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這篇文章主要介紹Java如何排一億個(gè)隨機(jī)數(shù),文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
思路 : 字面意義,插入是將某一元素按某種規(guī)則放入到特定集合中 ,因此我們需要將序列劃分成為兩塊 ,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,我們就按最最最特殊的4321序列來(lái)舉例,
根據(jù)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(gè)元素假設(shè)為有序集合, 那么我們的循環(huán)應(yīng)當(dāng)是從第2個(gè)元素開(kāi)始的,也就是3
為避免后面操作把3覆蓋掉了 , 我們選擇一個(gè)臨時(shí)變量來(lái)保存3.也就是上文的 val=arr[1]
,
由于是對(duì)數(shù)組繼進(jìn)行操作 , 我們同時(shí)也需要獲取有序集合的最后一個(gè)元素的索引作為游標(biāo)
當(dāng)游標(biāo)不越界 , 且待插入的值小于游標(biāo)指示位置時(shí)(上圖的4<3
) , 我們將元素4后移 , 游標(biāo)前移,繼續(xù)檢查集合中的其它元素是否也小于待插入的元素, 直到游標(biāo)越界
上圖由于集合內(nèi)只有一個(gè)4, 游標(biāo)前移越界了, 因此循環(huán)終止. 下一輪比較開(kāi)始執(zhí)行
public static void insertSort(int[]arr){ for(int i = 1 ; i < arr.length; i++){ int val = arr[i]; int valIndex = i - 1; //游標(biāo) while(valIndex >= 0 && val < arr[valIndex]){ //插入的值比游標(biāo)指示的值小 arr[valIndex + 1] = arr[valIndex]; valIndex--; //游標(biāo)前移 } arr[valIndex+1] = val; } } 1234567891011
實(shí)際運(yùn)行80w個(gè)數(shù)據(jù)耗時(shí)1分4秒(非準(zhǔn)確值,每臺(tái)機(jī)器可能都不一樣)
直接插排在排序記錄較少, 關(guān)鍵字基本有序的情況下效率較高
時(shí)間復(fù)雜度 :
關(guān)鍵字比較次數(shù) : KCN=(n^2)/2
總移動(dòng)次數(shù) : RMN= (n^2)/2
因此時(shí)間復(fù)雜度約為 O(N^2)
public static void shellSort(int[] arr){ //交換法 int tmp = 0; for(int gap = arr.length / 2 ; gap > 0 ; gap /= 2){ for(int i = gap ; i < arr.length ; i++){ //先遍歷所有數(shù)組 for(int j = i - gap ; j >= 0 ; j -= gap){//開(kāi)啟插入排序 if(arr[ j ] > arr[ gap + j ]){ //可以根據(jù)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
這里最難理解的應(yīng)該是第三個(gè)for循環(huán),j = i - gap
, 表示小組內(nèi)的第一個(gè)元素,即j=0
,
當(dāng)小組內(nèi)的第一個(gè)元素大于第二個(gè)元素時(shí)(由于是邏輯上的分類,第二個(gè)元素的索引應(yīng)當(dāng)是第一個(gè)元素的所有值+增量gap) , 交換兩者,反之j-=gap
,繼續(xù)比較或跳出循環(huán) ,
如此往復(fù)將所有小組都遍歷完之后 , 縮小增量(即gap/=2
) , 然后繼續(xù)上述步驟, 直到增量gap為1時(shí), 序列排序結(jié)束
希爾排序的時(shí)間復(fù)雜度取決于增量序列的函數(shù) , 需要具體問(wèn)題具體分析,并不是一個(gè)確定的值,這也是第四點(diǎn)需要討論的問(wèn)題
上述我們?cè)谧雠判虻臅r(shí)候增量縮減選用的時(shí)gap/=2
的模型, 這并不是最優(yōu)的選擇 , 關(guān)于增量的選取 , 屬于數(shù)學(xué)界尚未解決的一個(gè)問(wèn)題
但是可以確定的是, 通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明 ,當(dāng)n->無(wú)窮大
時(shí), 時(shí)間復(fù)雜度可以減少到 :
在下一點(diǎn), 移位法中 , 我們也做了幾個(gè)實(shí)驗(yàn) , 可以肯定的時(shí),對(duì)于一定規(guī)模內(nèi)(如800w~1億) 的計(jì)算, 希爾排序的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了堆排序, 至少在筆者的電腦上是這樣的
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,并且移位法相較于交換法, 更"像"插入排序
思路其實(shí)就是上述兩種排序的結(jié)合 , 將分組 與 插入的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合到一起, 效率非常高
體現(xiàn)的就是分治的思路,將一個(gè)較大序列切割成若干較小序列
public static void shellSort02(int[] arr){ //移位法 for(int gap = arr.length/2 ; gap > 0 ; gap /= 2){ //分組 for(int i = gap ; i < arr.length ; i++){ //遍歷 int valIndex = i; int val = arr[valIndex]; if(val < arr[valIndex-gap]){ //插入的值小于組內(nèi)另一個(gè)值 while(valIndex - gap >=0 && val < arr[valIndex-gap]){ //開(kāi)始插排 // 插入 arr[valIndex] = arr[valIndex-gap]; valIndex -= gap; //讓valIndex = valIndex-gap (游標(biāo)前移) } } arr[valIndex] = val; } } } 12345678910111213141516
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