1)冒泡排序 是相邻元素之间的比较和交换，两重循环O(n2)；所以，如果两个相邻元素相等，是不会交换的。所以它是一种稳定的排序方法 public static void main(String[] args) { int[] score ={7,5,4,2,3,8}； for (int i = 0; i < score.length - 1; i++) { // 比较相邻两个元素，较大的数往后冒泡 for (int j = 0; j < score.length - 1 - i; j++) { if (score[j] > score[j + 1]) { double temp = score[j + 1]; // 把第一个元素值保存到临时变量中 score[j + 1] = score[j]; // 把第二个元素值转移到第一个元素变量中 score[j] = temp; // 把临时变量（第一个元素的原值）保存到第二个元素中 }}} (2)选择排序 每个元素都与第一个元素相比，产生交换，两重循环O(n2)；举个例子，5 8 5 2 9，第一遍之后，2会与5交换，那么原序列中两个5的顺序就被破坏了。所以不是稳定的排序算法 int[] nums = {84,83,88,87,61}; for(int i = 0;i< nums.length-1;i++){ for(int j=i;j< nums.length-1;j++){ if(nums[i] > nums[j+1]){ int temp ; temp = nums[i]; nums[i] = nums[j+1]; nums[j+1] = temp;}}} (3)插入排序 插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。刚开始这个小序列只包含第一个元素，事件复杂度O(n2)。比较是从这个小序列的末尾开始的。想要插入的元素和小序列的最大者开始比起，如果比它大则直接插在其后面，否则一直往前找它该插入的位置。如果遇见了一个和插入元素相等的，则把插入元素放在这个相等元素的后面。所以相等元素间的顺序没有改变，是稳定的。

public static void main(String[] args){ int[] nums = buildArray(); System.out.print("亲，您输入的初始数组是 : "); printArray(nums); //默认构造从左→右依次递增的序列 for(int i=1; i<nums.length; i++){ int j; int temp = nums[i]; //temp是本趟待插入的数，之前从0~i-1的数全是从左→右有序递增。 for(j=i-1; j>=0&&nums[j]>temp; j--){ nums[j+1] = nums[j]; } nums[j+1] = temp; System.out.print("第"+i+"次直接插入排序后的数组：");
printArray(nums); }} (4)快速排序 快速排序有两个方向，左边的i下标一直往右走，当a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中枢元素的数组下标，一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走，当a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不动了，i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程，直到i>j。 交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11， 现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j]交换的时刻。

public class QuickSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[] {9,4,6,8,3,10,4,6}; quickSort(arr,0,arr.length - 1); System.out.println(Arrays.toString(arr));

} public static void quickSort(int[] arr,int low,int high) { int p,i,j,temp;

if(low >= high) {
    return;
}
//p就是基准数,这里就是每个数组的第一个
p = arr[low];
i = low;
j = high;
while(i < j) {
    //右边当发现小于p的值时停止循环
    while(arr[j] >= p && i < j) {
        j--;
    }
                    
    //这里一定是右边开始，上下这两个循环不能调换（下面有解析，可以先想想）    

    //左边当发现大于p的值时停止循环
    while(arr[i] <= p && i < j) {
        i++;
    }
    
        temp = arr[j];
        arr[j] = arr[i];
        arr[i] = temp;
}
//i=j，指针相遇，把较小的arr[i]赋值给arr[0],较大的jp赋值给arr[i];
arr[low] = arr[i];//这里的arr[i]一定是小于p的，经过i、j交换后i处的值一定是小于p的(j先走)
//把最后一个交换的array[i]赋值给arr[low],即arry[0];
arr[i] = p; //把较大的p赋值给arr[i]
quickSort(arr,low,j-1);  //对左边快排
quickSort(arr,j+1,high); //对右边快排}}

(5)归并排序 归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序。可以发现，在1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也没有人故意交换，这不会破坏稳定性。那么，在短的有序序列合并的过程中，稳定是是否受到破坏？没有，合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，这样就保证了稳定性。所以，归并排序也是稳定的排序算法。

public class myMergeSort { static int number=0; public static void main(String[] args) { int[] a = {26, 5, 98, 108, 28, 99, 100, 56, 34, 1 }; printArray("排序前：",a); MergeSort(a); printArray("排序后：",a); }

private static void printArray(String pre,int[] a) {
    System.out.print(pre+"\n");
    for(int i=0;i<a.length;i++)
        System.out.print(a[i]+"\t");    
    System.out.println();
}

private static void MergeSort(int[] a) {
    // TODO Auto-generated method stub
    System.out.println("开始排序");
    Sort(a, 0, a.length - 1);
}

private static void Sort(int[] a, int left, int right) {
    if(left>=right)
        return;

    int mid = (left + right) / 2;
    //二路归并排序里面有两个Sort，多路归并排序里面写多个Sort就可以了
    Sort(a, left, mid);
    Sort(a, mid + 1, right);
    merge(a, left, mid, right);

}


private static void merge(int[] a, int left, int mid, int right) {

    int[] tmp = new int[a.length];
    int r1 = mid + 1;
    int tIndex = left;
    int cIndex=left;
    // 逐个归并
    while(left <=mid && r1 <= right) {
        if (a[left] <= a[r1]) 
            tmp[tIndex++] = a[left++];
        else
            tmp[tIndex++] = a[r1++];
    }
        // 将左边剩余的归并
        while (left <=mid) {
            tmp[tIndex++] = a[left++];
        }
        // 将右边剩余的归并
        while ( r1 <= right ) {
            tmp[tIndex++] = a[r1++];
        }
        
        System.out.println("第"+(++number)+"趟排序:\t");
        // TODO Auto-generated method stub
        //从临时数组拷贝到原数组
         while(cIndex<=right){
                a[cIndex]=tmp[cIndex];
                //输出中间归并排序结果
                System.out.print(a[cIndex]+"\t");
                cIndex++;
            }
         System.out.println()}}

(6)基数排序 基数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；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序，最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。

(7)希尔排序(shell) 希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小，插入排序对于有序的序列效率很高。所以，希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序，但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱，所以shell排序是不稳定的。

import java.util.Arrays; // 希尔排序对于大型数组排序效率很高，不需要额外的内存空间 public class 希尔排序 {

public static void shellSort(int[] a) {
    int n = a.length;
    // 设置增量，增量的取法有很多，这里是推荐取法
    int h = 1;
    while (h < n / 3) {
        h = 3 * h + 1;
    }
    // 增量最小为 1 ，也就是相邻的两个元素比较
    while (h >= 1) {

        // 对相距 h 的两个元素插入排序
        for (int i = h; i < n; i++) {
            for (int j = i; j >= h && less(a[j], a[j-h]); j -= h) {
                exch(a, j, j-h);
            }
        }
        // 排序结束后，缩小增量，继续排序
        h /= 3;
    }
}
private static void exch(int[] a, int i, int j) {
    int t = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = t;
}

private static boolean less(Comparable v, Comparable w) {
    // 若 v 小于 w 则返回负数
    return v.compareTo(w) < 0;
}

public static void main(String[] args) {
    int[] s = {4, 6, 1, 2, 3, 0};
    System.out.println(Arrays.toString(s));
    shellSort(s);
    System.out.println(Arrays.toString(s));

}

} (8)堆排序 我们知道堆的结构是节点i的孩子为2i和2i+1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n的序列，堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n/2-1, n/2-2, ...1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法

//数据结构-最小堆 static int[] Heap_Sort(int[] array){ int len = array.length;

	//创建最小堆，PriorityQueue内部维护的数组默认长度是11
	//为防止给的数组长度大于11，进堆时要扩展内部数组的长度
	//所以初始化时，确定内部数组的长度等于我们传入的数组的长度
	Queue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(len);
	for(int e : array){
		minHeap.add(e);
	}
	
	//把堆顶（最小元素）投出，存在新数组中
	for(int i = 0; i < len; i++){
		array[i] = minHeap.poll();
	}
	return array;

} 总结： 排序法 平均时间 最差情形 稳定度 额外空间 备注 冒泡 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) n小时较好 选择 O(n2) O(n2) 不稳定 O(1) n小时较好 插入 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 大部分排序时较好 基数 O(logRB) O(logRB) 稳定 O(n) B是真数(0-9)， R是基数(个十百) Shell O(nlogn) O(ns) 1<s<2 不稳定 O(1) s是所选分组 快速 O(nlogn) O(n2) 不稳定 O(nlogn) n大时较好 归并 O(nlogn) O(nlogn) 稳定 O(1) n大时较好 堆 O(nlogn) O(nlogn) 不稳定 O(1) n大时较好