算法的千姿百态：Java里的10种排序算法，你用过哪几种？

排序算法是计算机科学中，一个经典且重要的算法类型，主要用于对数据进行组织和排序。在现实生活中，我们会遇到各种各样的排序场景，例如：成绩排名、商品价格排序、文件按时间排序等等。不同的排序算法有着不同的特性和适用场景，选择合适的排序算法可以极大地提高程序的效率。

为了帮助读者更好地理解和掌握排序算法，本文将详细介绍10种常见排序算法的原理，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序、基数排序。并且每种排序都提供了Java代码的实现案例，以便读者能够更好地理解算法的具体实现。

冒泡排序

冒泡排序是一种最简单直观的排序算法，它的基本思想是：将相邻的两个数据项进行比较，如果前一个数据项大于后一个数据项，则交换这两个数据项的位置。经过多次这样的比较和交换，最终将所有数据项按从小到大或从大到小的顺序排列起来。

选择排序

选择排序也是一种简单的排序算法，它的基本思想是：在未排序序列中找到最小（或最大）元素，并将其放置在序列的开头（或末尾）。然后，从剩余未排序序列中找到次小（或次大）元素，并将其放置在序列的第二个位置（或倒数第二个位置）。依此类推，直到所有元素都被排序。

插入排序

插入排序也是一种简单的排序算法，它的基本思想是：将未排序序列中的第一个元素看作一个有序序列，然后将剩余的元素逐个插入有序序列中，直到所有元素都被排序。在插入过程中，需要将每个元素与有序序列中的元素进行比较，找到适当的位置将其插入。

希尔排序

希尔排序是一种改进的插入排序，它的基本思想是：将待排序序列分成多个子序列，然后分别对每个子序列进行插入排序。子序列的长度由一个称为“增量”的参数决定。增量一开始较大，然后逐渐减小，直到增量为1时，整个序列就排序完成了。

堆排序

堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法，它的基本思想是：将待排序序列构建成一个最大堆或最小堆，然后依次从堆中取出堆顶元素，并将其插入到排序序列的末尾。这样，经过多次这样的操作，最终将整个序列排序完成。

归并排序

归并排序是一种分治排序算法，它的基本思想是：将待排序序列分成两半，然后分别对这两半进行归并排序。最后，将排好序的两半合并成一个有序序列。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，是所有比较排序算法中最优的。

快速排序

快速排序也是一种分治排序算法，它的基本思想是：选择一个基准元素，然后将待排序序列分成两部分，一部分包含所有小于基准元素的元素，另一部分包含所有大于基准元素的元素。然后，分别对这两部分进行快速排序。最后，将排好序的两部分合并成一个有序序列。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，但它对输入序列的分布很敏感，在最坏的情况下，时间复杂度可能退化为O(n^2)。

计数排序

计数排序是一种非比较排序算法，它的基本思想是：首先确定待排序序列中最大和最小的元素，然后创建一个长度为最大元素与最小元素差值加1的数组，并将待排序序列中的每个元素出现的次数统计到数组中。最后，根据统计结果将元素依次输出到排序序列中。计数排序的时间复杂度为O(n+k)，其中k是待排序序列中最大元素与最小元素的差值。

桶排序

桶排序也是一种非比较排序算法，它的基本思想是：将待排序序列划分为若干个大小相等的桶，然后将待排序序列中的每个元素放入到对应的桶中。最后，分别对每个桶中的元素进行排序，然后将排好序的桶中的元素依次输出到排序序列中。桶排序的时间复杂度为O(n+k)，其中k是桶的个数。

基数排序

基数排序是一种非比较排序算法，它的基本思想是：将待排序序列中的每个元素按其各个位数进行比较，从最低位开始，依次对每个位数进行排序。这样，经过多次这样的比较和排序，最终将整个序列排序完成。基数排序的时间复杂度为O(dn)，其中d是待排序序列中元素的最大位数，n是待排序序列的元素个数。