一、直接插入排序
1. 圖解插排
思路: 字面意義,插入是將某一元素依某種規則放入到特定集合中,因此我們需要將序列分割成為兩塊,一部分為有序集合, 另一部分為待排序集合
圖解:
為了方便理解,我們就按最最特殊的4321序列來舉例,
根據上述的思路,我們需要將序列劃分為兩部分, 為了編碼方便,我們將第一個元素假設為有序集合, 那麼我們的循環應當是從第2個元素開始的,也就是3
為避免後面操作把3覆蓋掉了, 我們選擇一個臨時變數來保存3.也就是上文的val=arr[1]
,
由於是對陣列繼進行運算, 我們同時也需要取得有序集合的最後一個元素的索引作為遊標
當遊標不越界 , 且待插入的值小於遊標指示位置時(上圖的4) , 我們將元素4後移, 遊標前移,繼續檢查集合中的其它元素是否也小於待插入的元素, 直到遊標越界
#上圖由於集合內只有一個4, 遊標前移越界了, 因此循環終止. 下一輪比較開始執行
2. 程式碼實作
public static void insertSort(int[]arr){ for(int i = 1 ; i < arr.length; i++){ int val = arr[i]; int valIndex = i - 1; //游标 while(valIndex >= 0 && val < arr[valIndex]){ //插入的值比游标指示的值小 arr[valIndex + 1] = arr[valIndex]; valIndex--; //游标前移 } arr[valIndex+1] = val; } } 1234567891011
3.效能偵測與時空複雜度
實際運行80w個資料耗時1分4秒(非準確值,每台機器可能都不一樣)
直接插排在排序記錄較少, 關鍵字基本有序的情況下效率較高
時間複雜度:
關鍵字比較次數: KCN=(n^2)/2
總移動次數: RMN= (n^2)/2
因此時間複雜度約為O(N^2)
二、希爾排序(交換法)
1. 思路圖解
2. 程式碼實作
public static void shellSort(int[] arr){ //交换法 int tmp = 0; for(int gap = arr.length / 2 ; gap > 0 ; gap /= 2){ for(int i = gap ; i < arr.length ; i++){ //先遍历所有数组 for(int j = i - gap ; j >= 0 ; j -= gap){//开启插入排序 if(arr[ j ] > arr[ gap + j ]){ //可以根据升降序修改大于或小于 tmp = arr[gap + j]; arr[j+gap] = arr[j]; arr[j] = tmp; } } } System.out.println(gap); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } } 12345678910111213141516
這裡最難理解的應該是第三個for迴圈, j = i - gap
, 表示小組內的第一個元素,即j=0
,
當小組內的第一個元素大於第二個元素時(由於是邏輯上的分類,第二個元素的索引應當是第一個元素的所有值增量gap) , 交換兩者,反之j-=gap
,繼續比較或跳出迴圈,
如此往復將所有小組都遍歷完之後, 縮小增量(即gap/=2
) , 然後繼續上述步驟, 直到增量gap為1時, 序列排序結束
3. 時間複雜度
希爾排序的時間複雜度取決於增量序列的函數 , 需要具體問題具體分析,並不是一個確定的值,這也是第四點需要討論的問題
4. 關於增量的選擇
上述我們在做排序的時候增量縮減選用的時gap/=2
的模型, 這並不是最優的選擇, 關於增量的選取, 屬於數學界尚未解決的一個問題
但是可以確定的是, 透過大量的實驗證明,當n->無窮大
時, 時間複雜度可以減少到:
在下一點, 移位法中 , 我們也做了幾個實驗, 可以肯定的時,對於一定規模內(如800w~1億) 的計算, 希爾排序的速度遠遠超過了堆排序, 至少在筆者的電腦上是這樣的
三、希爾排序(移位法)
#交換法的速度比移位法慢很多,因此更多的是使用地移位法,並且移位法相較於交換法, 更"像"插入排序
#1. 思路
思路其實就是上述兩種排序的結合, 將分組 與插入的優點結合在一起, 效率非常高
體現的就是分治的思路,將一個較大序列切割成若干較小序列
2. 程式碼實作
public static void shellSort02(int[] arr){ //移位法 for(int gap = arr.length/2 ; gap > 0 ; gap /= 2){ //分组 for(int i = gap ; i < arr.length ; i++){ //遍历 int valIndex = i; int val = arr[valIndex]; if(val < arr[valIndex-gap]){ //插入的值小于组内另一个值 while(valIndex - gap >=0 && val < arr[valIndex-gap]){ //开始插排 // 插入 arr[valIndex] = arr[valIndex-gap]; valIndex -= gap; //让valIndex = valIndex-gap (游标前移) } } arr[valIndex] = val; } } } 12345678910111213141516
3. 實驗結果
以上是如何用Java對一億個隨機數字進行排序?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

javaispopularforcross-platformdesktopapplicationsduetoits“ writeonce,runany where”哲學。 1)itusesbytiesebyTecodeThatrunsonAnyJvm-備用Platform.2)librarieslikeslikeslikeswingingandjavafxhelpcreatenative-lookingenative-lookinguisis.3)

在Java中編寫平台特定代碼的原因包括訪問特定操作系統功能、與特定硬件交互和優化性能。 1)使用JNA或JNI訪問Windows註冊表;2)通過JNI與Linux特定硬件驅動程序交互;3)通過JNI使用Metal優化macOS上的遊戲性能。儘管如此,編寫平台特定代碼會影響代碼的可移植性、增加複雜性、可能帶來性能開銷和安全風險。

Java將通過雲原生應用、多平台部署和跨語言互操作進一步提昇平台獨立性。 1)雲原生應用將使用GraalVM和Quarkus提升啟動速度。 2)Java將擴展到嵌入式設備、移動設備和量子計算機。 3)通過GraalVM,Java將與Python、JavaScript等語言無縫集成,增強跨語言互操作性。

Java的強類型系統通過類型安全、統一的類型轉換和多態性確保了平台獨立性。 1)類型安全在編譯時進行類型檢查,避免運行時錯誤;2)統一的類型轉換規則在所有平台上一致;3)多態性和接口機制使代碼在不同平台上行為一致。

JNI會破壞Java的平台獨立性。 1)JNI需要特定平台的本地庫,2)本地代碼需在目標平台編譯和鏈接,3)不同版本的操作系統或JVM可能需要不同的本地庫版本,4)本地代碼可能引入安全漏洞或導致程序崩潰。

新興技術對Java的平台獨立性既有威脅也有增強。 1)雲計算和容器化技術如Docker增強了Java的平台獨立性,但需要優化以適應不同雲環境。 2)WebAssembly通過GraalVM編譯Java代碼,擴展了其平台獨立性,但需與其他語言競爭性能。

不同JVM實現都能提供平台獨立性,但表現略有不同。 1.OracleHotSpot和OpenJDKJVM在平台獨立性上表現相似,但OpenJDK可能需額外配置。 2.IBMJ9JVM在特定操作系統上表現優化。 3.GraalVM支持多語言,需額外配置。 4.AzulZingJVM需特定平台調整。

平台獨立性通過在多種操作系統上運行同一套代碼,降低開發成本和縮短開發時間。具體表現為:1.減少開發時間,只需維護一套代碼;2.降低維護成本,統一測試流程;3.快速迭代和團隊協作,簡化部署過程。


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