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
数量 |
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 list=new ArrayList();
for(long i=0;i0.5){
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=0 && tmp.doubleValue()=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=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=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 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