1. 冒泡排序（bubble sort）的基本思想：比较相邻两个 元素的关键字值，如果反序，则交换
func BubbleSort(arr []int) {
flag := false
//外层控制行
for i := 0; i < len(arr)-1; i++ {
//内层控制列
for j := 0; j < len(arr)-1-i; j++ {
//比较两个相邻元素
if arr[j] > arr[j+1] {
//交换数据
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
flag = true
}
}
//判断数据是否是有序
if !flag {
return
} else {
flag = false
}
}
}2. 快速排序
快速排序（quick sort）是一种分区交换排序算法.
它的基本思想：在数据序列中选择一个值作为比较的基准值， 每趟从数据序列的两端开始交替进行，将小于基准值的元素交换到序列前端，将大于基准值的元素交换到序列后端， 介于两者之间的位置则成为基准值的最终位置。
func QuickSort(arr []int, left int, right int) {
//设置基准值
temp := arr[left]
index := left
i := left
j := right
for i <= j {
//从右面找到比基准值小的数据
for j >= index && arr[j] >= temp {
j--
}
//获取基准值合适下标
if j > index {
arr[index] = arr[j]
index = j
}
//从左面找比基准值大的数据
for i <= index && arr[i] <= temp {
i++
}
//获取基准值合适下标
if i <= index {
arr[index] = arr[i]
index = i
}
}
//将基准值放在合适位置
arr[index] = temp
//递归调用 分步处理数据
if index-left > 1 {
QuickSort(arr, left, index-1)
}
if right-index > 1 {
QuickSort(arr, index+1, right)
}
}3. 直接选择排序
直接选择排序（straight select sort）的基本思想：第一趟从n个元素的数据序列中选出关键字最小（或最大）的元素并放到最前（或最后）位置，下一趟再从n-1个元素中选出最小（大）的元素并放到次前（后）位置，以此类推，经过n-1趟完成排序。
func SelectSort(arr []int) {
//外层控制行
for i := 0; i < len(arr); i++ {
//记录最大值下标
index := 0
//内层控制列
//遍历数据 查找最大值
for j := 1; j < len(arr)-i; j++ {
if arr[j] > arr[index] {
//记录下标
index = j
}
}
//交换数据
arr[index], arr[len(arr)-1-i] = arr[len(arr)-1-i], arr[index]
}
}4.堆排序
堆排序（heap sort）是完全二叉树的应用，它的基本思想：将数据序列“堆”成树状，每趟只遍历树中的一条路径。
//初始化堆
func HeapInit(arr []int) {
//将切片转成二叉树模型 实现大根堆
length := len(arr)
for i := length/2 - 1; i >= 0; i-- {
HeapSort(arr, i, length-1)
}
//根节点存储最大值
for i := length - 1; i > 0; i-- {
//如果只剩下根节点和跟节点下的左子节点
if i == 1 && arr[0] <= arr[i] {
break
}
//将根节点和叶子节点数据交换
arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]
HeapSort(arr, 0, i-1)
}
}
//获取堆中最大值 放在根节点
func HeapSort(arr []int, startNode int, maxNode int) {
//最大值放在根节点
var max int
//定义做左子节点和右子节点
lChild := startNode*2 + 1
rChild := lChild + 1
//子节点超过比较范围 跳出递归
if lChild >= maxNode {
return
}
//左右比较 找到最大值
if rChild <= maxNode && arr[rChild] > arr[lChild] {
max = rChild
} else {
max = lChild
}
//和跟节点比较
if arr[max] <= arr[startNode] {
return
}
//交换数据
arr[startNode], arr[max] = arr[max], arr[startNode]
//递归进行下次比较
HeapSort(arr, max, maxNode)
}5. 插入排序
func InsertSort(arr []int) {
for i := 1; i < len(arr); i++ {
//如果当前数据小于有序数据
if arr[i] < arr[i-1] {
j := i - 1
//获取有效数据
temp := arr[i]
//一次比较有序数据
for j >= 0 && arr[j] > temp {
arr[j+1] = arr[j]
j--
}
arr[j+1] = temp
}
}
}6. 希尔排序
希尔排序（shell sort）又称缩小增量排序，它的基本思想：分组的直接插入排序。
func ShellSort(arr []int) {
//根据增量（len(arr)/2）每次变成上一次的1/2
for inc := len(arr) / 2; inc > 0; inc /= 2 {
for i := inc; i < len(arr); i++ {
temp := arr[i]
//根据增量从数据到0进行比较
for j := i - inc; j >= 0; j -= inc {
//满足条件交换数据
if temp < arr[j] {
arr[j], arr[j+inc] = arr[j+inc], arr[j]
} else {
break
}
}
}
}
}7. 二分查找 BinarySearch(数据，元素) 返回值为下标
package main
import "fmt"
func BinarySearch(arr []int, num int) int {
//定义起始下标
start := 0
//定义结束下标
end := len(arr) - 1
//中间基准值
mid := (start + end) / 2
for i := 0; i < len(arr); i++ {
//基准值为查找值
if num == arr[mid] {
return mid
} else if num > arr[mid] {
//比基准值大 查找右侧
start = mid + 1
} else {
//比基准值小 查找左侧
end = mid - 1
}
//再次设置中间基准值位置
mid = (start + end) / 2
}
return -1
}
func main() {
//前提必须是 "有序数据"
arr := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
num := 666
index := BinarySearch(arr, num)
fmt.Println(index)
}8. 变相排序
变相排序 基于大量重复 在某一个范围内
func main02() {
//随机数种子
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
s := make([]int, 0)
for i := 0; i < 10000; i++ {
s = append(s, rand.Intn(1000)) //0-999
}
fmt.Println(s)
//统计数据集合中数据出现的次数
m := make(map[int]int)
for i := 0; i < len(s); i++ {
m[s[i]]++
}
//fmt.Println(m)
//排序
for i := 0; i < 1000; i++ {
for j := 0; j < m[i]; j++ {
fmt.Print(i, " ")
}
}
}
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