Java排序算法详解：10种经典算法实战与性能对比
在Java开发中，排序算法是数据处理的核心技能之一。本文将从原理、代码实现、性能分析三个维度，系统解析10种经典Java排序算法，助您快速掌握算法优化技巧367。
一、基础排序算法详解
1. 冒泡排序（Bubble Sort）
原理：通过重复遍历数组，比较相邻元素并交换位置，使最大值“冒泡”到末尾。
代码实现：
public static void bubbleSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}
性能：时间复杂度O(n2)，稳定排序，适合小规模数据36。
2. 选择排序（Selection Sort）
原理：每次从未排序部分选择最小值，与当前起始位置交换。
代码实现：
public static void selectionSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
int minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (arr[j] < arr[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
swap(arr, i, minIndex);
}
}
```
**性能**：时间复杂度O(n2)，不稳定排序，内存交换次数少。
### 3. 插入排序（Insertion Sort）
**原理**：将元素插入已排序序列的正确位置，类似整理扑克牌。
**代码实现**：
```java
public static void insertionSort(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int key = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = key;
}
}
```
**性能**：时间复杂度O(n2)，稳定排序，适合局部有序数据。
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## 二、进阶排序算法解析
### 4. 希尔排序（Shell Sort）
**原理**：通过分组插入排序，逐步缩小增量，突破O(n2)复杂度。
**代码实现**：
``````java
public static void shellSort(int[] arr) {
int gap = arr.length / 2;
while (gap > 0) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int key = arr[i];
int j = i - gap;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + gap] = arr[j];
j -= gap;
}
arr[j + gap] = key;
}
gap /= 2;
}
}
```
**性能**：时间复杂度O(n log n)，不稳定排序，适用于中等规模数据。
### 5. 快速排序（Quick Sort）
**原理**：分治法思想，通过基准值将数组分为左右两部分递归排序。
**代码实现**：
```java
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivotIndex = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
}
}
private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j < high; j++) {
if (arr[j] <= pivot) {
i++;
swap(arr, i, j);
}
}
swap(arr, i + 1, high);
return i + 1;
}
```
**性能**：平均时间复杂度O(n log n)，不稳定排序，Java标准库推荐算法。
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## 三、线性时间排序算法
### 6. 计数排序（Counting Sort）
**原理**：通过统计元素出现次数，重构有序数组。
**适用场景**：数据范围有限且非负整数。
**性能**：时间复杂度O(n + k)，稳定排序，空间复杂度O(k)。
### 7. 桶排序（Bucket Sort）
**原理**：将数据分到多个桶中，对每个桶单独排序后合并。
**适用场景**：数据分布均匀时效果最佳。
**性能**：平均时间复杂度O(n + k)，稳定排序，依赖子排序算法。
### 8. 基数排序（Radix Sort）
**原理**：按位数（个位、十位等）依次排序，需结合稳定排序算法。
**适用场景**：处理整数或字符串时高效。
**性能**：时间复杂度O(n * d)，稳定排序，d为位数。
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## 四、性能对比与选型建议
| 算法 | 时间复杂度（平均） | 空间复杂度 | 稳定性 | 适用场景 |
|--------------|-------------------|------------|--------|------------------------|
| 冒泡排序 | O(n2) | O | 稳定 | 小规模数据 |
| 快速排序 | O(n log n) | O(log n) | 不稳定 | 大规模随机数据 |
| 希尔排序 | O(n log2 n) | O | 不稳定 | 中等规模数据 |
| 计数排序 | O(n + k) | O(n + k) | 稳定 | 数据范围有限的整数 |
| 基数排序 | O(n * d) | O(n + k) | 稳定 | 大规模数值或字符串排序 |
**选型建议**：
- 小规模数据（<50）：插入排序或冒泡排序
- 大规模随机数据：快速排序或归并排序
- 特殊数据分布：计数排序或桶排序。
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## 五、SEO优化技巧
1. **标题与描述**：标题包含“Java排序算法”，描述中自然融入关键词1-2次。
2. **结构优化**：使用子标题分点论述，代码块与文字结合降低阅读难度。
3. **原创性**：结合算法原理与实战案例，避免直接复制他人内容。
通过本文的系统解析，开发者可快速掌握Java排序算法的核心逻辑与优化策略，提升代码效率与搜索引擎排名。
