本篇内容介绍了“Java算法和排序的介绍及使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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一、前言

什么是算法?算法是某种集合，是简单指令的集合，是被指定的简单指令集合。确定该算法重要的指标：

• 第一是否能解决问题；

• 第二算法运行时间，即解决问题出结果需要多少时间；

• 还有所需的空间资源，比如内存等。

很多时候，写一个工作程序并不够。因为遇到大数据下，运行时间就是一个重要的问题。

算法性能用大 O 标记法表示。大 O 标记法是标记相对增长率，精度是粗糙的。比如 2N 和 3N + 2 ，都是  O(N)。也就是常说的线性增长，还有常说的指数增长等。

典型的增长率

典型的提供性能做法是分治法，即分支 divide and conquer 策略：

1. 将问题分成两个大致相等的子问题，递归地对它们求解，这是分的部分；

2. 治阶段将两个子问题的解修补到一起，并可能再做些少量的附加工作，最后得到整个问题的解。 

二、排序

排序问题，是古老，但一直流行的问题。从 ACM 接触到现在工作，每次涉及算法，或品读 JDK 源码中一些算法，经常会有排序的算法出现。

排序算法是为了将一组数组(或序列)重新排列，排列后数据符合从大到小(或从小到大)的次序。这样数据从无序到有序，会有什么好处?

• 应用层面：解决问题

• 最简单的是可以找到最大值或者最小值

• 解决"一起性"问题，即相同标志元素连在一起

• 匹配在两个或者更多个文件中的项目

• 通过键码值查找信息

• 系统层面：减少系统的熵值，增加系统的有序度 (Donald Knuth 的经典之作《计算机程序设计艺术》(The Art of Computer  Programming)的第三卷)

通过维基百科查阅资料得到：在主内存中完成的排序叫做，内部排序。那需要在磁盘等其他存储完成的排序，叫做外部排序 external sorting。

接口是一个抽象类型，是抽象方法(compareTo)的集合，用 interface 来声明。因此被排序的对象属于 Comparable 类型，即实现  Comparable 接口，然后调用对象实现的 compareTo 方法进行比较后排序。

在这些条件下的排序，叫作基于比较的排序(comparison-based sorting)

三、插入排序

白话文：熊大(一)、熊二、熊三... 按照身高从低到高排队(排序)。这时候熊 N  加入队伍，它从队伍尾巴开始比较。如果它比前面的熊身高低，则与被比较的交换位置，依次从尾巴到头部进行比较 & 交换位置。最终换到了应该熊 N  所在的位置。这就是插入排序的原理。

插入排序(insertion sort)

最简单的排序之一。ps: 冒泡排序看看就好，不推荐学习。

由 N - 1 次排序过程组成。

如果被排序的这样一个元素，就不需要排序。即 N =1 (1 - 1 = 0)

每一次排序保证，从第一个位置到当前位置的元素为已排序状态。

如图：每个元素往前进行比较，并终止于自己所在的位置。

代码解析如下：

• 从数组的第二个元素，向前开始比较。比第一个元素小，则交换位置

• 如果第二个元素比较完毕，那就第三个，第四个... 以此类推

• 比较到最后一个元素时，完成排序

时间复杂度是 O(N^2)，最好情景的是排序已经排好的，那就是 O(N)，因为满足不了循环的判断条件;最极端的是反序的数组，那就是  O(N^2)。所以该算法的时间复杂度为 O(N^2)

运行 main 方法，结果如下：

[2, 3, 1, 4, 3] [1, 2, 3, 3, 4]

再考虑考虑优化，会怎么优化呢?插入排序优化版 不是往前比较 。往前的一半比较，二分比较会更好。具体代码，可以自行试试

四、Array.sort 源码中的插入排序

上面用自己实现的插入算法进行排序，其实 JDK 提供了 Array.sort 方法，方便排序。案例代码如下：

运行 main 方法，结果如下：

[2, 3, 1, 4, 3] [1, 2, 3, 3, 4]

那 Arrays.sort 是如何实现的呢?JDK 1.2 的时候有了 Arrays ，JDK 1.8 时优化了一版 sort 算法。大致如下：

如果元素数量小于 47，使用插入排序

如果元素数量小于 286，使用快速排序

Timsort 算法整合了归并排序和插入排序

源码中我们看到了 mergeSort 里面整合了插入排序算法，跟上面实现的异曲同工。这边就不一行一行解释了。

“Java算法和排序的介绍及使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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