黑馬程序員java培訓(xùn):深入理解Java 中的Arrays.sort()方法

更新時(shí)間:2019-04-17 來(lái)源:黑馬程序員java培訓(xùn) 瀏覽量:

　　深入理解Java 中的Arrays.sort()方法

　　Java的Arrays類(lèi)中有一個(gè)sort()方法，該方法是Arrays類(lèi)的靜態(tài)方法，在需要對(duì)數(shù)組進(jìn)行排序時(shí)，非常的好用。

　　但是sort()的參數(shù)有好幾種，基本上是大同小異，下面是以int型數(shù)組為例的Arrays.sort()的典型用法

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
 
/**
 * Arrays.sort()排序
 */
public class SortTest
{
    public static void main(String []args)
    {
        int[] ints=new int[]{2,324,4,57,1};
 
        System.out.println("增序排序后順序");
        Arrays.sort(ints);
        for (int i=0;i<ints.length;i++)
        {
            System.out.print(ints[i]+" ");
        }
 
 
        System.out.println("\n減序排序后順序");
        //要實(shí)現(xiàn)減序排序，得通過(guò)包裝類(lèi)型數(shù)組，基本類(lèi)型數(shù)組是不行滴
        Integer[] integers=new Integer[]{2,324,4,4,6,1};
        Arrays.sort(integers, new Comparator<Integer>()
        {
            /*
            * 此處與c++的比較函數(shù)構(gòu)成不一致
            * c++返回bool型,而Java返回的為int型
            * 當(dāng)返回值>0時(shí)
            * 進(jìn)行交換，即排序(源碼實(shí)現(xiàn)為兩樞軸快速排序)
             */
            public int compare(Integer o1, Integer o2)
            {
                return o2-o1;
            }
 
 
            public boolean equals(Object obj)
            {
                return false;
            }
        });
        for (Integer integer:integers)
        {
            System.out.print(integer+" ");
        }
 
 
 
        System.out.println("\n對(duì)部分排序后順序");
        int[] ints2=new int[]{212,43,2,324,4,4,57,1};
        //對(duì)數(shù)組的[2,6)位進(jìn)行排序
 
        Arrays.sort(ints2,2,6);
        for (int i=0;i<ints2.length;i++)
        {
            System.out.print(ints2[i]+" ");
        }
 
    }
}

　　排序結(jié)果如下

　　增序排序后順序

　　1 2 4 57 324

　　減序排序后順序

　　324 6 4 4 2 1

　　對(duì)部分排序后順序

　　212 43 2 4 4 324 57 1

　　打開(kāi)Arrays.sort()源碼，還是以int型為例，其他類(lèi)型也是大同小異

public static void sort(int[] a) {
      DualPivotQuicksort.sort(a, 0, a.length - 1, null, 0, 0);
  }
 
public static void sort(int[] a, int fromIndex, int toIndex) {
      rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
      DualPivotQuicksort.sort(a, fromIndex, toIndex - 1, null, 0, 0);
  }

　　從源碼中發(fā)現(xiàn)，兩種參數(shù)類(lèi)型的sort方法都調(diào)用了 DualPivotQuicksort.sort()方法

　　繼續(xù)跟蹤源碼

static void sort(int[] a, int left, int right,
                     int[] work, int workBase, int workLen) {
        // Use Quicksort on small arrays
        if (right - left < QUICKSORT_THRESHOLD) {
            sort(a, left, right, true);
            return;
        }
 
        /*
         * Index run[i] is the start of i-th run
         * (ascending or descending sequence).
         */
        int[] run = new int[MAX_RUN_COUNT + 1];
        int count = 0; run[0] = left;
 
        // Check if the array is nearly sorted
        for (int k = left; k < right; run[count] = k) {
            if (a[k] < a[k + 1]) { // ascending
                while (++k <= right && a[k - 1] <= a[k]);
            } else if (a[k] > a[k + 1]) { // descending
                while (++k <= right && a[k - 1] >= a[k]);
                for (int lo = run[count] - 1, hi = k; ++lo < --hi; ) {
                    int t = a[lo]; a[lo] = a[hi]; a[hi] = t;
                }
            } else { // equal
                for (int m = MAX_RUN_LENGTH; ++k <= right && a[k - 1] == a[k]; ) {
                    if (--m == 0) {
                        sort(a, left, right, true);
                        return;
                    }
                }
            }
 
            /*
             * The array is not highly structured,
             * use Quicksort instead of merge sort.
             */
            if (++count == MAX_RUN_COUNT) {
                sort(a, left, right, true);
                return;
            }
        }
 
        // Check special cases
        // Implementation note: variable "right" is increased by 1.
        if (run[count] == right++) { // The last run contains one element
            run[++count] = right;
        } else if (count == 1) { // The array is already sorted
            return;
        }
 
        // Determine alternation base for merge
        byte odd = 0;
        for (int n = 1; (n <<= 1) < count; odd ^= 1);
 
        // Use or create temporary array b for merging
        int[] b;                 // temp array; alternates with a
        int ao, bo;              // array offsets from 'left'
        int blen = right - left; // space needed for b
        if (work == null || workLen < blen || workBase + blen > work.length) {
            work = new int[blen];
            workBase = 0;
        }
        if (odd == 0) {
            System.arraycopy(a, left, work, workBase, blen);
            b = a;
            bo = 0;
            a = work;
            ao = workBase - left;
        } else {
            b = work;
            ao = 0;
            bo = workBase - left;
        }
 
        // Merging
        for (int last; count > 1; count = last) {
            for (int k = (last = 0) + 2; k <= count; k += 2) {
                int hi = run[k], mi = run[k - 1];
                for (int i = run[k - 2], p = i, q = mi; i < hi; ++i) {
                    if (q >= hi || p < mi && a[p + ao] <= a[q + ao]) {
                        b[i + bo] = a[p++ + ao];
                    } else {
                        b[i + bo] = a[q++ + ao];
                    }
                }
                run[++last] = hi;
            }
            if ((count & 1) != 0) {
                for (int i = right, lo = run[count - 1]; --i >= lo;
                    b[i + bo] = a[i + ao]
                );
                run[++last] = right;
            }
            int[] t = a; a = b; b = t;
            int o = ao; ao = bo; bo = o;
        }
    }

　　結(jié)合文檔以及源代碼，我們發(fā)現(xiàn)，jdk中的Arrays.sort()的實(shí)現(xiàn)是通過(guò)所謂的雙軸快排的算法

/**
 * This class implements the Dual-Pivot Quicksort algorithm by
 * Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Josh Bloch. The algorithm
 * offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other
 * quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically
 * faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.
 *
 * All exposed methods are package-private, designed to be invoked
 * from public methods (in class Arrays) after performing any
 * necessary array bounds checks and expanding parameters into the
 * required forms.
 *
 * @author Vladimir Yaroslavskiy
 * @author Jon Bentley
 * @author Josh Bloch
 *
 * @version 2011.02.11 m765.827.12i:5\7pm
 * @since 1.7
 */

　　Java1.8的快排是一種雙軸快排，顧名思義：雙軸快排是基于兩個(gè)軸來(lái)進(jìn)行比較，跟普通的選擇一個(gè)點(diǎn)來(lái)作為軸點(diǎn)的快排是有很大的區(qū)別的，雙軸排序利用了區(qū)間相鄰的特性，對(duì)原本的快排進(jìn)行了效率上的提高，很大程度上是利用了數(shù)學(xué)的一些特性。。。。。嗯。。。反正很高深的樣子

　　算法步驟

　　1.對(duì)于很小的數(shù)組(長(zhǎng)度小于27)，會(huì)使用插入排序。

　　2.選擇兩個(gè)點(diǎn)P1,P2作為軸心，比如我們可以使用第一個(gè)元素和最后一個(gè)元素。

　　3.P1必須比P2要小，否則將這兩個(gè)元素交換，現(xiàn)在將整個(gè)數(shù)組分為四部分：

　　(1)第一部分：比P1小的元素。

　　(2)第二部分：比P1大但是比P2小的元素。

　　(3)第三部分：比P2大的元素。

　　(4)第四部分：尚未比較的部分。

　　在開(kāi)始比較前，除了軸點(diǎn)，其余元素幾乎都在第四部分，直到比較完之后第四部分沒(méi)有元素。

　　4.從第四部分選出一個(gè)元素a[K]，與兩個(gè)軸心比較，然后放到第一二三部分中的一個(gè)。

　　5.移動(dòng)L，K，G指向。

　　6.重復(fù) 4 5 步，直到第四部分沒(méi)有元素。