经典算法

冒泡算法（Bubble Sort）：https://www.cnblogs.com/shen-hua/p/5422676.html

快速排序：https://blog.csdn.net/qq_26122557/article/details/79458649

十大经典排序算法：https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html

0.1 算法分类

十种常见排序算法可以分为两大类：

非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。
线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。

0.2 算法复杂度

0.3 相关概念

稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。
不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。

冒泡排序

1、原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端。

思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。重复第一趟步骤，直至全部排序完成。

第一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以第二趟比较的时候最后一个数不参与比较；

第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中第二大的数，所以第三趟比较的时候最后两个数不参与比较；

依次类推，每一趟比较次数-1；

用时间复杂度来说：
1.如果我们的数据正序，只需要走一趟即可完成排序。所需的比较次数C和记录移动次数M均达到最小值，即：Cmin=n-1;Mmin=0;所以，冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。
2.如果很不幸我们的数据是反序的，则需要进行n-1趟排序。每趟排序要进行n-i次比较(1≤i≤n-1)，且每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。在这种情况下，比较和移动次数均达到最大值：冒泡排序的最坏时间复杂度为：O(n2) 。
综上所述：冒泡排序总的平均时间复杂度为：O(n2) 。

/*
 * 冒泡排序
 */
public class BubbleSort {
　　public static void main(String[] args) {
　　　　int[] arr={6,3,8,2,9,1};
　　　　System.out.println("排序前数组为：");
　　　　for(int num:arr){
　　　　　　System.out.print(num+" ");
　　　　}
　　　　for(int i=0;i<arr.length-1;i++){//外层循环控制排序趟数
　　　　　　for(int j=0;j<arr.length-1-i;j++){//内层循环控制每一趟排序多少次
　　　　　　　　if(arr[j]>arr[j+1]){
　　　　　　　　　　int temp=arr[j];
　　　　　　　　　　arr[j]=arr[j+1];
　　　　　　　　　　arr[j+1]=temp;
　　　　　　　　}
　　　　　　}
　　　　} 
　　　　System.out.println();
　　　　System.out.println("排序后的数组为：");
 　　　　for(int num:arr){
 　　　　　　System.out.print(num+" ");
 　　　　} 
　　}
 }

快速排序

1、基本思想：通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小，则分别对这两部分继续进行排序，直到整个序列有序。

快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2)，它的平均时间复杂度为O(NlogN)

public class QuickSort {
    public static void quickSort(int[] arr,int low,int high){
        int i,j,temp,t;
        if(low>high){
            return;
        }
        i=low;
        j=high;
        //temp就是基准位
        temp = arr[low];

        while (i<j) {
            //先看右边，依次往左递减
            while (temp<=arr[j]&&i<j) {
                j--;
            }
            //再看左边，依次往右递增
            while (temp>=arr[i]&&i<j) {
                i++;
            }
            //如果满足条件则交换
            if (i<j) {
                t = arr[j];
                arr[j] = arr[i];
                arr[i] = t;
            }

        }
        //最后将基准为与i和j相等位置的数字交换
         arr[low] = arr[i];
         arr[i] = temp;
        //递归调用左半数组
        quickSort(arr, low, j-1);
        //递归调用右半数组
        quickSort(arr, j+1, high);
    }
}

二分查找

二分查找算法思想：有序的序列，每次都是以序列的中间位置的数来与待查找的关键字进行比较，每次缩小一半的查找范围，直到匹配成功。
优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；
其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。
因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
使用条件：查找序列是顺序结构，有序。
时间复杂度
采用的是分治策略
最坏的情况下两种方式时间复杂度一样：O(log2 N)
最好情况下为O（1）
空间复杂度
算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间，而是计算整个算法的辅助空间单元的个数
非递归方式：由于辅助空间是常数级别的所以：空间复杂度是O(1);
递归方式：递归的次数和深度都是log2 N,每次所需要的辅助空间都是常数级别的：空间复杂度：O(log2N )

    /**
     * 不使用递归的二分查找
     *title:commonBinarySearch
     *@param arr
     *@param key
     *@return 关键字位置
     */
    public static int commonBinarySearch(int[] arr,int key){
        int low = 0;
        int high = arr.length - 1;
        int middle = 0;            //定义middle

        if(key < arr[low] || key > arr[high] || low > high){
            return -1;                
        }

        while(low <= high){
            middle = (low + high) / 2;
            if(arr[middle] > key){
                //比关键字大则关键字在左区域
                high = middle - 1;
            }else if(arr[middle] < key){
                //比关键字小则关键字在右区域
                low = middle + 1;
            }else{
                return middle;
            }
        }

        return -1;        //最后仍然没有找到，则返回-1
    }

选择排序

选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先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，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

/**
     * 选择排序（Selection Sort）
     * @param arr
     * @return
     */
    public int[] selectionSort(int[] arr) {

        int minIndex;
        int temp;

        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {

            minIndex = i;
            // 找到最小值
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[minIndex] > arr[j]) {
                    minIndex = j;
                }
            }

            // 交换位置
            temp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = temp;
        }

        return arr;
    }

3、插入排序（Insertion Sort）

插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
3.1 算法描述
一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：
从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描；
如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置；
重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；
将新元素插入到该位置后；
重复步骤2~5。

/**
     * 插入排序（Insertion Sort）
     * @param arr
     * @return
     */
    public int[] insertionSort(int[] arr) {

        int preIndex;
        int current;

        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {

            preIndex = i - 1;
            current = arr[i];

            while(preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current) {
                arr[preIndex + 1] = arr[preIndex];
                preIndex--;
            }
            arr[preIndex + 1] = current;
        }

        return arr;
    }

4、希尔排序（Shell Sort）

1959年Shell发明，第一个突破O(n2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。
4.1 算法描述
先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，具体算法描述：
选择一个增量序列t1，t2，…，tk，其中ti
>
tj，tk=1；
按增量序列个数k，对序列进行k 趟排序；
每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m 的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1 时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。

5、归并排序（Merge Sort）

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。
5.1 算法描述
把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列；
对这两个子序列分别采用归并排序；
将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。

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