java-基础-Arrays剖析

简介: Arrays.sort()数组排序Java Arrays中提供了对所有类型的排序。其中主要分为Primitive(8种基本类型)和Object两大类。基本类型:采用调优的快速排序;对象类型:采用改进的归并排序。

Arrays.sort()数组排序

Java Arrays中提供了对所有类型的排序。其中主要分为Primitive(8种基本类型)和Object两大类。

基本类型:采用调优的快速排序;

对象类型:采用改进的归并排序。
也就是说,优化的归并排序既快速(nlog(n))又稳定。
对于对象的排序,稳定性很重要。比如成绩单,一开始可能是按人员的学号顺序排好了的,现在让我们用成绩排,那么你应该保证,本来张三在李四前面,即使他们成绩相同,张三不能跑到李四的后面去。
而快速排序是不稳定的,而且最坏情况下的时间复杂度是O(n^2)。
另外,对象数组中保存的只是对象的引用,这样多次移位并不会造成额外的开销,但是,对象数组对比较次数一般比较敏感,有可能对象的比较比单纯数的比较开销大很多。归并排序在这方面比快速排序做得更好,这也是选择它作为对象排序的一个重要原因之一。
排序优化:实现中快排和归并都采用递归方式,而在递归的底层,也就是待排序的数组长度小于7时,直接使用冒泡排序,而不再递归下去。
分析:长度为6的数组冒泡排序总比较次数最多也就1+2+3+4+5+6=21次,最好情况下只有6次比较。而快排或归并涉及到递归调用等的开销,其时间效率在n较小时劣势就凸显了,因此这里采用了冒泡排序,这也是对快速排序极重要的优化。

源码中的快速排序
1)当待排序的数组中的元素个数较少时,源码中的阀值为7,采用的是插入排序。尽管插入排序的时间复杂度为0(n^2),但是当数组元素较少时,插入排序优于快速排序,因为这时快速排序的递归操作影响性能。
2)较好的选择了划分元(基准元素)。能够将数组分成大致两个相等的部分,避免出现最坏的情况。例如当数组有序的的情况下,选择第一个元素作为划分元,将使得算法的时间复杂度达到O(n^2).
源码中选择划分元的方法:
当数组大小为 size=7 时 ,取数组中间元素作为划分元。int n=m>>1;(此方法值得借鉴)
当数组大小 7

package com.util;

public class ArraysPrimitive {
    private ArraysPrimitive() {}

    /**
    * 对指定的 int 型数组按数字升序进行排序。
     */
    public static void sort(int[] a) {
        sort1(a, 0, a.length);
   }

    /**
    * 对指定 int 型数组的指定范围按数字升序进行排序。
     */
    public static void sort(int[] a, int fromIndex, int toIndex) {
       rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
        sort1(a, fromIndex, toIndex - fromIndex);
   }

    private static void sort1(int x[], int off, int len) {
        /*
        * 当待排序的数组中的元素个数小于 7 时,采用插入排序 。
        * 
        * 尽管插入排序的时间复杂度为O(n^2),但是当数组元素较少时, 插入排序优于快速排序,因为这时快速排序的递归操作影响性能。
         */
        if (len < 7) {
            for (int i = off; i < len + off; i++)
                for (int j = i; j > off && x[j - 1] > x[j]; j--)
                    swap(x, j, j - 1);
            return;
       }
        /*
        * 当待排序的数组中的元素个数大于 或等于7 时,采用快速排序 。
        * 
        * Choose a partition element, v
        * 选取一个划分元,V
        * 
        * 较好的选择了划分元(基准元素)。能够将数组分成大致两个相等的部分,避免出现最坏的情况。例如当数组有序的的情况下,
        * 选择第一个元素作为划分元,将使得算法的时间复杂度达到O(n^2).
         */
        // 当数组大小为size=7时 ,取数组中间元素作为划分元。
        int m = off + (len >> 1);
        // 当数组大小 7<size<=40时,取首、中、末 三个元素中间大小的元素作为划分元。
        if (len > 7) {
            int l = off;
            int n = off + len - 1;
            /*
            * 当数组大小  size>40 时 ,从待排数组中较均匀的选择9个元素,
            * 选出一个伪中数做为划分元。
             */
            if (len > 40) {
                int s = len / 8;
                l = med3(x, l, l + s, l + 2 * s);
                m = med3(x, m - s, m, m + s);
                n = med3(x, n - 2 * s, n - s, n);
           }
            // 取出中间大小的元素的位置。
            m = med3(x, l, m, n); // Mid-size, med of 3
       }

        //得到划分元V
        int v = x[m];

        // Establish Invariant: v* (<v)* (>v)* v*
        int a = off, b = a, c = off + len - 1, d = c;
        while (true) {
            while (b <= c && x[b] <= v) {
                if (x[b] == v)
                    swap(x, a++, b);
                b++;
           }
            while (c >= b && x[c] >= v) {
                if (x[c] == v)
                    swap(x, c, d--);
                c--;
           }
            if (b > c)
                break;
            swap(x, b++, c--);
       }
        // Swap partition elements back to middle
        int s, n = off + len;
        s = Math.min(a - off, b - a);
        vecswap(x, off, b - s, s);
        s = Math.min(d - c, n - d - 1);
        vecswap(x, b, n - s, s);
        // Recursively sort non-partition-elements
        if ((s = b - a) > 1)
           sort1(x, off, s);
        if ((s = d - c) > 1)
            sort1(x, n - s, s);
   }

    /**
    * Swaps x[a] with x[b].
     */
    private static void swap(int x[], int a, int b) {
        int t = x[a];
        x[a] = x[b];
        x[b] = t;
   }

    /**
    * Swaps x[a .. (a+n-1)] with x[b .. (b+n-1)].
     */
    private static void vecswap(int x[], int a, int b, int n) {
    for (int i=0; i<n; i++, a++, b++)
       swap(x, a, b);
   }

    /**
    * Returns the index of the median of the three indexed integers.
     */
    private static int med3(int x[], int a, int b, int c) {
        return (x[a] < x[b] ? (x[b] < x[c] ? b : x[a] < x[c] ? c : a)
                : (x[b] > x[c] ? b : x[a] > x[c] ? c : a));
   }

    /**
    * Check that fromIndex and toIndex are in range, and throw an
    * appropriate exception if they aren't.
     */
    private static void rangeCheck(int arrayLen, int fromIndex, int toIndex) {
        if (fromIndex > toIndex)
            throw new IllegalArgumentException("fromIndex(" + fromIndex
                    + ") > toIndex(" + toIndex + ")");
        if (fromIndex < 0)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(fromIndex);
        if (toIndex > arrayLen)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(toIndex);
   }
}
package com.test;

import com.util.ArraysPrimitive;

public class ArraysTest {
    public static void main(String[] args) {
        int [] a={15,93,15,41,6,15,22,7,15,20};
       ArraysPrimitive.sort(a);
        for(int i=0;i<a.length;i++){
            System.out.print(a[i]+",");
       }
        //结果:6,7,15,15,15,15,20,22,41,93,
   }
}
package com.util;

import java.lang.reflect.Array;

public class ArraysObject {
    private static final int INSERTIONSORT_THRESHOLD = 7;

    private ArraysObject() {}

    public static void sort(Object[] a) {
        //java.lang.Object.clone(),理解深表复制和浅表复制
        Object[] aux = (Object[]) a.clone();
        mergeSort(aux, a, 0, a.length, 0);
   }

    public static void sort(Object[] a, int fromIndex, int toIndex) {
       rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
        Object[] aux = copyOfRange(a, fromIndex, toIndex);
        mergeSort(aux, a, fromIndex, toIndex, -fromIndex);
   }

    /**
    * Src is the source array that starts at index 0 
    * Dest is the (possibly larger) array destination with a possible offset 
    * low is the index in dest to start sorting 
    * high is the end index in dest to end sorting 
    * off is the offset to generate corresponding low, high in src
     */
    private static void mergeSort(Object[] src, Object[] dest, int low,
            int high, int off) {
        int length = high - low;

        // Insertion sort on smallest arrays
        if (length < INSERTIONSORT_THRESHOLD) {
            for (int i = low; i < high; i++)
                for (int j = i; j > low && 
                        ((Comparable) dest[j - 1]).compareTo(dest[j]) > 0; j--)
                    swap(dest, j, j - 1);
            return;
       }

        // Recursively sort halves of dest into src
        int destLow = low;
        int destHigh = high;
        low += off;
        high += off;
        /*
        *  >>>:无符号右移运算符
        *  expression1 >>> expresion2:expression1的各个位向右移expression2
        *  指定的位数。右移后左边空出的位数用0来填充。移出右边的位被丢弃。
        *  例如:-14>>>2;  结果为:1073741820
         */
        int mid = (low + high) >>> 1;
        mergeSort(dest, src, low, mid, -off);
        mergeSort(dest, src, mid, high, -off);

        // If list is already sorted, just copy from src to dest. This is an
        // optimization that results in faster sorts for nearly ordered lists.
        if (((Comparable) src[mid - 1]).compareTo(src[mid]) <= 0) {
           System.arraycopy(src, low, dest, destLow, length);
            return;
       }

        // Merge sorted halves (now in src) into dest
        for (int i = destLow, p = low, q = mid; i < destHigh; i++) {
            if (q >= high || p < mid
                    && ((Comparable) src[p]).compareTo(src[q]) <= 0)
                dest[i] = src[p++];
            else
                dest[i] = src[q++];
       }
   }

    /**
    * Check that fromIndex and toIndex are in range, and throw an appropriate
    * exception if they aren't.
     */
    private static void rangeCheck(int arrayLen, int fromIndex, int toIndex) {
        if (fromIndex > toIndex)
            throw new IllegalArgumentException("fromIndex(" + fromIndex
                    + ") > toIndex(" + toIndex + ")");
        if (fromIndex < 0)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(fromIndex);
        if (toIndex > arrayLen)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(toIndex);
   }

    public static <T> T[] copyOfRange(T[] original, int from, int to) {
        return copyOfRange(original, from, to, (Class<T[]>) original.getClass());
   }

    public static <T, U> T[] copyOfRange(U[] original, int from, int to,
            Class<? extends T[]> newType) {
        int newLength = to - from;
        if (newLength < 0)
            throw new IllegalArgumentException(from + " > " + to);
        T[] copy = ((Object) newType == (Object) Object[].class)
                ? (T[]) new Object[newLength]
               : (T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength);
        System.arraycopy(original, from, copy, 0,
                Math.min(original.length - from, newLength));
        return copy;
   }

    /**
    * Swaps x[a] with x[b].
     */
    private static void swap(Object[] x, int a, int b) {
        Object t = x[a];
        x[a] = x[b];
        x[b] = t;
   }
}
package com.test;

import com.util.ArraysObject;

public class ArraysObjectSortTest {
    public static void main(String[] args) {
        Student stu1=new Student(1001,100.0F);
        Student stu2=new Student(1002,90.0F);
        Student stu3=new Student(1003,90.0F);
        Student stu4=new Student(1004,95.0F);
        Student[] stus={stu1,stu2,stu3,stu4};
        //Arrays.sort(stus);
       ArraysObject.sort(stus);
        for(int i=0;i<stus.length;i++){
            System.out.println(stus[i].getId()+" : "+stus[i].getScore());
       }
        /* 1002 : 90.0
        * 1003 : 90.0
        * 1004 : 95.0
        * 1001 : 100.0
         */
   }
}
class Student implements Comparable<Student>{
    private int id;  //学号
    private float score;  //成绩
    public Student(){}
    public Student(int id,float score){
        this.id=id;
        this.score=score;
   }
   @Override
    public int compareTo(Student s) {
        return (int)(this.score-s.getScore());
   }
    public int getId() {
        return id;
   }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
   }
    public float getScore() {
        return score;
   }
    public void setScore(float score) {
        this.score = score;
   }
}
package com.lang;

public final class System {
    //System 类不能被实例化。 
    private System() {}
    //在 System 类提供的设施中,有标准输入、标准输出和错误输出流;对外部定义的属性
    //和环境变量的访问;加载文件和库的方法;还有快速复制数组的一部分的实用方法。
    /**
    * src and dest都必须是同类型或者可以进行转换类型的数组.
    * @param      src      the source array.
    * @param      srcPos   starting position in the source array.
    * @param      dest     the destination array.
    * @param      destPos  starting position in the destination data.
    * @param      length   the number of array elements to be copied.
     */
    public static native void arraycopy(Object src, int srcPos, Object dest,
            int destPos, int length);
}
package com.lang.reflect;

public final class Array {
    private Array() {}

    //创建一个具有指定的组件类型和维度的新数组。
    public static Object newInstance(Class<?> componentType, int length)
            throws NegativeArraySizeException {
        return newArray(componentType, length);
   }

    private static native Object newArray(Class componentType, int length)
            throws NegativeArraySizeException;
}

Arrays.asList

慎用ArrayList的contains方法,使用HashSet的contains方法代替
在启动一个应用的时候,发现其中有一处数据加载要数分钟,刚开始以为是需要load的数据比较多的缘故,查了一下数据库有6条左右,但是单独写了一个数据读取的方法,将这6万多条全部读过来,却只需要不到10秒钟,就觉得这里面肯定有问题,于是仔细看其中的逻辑,其中有一段数据去重的逻辑,就是记录中存在某几个字段相同的,就认为是重复数据,就需要将重复数据给过滤掉。这里就用到了一个List来存放这几个字段所组成的主键,如果发现相同的就不处理,代码无非就是下面这样:

List<string> uniqueKeyList = new ArrayList<string>();  
//......  
if (uniqueKeyList.contains(uniqueKey)) {  
                    continue;  
  }

根据键去查找是不是已经存在了,来判断是否重复数据。经过分析,这一块耗费了非常多的时候,于是就去查看ArrayList的contains方法的源码,发现其最终会调用他本身的indexOf方法:

7public int indexOf(Object elem) {  
   if (elem == null) {  
       for (int i = 0; i < size; i++)  
       if (elementData[i]==null)  
           return i;  
   } else {  
       for (int i = 0; i < size; i++)  
       if (elem.equals(elementData[i]))  
           return i;  
   }  
   return -1;  
   }

原来在这里他做的是遍历整个list进行查找,最多可能对一个键的查找会达到6万多次,也就是会扫描整个List,验怪会这么慢了。

于是将原来的List替换为Set:

Set<string> uniqueKeySet = new HashSet<string>();  
//......  
if (uniqueKeySet.contains(uniqueKey)) {  
                    continue;  
} 

速度一下就上去了,在去重这一块最多花费了一秒钟,为什么HashSet的速度一下就上去了,那是因为其内部使用的是Hashtable,这是HashSet的contains的源码:

public boolean contains(Object o) {  
   return map.containsKey(o);  
} 

关于UnsupportedOperationException异常

 在使用Arrays.asList()后调用add,remove这些method时出现java.lang.UnsupportedOperationException异常。这是由于Arrays.asList() 返回java.util.Arrays$ArrayList, 而不是ArrayList。Arrays$ArrayList和ArrayList都是继承AbstractList,remove,add等method在AbstractList中是默认throw UnsupportedOperationException而且不作任何操作。ArrayList override这些method来对list进行操作,但是Arrays$ArrayList没有override remove(),add()等,所以throw UnsupportedOperationException。
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