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Scanner in=new Scanner(System.in);
int a=in.nextInt();
Scanner in=new Scanner(System.in);
int b=in.nextInt();
Scanner in=new Scanner(System.in);
int c=in.nextInt();
然后对三个数进行比较。
int tmp=0；
if(ab){
tmp=a;
a=b;
b=tmp;
}
if(ac){
tmp=a;
a=c;
c=tmp;
}
if(bc){
tmp=b;
b=c;
c=tmp;
}
System.out.println(a+" "+b+" "+c);
这就可以了，自己想想动动脑子才能灵活运用，如果只是给你代码，你只会复制粘贴。
Java实现几种常见排序方法
日常操作中常见的排序方法有：冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序，甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。
以下常见算法的定义
1. 插入排序：插入排序基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的纪录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。
2. 选择排序：选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。
3. 冒泡排序：冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
4. 快速排序：快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
5. 归并排序：归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
6. 希尔排序：希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
日常操作中，常见的排序方法有：冒泡排序、快速排序、选择排序、插入排序、希尔排序，甚至还有基数排序、鸡尾酒排序、桶排序、鸽巢排序、归并排序等。
各类排序方法代码如图：
9、桶排序（Bucket Sort）
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排）。
9.1 算法描述
9.2 图片演示
9.3 代码实现
9.4 算法分析
桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。很显然，桶划分的越小，各个桶之间的数据越少，排序所用的时间也会越少。但相应的空间消耗就会增大。
文章转自
import java.util.Scanner;
public class Help {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc=new Scanner(System.in);
int size=sc.nextInt();//记录次数n
int[] s=new int[size];//储存数字的数组
for(int i=0;isize;i++){
int p=sc.nextInt();
if(0pp1000){//进行判断
s[i]=p;
}
else{
System.out.println("您输入的数字非法！");}
}
Arrays.sort(s);//从小到大排序
for(int i=0;i=(int)size/2;i++){//再将顺序倒过来
int l=s.length;
int ss=s[i];
s[i]=s[l-1-i];
s[l-1-i]=ss;
}
for(int i=0;isize;i++) {
System.out.println(s[i]);
}
}
}
不懂再问哦~~~
桶排序算法要求，数据的长度必须完全一样，程序过程要产生长度相同的数据，使用下面的方法：Data=rand()/10000+10000上面提到的，每次下一次的扫描顺序是按照上次扫描的结果来的，所以设计上提供相同的两个桶数据结构。前一个保存每一次扫描的结果供下次调用，另外一个临时拷贝前一次扫描的结果提供给前一个调用。
数据结构设计：链表可以采用很多种方式实现，通常的方法是动态申请内存建立结点，但是针对这个算法，桶里面的链表结果每次扫描后都不同，就有很多链表的分离和重建。如果使用动态分配内存，则由于指针的使用，安全性低。所以，笔者设计时使用了数组来模拟链表（当然牺牲了部分的空间，但是操作却是简单了很多，稳定性也大大提高了）。共十个桶，所以建立一个二维数组，行向量的下标0—9代表了10个桶，每个行形成的一维数组则是桶的空间。
平均情况下桶排序以线性时间运行。像基数排序一样，桶排序也对输入作了某种假设， 因而运行得很快。具 体来说，基数排序假设输入是由一个小范围内的整数构成，而桶排序则 假设输入由一个随机过程产生，该过程将元素一致地分布在区间[0，1)上。 桶排序的思想就是把区间[0，1)划分成n个相同大小的子区间，或称桶，然后将n个输入数分布到各个桶中去。因为输入数均匀分布在[0，1)上，所以一般不会有很多数落在一个桶中的情况。为得到结果，先对各个桶中的数进行排序，然后按次序把各桶中的元素列出来即可。
在桶排序算法的代码中，假设输入是含n个元素的数组A，且每个元素满足0≤ A[i]1。另外还需要一个辅助数组B[O..n-1]来存放链表实现的桶，并假设可以用某种机制来维护这些表。
桶排序的算法如下(伪代码表示)，其中floor(x)是地板函数，表示不超过x的最大整数。
procedure Bin_Sort(var A:List);begin
n:=length(A);
for i:=1 to n do
将A[i]插到表B[floor(n*A[i])]中;
for i:=0 to n-1 do
用插入排序对表B[i]进行排序;
将表B[0],B[1],...,B[n-1]按顺序合并;
end;
右图演示了桶排序作用于有10个数的输入数组上的操作过程。(a)输入数组A[1..10]。(b)在该算法的第5行后的有序表(桶)数组B[0..9]。桶i中存放了区间[i/10，(i+1)/10]上的值。排序输出由表B[O]、B[1]、...、B[9]的按序并置构成。
要说明这个算法能正确地工作，看两个元素A[i]和A[j]。如果它们落在同一个桶中，则它们在输出序列中有着正确的相对次序，因为它们所在的桶是采用插入排序的。现假设它们落到不同的桶中，设分别为B[i']和B[j']。不失一般性，假设i' i'=floor(n*A[i])≥floor(n*A[j])=j' 得矛盾 (因为i' 来分析算法的运行时间。除第5行外，所有各行在最坏情况的时间都是O(n)。第5行中检查所有桶的时间是O(n)。分析中唯一有趣的部分就在于第5行中插人排序所花的时间。
为分析插人排序的时间代价，设ni为表示桶B[i]中元素个数的随机变量。因为插入排序以二次时间运行，故为排序桶B[i]中元素的期望时间为E[O(ni2)]=O(E[ni2])，对各个桶中的所有元素排序的总期望时间为：O(n)。(1) 为了求这个和式，要确定每个随机变量ni的分布。我们共有n个元素，n个桶。某个元素落到桶B[i]的概率为l/n，因为每个桶对应于区间[0，1)的l/n。这种情况与投球的例子很类似：有n个球 (元素)和n个盒子 (桶)，每次投球都是独立的，且以概率p=1/n落到任一桶中。这样，ni=k的概率就服从二项分布B(k;n,p)，其期望值为E[ni]=np=1，方差V[ni]=np(1-p)=1-1/n。对任意随机变量X，有右图所示表达式。
(2)将这个界用到(1)式上，得出桶排序中的插人排序的期望运行时间为O(n)。因而，整个桶排序的期望运行时间就是线性的。