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.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是快速排序算法：
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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n?)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n?)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。
1. 算法步骤
从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
2. 动图演示
代码实现 JavaScript 实例 function quickSort ( arr , left , right ) {
var len = arr. length ,
partitionIndex ,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;
if ( left
冒泡排序是比较经典的排序算法。代码如下：
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交换位置
}
拓展资料：
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；
??
举例说明：要排序数组：int[] arr={6,3,8,2,9,1};
for(int i=1;iarr.length;i++){
for(int j=1;jarr.length-i;j++){
//交换位置
}
参考资料：冒泡排序原理
参考代码如下，可以按需求自己修改
import java.util.Date;
public class SortThread {
public static void main(String[] args) {
//产生一个随机数组
int[] ary = getArray();
//启动冒泡排序线程
new Thread(new MaoPao(ary)).start();
//启动快速排序线程
new Thread(new KuaiSu(ary)).start();
}
private static int[] getArray() {
//建议数字n不要超过1百万，十万左右就好了
int n = (int) (Math.random()*1000000)+11;
int[] ary= new int[n];
System.out.println("n的值是" + n);
for (int i = 0; i ary.length; i++) {
ary[i] = (int) (Math.random()*100000);
}
return ary;
}
}
//冒泡排序
class MaoPao implements Runnable {
int[] ary;
public MaoPao(int[] ary) {
this.ary = ary;
}
@Override
public void run() {
long st = System.currentTimeMillis();
System.out.println(new Date() + "冒泡排序线程：开始执行排序");
for (int i = 0; i ary.length - 1; i++) {
for (int j = 0; j ary.length - i - 1; j++) {
if (ary[j] ary[j + 1]) {
int temp = ary[j];
ary[j] = ary[j + 1];
ary[j + 1] = temp;
}
}
}
long et = System.currentTimeMillis();
System.out.println(new Date() + "冒泡排序线程完成排序,耗费时间" + (et - st) + "毫秒");
for (int i = 0; i ary.length; i++) {
System.out.println(ary[i]+" ");
}
}
}
//快速排序
class KuaiSu implements Runnable {
int[] ary;
public KuaiSu(int[] ary) {
this.ary = ary;
}
@Override
public void run() {
long st = System.currentTimeMillis();
System.out.println(new Date() + "快速排序线程：开始执行排序");
quickSort(ary, 1, ary.length);
long et = System.currentTimeMillis();
System.out.println(new Date() + "快速排序线程排序完成,耗费时间" + (et - st) + "毫秒");
for (int i = 0; i ary.length; i++) {
System.out.println(ary[i]+" ");
}
}
public static int Partition(int a[], int p, int r) {
int x = a[r - 1];
int i = p - 1;
int temp;
for (int j = p; j = r - 1; j++) {
if (a[j - 1] = x) {
i++;
temp = a[j - 1];
a[j - 1] = a[i - 1];
a[i - 1] = temp;
}
}
temp = a[r - 1];
a[r - 1] = a[i + 1 - 1];
a[i + 1 - 1] = temp;
return i + 1;
}
public static void quickSort(int a[], int p, int r) {
if (p r) {
int q = Partition(a, p, r);
quickSort(a, p, q - 1);
quickSort(a, q + 1, r);
}
}
}
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.TextArea;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;
public class Test9 extends JFrame{
private JButton btn = new JButton("排序");
private static TextArea ta = new TextArea(12,70);
private int[] arr = {2,1,6,88,12,99,12,33,99,88,100,22,-7};;
public Test9() {
setSize(550, 300);
setVisible(true);
setDefaultCloseOperation(DISPOSE_ON_CLOSE);
setLocationRelativeTo(null);
setLayout(new FlowLayout());
add(btn);
btn.addActionListener(new ActionListener() {
public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {
bubbleSort(arr);
}
});
add(ta);
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
new Test9();
}
public static int[] bubbleSort(int[] source) { boolean isSort = false; // 是否排序
for (int i = 1; i source.length; i++) {
isSort = false; // 在每次排序前都初始化为false
ta.append("---------------第"+i+"次排序【"+arrayToString(source)+"】---------------\n");
for (int j = 0; j source.length - i; j++) {
if (source[j] source[j + 1]) {
int temp = source[j];
source[j] = source[j + 1];
source[j + 1] = temp;
isSort = true; // 为TRUE表明此次循环（外层循环）有排序。
ta.append("第" + i + "次排序，第" + (j+1) + "次比较。" + source[j] + "与" + source[j+1] + "交换位置【"+arrayToString(source)+"】\n");
}
}
if (!isSort) {
ta.append("排序完毕！\n");
break; // 如果没有排序，说明数据已经排序完毕。
}
}
return source;
}
public static String arrayToString(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
return "";
}
StringBuilder sbr = new StringBuilder();
for (int i=0;iarr.length;i++) {
sbr.append(arr[i]);
if (i != arr.length - 1) {
sbr.append(",");
}
}
return sbr.toString();
}
}
