数组排序性能答案

【问题标题】：Array Sorting Performance数组排序性能
【发布时间】：2013-03-14 03:09:55
【问题描述】：

这是一个非常简单直接的问题，但是，当然，我已经设法做错了。首先，我生成了 5 个包含 10 个随机数的不同数组——从 1 到 10、1 到 100、最多 1 到 100,000。然后我对每个数组执行 5 种不同类型的排序（总共 25 种），计算执行排序所需的时间。无论 n 的大小如何，我都无法弄清楚为什么每个结果都是 0ms。我做错了什么？

public class Lab16Sorting {

public static void main(String[] args) 
{
    final int TOTAL_NUMBERS = 10;
    int count;
    int[] num = new int[TOTAL_NUMBERS];
    Random rand = new Random();

    // Generate 10 numbers from 1 - 10  
    System.out.println("SORT 10");
    System.out.println("----------------");

    for (count = 0; count < TOTAL_NUMBERS; count++)
        num[count] = rand.nextInt(10);

    System.out.println("Array: " + num);
    runSort(num);

    // Generate 10 numbers from 1 - 100     
    System.out.println("\nSORT 100");
    System.out.println("----------------");

    for (count = 0; count < TOTAL_NUMBERS; count++)
        num[count] = rand.nextInt(100);

    System.out.println("Array: " + num);
    runSort(num);

    // Generate 10 numbers from 1 - 1,000       
    System.out.println("\nSORT 1,000");
    System.out.println("----------------");

    for (count = 0; count < TOTAL_NUMBERS; count++)
        num[count] = rand.nextInt(1000);

    System.out.println("Array: " + num);
    runSort(num);

    // Generate 10 numbers from 1 - 10,000  
    System.out.println("\nSORT 10,000");
    System.out.println("----------------");

    for (count = 0; count < TOTAL_NUMBERS; count++)
        num[count] = rand.nextInt(10000);

    System.out.println("Array: " + num);
    runSort(num);

    // Generate 10 numbers from 1 - 100,000     
    System.out.println("\nSORT 100,000");
    System.out.println("----------------");

    for (count = 0; count < TOTAL_NUMBERS; count++)
        num[count] = rand.nextInt(100000);

    System.out.println("Array: " + num);
    runSort(num);
}

/**
 * Run sort algorithms
 */

private static void runSort(int[] num)
{
    long before;
    long after;

    // Run and display selection sort
    before = System.currentTimeMillis();
    selectionSort(num);     
    after = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Selection sort took "+ (after-before) +" milliseconds");

    // Run and display bubble sort
    before = System.currentTimeMillis();
    bubbleSort(num);
    after = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Bubble sort took "+ (after-before) +" milliseconds");

    // Run and display insertion sort
    before = System.currentTimeMillis();
    insertionSort(num);     
    after = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Insertion sort took "+ (after-before) +" milliseconds");

    // Run and display merge sort
    before = System.currentTimeMillis();
    mergeSort(num);
    after = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Merge sort took "+ (after-before) +" milliseconds");

    // Run and display quick sort
    before = System.currentTimeMillis();
    quickSort(num);
    after = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Quick sort took "+ (after-before) +" milliseconds");        
}

我打印出各种数组地址，我发现它们都是一样的（这是有道理的，因为我使用的是同一个数组对象）。我认为这是问题所在，因此我尝试使用不同的数组（int[] num、int[] num2...），并尝试在每次使用num = new int[TOTAL_NUMBERS] 调用runSort() 方法后重新初始化数组。

【问题讨论】：

使用 System.nanoTime() 而不是 System.currentTimeMillis()

标签： java arrays sorting

【解决方案1】：

这是因为10 的大小太小，无法真正找出各种类型之间的时间差异。尝试将您的尺寸增加到 50,000 到 1,00,000 左右的某个位置，以便真正能够看到差异（即使那样它也会在几秒钟内出现）。

如果你的机器可以承受足够的负载，那么就对10,00,000范围内的元素进行排序（仅用于测试时差是非常不可取的）。

【讨论】：

但赋值要求是：为以下每个长度生成一个随机整数数组：n = 10，n = 100，n = 1,000，n = 10,000，n = 100,000。由于我的导师提供了这些数字，我认为它们会起作用并提供不同的结果。我刚刚尝试了 100,000,000 并且花了 0 毫秒。会不会是我的电脑太快了？
您没有注意到的是，您的数组大小保持在same(10)，只是其中生成的随机整数的范围在变化。所以没多大关系。将您的 TOTAL_NUMBERS 增加到 50000 看看会发生什么（先尝试 10000，因为您的系统可能会挂起 50000）。
@stef2dotoh 你的数组每次的大小都是 10，你只是在每次测试中用 0 到 10、0 到 100 （等等）的数字填充数组。
@stef2dotoh 如果您创建一个接收数组大小并完成所有工作的方法会更好：创建数组，用随机数填充并对其进行排序，然后从您的主要方法只需用 10、100、1000 调用此方法...顺便说一句，您的计算机并没有您想象的那么快，不要骗自己:)。
啊！然后我错误地阅读了说明。我在想我必须在不同的范围内生成 10 个数字。每次清楚地排序 10 个数字将产生相同的结果。谢谢！

【解决方案2】：

RJ 是正确的，你的数组太小以至于排序算法无关紧要。

另见此贴 Test case for Insertion Sort, MergeSort and Quick Sort

【讨论】：

【解决方案3】：

排序算法是经过调整的快速排序，改编自 Jon L. Bentley 和 M. Douglas McIlroy 的“Engineering a Sort Function”，Software-Practice and Experience，Vol. 23(11) P. 1249-1265（1993 年 11 月）。该算法在许多数据集上提供 n*log(n) 性能，导致其他快速排序降低到二次性能。以上是java文档。

【讨论】：