public static void merge(int[] data, int low, int mid, int high) {
int[] temp = new int[high - low + 1];
int i = low;// 左指针
int j = mid + 1;// 右指针
int k = 0;
// 把较小的数先移到新数组中
while (i <= mid && j <= high) {
if (data[i] < data[j]) {
temp[k++] = data[i++];
} else {
temp[k++] = data[j++];
}
}
// 把左边剩余的数移入数组
while (i <= mid) {
temp[k++] = data[i++];
}
// 把右边边剩余的数移入数组
while (j <= high) {
temp[k++] = data[j++];
}
// 把新数组中的数覆盖nums数组
for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {
data[k2 + low] = temp[k2];
}
}
private static int[] heapSort(int[] data) {
data = buildMaxHeap(data); // 初始建堆，array[0]为第一趟值最大的元素
for (int i = data.length - 1; i > 1; i--) {
int temp = data[0]; // 将堆顶元素和堆低元素交换，即得到当前最大元素正确的排序位置
data[0] = data[i];
data[i] = temp;
adjustDownToUp(data, 0, i); // 整理，将剩余的元素整理成堆
}
return data;
}
// 构建大根堆：将array看成完全二叉树的顺序存储结构
private static int[] buildMaxHeap(int[] array) {
// 从最后一个节点array.length-1的父节点（array.length-1-1）/2开始，直到根节点0，反复调整堆
for (int i = (array.length - 2) / 2; i >= 0; i--) {
adjustDownToUp(array, i, array.length);
}
return array;
}
// 将元素array[k]自下往上逐步调整树形结构
private static void adjustDownToUp(int[] array, int k, int length) {
int temp = array[k];
for (int i = 2 * k + 1; i < length - 1; i = 2 * i + 1) { // i为初始化为节点k的左孩子，沿节点较大的子节点向下调整
if (i < length && array[i] < array[i + 1]) { // 取节点较大的子节点的下标
i++; // 如果节点的右孩子>左孩子，则取右孩子节点的下标
}
if (temp >= array[i]) { // 根节点 >=左右子女中关键字较大者，调整结束
break;
} else { // 根节点 <左右子女中关键字较大者
array[k] = array[i]; // 将左右子结点中较大值array[i]调整到双亲节点上
k = i; // 【关键】修改k值，以便继续向下调整
}
}
array[k] = temp; // 被调整的结点的值放人最终位置
}
// 3.选择排序:直接选择排序
private static int[] chooseSort(int[] data) {
// 循环次数
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
// 逐个比较
for (int j = i + 1; j < data.length; j++) {
if (data[i] > data[j]) {
int temp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = temp;
}
}
}
return data;
}