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IT业薪水大揭秘
转载自 ---- http://yiyickf.iteye.com/blog/1047010
先推荐一篇关于排序算法的文章:http://www.cppblog.com/guogangj/archive/2009/11/13/100876.html
本文思路部分来源于上篇文章,但测得的结果似乎不大相同,不知是因为java的缘故还是因为我算法的缘故,欢迎拍砖。
复习排序,顺便比下各种算法的速度,榜单如下:
1、冒泡排序
2、简单选择排序
3、直接插入排序
4、折半插入排序
5、希尔排序
6、堆排序
7、归并排序
8、快速排序
当然这是慢速排行,哈哈~~
直接上图:单位毫秒
冒泡排序 |
简单选择排序 |
直接插入排序 |
折半插入排序 |
希尔排序 |
堆排序 |
归并排序 |
快速排序 |
|
10000 个 |
1578 |
1250 |
672 |
250 |
0 |
15 |
16 |
0 |
15000 个 |
3453 |
2765 |
1563 |
531 |
16 |
15 |
16 |
0 |
20000 个 |
6140 |
4547 |
2453 |
828 |
16 |
16 |
15 |
16 |
25000 个 |
10079 |
7171 |
3969 |
1313 |
31 |
16 |
15 |
16 |
30000 个 |
14641 |
10313 |
5578 |
1906 |
31 |
31 |
16 |
31 |
35000 个 |
20141 |
14328 |
7890 |
2563 |
31 |
31 |
32 |
15 |
40000 个 |
25766 |
18359 |
10094 |
3422 |
47 |
31 |
31 |
32 |
45000 个 |
32469 |
24063 |
13062 |
4359 |
47 |
47 |
31 |
47 |
由于"希尔排序","堆排序","归并排序","快速排序"太快,以至于在上图几乎是条直线,故有了下面转为他们准备的加强版
数量 |
希尔排序 |
堆排序 |
归并排序 |
快速排序 |
100000 个 |
172 |
140 |
110 |
93 |
200000 个 |
469 |
406 |
235 |
234 |
300000 个 |
812 |
703 |
422 |
375 |
400000 个 |
1125 |
1031 |
516 |
531 |
500000 个 |
1406 |
1282 |
719 |
656 |
600000 个 |
1828 |
1703 |
860 |
859 |
700000 个 |
2531 |
2063 |
1000 |
968 |
800000 个 |
2735 |
2453 |
1140 |
1188 |
900000 个 |
3047 |
2843 |
1391 |
1266 |
1000000 个 |
3375 |
3187 |
1516 |
1422 |
1100000 个 |
3922 |
3500 |
1625 |
1609 |
1200000 个 |
4421 |
3954 |
1969 |
1812 |
1300000 个 |
4797 |
4422 |
2000 |
1953 |
1400000 个 |
5391 |
4797 |
2547 |
2094 |
1500000 个 |
5437 |
5219 |
2625 |
2328 |
1600000 个 |
6203 |
5546 |
2469 |
2485 |
1700000 个 |
6532 |
5953 |
2844 |
2672 |
1800000 个 |
7125 |
6421 |
2984 |
2844 |
补上代码:
- import java.util.ArrayList;
- import java.util.Arrays;
- import java.util.List;
- /**
- * 插入排序:直接插入排序、折半插入排序和系尔排序
- * 交换排序:冒泡排序和快速排序
- * 选择排序:简单选择排序和堆排序
- * 归并排序:归并排序
- *
- * 基本思想
- * 插入排序:将第N个记录插入到前面(N-1)个有序的记录当中。
- * 交换排序:按照某种顺序比较两个记录的关键字大小,然后根据需要交换两个记录的位置。
- * 选择排序:根据某种方法选择一个关键字最大的记录或者关键字最小的记录,放到适当的位置。
- *
- * 排序方法比较
- * 排序方法 平均时间 最坏时间 辅助存储
- * 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)
- * 简单选择排序 O(N2) O(N2) O(1)
- * 堆排序 O(Nlog2N) O(Nlog2N) O(1)
- * 归并排序 O(Nlog2N) O(Nlog2N) O(n)
- * 基数排序 O(d(n+radix)) O(d(n+radix)) O(radix)
- *
- *
- *
- * @author Administrator
- *
- */
- public class SortTest {
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- //测试排序是否正确
- //String[] testErr=new String[]{"冒泡排序","简单选择排序","直接插入排序","折半插入排序","系尔排序","堆排序","归并排序","快速排序"};
- //new SortTest().testErr(testErr);
- //排序1(全部)
- String[] strs=new String[]{ "冒泡排序" , "简单选择排序" , "直接插入排序" , "折半插入排序" , "希尔排序" , "堆排序" , "归并排序" , "快速排序" };
- new SortTest().test(strs, 10000 , 50000 , 5000 );
- //排序2(加强)
- String[] strs2=new String[]{ "希尔排序" , "堆排序" , "归并排序" , "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("数量\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+"个\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————希尔排序
- * @param data
- */
- public static void 希尔排序(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){
- //组内直接插入排序
- 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 ;
- }
- }
- /**
- * 交换排序————冒泡排序
- *
- * @param data
- */
- public static void 冒泡排序(Number[] data)
- {
- for ( int i = 0 ; i < data.length; i++) {
- //将相邻两个数进行比较,较大的数往后冒泡
- for ( int j = 0 ; j < data.length - i- 1 ; j++) {
- if (data[j].doubleValue()> data[j + 1 ].doubleValue()) {
- //交换相邻两个数
- swap(data, j, j + 1 );
- }
- }
- }
- }
- /**
- * 交换排序————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){
- //取中点
- 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);
- }
- }
- /**
- * 选择排序————简单选择排序
- * @param data
- */
- public static void 简单选择排序(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);
- }
- }
- /**
- * 选择排序————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;
- }
- /**
- * 归并排序法————归并排序
- * @param data
- */
- public static void 归并排序(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;
- }
- /**
- * 交换数组中指定的两元素的位置
- * @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;
- }
-
}
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