排序是我們?cè)谟?jì)算機(jī)科學(xué)中學(xué)習(xí)的第一個(gè)算法。 排序是一個(gè)非常有趣的領(lǐng)域，它有大約20多種算法，而且總是很難確定哪種算法最好。 排序算法的效率是根據(jù)所需的時(shí)間和所需的空間來(lái)衡量的。 一些時(shí)間氣泡排序是最好的，因?yàn)樗鼪]有空間需求，并且對(duì)于空間受限或無(wú)法隨機(jī)訪問元素的設(shè)備來(lái)說，它可以很好地?cái)M合。

如今，我們傾向于使用庫(kù)排序功能，大多數(shù)語(yǔ)言庫(kù)排序功能都是自適應(yīng)的，并且根據(jù)數(shù)據(jù)大小使用最佳算法。

在博客中，我將分享如何在Java Arrays.sort函數(shù)中做出這些決定。 決策基于數(shù)據(jù)類型和大小

–字節(jié)
對(duì)于字節(jié)數(shù)，java API在計(jì)數(shù)排序或插入排序之間進(jìn)行決定。

如果輸入數(shù)組的大小小于29，則使用插入排序，插入排序的可視化

對(duì)于大型數(shù)組，使用計(jì)數(shù)排序，它基于字節(jié)范圍為-128到128的事實(shí)，它可以用作快速排序的優(yōu)勢(shì)。 計(jì)數(shù)排序?qū)?nèi)存的需求很小，并且插入就位，因此總體上并沒有進(jìn)行太多分配，并且在對(duì)字節(jié)數(shù)組進(jìn)行排序時(shí)將使垃圾回收器感到滿意。

–字符
對(duì)于char決定是在Counting Sort和Dual Pivot QuickSort之間

如果輸入的大小大于3.2K，則對(duì)使用的計(jì)數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，并分配65K大小的數(shù)組以實(shí)現(xiàn)排序。 對(duì)于使用雙樞軸的較小陣列的快速排序變體，可以使用快速排序的可視化效果。

所使用的QuickSort也就位，因此在內(nèi)存方面明智的做法是在Garbage Collector上沒有太多負(fù)載。

–整數(shù)/長(zhǎng)

對(duì)于整數(shù)/長(zhǎng)整數(shù)，隨著“ 合并排序”的輸入，事情變得很有趣。

對(duì)于小于256的輸入，有兩個(gè)選項(xiàng)可用

–如果輸入小于47，則使用“ 插入排序” ，在其他情況下，則使用“雙樞軸快速排序” 。

對(duì)于大型輸入數(shù)組，有一些很好的邊緣情況檢查

–如果數(shù)組已經(jīng)按升序或降序排序，則通過單循環(huán)檢查。

–如果數(shù)組元素相同，則使用“快速排序”，因?yàn)樵谶@種情況下它最有效。

–或者，如果元素真的被弄亂了，例如每個(gè)偶數(shù)元素都大于奇數(shù)元素，那么它將使用快速排序。

最后所有這些檢查失敗，然后使用合并排序并分配相同大小的新數(shù)組并執(zhí)行排序。 合并排序快速?gòu)?fù)習(xí)

關(guān)于Integer排序的重要注意事項(xiàng)是，如果已經(jīng)對(duì)A??rray進(jìn)行了排序，則不會(huì)分配任何內(nèi)存，并且是否正在檢查QuickSort是否啟動(dòng)了內(nèi)存分配。

–浮動(dòng)/雙

Float對(duì)NAN進(jìn)行了特殊的優(yōu)化，所有NAN都移至數(shù)組末尾，并從排序中跳過。 處理完NAN值后，排序?qū)⑼ㄟ^與INTEGER數(shù)據(jù)類型相同的檢查。

–按對(duì)象排序

集合排序幾乎沒有什么不同的規(guī)則，對(duì)于集合而言，僅在Merge Sort和Timsort之間。 默認(rèn)情況下，使用Timsort，它是合并和插入排序的混合。

合并排序已不再使用，并且僅在打開“ java.util.Arrays.useLegacyMergeSort”標(biāo)志時(shí)使用。

在JDK 8中，還添加了基于數(shù)組輸入大小的并行排序選項(xiàng)，對(duì)于大小大于8K的數(shù)組，則使用并行版本的sort。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2016/06/java-arrays-sort-decoded.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Java数组排序解码的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。