package com.tarena.test.B20;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.StringJoiner;
import com.test.tree.Solution;
public class B26 {
?? ?static int num = 20;
?? ?static {
?? ??? ?num = 10;
?? ?}
?? ?public static void main(String[] args) {
?? ??? ?Integer[] arr = new Integer[] { 91, 60, 96, 13, 35, 65, 46, 65, 10, 30, 20, 31, 77, 81, 22 };
?? ??? ?print(arr);
?? ??? ?// 堆排序
?? ??? ?print("堆排序", heapSort(Arrays.copyOf(arr, arr.length)));
?? ??? ?//计数排序
?? ??? ?print("计数排序", countingSort(Arrays.copyOf(arr, arr.length)));
?? ??? ?//桶排序 bucketSort(List<Integer> array, int bucketSize)?
?? ??? ?Integer[] bucketSortArr = Arrays.copyOf(arr, arr.length);
?? ??? ?print("桶排序", bucketSort(Arrays.asList(bucketSortArr),4));
?? ??? ?//基数排序
?? ??? ?print("基数排序", radixSort(Arrays.copyOf(arr, arr.length)));
?? ??? ?
?? ?}
?? ?/**
?? ? * 7、堆排序
?? ? * 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
?? ? *?
?? ? * 7.1 算法描述
?? ? *?
?? ? * 将初始待排序关键字序列(R1,R2….Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区；
?? ? * 将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,……Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2…n-1]<=R[n]；
?? ? * 由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,……Rn-1)调整为新堆，然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2….Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1，则整个排序过程完成。
?? ? * 二叉树的性质先来了解下：
?? ? *?
?? ? * 堆实际上是一棵完全二叉树，其任何一非叶节点满足性质： Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2]（小顶堆）
?? ? *?
?? ? * 或者：Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2]（大顶堆） 即任何一非叶节点的关键字不大于或者不小于其左右孩子节点的关键字。
?? ? *?
?? ? * 对于任意一个完全二叉树来说，如果将含有的结点按照层次从左到右依次标号（二叉树结构），对于任意一个结点 i ，完全二叉树还有以下几个结论成立：
?? ? *?
?? ? * 当 i>1 时，父亲结点为结点 [i/2] 。（i=1 时，表示的是根结点，无父亲结点） 如果 2*i > n（总结点的个数） ，则结点 i
?? ? * 肯定没有左孩子（为左叶子结点）；否则其左孩子是结点 2*i 。 如果 2*i+1 > n ，则结点 i 肯定没有右孩子（为右叶子结点）；否则右孩子是结点
?? ? * 2*i+1 。
?? ? *?
?? ? * 7.4 算法分析 最佳情况：T(n) = O(nlogn) 最差情况：T(n) = O(nlogn) 平均情况：T(n) = O(nlogn)
?? ? */
?? ?// 声明全局变量，用于记录数组array的长度；
?? ?static int len;
?? ?//static int count=0;
?? ?public static Integer[] heapSort(Integer[] array) {
?? ??? ?//count++;
?? ??? ?//System.out.println(String.format("执行heapSort步骤count:%d,%s",count, Arrays.toString(array)));
?? ??? ?len = array.length;
?? ??? ?if (len < 1)
?? ??? ??? ?return array;
?? ??? ?// 1.构建一个最大堆
?? ??? ?buildMaxHeap(array);
?? ??? ?// 2.循环将堆首位（最大值）与末位交换，然后在重新调整最大堆
?? ??? ?while (len > 0) {
?? ??? ??? ?swap(array, 0, len - 1);
?? ??? ??? ?len--;
?? ??? ??? ?adjustHeap(array, 0);
?? ??? ?}
?? ??? ?return array;
?? ?}
?? ?/**
?? ? * 建立最大堆
?? ? *
?? ? * @param array
?? ? */
?? ?public static void buildMaxHeap(Integer[] array) {
?? ??? ?//count++;
?? ??? ?//System.out.println(String.format("执行buildMaxHeap步骤count:%d,[%s]",count, Arrays.toString(array)));
?? ??? ?// 从最后一个非叶子节点开始向上构造最大堆
?? ??? ?for (int i = (len / 2 - 1); i >= 0; i--) {?
?? ??? ??? ?adjustHeap(array, i);
?? ??? ?}
?? ?}
?? ?/**
?? ? * 调整使之成为最大堆
?? ? *
?? ? * @param array
?? ? * @param i
?? ? */
?? ?public static void adjustHeap(Integer[] array, int i) {
?? ??? ?//count++;
?? ??? ?//System.out.println(String.format("执行adjustHeap步骤count:%d,[%s]",count, Arrays.toString(array)));
?? ??? ?int maxIndex = i;
?? ??? ?// 如果有左子树，且左子树大于父节点，则将最大指针指向左子树
?? ??? ?if (i * 2+1 < len && array[i * 2+1] > array[maxIndex])
?? ??? ??? ?maxIndex = i * 2+1;
?? ??? ?// 如果有右子树，且右子树大于父节点，则将最大指针指向右子树
?? ??? ?if (i * 2 + 2 < len && array[i * 2 + 2] > array[maxIndex])
?? ??? ??? ?maxIndex = i * 2 + 2;
?? ??? ?// 如果父节点不是最大值，则将父节点与最大值交换，并且递归调整与父节点交换的位置。
?? ??? ?if (maxIndex != i) {
?? ??? ??? ?System.out.println(String.format("%s ,%s 执行交换前",array[maxIndex],array[i] ));
?? ??? ??? ?Solution.intToString(array);
?? ??? ??? ?swap(array, maxIndex, i);
?? ??? ??? ?System.out.println(String.format("%s ,%s 执行交换后台",array[maxIndex],array[i] ));
?? ??? ??? ?Solution.intToString(array);
?? ??? ??? ?adjustHeap(array, maxIndex);
?? ??? ?}
?? ?}
?? ?/**
?? ? * 交换数组内两个元素
?? ? *?
?? ? * @param array
?? ? * @param i
?? ? * @param j
?? ? */
?? ?public static void swap(Integer[] array, int i, int j) {
?? ??? ?int temp = array[i];
?? ??? ?array[i] = array[j];
?? ??? ?array[j] = temp;
?? ?}
?? ?
?? ?/**
?? ? * 8、计数排序（Counting Sort）
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。
8.1 算法描述
找出待排序的数组中最大和最小的元素；
统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项；
对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）；
反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1。
8.4 算法分析
当输入的元素是n 个0到k之间的整数时，它的运行时间是 O(n + k)。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。
最佳情况：T(n) = O(n+k) ?最差情况：T(n) = O(n+k) ?平均情况：T(n) = O(n+k)
?? ? * @param name
?? ? * @param arr
?? ? */
?? ?/**
? ? ?* 计数排序
? ? ?*
? ? ?* @param array
? ? ?* @return
? ? ?*/
? ? public static Integer[] countingSort(Integer[] array) {
? ? ? ? if (array.length == 0) return array;
? ? ? ? int bias, min = array[0], max = array[0];
? ? ? ? for (int i = 1; i < array.length; i++) {
? ? ? ? ? ? if (array[i] > max)
? ? ? ? ? ? ? ? max = array[i];
? ? ? ? ? ? if (array[i] < min)
? ? ? ? ? ? ? ? min = array[i];
? ? ? ? }
? ? ? ? bias = 0 - min;
? ? ? ? int[] bucket = new int[max - min + 1];
? ? ? ? Arrays.fill(bucket, 0);
? ? ? ? for (int i = 0; i < array.length; i++) {
? ? ? ? ? ? bucket[array[i] + bias]++;
? ? ? ? }
? ? ? ? int index = 0, i = 0;
? ? ? ? while (index < array.length) {
? ? ? ? ? ? if (bucket[i] != 0) {
? ? ? ? ? ? ? ? array[index] = i - bias;
? ? ? ? ? ? ? ? bucket[i]--;
? ? ? ? ? ? ? ? index++;
? ? ? ? ? ? } else
? ? ? ? ? ? ? ? i++;
? ? ? ? }
? ? ? ? return array;
? ? }
? ??
? ? /**
? ? ?* 9、桶排序（Bucket Sort）
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。
桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排
9.1 算法描述
人为设置一个BucketSize，作为每个桶所能放置多少个不同数值（例如当BucketSize==5时，该桶可以存放｛1,2,3,4,5｝这几种数字，但是容量不限，即可以存放100个3）；
遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去；
对每个不是空的桶进行排序，可以使用其它排序方法，也可以递归使用桶排序；
从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。?
注意，如果递归使用桶排序为各个桶排序，则当桶数量为1时要手动减小BucketSize增加下一循环桶的数量，否则会陷入死循环，导致内存溢出。
? ? ?
? ? ?9.4 算法分析
桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。很显然，桶划分的越小，各个桶之间的数据越少，排序所用的时间也会越少。但相应的空间消耗就会增大。?
最佳情况：T(n) = O(n+k) ? 最差情况：T(n) = O(n+k) ? 平均情况：T(n) = O(n2)
? ? ?* @param name
? ? ?* @param arr
? ? ?*/
? ? /**
? ? ?* 桶排序
? ? ?*?
? ? ?* @param array
? ? ?* @param bucketSize
? ? ?* @return
? ? ?*/
? ? public static List<Integer> bucketSort(List<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) { // 如果带排序数组中有重复数字时 ?
? ? ? ? ? ? ? ? for (int j = 0; j < bucketArr.get(i).size(); j++) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? resultArr.add(bucketArr.get(i).get(j));
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? } else {
? ? ? ? ? ? ? ? if (bucketCount == 1)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? bucketSize--;
? ? ? ? ? ? ? ? List<Integer> temp = bucketSort(bucketArr.get(i), bucketSize);
? ? ? ? ? ? ? ? for (int j = 0; j < temp.size(); j++)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? resultArr.add(temp.get(j));
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return resultArr;
? ? }
? ??
? ? /**
? ? ?* 10、基数排序（Radix Sort）
基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序，从最低位开始排序，复杂度为O(kn),为数组长度，k为数组中的数的最大的位数；
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，所以是稳定的。
10.1 算法描述
取得数组中的最大数，并取得位数；
arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；
对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）；
10.4 算法分析
最佳情况：T(n) = O(n * k) ? 最差情况：T(n) = O(n * k) ? 平均情况：T(n) = O(n * k)
基数排序有两种方法：
MSD 从高位开始进行排序 LSD 从低位开始进行排序?
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念，但对桶的使用方法上有明显差异：
基数排序：根据键值的每位数字来分配桶
计数排序：每个桶只存储单一键值
桶排序：每个桶存储一定范围的数值
?
? ? ?* @param name
? ? ?* @param arr
? ? ?*/
? ??
? ? /**
? ? ?* 基数排序
? ? ?* @param array
? ? ?* @return
? ? ?*/
? ? public static Integer[] radixSort(Integer[] array) {
? ? ? ? if (array == null || array.length < 2)
? ? ? ? ? ? return array;
? ? ? ? // 1.先算出最大数的位数；
? ? ? ? int max = array[0];
? ? ? ? for (int i = 1; i < array.length; i++) {
? ? ? ? ? ? max = Math.max(max, array[i]);
? ? ? ? }
? ? ? ? int maxDigit = 0;
? ? ? ? while (max != 0) {
? ? ? ? ? ? max /= 10;
? ? ? ? ? ? maxDigit++;
? ? ? ? }
? ? ? ? int mod = 10, div = 1;
? ? ? ? ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketList = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
? ? ? ? for (int i = 0; i < 10; i++)
? ? ? ? ? ? bucketList.add(new ArrayList<Integer>());
? ? ? ? for (int i = 0; i < maxDigit; i++, mod *= 10, div *= 10) {
? ? ? ? ? ? for (int j = 0; j < array.length; j++) {
? ? ? ? ? ? ? ? int num = (array[j] % mod) / div;
? ? ? ? ? ? ? ? bucketList.get(num).add(array[j]);
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? int index = 0;
? ? ? ? ? ? for (int j = 0; j < bucketList.size(); j++) {
? ? ? ? ? ? ? ? for (int k = 0; k < bucketList.get(j).size(); k++)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? array[index++] = bucketList.get(j).get(k);
? ? ? ? ? ? ? ? bucketList.get(j).clear();
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return array;
? ? }
? ??
?? ?public static void print(String name, Integer[] arr) {
?? ??? ?StringJoiner sj = new StringJoiner("-");
?? ??? ?Arrays.stream(arr).forEach(num -> sj.add(String.valueOf(num)));
?? ??? ?System.out.println(name + ":运行结果：" + sj.toString());
?? ?}
?? ?public static void print(String name, List<Integer> arr) {
?? ??? ?StringJoiner sj = new StringJoiner("-");
?? ??? ?arr.forEach(num -> sj.add(String.valueOf(num)));
?? ??? ?System.out.println(name + ":运行结果：" + sj.toString());
?? ?}
?? ?public static void print(Integer[] arr) {
?? ??? ?StringJoiner sj = new StringJoiner("-");
?? ??? ?Arrays.stream(arr).forEach(num -> sj.add(String.valueOf(num)));
?? ??? ?System.out.println("运行结果：" + sj.toString());
?? ?}
?? ?/**
?? ? * 以属性结构输出
?? ? * @param arr
?? ? */
?? ?public static void printTree(Integer[] arr) {
?? ??? ?StringJoiner sj = new StringJoiner("-");
?? ??? ?Arrays.stream(arr).forEach(num -> sj.add(String.valueOf(num)));
?? ??? ?System.out.println("运行结果：" + sj.toString());
?? ?}
}
了解知识点
1、堆排序如果不能理解，可以内容输出一下。这里的代码可以将数组以二维数组输出成树形结果。看着不好看。但是便于理解。
2、基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序 的特点