp;for(int i=0;i<data.length;i++){int lowIndex=i;for(int j=data.length-1;j>i;j--){if(data[j]<data[lowIndex]){lowIndex=j;}}SortUtil.swap(data,i,lowIndex);}}}Shell排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass ShellSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){for(int i=data.length/2;i>2;i/=2){for(int j=0;j<i;j++){insertSort(data,j,i);}}insertSort(data,0,1);}/***@param data*@param j*@param i*/privatevoid insertSort(int[]data,int start,int inc){int temp;for(int i=start+inc;i<data.length;i+=inc){for(int j=i;(j>=inc)&&(data[j]<data[j-inc]);j-=inc){SortUtil.swap(data,j,j-inc);}}}}快速排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass QuickSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){quickSort(data,0,data.length-1);}privatevoid quickSort(int[]data,int i,int j){int pivotIndex=(i+j)/2;//swapSortUtil.swap(data,pivotIndex,j);int k=partition(data,i-1,j,data[j]);SortUtil.swap(data,k,j);if((k-i)>1)quickSort(data,i,k-1);if((j-k)>1)quickSort(data,k+1,j);}/***@param data*@param i*@param j*@return*/privateint partition(int[]data,int l,int r,int pivot){ do{while(data[++l]<pivot);while((r!=0)&&data[--r]>pivot);SortUtil.swap(data,l,r);}while(l<r);SortUtil.swap(data,l,r);return l;}}改进后的快速排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort{privatestaticint MAX_STACK_SIZE=4096;privatestaticint THRESHOLD=10;/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){int[]stack=newint[MAX_STACK_SIZE];int top=-1;int pivot;int pivotIndex,l,r;stack[++top]=0;stack[++top]=data.length-1;while(top>0){int j=stack[top--];int i=stack[top--];pivotIndex=(i+j)/2;pivot=data[pivotIndex];SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);//partitionl=i-1;r=j;do{while(data[++l]<pivot);while((r!=0)&&(data[--r]>pivot));SortUtil.swap(data,l,r);}while(l<r);SortUtil.swap(data,l,r);SortUtil.swap(data,l,j);if((l-i)>THRESHOLD){stack[++top]=i;stack[++top]=l-1;}if((j-l)>THRESHOLD){stack[++top]=l+1;stack[++top]=j;}}//new InsertSort().sort(data);insertSort(data);}/***@param data*/privatevoid insertSort(int[]data){int temp;for(int i=1;i<data.length;i++){for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}归并排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass MergeSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){int[]temp=newint[data.length];mergeSort(data,temp,0,data.length-1);}privatevoid mergeSort(int[]data,int[]temp,int l,int r){ int mid=(l+r)/2;if(l==r)return;mergeSort(data,temp,l,mid);mergeSort(data,temp,mid+1,r);for(int i=l;i<=r;i++){temp=data;}int i1=l;int i2=mid+1;for(int cur=l;cur<=r;cur++){if(i1==mid+1)data[cur]=temp[i2++];elseif(i2>r)data[cur]=temp[i1++];elseif(temp[i1]<temp[i2])data[cur]=temp[i1++];elsedata[cur]=temp[i2++];}}}改进后的归并排序:package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort{privatestaticfinalint THRESHOLD=10;/**(non-Javadoc)**@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])*/publicvoid sort(int[]data){int[]temp=newint[data.length];mergeSort(data,temp,0,data.length-1);}privatevoid mergeSort(int[]data,int[]temp,int l,int r){ int i,j,k;int mid=(l+r)/2;if(l==r)return;if((mid-l)>=THRESHOLD)mergeSort(data,temp,l,mid);elseinsertSort(data,l,mid-l+1);if((r-mid)>THRESHOLD)mergeSort(data,temp,mid+1,r);elseinsertSort(data,mid+1,r-mid);for(i=l;i<=mid;i++){temp=data;}for(j=1;j<=r-mid;j++){temp[r-j+1]=data[j+mid];}int a=temp[l];int b=temp[r];for(i=l,j=r,k=l;k<=r;k++){if(a<b){data[k]=temp[i++];a=temp;}else{data[k]=temp[j--];b=temp[j];}}}/***@param data*@param l*@param i*/privatevoid insertSort(int[]data,int start,int len){for(int i=start+1;i<start+len;i++){for(int j=i;(j>start)&&data[j]<data[j-1];j--){SortUtil.swap(data,j,j-1);}}}}堆排序：package org.rut.util.algorithm.support;import org.rut.util.algorithm.SortUtil;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass HeapSort implements SortUtil.Sort{/*(non-Javadoc)*@see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[]) */publicvoid sort(int[]data){MaxHeap h=new MaxHeap();h.init(data);for(int i=0;i<data.length;i++)h.remove();System.arraycopy(h.queue,1,data,0,data.length); }privatestaticclass MaxHeap{void init(int[]data){this.queue=newint[data.length+1];for(int i=0;i<data.length;i++){queue[++size]=data;fixUp(size);}}privateint size=0;privateint[]queue;publicint get(){return queue[1];}publicvoid remove(){SortUtil.swap(queue,1,size--);fixDown(1);}//fixdownprivatevoid fixDown(int k){int j;while((j=k<<1)<=size){if(j<size&&queue[j]<queue[j+1])j++;if(queue[k]>queue[j])//不用交换break;SortUtil.swap(queue,j,k);k=j;}}privatevoid fixUp(int k){while(k>1){int j=k>>1;if(queue[j]>queue[k])break;SortUtil.swap(queue,j,k);k=j;}}}}SortUtil：package org.rut.util.algorithm;import org.rut.util.algorithm.support.BubbleSort;import org.rut.util.algorithm.support.HeapSort;import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedMergeSort; import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedQuickSort; import org.rut.util.algorithm.support.InsertSort;import org.rut.util.algorithm.support.MergeSort;import org.rut.util.algorithm.support.QuickSort;import org.rut.util.algorithm.support.SelectionSort; import org.rut.util.algorithm.support.ShellSort;/***@author treeroot*@since2006-2-2*@version1.0*/publicclass SortUtil{publicfinalstaticint INSERT=1;publicfinalstaticint BUBBLE=2;publicfinalstaticint SELECTION=3;publicfinalstaticint SHELL=4;publicfinalstaticint QUICK=5;publicfinalstaticint IMPROVED_QUICK=6;publicfinalstaticint MERGE=7;publicfinalstaticint IMPROVED_MERGE=8;publicfinalstaticint HEAP=9;publicstaticvoid sort(int[]data){sort(data,IMPROVED_QUICK);}privatestatic String[]name={"insert","bubble","selection","shell","quick", "improved_quick","merge","improved_merge","heap"};privatestatic Sort[]impl=new Sort[]{new InsertSort(),new BubbleSort(),new SelectionSort(),new ShellSort(),new QuickSort(),new ImprovedQuickSort(),new MergeSort(),new ImprovedMergeSort(),new HeapSort()};publicstatic String to String(int algorithm){return name[algorithm-1];}publicstaticvoid sort(int[]data,int algorithm){impl[algorithm-1].sort(data);}publicstaticinterface Sort{publicvoid sort(int[]data);}publicstaticvoid swap(int[]data,int i,int j){int temp=data;data=data[j];data[j]=temp;}}。