Utilisation de l'algorithme de lecture aléatoire en Java
- 巴扎黑original
- 2017-05-21 14:15:303239parcourir
Dans cet article, l'éditeur vous présentera l'utilisation de l'algorithme de lecture aléatoire en Java. Les amis dans le besoin peuvent se référer à
Idée de base du mélange Fisher-Yates (Knuth shuffle) :
Pour mélanger un tableau a de n éléments (indices 0..n-1) :
pour i de n − 1 jusqu'à 1 do
j ← entier aléatoire avec 0 ≤ j ≤ i
échange a [j] et a[i]
Le code source du JDK est le suivant :
Le code est le suivant :
/**
* Moves every element of the List to a random new position in the list.
*
* @param list
* the List to shuffle
*
* @throws UnsupportedOperationException
* when replacing an element in the List is not supported
*/
public static void shuffle(List<?> list) {
shuffle(list, new Random());
}
/**
* Moves every element of the List to a random new position in the list
* using the specified random number generator.
*
* @param list
* the List to shuffle
* @param random
* the random number generator
*
* @throws UnsupportedOperationException
* when replacing an element in the List is not supported
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public static void shuffle(List<?> list, Random random) {
if (!(list instanceof RandomAccess)) {
Object[] array = list.toArray();
for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
int index = random.nextInt(i + 1);
if (index < 0) {
index = -index;
}
Object temp = array[i];
array[i] = array[index];
array[index] = temp;
}
int i = 0;
ListIterator<Object> it = (ListIterator<Object>) list
.listIterator();
while (it.hasNext()) {
it.next();
it.set(array[i++]);
}
} else {
List<Object> rawList = (List<Object>) list;
for (int i = rawList.size() - 1; i > 0; i--) {
int index = random.nextInt(i + 1);
if (index < 0) {
index = -index;
}
rawList.set(index, rawList.set(i, rawList.get(index)));
}
}
} Testez le code, afin de vous assurer que l'initialisation est la même dans chaque cas, en utilisant plusieurs conteneurs :
Le code est le suivant :
public class javaShuffle {
public static int temp = 0;
public static long start;
public static long end;
public static void main(final String args[]) {
Object changeTemp;
List<Integer> numList = new ArrayList<Integer>();
List<Integer> firstList = new ArrayList<Integer>();
List<Integer> secondList = new ArrayList<Integer>();
List<Integer> thirdList = new ArrayList<Integer>();
List<Integer> fourthList = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
numList.add(i);
firstList.add(i);
secondList.add(i);
thirdList.add(i);
fourthList.add(i);
}
// first shuffle,use changeTemp
getStartTime();
int randInt = 0;
for (int i = 0, length = firstList.size(); i < length; i++) {
randInt = getRandom(i, firstList.size());
changeTemp = firstList.get(i);
firstList.set(i, firstList.get(randInt));
firstList.set(randInt, javaShuffle.temp);
}
getEndTime("first shuffle run time ");
// second shuffle,exchange list
getStartTime();
for (int i = 0, length = secondList.size(); i < length; i++) {
randInt = getRandom(i, secondList.size());
secondList.set(i, secondList.set(randInt, secondList.get(i)));
}
getEndTime("second shuffle run time");
// third shuffle, change generate random int
getStartTime();
Object[] tempArray = thirdList.toArray();
Random rand = new Random();
int j = 0;
for (int i = tempArray.length - 1; i > 0; i--) {
j = rand.nextInt(i + 1);
thirdList.set(i, thirdList.set(j, thirdList.get(i)));
}
getEndTime("third shuffle run time ");
// fourth shuffle, simulate java shuffle
getStartTime();
Random random = new Random();
if (!(fourthList instanceof RandomAccess)) {
Object[] array = fourthList.toArray();
for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
int index = random.nextInt(i + 1);
if (index < 0) {
index = -index;
}
Object temp = array[i];
array[i] = array[index];
array[index] = temp;
}
int i = 0;
ListIterator<Integer> it = (ListIterator<Integer>) fourthList.listIterator();
while (it.hasNext()) {
it.next();
it.set((Integer) array[i++]);
}
} else {
List<Integer> rawList = (List<Integer>) fourthList;
for (int i = rawList.size() - 1; i > 0; i--) {
int index = random.nextInt(i + 1);
if (index < 0) {
index = -index;
}
rawList.set(index, rawList.set(i, rawList.get(index)));
}
}
getEndTime("fourth shuffle run time");
// java shuffle
getStartTime();
Collections.shuffle(numList);
getEndTime("java shuffle run time ");
}
public static void swap(int a, int b) {
javaShuffle.temp = a;
a = b;
b = javaShuffle.temp;
}
public static int getRandom(final int low, final int high) {
return (int) (Math.random() * (high - low) + low);
}
public static void getStartTime() {
javaShuffle.start = System.nanoTime();
}
public static void getEndTime(final String s) {
javaShuffle.end = System.nanoTime();
System.out.println(s + ": " + (javaShuffle.end - javaShuffle.start) + "ns");
}
}Si la valeur est petit, comme un niveau 100 000, le résultat est probablement :
first shuffle run time : 85029499ns second shuffle run time: 80909474ns third shuffle run time : 71543926ns fourth shuffle run time: 76520595ns java shuffle run time : 61027643ns first shuffle run time : 82326239ns second shuffle run time: 78575611ns third shuffle run time : 95009632ns fourth shuffle run time: 105946897ns java shuffle run time : 90849302ns first shuffle run time : 84539840ns second shuffle run time: 85965575ns third shuffle run time : 101814998ns fourth shuffle run time: 113309672ns java shuffle run time : 35089693ns first shuffle run time : 87679863ns second shuffle run time: 79991814ns third shuffle run time : 73720515ns fourth shuffle run time: 78353061ns java shuffle run time : 64146465ns first shuffle run time : 84314386ns second shuffle run time: 80074803ns third shuffle run time : 74001283ns fourth shuffle run time: 79931321ns java shuffle run time : 86427540ns first shuffle run time : 84315523ns second shuffle run time: 81468386ns third shuffle run time : 75052284ns fourth shuffle run time: 79461407ns java shuffle run time : 66607729ns
Les résultats de plusieurs exécutions peuvent être différents, mais la lecture aléatoire intégrée de base de Java est la plus rapide, suivie de la troisième méthode . La première méthode prend le plus de temps.
S'il s'agit du niveau 10000000, c'est à peu près comme suit :
first shuffle run time : 2115703288ns second shuffle run time: 3114045871ns third shuffle run time : 4664426798ns fourth shuffle run time: 2962686695ns java shuffle run time : 3246883026ns first shuffle run time : 2165398466ns second shuffle run time: 3129558913ns third shuffle run time : 4147859664ns fourth shuffle run time: 2911849942ns java shuffle run time : 4311703487ns first shuffle run time : 2227462247ns second shuffle run time: 3279548770ns third shuffle run time : 4704344954ns fourth shuffle run time: 2942635980ns java shuffle run time : 3933172427ns first shuffle run time : 2200158789ns second shuffle run time: 3172666791ns third shuffle run time : 4715631517ns fourth shuffle run time: 2950817535ns java shuffle run time : 3387417676ns first shuffle run time : 2201124449ns second shuffle run time: 3203823874ns third shuffle run time : 4179926278ns fourth shuffle run time: 2913690411ns java shuffle run time : 3571313813ns first shuffle run time : 2163053190ns second shuffle run time: 3073889926ns third shuffle run time : 4493831518ns fourth shuffle run time: 2852713887ns java shuffle run time : 3773602415ns
On peut voir que la première méthode est la plus rapide, tandis que la quatrième méthode est la plus lente. La vitesse de lecture aléatoire intégrée à Java n'est pas non plus idéale.
Lors du traitement du Big Data, si l'utilisation de la bibliothèque Java est inefficace, vous pouvez envisager d'utiliser d'autres méthodes.
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