数据结构与算法 - 实战：排序2

希尔排序(Shell Sort)又称为缩小增量排序(diminishing increment sort)
该算法是一种泛化的插入排序。
希尔排序也称为n间距(n-gap)插入排序。希尔排序分多路并使用不同的间距来比较元素，通过逐步减少间距，最终以1为间距进行排序。

public static void shellSort(int[] array) {
    // 先获取数组元素的个数
    int length = array.length;
    // 数组元素
    int temp;
    // 内循环的循环变量，在外部声明，避免重复创建
    int i, j;

    // 控制增量序列
    for (int gap = length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
        // 在固定的增量序列下分组比较数组元素
        for (i = gap; i < length; i++) {
            temp = array[i];
            j = i;
            // 数据交换，此处的while循环是为了处理gap=1的情况
            while ((j >= gap) && (array[j - gap] > temp)) {
                array[j] = array[j - gap];
                j -= gap;
            }
            array[j] = temp;
        }
    }
}

归并排序(Merge Sort)
参考：http://blog.csdn.net/yinjiabin/article/details/8265827/

public static void mergeSort(int[] array, int left, int right) {
    if (right > left) {
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSort(array, left, mid);
        mergeSort(array, mid + 1, right);
        merge(array, left, mid + 1, right);
    }
}

/**
 * 合并数据块
 * @param array 原始数组
 * @param left 数据块的起始位置
 * @param mid 数据块的中间位置
 * @param right 数据块的最后位置
 */
public static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
    // 左侧数据块的结束位置
    int left_end = mid - 1;
    // 左右两侧数据块元素的个数
    int size = right - left + 1;
    // 临时数组用来存储排好序的数据
    int[] temp = new int[array.length];
    // 临时数组的下标
    int temp_pos = left;

    // 确保数据在合法的数据块范围内
    while ((left <= left_end) && (mid <= right)) {
        if (array[left] <= array[mid]) {
            temp[temp_pos] = array[left];
            temp_pos++;
            left++;
        } else {
            temp[temp_pos] = array[mid];
            temp_pos++;
            mid++;
        }
    }

    // 处理左侧的数据块
    while (left <= left_end) {
        temp[temp_pos] = array[left];
        temp_pos++;
        left++;
    }

    // 处理右侧的数据块
    while (mid <= right) {
        temp[temp_pos] = array[mid];
        temp_pos++;
        mid++;
    }

    // 将临时数组中的元素赋值给原数组
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        array[right] = temp[right];
        right--;
    }
}

快速排序(Quick Sort)也称为分区交换排序
思路：
1.如果数组中只有一个元素或者没有数据需要排序则直接返回
2.选择数组中的一个元素作为中心点(pivot)，通常选择数组最右侧的元素
3.把数组分为两部分，一部分是元素大于中心点，一部分是元素小于中心点
4.递归处理两部分数组

public static void quickSort(int[] array, int low, int high) {
    if (high > low) {
        int pivot = partition(array, low, high);
        quickSort(array, low, pivot - 1);
        quickSort(array, pivot + 1, high);
    }
}

/**
 * 查找中心点位置，并根据中心点分组
 * @param array 原始数组
 * @param low 数组的起始位置
 * @param high 数组的结束位置
 * @return 中心点位置
 */
public static int partition(int[] array, int low, int high) {
    // 默认选取数组最左边元素为中心点
    int pivot_item = array[low];
    // 数组的起始位置
    int left = low;
    // 数组的结束为止
    int right = high;

    while (left < right) {
        // 从数组左侧开始找大于中心点的位置
        while (left <= high && (array[left] <= pivot_item)) {
            left++;
        }
        // 从数组右侧开始找小于中心点的位置
        while (right >= low && (array[right] > pivot_item)) {
            right--;
        }
        // 交换左侧找到的大于中心点值和右侧找到的小于中心点值
        if (left < right) {
            int temp = array[left];
            array[left] = array[right];
            array[right] = temp;
        }
    }
    // rught就是中心点的最终位置
    array[low] = array[right];
    array[right] = pivot_item;
    return right;
}

27、数据结构与算法 - 实战：排序2