Add kotlin code for the chapter of sorting (#1145)

* feat(kotlin): add kotlin code for chapter sorting.

* style(kotlin): fix some indent.

* refactor(kotlin): refactor quick_sort.kt files.

* style(kotlin): modified medianThree function.

codes/kotlin/chapter_sorting/bubble_sort.kt

@@ -0,0 +1,49 @@
+/**
+ * File: bubble_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 冒泡排序 */
+fun bubbleSort(nums: IntArray) {
+    // 外循环：未排序区间为 [0, i]
+    for (i in nums.size - 1 downTo 1) {
+        // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
+        for (j in 0..<i) {
+            if (nums[j] > nums[j + 1]) {
+                // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
+                nums[j] = nums[j+1].also { nums[j+1] = nums[j] }
+            }
+        }
+    }
+}
+
+/* 冒泡排序（标志优化） */
+fun bubbleSortWithFlag(nums: IntArray) {
+    // 外循环：未排序区间为 [0, i]
+    for (i in nums.size - 1 downTo 1) {
+        var flag = false // 初始化标志位
+        // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端
+        for (j in 0..<i) {
+            if (nums[j] > nums[j + 1]) {
+                // 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
+                nums[j] = nums[j + 1].also { nums[j] = nums[j + 1] }
+                flag = true // 记录交换元素
+            }
+        }
+        if (!flag) break // 此轮“冒泡”未交换任何元素，直接跳出
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val nums = intArrayOf(4, 1, 3, 1, 5, 2)
+    bubbleSort(nums)
+    println("冒泡排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+
+    val nums1 = intArrayOf(4, 1, 3, 1, 5, 2)
+    bubbleSortWithFlag(nums1)
+    println("冒泡排序完成后 nums1 = ${nums1.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/bucket_sort.kt

@@ -0,0 +1,46 @@
+/**
+ * File: bucket_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+import kotlin.collections.ArrayList
+
+/* 桶排序 */
+fun bucketSort(nums: FloatArray) {
+    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
+    val k = nums.size / 2
+    val buckets = ArrayList<ArrayList<Float>>()
+    for (i in 0..<k) {
+        buckets.add(ArrayList())
+    }
+    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
+    for (num in nums) {
+        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
+        val i = (num * k).toInt()
+        // 将 num 添加进桶 i
+        buckets[i].add(num)
+    }
+    // 2. 对各个桶执行排序
+    for (bucket in buckets) {
+        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
+        bucket.sort()
+    }
+    // 3. 遍历桶合并结果
+    var i = 0
+    for (bucket in buckets) {
+        for (num in bucket) {
+            nums[i++] = num
+        }
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    // 设输入数据为浮点数，范围为 [0, 1)
+    val nums = floatArrayOf(0.49f, 0.96f, 0.82f, 0.09f, 0.57f, 0.43f, 0.91f, 0.75f, 0.15f, 0.37f)
+    bucketSort(nums)
+    println("桶排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/counting_sort.kt

@@ -0,0 +1,80 @@
+/**
+ * File: counting_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+import kotlin.math.max
+
+/* 计数排序 */
+// 简单实现，无法用于排序对象
+fun countingSortNaive(nums: IntArray) {
+    // 1. 统计数组最大元素 m
+    var m = 0
+    for (num in nums) {
+        m = max(m.toDouble(), num.toDouble()).toInt()
+    }
+    // 2. 统计各数字的出现次数
+    // counter[num] 代表 num 的出现次数
+    val counter = IntArray(m + 1)
+    for (num in nums) {
+        counter[num]++
+    }
+    // 3. 遍历 counter ，将各元素填入原数组 nums
+    var i = 0
+    for (num in 0..<m + 1) {
+        var j = 0
+        while (j < counter[num]) {
+            nums[i] = num
+            j++
+            i++
+        }
+    }
+}
+
+/* 计数排序 */
+// 完整实现，可排序对象，并且是稳定排序
+fun countingSort(nums: IntArray) {
+    // 1. 统计数组最大元素 m
+    var m = 0
+    for (num in nums) {
+        m = max(m.toDouble(), num.toDouble()).toInt()
+    }
+    // 2. 统计各数字的出现次数
+    // counter[num] 代表 num 的出现次数
+    val counter = IntArray(m + 1)
+    for (num in nums) {
+        counter[num]++
+    }
+    // 3. 求 counter 的前缀和，将“出现次数”转换为“尾索引”
+    // 即 counter[num]-1 是 num 在 res 中最后一次出现的索引
+    for (i in 0..<m) {
+        counter[i + 1] += counter[i]
+    }
+    // 4. 倒序遍历 nums ，将各元素填入结果数组 res
+    // 初始化数组 res 用于记录结果
+    val n = nums.size
+    val res = IntArray(n)
+    for (i in n - 1 downTo 0) {
+        val num = nums[i]
+        res[counter[num] - 1] = num // 将 num 放置到对应索引处
+        counter[num]-- // 令前缀和自减 1 ，得到下次放置 num 的索引
+    }
+    // 使用结果数组 res 覆盖原数组 nums
+    for (i in 0..<n) {
+        nums[i] = res[i]
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val nums = intArrayOf(1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4)
+    countingSortNaive(nums)
+    println("计数排序（无法排序对象）完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+
+    val nums1 = intArrayOf(1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4)
+    countingSort(nums1)
+    println("计数排序完成后 nums1 = ${nums1.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/heap_sort.kt

@@ -0,0 +1,48 @@
+/**
+ * File: heap_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 堆的长度为 n ，从节点 i 开始，从顶至底堆化 */
+fun siftDown(nums: IntArray, n: Int, li: Int) {
+    var i = li
+    while (true) {
+        // 判断节点 i, l, r 中值最大的节点，记为 ma
+        val l = 2 * i + 1
+        val r = 2 * i + 2
+        var ma = i
+        if (l < n && nums[l] > nums[ma]) ma = l
+        if (r < n && nums[r] > nums[ma]) ma = r
+        // 若节点 i 最大或索引 l, r 越界，则无须继续堆化，跳出
+        if (ma == i) break
+        // 交换两节点
+        nums[i] = nums[ma].also { nums[ma] = nums[i] }
+        // 循环向下堆化
+        i = ma
+    }
+}
+
+/* 堆排序 */
+fun heapSort(nums: IntArray) {
+    // 建堆操作：堆化除叶节点以外的其他所有节点
+    for (i in nums.size / 2 - 1 downTo 0) {
+        siftDown(nums, nums.size, i)
+    }
+    // 从堆中提取最大元素，循环 n-1 轮
+    for (i in nums.size - 1 downTo 1) {
+        // 交换根节点与最右叶节点（交换首元素与尾元素）
+        nums[0] = nums[i].also { nums[i] = nums[0] }
+        // 以根节点为起点，从顶至底进行堆化
+        siftDown(nums, i, 0)
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val nums = intArrayOf(4, 1, 3, 1, 5, 2)
+    heapSort(nums)
+    println("堆排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/insertion_sort.kt

@@ -0,0 +1,29 @@
+/**
+ * File: insertion_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 插入排序 */
+fun insertionSort(nums: IntArray) {
+    //外循环: 已排序元素为 1, 2, ..., n
+    for (i in nums.indices) {
+        val base = nums[i]
+        var j = i - 1
+        // 内循环: 将 base 插入到已排序部分的正确位置
+        while (j >= 0 && nums[j] > base) {
+            nums[j + 1] = nums[j] // 将 nums[j] 向右移动一位
+            j--
+        }
+        nums[j + 1] = base        // 将 base 赋值到正确位置
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val nums = intArrayOf(4, 1, 3, 1, 5, 2)
+    insertionSort(nums)
+    println("插入排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/merge_sort.kt

@@ -0,0 +1,54 @@
+/**
+ * File: merge_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 合并左子数组和右子数组 */
+fun merge(nums: IntArray, left: Int, mid: Int, right: Int) {
+    // 左子数组区间为 [left, mid], 右子数组区间为 [mid+1, right]
+    // 创建一个临时数组 tmp ，用于存放合并后的结果
+    val tmp = IntArray(right - left + 1)
+    // 初始化左子数组和右子数组的起始索引
+    var i = left
+    var j = mid + 1
+    var k = 0
+    // 当左右子数组都还有元素时，进行比较并将较小的元素复制到临时数组中
+    while (i <= mid && j <= right) {
+        if (nums[i] <= nums[j]) tmp[k++] = nums[i++]
+        else tmp[k++] = nums[j++]
+    }
+    // 将左子数组和右子数组的剩余元素复制到临时数组中
+    while (i <= mid) {
+        tmp[k++] = nums[i++]
+    }
+    while (j <= right) {
+        tmp[k++] = nums[j++]
+    }
+    // 将临时数组 tmp 中的元素复制回原数组 nums 的对应区间
+    for (l in tmp.indices) {
+        nums[left + l] = tmp[l]
+    }
+}
+
+/* 归并排序 */
+fun mergeSort(nums: IntArray, left: Int, right: Int) {
+    // 终止条件
+    if (left >= right) return  // 当子数组长度为 1 时终止递归
+    // 划分阶段
+    val mid = (left + right) / 2 // 计算中点
+    mergeSort(nums, left, mid) // 递归左子数组
+    mergeSort(nums, mid + 1, right) // 递归右子数组
+    // 合并阶段
+    merge(nums, left, mid, right)
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    /* 归并排序 */
+    val nums = intArrayOf(7, 3, 2, 6, 0, 1, 5, 4)
+    mergeSort(nums, 0, nums.size - 1)
+    println("归并排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/quick_sort.kt

@@ -0,0 +1,119 @@
+/**
+ * File: quick_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 元素交换 */
+fun swap(nums: IntArray, i: Int, j: Int) {
+    nums[i] = nums[j].also { nums[j] = nums[i] }
+}
+
+/* 哨兵划分 */
+fun partition(nums: IntArray, left: Int, right: Int): Int {
+    // 以 nums[left] 为基准数
+    var i = left
+    var j = right
+    while (i < j) {
+        while (i < j && nums[j] >= nums[left])
+            j--           // 从右向左找首个小于基准数的元素
+        while (i < j && nums[i] <= nums[left])
+            i++           // 从左向右找首个大于基准数的元素
+        swap(nums, i, j)  // 交换这两个元素
+    }
+    swap(nums, i, left)   // 将基准数交换至两子数组的分界线
+    return i              // 返回基准数的索引
+}
+
+/* 快速排序 */
+fun quickSort(nums: IntArray, left: Int, right: Int) {
+    // 子数组长度为 1 时终止递归
+    if (left >= right) return
+    // 哨兵划分
+    val pivot = partition(nums, left, right)
+    // 递归左子数组、右子数组
+    quickSort(nums, left, pivot - 1)
+    quickSort(nums, pivot + 1, right)
+}
+
+/* 选取三个候选元素的中位数 */
+fun medianThree(nums: IntArray, left: Int, mid: Int, right: Int): Int {
+    val l = nums[left]
+    val m = nums[mid]
+    val r = nums[right]
+    if ((m in l..r) || (m in r..l))
+        return mid  // m 在 l 和 r 之间
+    if ((l in m..r) || (l in r..m))
+        return left // l 在 m 和 r 之间
+    return right
+}
+
+/* 哨兵划分（三数取中值） */
+fun partitionMedian(nums: IntArray, left: Int, right: Int): Int {
+    // 选取三个候选元素的中位数
+    val med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right)
+    // 将中位数交换至数组最左端
+    swap(nums, left, med)
+    // 以 nums[left] 为基准数
+    var i = left
+    var j = right
+    while (i < j) {
+        while (i < j && nums[j] >= nums[left])
+            j--                      // 从右向左找首个小于基准数的元素
+        while (i < j && nums[i] <= nums[left])
+            i++                      // 从左向右找首个大于基准数的元素
+        swap(nums, i, j)             // 交换这两个元素
+    }
+    swap(nums, i, left)              // 将基准数交换至两子数组的分界线
+    return i                         // 返回基准数的索引
+}
+
+/* 快速排序 */
+fun quickSortMedian(nums: IntArray, left: Int, right: Int) {
+    // 子数组长度为 1 时终止递归
+    if (left >= right) return
+    // 哨兵划分
+    val pivot = partitionMedian(nums, left, right)
+    // 递归左子数组、右子数组
+    quickSort(nums, left, pivot - 1)
+    quickSort(nums, pivot + 1, right)
+}
+
+/* 快速排序（尾递归优化） */
+fun quickSortTailCall(nums: IntArray, left: Int, right: Int) {
+    // 子数组长度为 1 时终止
+    var l = left
+    var r = right
+    while (l < r) {
+        // 哨兵划分操作
+        val pivot = partition(nums, l, r)
+        // 对两个子数组中较短的那个执行快速排序
+        if (pivot - l < r - pivot) {
+            quickSort(nums, l, pivot - 1) // 递归排序左子数组
+            l = pivot + 1 // 剩余未排序区间为 [pivot + 1, right]
+        } else {
+            quickSort(nums, pivot + 1, r) // 递归排序右子数组
+            r = pivot - 1 // 剩余未排序区间为 [left, pivot - 1]
+        }
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    /* 快速排序 */
+    val nums = intArrayOf(2, 4, 1, 0, 3, 5)
+    quickSort(nums, 0, nums.size - 1)
+    println("快速排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+
+    /* 快速排序（中位基准数优化） */
+    val nums1 = intArrayOf(2, 4, 1, 0, 3, 5)
+    quickSortMedian(nums1, 0, nums1.size - 1)
+    println("快速排序（中位基准数优化）完成后 nums1 = ${nums1.contentToString()}")
+
+    /* 快速排序（尾递归优化） */
+    val nums2 = intArrayOf(2, 4, 1, 0, 3, 5)
+    quickSortTailCall(nums2, 0, nums2.size - 1)
+    println("快速排序（尾递归优化）完成后 nums2 = ${nums2.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/radix_sort.kt

@@ -0,0 +1,67 @@
+/**
+ * File: radix_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
+fun digit(num: Int, exp: Int): Int {
+    // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
+    return (num / exp) % 10
+}
+
+/* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
+fun countingSortDigit(nums: IntArray, exp: Int) {
+    // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶数组
+    val counter = IntArray(10)
+    val n = nums.size
+    // 统计 0~9 各数字的出现次数
+    for (i in 0..<n) {
+        val d = digit(nums[i], exp) // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
+        counter[d]++ // 统计数字 d 的出现次数
+    }
+    // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
+    for (i in 1..9) {
+        counter[i] += counter[i - 1]
+    }
+    // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
+    val res = IntArray(n)
+    for (i in n - 1 downTo 0) {
+        val d = digit(nums[i], exp)
+        val j = counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
+        res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
+        counter[d]-- // 将 d 的数量减 1
+    }
+    // 使用结果覆盖原数组 nums
+    for (i in 0..<n) nums[i] = res[i]
+}
+
+/* 基数排序 */
+fun radixSort(nums: IntArray) {
+    // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
+    var m = Int.MIN_VALUE
+    for (num in nums) if (num > m) m = num
+    var exp = 1
+    // 按照从低位到高位的顺序遍历
+    while (exp <= m) {
+        // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
+        // k = 1 -> exp = 1
+        // k = 2 -> exp = 10
+        // 即 exp = 10^(k-1)
+        countingSortDigit(nums, exp)
+        exp *= 10
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    // 基数排序
+    val nums = intArrayOf(
+        10546151, 35663510, 42865989, 34862445, 81883077,
+        88906420, 72429244, 30524779, 82060337, 63832996
+    )
+    radixSort(nums)
+    println("基数排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+}

codes/kotlin/chapter_sorting/selection_sort.kt

@@ -0,0 +1,29 @@
+/**
+ * File: selection_sort.kt
+ * Created Time: 2024-1-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_sorting
+
+/* 选择排序 */
+fun selectionSort(nums: IntArray) {
+    val n = nums.size
+    // 外循环：未排序区间为 [i, n-1]
+    for (i in 0..<n - 1) {
+        var k = i
+        // 内循环：找到未排序区间内的最小元素
+        for (j in i + 1..<n) {
+            if (nums[j] < nums[k]) k = j // 记录最小元素的索引
+        }
+        // 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
+        nums[i] = nums[k].also { nums[k] = nums[i] }
+    }
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val nums = intArrayOf(4, 1, 3, 1, 5, 2)
+    selectionSort(nums)
+    println("选择排序完成后 nums = ${nums.contentToString()}")
+}