先推薦一篇關于排序算法的文章:http://www.cppblog.com/guogangj/archive/2009/11/13/100876.html
本文思路部分來源于上篇文章,但測得的結果似乎不大相同,不知是因為java的緣故還是因為我算法的緣故,歡迎拍磚。
復習排序,順便比下各種算法的速度,榜單如下:
1、冒泡排序
2、簡單選擇排序
3、直接插入排序
4、折半插入排序
5、希爾排序
6、堆排序
7、歸并排序
8、快速排序
當然這是慢速排行,哈哈~~
直接上圖:單位毫秒
數量 |
冒泡排序 |
簡單選擇排序 |
直接插入排序 |
折半插入排序 |
希爾排序 |
堆排序 |
歸并排序 |
快速排序 |
10000個 |
1578 |
1250 |
672 |
250 |
0 |
15 |
16 |
0 |
15000個 |
3453 |
2765 |
1563 |
531 |
16 |
15 |
16 |
0 |
20000個 |
6140 |
4547 |
2453 |
828 |
16 |
16 |
15 |
16 |
25000個 |
10079 |
7171 |
3969 |
1313 |
31 |
16 |
15 |
16 |
30000個 |
14641 |
10313 |
5578 |
1906 |
31 |
31 |
16 |
31 |
35000個 |
20141 |
14328 |
7890 |
2563 |
31 |
31 |
32 |
15 |
40000個 |
25766 |
18359 |
10094 |
3422 |
47 |
31 |
31 |
32 |
45000個 |
32469 |
24063 |
13062 |
4359 |
47 |
47 |
31 |
47 |

由于"希爾排序","堆排序","歸并排序","快速排序"太快,以至于在上圖幾乎是條直線,故有了下面轉為他們準備的加強版
數量 |
希爾排序 |
堆排序 |
歸并排序 |
快速排序 |
100000個 |
172 |
140 |
110 |
93 |
200000個 |
469 |
406 |
235 |
234 |
300000個 |
812 |
703 |
422 |
375 |
400000個 |
1125 |
1031 |
516 |
531 |
500000個 |
1406 |
1282 |
719 |
656 |
600000個 |
1828 |
1703 |
860 |
859 |
700000個 |
2531 |
2063 |
1000 |
968 |
800000個 |
2735 |
2453 |
1140 |
1188 |
900000個 |
3047 |
2843 |
1391 |
1266 |
1000000個 |
3375 |
3187 |
1516 |
1422 |
1100000個 |
3922 |
3500 |
1625 |
1609 |
1200000個 |
4421 |
3954 |
1969 |
1812 |
1300000個 |
4797 |
4422 |
2000 |
1953 |
1400000個 |
5391 |
4797 |
2547 |
2094 |
1500000個 |
5437 |
5219 |
2625 |
2328 |
1600000個 |
6203 |
5546 |
2469 |
2485 |
1700000個 |
6532 |
5953 |
2844 |
2672 |
1800000個 |
7125 |
6421 |
2984 |
2844 |

補上代碼:
- import java.util.ArrayList;
- import java.util.Arrays;
- import java.util.List;
- /**
- * 插入排序:直接插入排序、折半插入排序和系爾排序
- * 交換排序:冒泡排序和快速排序
- * 選擇排序:簡單選擇排序和堆排序
- * 歸并排序:歸并排序
- *
- * 基本思想
- * 插入排序:將第N個記錄插入到前面(N-1)個有序的記錄當中。
- * 交換排序:按照某種順序比較兩個記錄的關鍵字大小,然后根據需要交換兩個記錄的位置。
- * 選擇排序:根據某種方法選擇一個關鍵字最大的記錄或者關鍵字最小的記錄,放到適當的位置。
- *
- * 排序方法比較
- * 排序方法 平均時間 最壞時間 輔助存儲
- * 直接插入排序 O(N2) O(N2) O(1)
- * 起泡排序 O(N2) O(N2) O(1)
- * 快速排序 O(Nlog2N) O(N2) O(Nlog2N)
- * 簡單選擇排序 O(N2) O(N2) O(1)
- * 堆排序 O(Nlog2N) O(Nlog2N) O(1)
- * 歸并排序 O(Nlog2N) O(Nlog2N) O(n)
- * 基數排序 O(d(n+radix)) O(d(n+radix)) O(radix)
- *
- *
- *
- * @author Administrator
- *
- */
- public class SortTest {
- public static void main(String[] args)throws Exception {
- //測試排序是否正確
- //String[] testErr=new String[]{"冒泡排序","簡單選擇排序","直接插入排序","折半插入排序","系爾排序","堆排序","歸并排序","快速排序"};
- //new SortTest().testErr(testErr);
- //排序1(全部)
- String[] strs=new String[]{"冒泡排序","簡單選擇排序","直接插入排序","折半插入排序","希爾排序","堆排序","歸并排序","快速排序"};
- new SortTest().test(strs,10000,50000,5000);
- //排序2(加強)
- String[] strs2=new String[]{"希爾排序","堆排序","歸并排序","快速排序"};
- new SortTest().test(strs2,100000,1900000,100000);
- }
- private void testErr(String[] strings) throws Exception{
- //System.out.println(Arrays.toString(old));
- System.out.println(Arrays.toString(strings));
- Number[] old=getRundom(50);
- Integer[] oo={1,2,3,3,2,21,5,6,7,78,5,65,8,7,6,6,6,6,6,9,56544,354,32,4,456,8,89,-9,0,3,243,-321,321,-3,-2,21};
- old=oo;
- for(String s:strings){
- Number[] testNum=Arrays.copyOf(old, old.length);
- long begin=System.currentTimeMillis();
- SortTest.class.getMethod(s, Number[].class).invoke(this, (Object)testNum);
- long end=System.currentTimeMillis();
- System.out.println(s+":"+(end-begin)+"\t");
- System.out.println(Arrays.toString(testNum));
- }
- System.out.println();
- }
- private void test(String[] strings,long begin,long end,long step) throws Exception{
- System.out.print("數量\t");
- for(String str:strings){
- System.out.print(str+"\t");
- }
- System.out.println();
- for(long i=begin;i<end;i=i+step){
- System.out.print(i+"個\t");
- Number[] old=getRundom(i);
- for(String s:strings){
- Number[] testNum=Arrays.copyOf(old, old.length);
- long beginTime=System.currentTimeMillis();
- SortTest.class.getMethod(s, Number[].class).invoke(this, (Object)testNum);
- long endTime=System.currentTimeMillis();
- System.out.print((endTime-beginTime)+"\t");
- //System.out.println(Arrays.toString(testNum));
- }
- System.out.println();
- }
- }
- private static Integer[] getRundom(long num) {
- List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
- for(long i=0;i<num;i++){
- int k;
- if(Math.random()>0.5){
- k=(int)(Math.random()*Integer.MAX_VALUE);
- }else{
- k=(int)(Math.random()*Integer.MIN_VALUE);
- }
- list.add(k);
- }
- return list.toArray(new Integer[list.size()]);
- }
- /**
- * 插入排序————直接插入排序
- * @param data
- */
- public static void 直接插入排序(Number[] data)
- {
- Number tmp=null ;
- for(int i=1;i<data.length;i++){
- tmp = data[i];
- int j=i-1;
- while(j>=0 && tmp.doubleValue()<data[j].doubleValue()){
- data[j+1]=data[j];
- j--;
- }
- data[j+1]=tmp;
- }
- }
- /**
- * 插入排序————折半插入排序
- * @param data
- */
- public static void 折半插入排序(Number[] data)
- {
- Number tmp=null ;
- for(int i=1;i<data.length;i++){
- tmp = data[i];
- int smallpoint=0;
- int bigpoint=i-1;
- while(bigpoint>=smallpoint){
- int mid=(smallpoint+bigpoint)/2;
- if(tmp.doubleValue()>data[mid].doubleValue()){
- smallpoint=mid+1;
- }else{
- bigpoint=mid-1;
- }
- }
- for(int j=i;j>smallpoint;j--){
- data[j]=data[j-1];
- }
- data[bigpoint+1]=tmp;
- }
- }
- /**
- * 插入排序————希爾排序
- * @param data
- */
- public static void 希爾排序(Number[] data)
- {
- int span=data.length/7;
- if(span==0)span=1;
- while(span>=1){
- for(int i=0;i<span;i++){
- for(int j=i;j<data.length;j=j+span){
- //組內直接插入排序
- int p = j-span;
- Number temp = data[j];
- while( p >=0 && data[p].doubleValue() > temp.doubleValue()){
- data[p+span] = data[p];
- p -=span;
- }
- data[p + span] = temp;
- }
- }
- span=span/2;
- }
- }
- /**
- * 交換排序————冒泡排序
- *
- * @param data
- */
- public static void 冒泡排序(Number[] data)
- {
- for (int i = 0; i < data.length; i++) {
- //將相鄰兩個數進行比較,較大的數往后冒泡
- for (int j = 0; j < data.length - i-1; j++) {
- if (data[j].doubleValue()> data[j + 1].doubleValue()) {
- //交換相鄰兩個數
- swap(data, j, j + 1);
- }
- }
- }
- }
- /**
- * 交換排序————快速排序
- * @param data
- */
- public static void 快速排序(Number[] data)
- {
- QuickSort(data,0,data.length-1);
- }
- private static void QuickSort(Number[] data, int begin, int end) {
- // System.out.println(begin+":"+end);
- if(begin<end){
- //取中點
- int mid=(begin+end)/2;
- if(data[end].doubleValue()<data[begin].doubleValue()){
- swap(data, end, begin);
- }
- if(data[end].doubleValue()<data[mid].doubleValue()){
- swap(data, end, mid);
- }
- if(data[mid].doubleValue()<data[begin].doubleValue()){
- swap(data, mid, begin);
- }
- swap(data, mid, begin);
- // System.out.println(Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(data, begin, end)) );
- int min=begin+1;
- int big=end;
- while(true){
- while(min<big && data[min].doubleValue()<data[begin].doubleValue()){min++;}
- while(min<big && data[big].doubleValue()>=data[begin].doubleValue()){big--;}
- if(min>=big){
- break;
- }
- swap(data, min, big);
- }
- if(data[begin].doubleValue()>data[min].doubleValue()){
- swap(data, begin, min);
- }
- if(min>1)
- QuickSort(data,begin,min-1);
- //if(min<end)
- QuickSort(data,min,end);
- }
- }
- /**
- * 選擇排序————簡單選擇排序
- * @param data
- */
- public static void 簡單選擇排序(Number[] data)
- {
- for (int i = 0; i < data.length-1; i++) {
- int smallPoint=i;
- for (int j = i+1; j < data.length; j++) {
- if (data[smallPoint].doubleValue()> data[j].doubleValue()) {
- smallPoint=j;
- }
- }
- swap(data, i, smallPoint);
- }
- }
- /**
- * 選擇排序————堆排序
- * @param data
- */
- public static void 堆排序(Number[] data)
- {
- int n = data.length;
- for(int i=n/2;i>=0;i--){
- keepHeap(data, n, i);
- }
- while (n > 0) {
- swap(data, 0, n-1);
- keepHeap(data, --n, 0);
- }
- }
- private static void keepHeap(Number[] a, int n, int i) {
- Number x = a[i];
- int j = 2 * i + 1;
- while (j <= n - 1) {
- if (j < n - 1 && a[j].doubleValue() < a[j + 1].doubleValue())
- ++j;
- if (a[j].doubleValue() > x.doubleValue()) {
- a[i] = a[j];
- i = j;
- j = 2 * i ;
- } else{
- break;
- }
- }
- a[i] = x;
- }
- /**
- * 歸并排序法————歸并排序
- * @param data
- */
- public static void 歸并排序(Number[] data)
- {
- Number[] result = merge_sort(data,0,data.length-1);
- for(int i=0;i<result.length;i++){
- data[i]=result[i];
- }
- }
- private static Number[] merge_sort(Number[] array, int start, int end){
- Number[] result = new Number[end-start+1];
- if(start< end){
- int mid= (start+end)/2;
- Number[] left= merge_sort(array, start, mid);
- Number[] right = merge_sort(array, mid+1, end);
- result= merge(left,right);
- } else if (start == end) {
- result[0] = array[start];
- return result;
- }
- return result;
- }
- private static Number[] merge(Number[] left, Number[] right) {
- Number[] result = new Number[left.length+right.length];
- int i=0;
- int j=0;
- int k=0;
- while(i< left.length&&j< right.length){
- if(left[i].doubleValue()< right[j].doubleValue()){
- result[k++] = left[i++];
- }else{
- result[k++] = right[j++];
- }
- }
- while(i< left.length){
- result[k++] = left[i++];
- }
- while (j< right.length) {
- result[k++]= right[j++];
- }
- return result;
- }
- /**
- * 交換數組中指定的兩元素的位置
- * @param data
- * @param x
- * @param y
- */
- private static void swap(Number[] data, int x, int y) {
- Number temp = data[x];
- data[x] = data[y];
- data[y] = temp;
- }
- }