今天我們就來(lái)討論面試官最喜歡問(wèn)到的排序算法吧，從冒泡排序、選擇排序、插入排序等十大排序算法的排序步驟、代碼實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方面入手，徹底搞清實(shí)現(xiàn)原理，保證面試道路一路暢通。

01 排序算法的概述

所謂排序算法，就是通過(guò)特定的算法因式將一組或多組數(shù)據(jù)按照一定模式進(jìn)行重新排序。

這種新序列遵循著一定的規(guī)則，體現(xiàn)出一定的規(guī)律，因此，經(jīng)處理后的數(shù)據(jù)便于篩選和計(jì)算，大大提高了計(jì)算效率。

02 排序算法的分類

03評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

（1）時(shí)間復(fù)雜度：即從序列的初始狀態(tài)到經(jīng)過(guò)排序算法的變換移位等操作變到最終排序好的結(jié)果狀態(tài)的過(guò)程所花費(fèi)的時(shí)間度量。

（2）空間復(fù)雜度：就是從序列的初始狀態(tài)經(jīng)過(guò)排序移位變換的過(guò)程一直到最終的狀態(tài)所花費(fèi)的空間開(kāi)銷。

（3）穩(wěn)定性：穩(wěn)定性是不管考慮時(shí)間和空間必須要考慮的問(wèn)題，往往也是非常重要的影響選擇的因素。

04 實(shí)現(xiàn)步驟與代碼

冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法。它重復(fù)地走訪過(guò)要排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過(guò)來(lái)。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換的數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個(gè)算法的名字由來(lái)是因?yàn)樵叫〉脑貢?huì)經(jīng)由交換慢慢"浮"到數(shù)列的頂端。

（1）算法步驟

步驟1：比較相鄰的元素。如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)；步驟2：對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作，從開(kāi)始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。這步做完后，最后的元素會(huì)是最大的數(shù)；步驟3：針對(duì)所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個(gè)；步驟4：重復(fù)步驟1~3，直到排序完成；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class BubbleSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            // 設(shè)定一個(gè)標(biāo)記，若為true，則表示此次循環(huán)沒(méi)有進(jìn)行交換，也就是待排序列已經(jīng)有序，排序已經(jīng)完成。
            boolean flag = true;

            for (int j = 0; j < arr.length - i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    int tmp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = tmp;

                    flag = false;
                }
            }

            if (flag) {
                break;
            }
        }
        return arr;
    }
}

選擇排序（Selection Sort）

選擇排序是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法，無(wú)論什么數(shù)據(jù)進(jìn)去都是 O(n²) 的時(shí)間復(fù)雜度。所以用到它的時(shí)候，數(shù)據(jù)規(guī)模越小越好。

（1）算法步驟

步驟1：首先在未排序序列中找到最?。ù螅┰兀娣诺脚判蛐蛄械钠鹗嘉恢?；步驟2：再?gòu)氖Ｓ辔磁判蛟刂欣^續(xù)尋找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾；步驟3：重復(fù)步驟2，直到所有元素均排序完畢；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class SelectionSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        // 總共要經(jīng)過(guò) N-1 輪比較
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            int min = i;

            // 每輪需要比較的次數(shù) N-i
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] < arr[min]) {
                    // 記錄目前能找到的最小值元素的下標(biāo)
                    min = j;
                }
            }

            // 將找到的最小值和i位置所在的值進(jìn)行交換
            if (i != min) {
                int tmp = arr[i];
                arr[i] = arr[min];
                arr[min] = tmp;
            }

        }
        return arr;
    }
}

插入排序（Insertion Sort）

插入排序的算法描述是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法。它的工作原理是通過(guò)構(gòu)建有序序列，對(duì)于未排序數(shù)據(jù)，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應(yīng)位置并插入。插入排序在實(shí)現(xiàn)上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的額外空間的排序），因而在從后向前掃描過(guò)程中，需要反復(fù)把已排序元素逐步向后挪位，為最新元素提供插入空間。

（1）算法步驟

步驟1：從第一個(gè)元素開(kāi)始，該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序；步驟2：取出下一個(gè)元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描；步驟3：如果該元素（已排序）大于新元素，將該元素移到下一位置；步驟4：重復(fù)步驟3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；步驟5：將新元素插入到該位置后；步驟6：重復(fù)步驟2~5；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class InsertSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        // 從下標(biāo)為1的元素開(kāi)始選擇合適的位置插入，因?yàn)橄聵?biāo)為0的只有一個(gè)元素，默認(rèn)是有序的
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {

            // 記錄要插入的數(shù)據(jù)
            int tmp = arr[i];

            // 從已經(jīng)排序的序列最右邊的開(kāi)始比較，找到比其小的數(shù)
            int j = i;
            while (j > 0 && tmp < arr[j - 1]) {
                arr[j] = arr[j - 1];
                j--;
            }

            // 存在比其小的數(shù)，插入
            if (j != i) {
                arr[j] = tmp;
            }

        }
        return arr;
    }
}

希爾排序（Shell Sort）

希爾排序，也稱遞減增量排序算法，是插入排序的一種更高效的改進(jìn)版本。但希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。

希爾排序是基于插入排序的以下兩點(diǎn)性質(zhì)而提出改進(jìn)方法的：

• 插入排序在對(duì)幾乎已經(jīng)排好序的數(shù)據(jù)操作時(shí)，效率高，即可以達(dá)到線性排序的效率；
• 但插入排序一般來(lái)說(shuō)是低效的，因?yàn)椴迦肱判蛎看沃荒軐?shù)據(jù)移動(dòng)一位；

希爾排序的基本思想是：先將整個(gè)待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進(jìn)行直接插入排序，待整個(gè)序列中的記錄"基本有序"時(shí)，再對(duì)全體記錄進(jìn)行依次直接插入排序。

（1）算法步驟

步驟1：選擇一個(gè)增量序列 t1，t2，……，tk，其中 ti > tj, tk = 1；步驟2：按增量序列個(gè)數(shù) k，對(duì)序列進(jìn)行 k趟排序；步驟3：每趟排序，根據(jù)對(duì)應(yīng)的增量 ti，將待排序列分割成若干長(zhǎng)度為 m 的子序列，分別對(duì)各子表進(jìn)行直接插入排序。僅增量因子為 1時(shí)，整個(gè)序列作為一個(gè)表來(lái)處理，表長(zhǎng)度即為整個(gè)序列的長(zhǎng)度；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class ShellSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        int gap = 1;
        while (gap < arr.length) {
            gap = gap * 3 + 1;
        }

        while (gap > 0) {
            for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
                int tmp = arr[i];
                int j = i - gap;
                while (j >= 0 && arr[j] > tmp) {
                    arr[j + gap] = arr[j];
                    j -= gap;
                }
                arr[j + gap] = tmp;
            }
            gap = (int) Math.floor(gap / 3);
        }

        return arr;
    }
}

歸并排序（Merge Sort）

歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。歸并排序是一種穩(wěn)定的排序方法。將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個(gè)子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個(gè)有序表合并成一個(gè)有序表，稱為2-路歸并。

和選擇排序一樣，歸并排序的性能不受輸入數(shù)據(jù)的影響，但表現(xiàn)比選擇排序好的多，因?yàn)槭冀K都是O(n log n）的時(shí)間復(fù)雜度。代價(jià)是需要額外的內(nèi)存空間。

（1）算法步驟

步驟1：把長(zhǎng)度為n的輸入序列分成兩個(gè)長(zhǎng)度為n/2的子序列；步驟2：對(duì)這兩個(gè)子序列分別采用歸并排序；步驟3：將兩個(gè)排序好的子序列合并成一個(gè)最終的排序序列；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class MergeSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        if (arr.length < 2) {
            return arr;
        }
        int middle = (int) Math.floor(arr.length / 2);

        int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, middle);
        int[] right = Arrays.copyOfRange(arr, middle, arr.length);

        return merge(sort(left), sort(right));
    }

    protected int[] merge(int[] left, int[] right) {
        int[] result = new int[left.length + right.length];
        int i = 0;
        while (left.length > 0 && right.length > 0) {
            if (left[0] <= right[0]) {
                result[i++] = left[0];
                left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
            } else {
                result[i++] = right[0];
                right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
            }
        }

        while (left.length > 0) {
            result[i++] = left[0];
            left = Arrays.copyOfRange(left, 1, left.length);
        }

        while (right.length > 0) {
            result[i++] = right[0];
            right = Arrays.copyOfRange(right, 1, right.length);
        }

        return result;
    }

}

快速排序（Quick Sort）

快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序n個(gè)項(xiàng)目要 Ο(n log n) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n^2) 次比較，但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來(lái)把一個(gè)串行（list）分為兩個(gè)子串行（sub-lists）。

（1）算法步驟

步驟1：從數(shù)列中挑出一個(gè)元素，稱為 "基準(zhǔn)"（pivot）；步驟2：重新排序數(shù)列，所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面，所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個(gè)分區(qū)退出之后，該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱為分區(qū)（partition）操作；步驟3：遞歸地（recursive）把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class QuickSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
    }

    private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {
        if (left < right) {
            int partitionIndex = partition(arr, left, right);
            quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);
            quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);
        }
        return arr;
    }

    private int partition(int[] arr, int left, int right) {
        // 設(shè)定基準(zhǔn)值（pivot）
        int pivot = left;
        int index = pivot + 1;
        for (int i = index; i <= right; i++) {
            if (arr[i] < arr[pivot]) {
                swap(arr, i, index);
                index++;
            }
        }
        swap(arr, pivot, index - 1);
        return index - 1;
    }

    private void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

}

堆排序（Heap Sort）

堆排序是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的一種排序算法。堆積是一個(gè)近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu)，并同時(shí)滿足堆積的性質(zhì)：即子結(jié)點(diǎn)的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節(jié)點(diǎn)。堆排序可以說(shuō)是一種利用堆的概念來(lái)排序的選擇排序。分為兩種方法：

• 大頂堆：每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都大于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值，在堆排序算法中用于升序排列；
• 小頂堆：每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都小于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值，在堆排序算法中用于降序排列；

堆排序的平均時(shí)間復(fù)雜度為 O(n log n)。

（1）算法步驟

步驟1：將初始待排序關(guān)鍵字序列(R1,R2….Rn)構(gòu)建成大頂堆，此堆為初始的無(wú)序區(qū)；步驟2：將堆頂元素R[1]與最后一個(gè)元素R[n]交換，此時(shí)得到新的無(wú)序區(qū)(R1,R2,……Rn-1)和新的有序區(qū)(Rn),且滿足R[1,2…n-1]<=R[n]；步驟3：由于交換后新的堆頂R[1]可能違反堆的性質(zhì)，因此需要對(duì)當(dāng)前無(wú)序區(qū)(R1,R2,……Rn-1)調(diào)整為新堆，然后再次將R[1]與無(wú)序區(qū)最后一個(gè)元素交換，得到新的無(wú)序區(qū)(R1,R2….Rn-2)和新的有序區(qū)(Rn-1,Rn)。不斷重復(fù)此過(guò)程直到有序區(qū)的元素個(gè)數(shù)為n-1，則整個(gè)排序過(guò)程完成；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class HeapSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        int len = arr.length;

        buildMaxHeap(arr, len);

        for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
            swap(arr, 0, i);
            len--;
            heapify(arr, 0, len);
        }
        return arr;
    }

    private void buildMaxHeap(int[] arr, int len) {
        for (int i = (int) Math.floor(len / 2); i >= 0; i--) {
            heapify(arr, i, len);
        }
    }

    private void heapify(int[] arr, int i, int len) {
        int left = 2 * i + 1;
        int right = 2 * i + 2;
        int largest = i;

        if (left < len && arr[left] > arr[largest]) {
            largest = left;
        }

        if (right < len && arr[right] > arr[largest]) {
            largest = right;
        }

        if (largest != i) {
            swap(arr, i, largest);
            heapify(arr, largest, len);
        }
    }

    private void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

}

計(jì)數(shù)排序（Counting Sort）

計(jì)數(shù)排序 的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲(chǔ)在額外開(kāi)辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序，計(jì)數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

     計(jì)數(shù)排序是一種穩(wěn)定的排序算法。計(jì)數(shù)排序使用一個(gè)額外的數(shù)組C，其中第i個(gè)元素是待排序數(shù)組A中值等于i的元素的個(gè)數(shù)。然后根據(jù)數(shù)組C來(lái)將A中的元素排到正確的位置。它只能對(duì)整數(shù)進(jìn)行排序。

（1）算法步驟

步驟1：找出待排序的數(shù)組中最大和最小的元素；步驟2：統(tǒng)計(jì)數(shù)組中每個(gè)值為i的元素出現(xiàn)的次數(shù)，存入數(shù)組C的第i項(xiàng)；步驟3：對(duì)所有的計(jì)數(shù)累加（從C中的第一個(gè)元素開(kāi)始，每一項(xiàng)和前一項(xiàng)相加）；步驟4：反向填充目標(biāo)數(shù)組：將每個(gè)元素i放在新數(shù)組的第C(i)項(xiàng)，每放一個(gè)元素就將C(i)減去1；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

public class CountingSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        int maxValue = getMaxValue(arr);

        return countingSort(arr, maxValue);
    }

    private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) {
        int bucketLen = maxValue + 1;
        int[] bucket = new int[bucketLen];

        for (int value : arr) {
            bucket[value]++;
        }

        int sortedIndex = 0;
        for (int j = 0; j < bucketLen; j++) {
            while (bucket[j] > 0) {
                arr[sortedIndex++] = j;
                bucket[j]--;
            }
        }
        return arr;
    }

    private int getMaxValue(int[] arr) {
        int maxValue = arr[0];
        for (int value : arr) {
            if (maxValue < value) {
                maxValue = value;
            }
        }
        return maxValue;
    }

}

桶排序（Bucket Sort）

桶排序是計(jì)數(shù)排序的升級(jí)版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系，高效與否的關(guān)鍵就在于這個(gè)映射函數(shù)的確定。為了使桶排序更加高效，我們需要做到這兩點(diǎn)：

• 在額外空間充足的情況下，盡量增大桶的數(shù)量
• 使用的映射函數(shù)能夠?qū)⑤斎氲腘個(gè)數(shù)據(jù)均勻的分配到K個(gè)桶中

同時(shí)，對(duì)于桶中元素的排序，選擇何種比較排序算法對(duì)于性能的影響至關(guān)重要。

（1）算法步驟

步驟1：人為設(shè)置一個(gè)BucketSize，作為每個(gè)桶所能放置多少個(gè)不同數(shù)值（例如當(dāng)BucketSize==5時(shí)，該桶可以存放｛1,2,3,4,5｝這幾種數(shù)字，但是容量不限，即可以存放100個(gè)3）；步驟2：遍歷輸入數(shù)據(jù)，并且把數(shù)據(jù)一個(gè)一個(gè)放到對(duì)應(yīng)的桶里去；步驟3：對(duì)每個(gè)不是空的桶進(jìn)行排序，可以使用其它排序方法，也可以遞歸使用桶排序；步驟4：從不是空的桶里把排好序的數(shù)據(jù)拼接起來(lái)；

注意，如果遞歸使用桶排序?yàn)楦鱾€(gè)桶排序，則當(dāng)桶數(shù)量為1時(shí)要手動(dòng)減小BucketSize增加下一循環(huán)桶的數(shù)量，否則會(huì)陷入死循環(huán)，導(dǎo)致內(nèi)存溢出；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

 /**
     * 桶排序
     *
     * @param array
     * @param bucketSize
     * @return
     */
    public static ArrayList<Integer> BucketSort(ArrayList<Integer> array, int bucketSize) {
        if (array == null || array.size() < 2)
            return array;
        int max = array.get(0), min = array.get(0);
        // 找到最大值最小值
        for (int i = 0; i < array.size(); i++) {
            if (array.get(i) > max)
                max = array.get(i);
            if (array.get(i) < min)
                min = array.get(i);
        }
        int bucketCount = (max - min) / bucketSize + 1;
        ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>(bucketCount);
        ArrayList<Integer> resultArr = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            bucketArr.add(new ArrayList<Integer>());
        }
        for (int i = 0; i < array.size(); i++) {
            bucketArr.get((array.get(i) - min) / bucketSize).add(array.get(i));
        }
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            if (bucketSize == 1) { // 如果待排序數(shù)組中有重復(fù)數(shù)字時(shí)
                for (int j = 0; j < bucketArr.get(i).size(); j++)
                    resultArr.add(bucketArr.get(i).get(j));
            } else {
                if (bucketCount == 1)
                    bucketSize--;
                ArrayList<Integer> temp = BucketSort(bucketArr.get(i), bucketSize);
                for (int j = 0; j < temp.size(); j++)
                    resultArr.add(temp.get(j));
            }
        }
        return resultArr;
    }

基數(shù)排序（Radix Sort）

基數(shù)排序也是非比較的排序算法，對(duì)每一位進(jìn)行排序，從最低位開(kāi)始排序，復(fù)雜度為O(kn),為數(shù)組長(zhǎng)度，k為數(shù)組中的數(shù)的最大的位數(shù)；

基數(shù)排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次類推，直到最高位。有時(shí)候有些屬性是有優(yōu)先級(jí)順序的，先按低優(yōu)先級(jí)排序，再按高優(yōu)先級(jí)排序。最后的次序就是高優(yōu)先級(jí)高的在前，高優(yōu)先級(jí)相同的低優(yōu)先級(jí)高的在前?；鶖?shù)排序基于分別排序，分別收集，所以是穩(wěn)定的。

（1）算法步驟

步驟1：取得數(shù)組中的最大數(shù)，并取得位數(shù)；步驟2：arr為原始數(shù)組，從最低位開(kāi)始取每個(gè)位組成radix數(shù)組；步驟3：對(duì)radix進(jìn)行計(jì)數(shù)排序（利用計(jì)數(shù)排序適用于小范圍數(shù)的特點(diǎn)）；

（2）過(guò)程演示

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

/**
 * 基數(shù)排序
 */
public class RadixSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝，不改變參數(shù)內(nèi)容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        int maxDigit = getMaxDigit(arr);
        return radixSort(arr, maxDigit);
    }

    /**
     * 獲取最高位數(shù)
     */
    private int getMaxDigit(int[] arr) {
        int maxValue = getMaxValue(arr);
        return getNumLenght(maxValue);
    }

    private int getMaxValue(int[] arr) {
        int maxValue = arr[0];
        for (int value : arr) {
            if (maxValue < value) {
                maxValue = value;
            }
        }
        return maxValue;
    }

    protected int getNumLenght(long num) {
        if (num == 0) {
            return 1;
        }
        int lenght = 0;
        for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {
            lenght++;
        }
        return lenght;
    }

    private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {
        int mod = 10;
        int dev = 1;

        for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
            // 考慮負(fù)數(shù)的情況，這里擴(kuò)展一倍隊(duì)列數(shù)，其中 [0-9]對(duì)應(yīng)負(fù)數(shù)，[10-19]對(duì)應(yīng)正數(shù) (bucket + 10)
            int[][] counter = new int[mod * 2][0];

            for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
                int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod;
                counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
            }

            int pos = 0;
            for (int[] bucket : counter) {
                for (int value : bucket) {
                    arr[pos++] = value;
                }
            }
        }

        return arr;
    }

    /**
     * 自動(dòng)擴(kuò)容，并保存數(shù)據(jù)
     *
     * @param arr
     * @param value
     */
    private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {
        arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
        arr[arr.length - 1] = value;
        return arr;
    }
}

05 總結(jié)