使用Java实现排序算法的10个函数
排序是计算机科学中的一个非常重要的基础问题，而排序算法就是解决这个问题的方法。排序算法可以根据不同的性质和需求实现不同的效果，所以在实际应用中，选择不同的排序算法是非常重要的。
Java作为一种高级编程语言，在实现排序算法时有很多方便的工具和库可以使用。本文将介绍使用Java实现排序算法的10个函数，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序。
一、冒泡排序（Bubble Sort）
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的列表，比较相邻的两个元素，并交换它们的位置，直到整个列表排好序。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，是一种效率较低的排序算法。
// Java实现冒泡排序
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int temp = 0;
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]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}
二、选择排序（Selection Sort）
选择排序是一种简单直观的排序算法。它先找到序列中最小的元素，然后把它放到序列的最前面，再从剩下的序列中找到最小的元素，放到已排好的序列的最后面。
选择排序的时间复杂度为O(n^2)，虽然它的比较次数与冒泡排序一样多，但是由于交换次数比冒泡排序少，所以它的效率要高一些。
// Java实现选择排序
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;
}
}
if (minIndex != i) {
int temp = arr[minIndex];
arr[minIndex] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
}
三、插入排序（Insertion Sort）
插入排序是一种稳定的排序算法。它的基本思想是将待排序的数据分成两部分，一部分是已排好序的，另一部分是待排序的，每次从待排序的数据中取出一个元素，并将它插入到已排好序的数据中。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但是对于近乎有序的数据，它的效率会比冒泡排序和选择排序都要高。
// Java实现插入排序
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;
}
}
四、希尔排序（Shell Sort）
希尔排序是一种时间复杂度为O(n^2)的排序算法，但是它的实际效果要比冒泡排序、选择排序和插入排序要好得多。希尔排序是插入排序的一种改进，它通过将待排序的数据分组，然后对每个分组进行插入排序，从而使得待排序的数据基本有序，然后再对所有数据进行一次插入排序。
// Java实现希尔排序
public static void shellSort(int[] arr) {
for (int gap = arr.length / 2; gap > 0; gap /= 2) {
for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
int j = i;
int temp = arr[j];
if (arr[j] < arr[j - gap]) {
while (j - gap >= 0 && temp < arr[j - gap]) {
arr[j] = arr[j - gap];
j -= gap;
}
arr[j] = temp;
}
}
}
}
五、归并排序（Merge Sort）
归并排序是一种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，它的基本思想是将一个大的数组分成两个更小的数组，然后对每个小数组进行排序，最后将两个有序的小数组合并成一个大的有序数组。
// Java实现归并排序
public static void mergeSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
mergeSort(arr, left, mid);
mergeSort(arr, mid + 1, right);
merge(arr, left, mid, right);
}
}
public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
int[] temp = new int[right - left + 1];
int i = left;
int j = mid + 1;
int k = 0;
while (i <= mid && j <= right) {
if (arr[i] < arr[j]) {
temp[k++] = arr[i++];
} else {
temp[k++] = arr[j++];
}
}
while (i <= mid) {
temp[k++] = arr[i++];
}
while (j <= right) {
temp[k++] = arr[j++];
}
for (int l = 0; l < temp.length; l++) {
arr[left + l] = temp[l];
}
}
六、快速排序（Quick Sort）
快速排序是一种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，它基于分治法的思想，通过选择一个基准值，将待排序的数据分成两个部分，使得左边的数据都比基准值小，右边的数据都比基准值大，然后对左右两个部分进行递归调用，直到所有的数据都排好序。
// Java实现快速排序
public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left < right) {
int pivotIndex = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, pivotIndex - 1);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, right);
}
}
public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
int pivot = arr[left];
while (left < right) {
while (left < right && arr[right] >= pivot) {
right--;
}
arr[left] = arr[right];
while (left < right && arr[left] <= pivot) {
left++;
}
arr[right] = arr[left];
}
arr[left] = pivot;
return left;
}
七、堆排序（Heap Sort）
堆排序是一种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，它基于堆这种数据结构进行排序。堆可以看成是一种完全二叉树，它的每个节点的值都大于（或小于）它的左右子节点的值。堆排序的基本思想是，将待排序的数据构造成一个堆，然后依次将堆顶的元素取出来，放到已排好的序列的最后面。
// Java实现堆排序
public static void heapSort(int[] arr) {
int len = arr.length;
buildMaxHeap(arr, len);
for (int i = len - 1; i > 0; i--) {
swap(arr, 0, i);
len--;
heapify