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服務(wù)器之家 - 編程語(yǔ)言 - JAVA教程 - Java排序?qū)崿F(xiàn)的心得分享

Java排序?qū)崿F(xiàn)的心得分享

2019-10-30 17:01java技術(shù)網(wǎng) JAVA教程

這篇文章主要介紹了Java排序?qū)崿F(xiàn)的心得,有需要的朋友可以參考一下

1.概述
排序和查找是程序設(shè)計(jì)里的兩類(lèi)非?;镜膯?wèn)題,而現(xiàn)在也存在很多經(jīng)典的算法用于解決這兩類(lèi)問(wèn)題,本文主要對(duì)java中排序算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行一個(gè)基本的探討,希望能夠起到拋磚引玉的作用。在此之前,首先問(wèn)各位幾個(gè)問(wèn)題:你能寫(xiě)出一個(gè)正確的快排嗎?快排在什么情況下真正的快?你的快排足夠快嗎?還可以進(jìn)一步優(yōu)化嗎?帶著這些問(wèn)題,我們來(lái)看看jre7中快排是如何實(shí)現(xiàn)的吧。

Jre7中排序的實(shí)現(xiàn)類(lèi)是DualPivotQuickSort.java,相比jre6有一些改變,主要發(fā)生在兩個(gè)地方,一個(gè)是insertion sort的實(shí)現(xiàn)上,另一個(gè)是QuickSort實(shí)現(xiàn)中pivot從一個(gè)變成了兩個(gè)。我們以int型的數(shù)組為例,該類(lèi)中有個(gè)排序?qū)崿F(xiàn)的核心方法,該方法的原型為

 

復(fù)制代碼代碼如下:

void sort(int[] a, int left, int right, boolean leftmost)

 

參數(shù)a為需要排序的數(shù)組,left代表需要排序的數(shù)組區(qū)間中最左邊元素的索引,right代表區(qū)間中最右邊元素的索引,leftmost代表該區(qū)間是否是數(shù)組中最左邊的區(qū)間。舉個(gè)例子:
數(shù)組:[2, 4, 8, 5, 6, 3, 0, -3, 9]可以分成三個(gè)區(qū)間(2, 4, 8){5, 6}<3, 0, -3, 9>
對(duì)于()區(qū)間,left=0, right=2, leftmost=true
對(duì)于 {}區(qū)間, left=3, right=4, leftmost=false,同理可得<>區(qū)間的相應(yīng)參數(shù)

當(dāng)區(qū)間長(zhǎng)度小于47時(shí),該方法會(huì)采用插入排序;否則采用快速排序。

2. 插入排序?qū)崿F(xiàn)
當(dāng)leftmost為true時(shí),它會(huì)采用傳統(tǒng)的插入排序(traditional insertion sort),代碼也較簡(jiǎn)單,其過(guò)程類(lèi)似打牌時(shí)抓牌插牌:

復(fù)制代碼代碼如下:

for (int i = left, j = i; i < right; j = ++i) {
                    int ai = a[i + 1];
                    while (ai < a[j]) {
                        a[j + 1] = a[j];
                        if (j-- == left) {
                            break;
                        }
                    }
                    a[j + 1] = ai;
                } 

 

傳統(tǒng)插入排序代碼
當(dāng)leftmost為false時(shí),它采用一種新型的插入排序(pair insertion sort),改進(jìn)之處在于每次遍歷前面已排好序的數(shù)組需要插入兩個(gè)元素,而傳統(tǒng)插入排序在遍歷過(guò)程中只需要為一個(gè)元素找到合適的位置插入。對(duì)于插入排序來(lái)講,其關(guān)鍵在于為待插入元素找到合適的插入位置,為了找到這個(gè)位置,需要遍歷之前已經(jīng)排好序的子數(shù)組,所以對(duì)于插入排序來(lái)講,整個(gè)排序過(guò)程中其遍歷的元素個(gè)數(shù)決定了它的性能。很顯然,每次遍歷插入兩個(gè)元素可以減少排序過(guò)程中遍歷的元素個(gè)數(shù),其實(shí)現(xiàn)代碼如下:

復(fù)制代碼代碼如下:

for (int k = left; ++left <= right; k = ++left) {
                    int a1 = a[k], a2 = a[left];

                    if (a1 < a2) {
                        a2 = a1; a1 = a[left];
                    }
                    while (a1 < a[--k]) {
                        a[k + 2] = a[k];
                    }
                    a[++k + 1] = a1;

                    while (a2 < a[--k]) {
                        a[k + 1] = a[k];
                    }
                    a[k + 1] = a2;
                }

 

現(xiàn)在有個(gè)問(wèn)題:為什么最左邊的區(qū)間采用傳統(tǒng)插入排序,其他的采用成對(duì)插入排序呢?加入用上述成對(duì)插入排序代碼替換傳統(tǒng)插入排序代碼,會(huì)出現(xiàn)什么問(wèn)題呢?期待大家自己來(lái)回答。。。
3. 快速排序?qū)崿F(xiàn)
Jre7中對(duì)快速排序也做了改進(jìn),傳統(tǒng)的快速排序是選取一個(gè)pivot(jre6種選取pivot的方法是挑選出數(shù)組最左邊,中間和最右邊位置的元素,將其中數(shù)值大小排在中間的元素作為pivot),然后分別從兩端向中間遍歷,把左邊遍歷過(guò)程中遇到的大于pivot的值和右邊遍歷中遇到的小于等于pivot的值進(jìn)行交換,當(dāng)遍歷相遇后,插入pivot的值;這樣就使得pivot左邊的值均小于或等于pivot,pivot右邊的值大于pivot;接下來(lái)再采用遞歸的方式對(duì)左邊和右邊分別進(jìn)行排序。

通過(guò)上述分析,我們可以看到:插入排序的每一步是使數(shù)組的一個(gè)子區(qū)間絕對(duì)有序,而每一次循環(huán)的本質(zhì)是使這個(gè)子區(qū)間不斷擴(kuò)大,所以我們可以看到其優(yōu)化的方向是使每次循環(huán)遍歷盡可能的使子區(qū)間擴(kuò)大的速度變快,所以上面把每次遍歷插入一個(gè)元素優(yōu)化成每次插入兩個(gè)元素。當(dāng)然肯定有人會(huì)問(wèn),那為什么不把這個(gè)數(shù)字變得更大一點(diǎn)呢?比如每次遍歷插入5個(gè),10個(gè)。。。很顯然,這樣是不行,它的一個(gè)極端情況就是每次遍歷插入n個(gè)(n為數(shù)組長(zhǎng)度)。。。至于為什么,大家自己回答吧。

對(duì)于快速排序來(lái)講,其每一次遞歸所做的是使需要排序的子區(qū)間變得更加有序,而不是絕對(duì)有序;所以對(duì)于快速排序來(lái)說(shuō),其性能決定于每次遞歸操作使待排序子區(qū)間變得有序的程度,另一個(gè)決定因素當(dāng)然就是遞歸次數(shù)??焖倥判蚴棺訁^(qū)間變得相對(duì)有序的關(guān)鍵是pivot,所以我們優(yōu)化的方向也應(yīng)該在于pivot,那就增加pivot的個(gè)數(shù)吧,而且我們可以發(fā)現(xiàn),增加pivot的個(gè)數(shù),對(duì)遞歸次數(shù)并不會(huì)有太大影響,有時(shí)甚至可以使遞歸次數(shù)減少。和insert sort類(lèi)似的問(wèn)題就是,pivot增加為幾個(gè)呢?很顯然,pivot的值也不能太大;記住,任何優(yōu)化都是有代價(jià)的,而增加pivot的代價(jià)就隱藏在每次交換元素的位置過(guò)程中。關(guān)子貌似賣(mài)的有點(diǎn)大了。。。下面我們就來(lái)看看pivot的值為2時(shí),快速排序是如何實(shí)現(xiàn)的吧。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程其實(shí)也不難理解:
1.  首先選取兩個(gè)pivot,pivot的選取方式是將數(shù)組分成近視等長(zhǎng)的六段,而這六段其實(shí)是被5個(gè)元素分開(kāi)的,將這5個(gè)元素從小到大排序,取出第2個(gè)和第4個(gè),分別作為pivot1和pivot2;
2.  Pivot選取完之后,分別從左右兩端向中間遍歷,左邊遍歷停止的條件是遇到一個(gè)大于等于pivot1的值,并把那個(gè)位置標(biāo)記為less;右邊遍歷的停止條件是遇到一個(gè)小于等于pivot2的值,并把那個(gè)位置標(biāo)記為great
3.  然后從less位置向后遍歷,遍歷的位置用k表示,會(huì)遇到以下幾種情況:
a.  k位置的值比pivot1小,那就交換k位置和less位置的值,并是less的值加1;這樣就使得less位置左邊的值都小于pivot1,而less位置和k位置之間的值大于等于pivot1
b.  k位置的值大于pivot2,那就從great位置向左遍歷,遍歷停止條件是遇到一個(gè)小于等于pivot2的值,假如這個(gè)值小于pivot1,就把這個(gè)值寫(xiě)到less位置,把less位置的值寫(xiě)道k位置,把k位置的值寫(xiě)道great位置,最后less++,great--;加入這個(gè)值大于等于pivot1,就交換k位置和great位置,之后great—
4.  完成上述過(guò)程之后,帶排序的子區(qū)間就被分成了三段(<pivot1, pivot1<=&&<=pivot2,>pivot2),最后分別對(duì)這三段采用遞歸就行了。

復(fù)制代碼代碼如下:

/*
             * Partitioning:
             *
             *   left part           center part                   right part
             * +--------------------------------------------------------------+
             * |  < pivot1  |  pivot1 <= && <= pivot2  |    ?    |  > pivot2  |
             * +--------------------------------------------------------------+
             *               ^                          ^       ^
             *               |                          |       |
             *              less                        k     great
             *
             * Invariants:
             *
             *              all in (left, less)   < pivot1
             *    pivot1 <= all in [less, k)     <= pivot2
             *              all in (great, right) > pivot2
             *
             * Pointer k is the first index of ?-part.
             */

 

Jre7中對(duì)排序?qū)崿F(xiàn)的核心內(nèi)容就如上所述,具體細(xì)節(jié)可參見(jiàn)相應(yīng)類(lèi)中的代碼,如發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或不妥之處,望指正。

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