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简单排序算法比较

简单排序算法比较

作者: 黄金矿工00七 | 来源:发表于2018-06-21 17:15 被阅读0次

    选择排序

    • 算法分析:给定一个序列,每一次从待排序的[数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。
    • 代码实现(可以对比两个版本的不同)
    • 所有算法实现的基类
    
    /**
     * . 排序算法基类
     *
     * @author liyaocai
     * @version V1.0
     * @date 2018/6/21 13:54
     * @since 1.8
     */
    public abstract class AbstractSortingAlgorithm {
    
      /**
       * . 返回两个值当中小的.
       */
      protected  boolean less(Comparable v, Comparable w) {
        return v.compareTo(w) < 0;
      }
    
      /**
       * 交换该数组中两个下标处的值.
       */
      protected  void exch(Comparable[] a, int i, int j) {
        Comparable t = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = t;
      }
    
      /**
       * 单行打印数组.
       */
      protected  void show(Comparable[] a) {
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
          System.out.println(a[i] + " ");
        }
      }
    
      /**
       * 测试数组元素是否有序.
       */
      public  boolean isSorted(Comparable[] a) {
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
          if (less(a[i], a[i - 1])) {
            return false;
          }
        }
        return true;
      }
    
      /**
       * 根据不同算法具体实现.
       */
      protected abstract void sort(Comparable[] a);
    }
    
    
    • 实现一
     protected void sort(Comparable[] a) {
    
        int N = a.length;
        // 将a[i]和a[i+1,....N-1]中最小的元素交换
        for (int i = 0; i < N; i++) {
          //    数组中最小元素的索引
          int minIndex = i;
          for (int j = i + 1; j < N; j++) {
            if (less(a[j], a[i])) { 
             exch(a, i, minIndex);
            }
          }
        }
      }
    
    • 实现二
    /**
     * 选择排序实现.
     *
     * @author liyaocai
     * @version V1.0
     * @date 2018/6/21 13:55
     * @since 1.8
     */
    
    public class Selection extends AbstractSortingAlgorithm {
    
    
      /**
       * description sort.
       *
       * @param a a array to be sorted.
       * @author liyaocai
       * @date
       */
      @Override
      protected void sort(Comparable[] a) {
    
        int N = a.length;
        // 将a[i]和a[i+1,....N-1]中最小的元素交换
        for (int i = 0; i < N; i++) {
          //    数组中最小元素的索引
          int minIndex = i;
          for (int j = i + 1; j < N; j++) {
            if (less(a[j], a[i])) {
              minIndex = j;
    
            }
          }
          //避免每次比较都交换元素,在全部比较完之后在交换
          if (minIndex != i) {
            //        交换数组元素
            exch(a, i, minIndex);
          }
        }
      }
    
    
    

    插入排序

    • 算法分析:每步将一个待排序的记录,按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上,直到全部插入完为止。
    • 代码实现:
    /**
     * description 插入排序具体实现.
     *
     * @author liyaocai
     * @version V1.0
     * @date 2018/6/21 14:31
     * @since 1.8
     */
    
    public class Insertion extends AbstractSortingAlgorithm {
    
      @Override
      protected void sort(Comparable[] a) {
        //  将a[]按升序排列
        int N = a.length;
    
        for (int i = 1; i < N; i++) {
          //将a[i]插入到前面适当的位置
          for (int j = i; j > 0; j--) {
            if (less(a[j], a[j - 1])) {
              exch(a, j, j - 1);
    
            }
          }
        }
      }
    }
    
    • 实现二(避免了使用交换,而是每次将比较大的元素右移)这种实现效率很高,待会附上测试数据
    /**
     * description 改进插入排序.
     *
     * @author liyaocai
     * @version V1.0
     * @date 2018/6/21 14:38
     * @since 1.8
     */
    
    public class ExtInsertion extends AbstractSortingAlgorithm {
    
      @Override
      protected void sort(Comparable[] a) {
        int N = a.length;
        int count = 0;
        for (int i = 1; i < N; i++) {
          //设置哨兵,不需要每次比较都交换
          int j;
          Integer temp = (Integer) a[i];
          boolean flag = false;
          for ( j=i;j > 0 && less(temp, a[j - 1]);j--) {
            a[j] = a[j - 1];
          }
          a[j]=temp;
        }
      }
    }
    

    对上述算法进行测试:
    测试代码:

    /**
     * description 测试算法效率.
     *
     * @author liyaocai
     * @version V1.0
     * @date 2018/6/21 16:34
     * @since 1.8
     */
    
    public class SortCompareUtil {
    
      private AbstractSortingAlgorithm algorithm;
    
      SortCompareUtil(AbstractSortingAlgorithm algorithm) {
        this.algorithm = algorithm;
      }
    
      public static double time(AbstractSortingAlgorithm alg, Comparable[] a) {
        long startTime = System.nanoTime();
        alg.sort(a);
        long consumingTime = System.nanoTime() - startTime;
    
        return consumingTime / 1000;
      }
    
      public static void test(AbstractSortingAlgorithm alg) {
        double total = 0.0;
        Comparable[] a = new Comparable[10000];
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
          for (int j = 0; j < 10000; j++) {
            a[j] = new Random().nextInt(100000) + 1;
          }
          double t = time(alg, a);
          System.out.println(alg.toString() + "第" + i + "次运行时间 :" + t);
          total += t;
        }
        System.out.println("总共耗时:" + total);
      }
    
      public static void main(String[] args) {
        Selection selection = new Selection();
        Insertion insertion = new Insertion();
        ExtInsertion extInsertion = new ExtInsertion();
        SortCompareUtil.test(selection);
        SortCompareUtil.test(insertion);
        SortCompareUtil.test(extInsertion);
    
      }
    }
    

    希尔排序

    • 算法分析:希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。
    • 代码实现:
    @Override
      protected void sort(Comparable[] a) {
        int N = a.length;
    //关于增量的大小,测试发现并不明显,但还是采用如下的方式
        int h = 1;
        while (h < N / 3) {
          h = 3 * h + 1;
        }
        int j;
        while (h >= 1) {
          //  将数组变为h有序
          for (int i = h; i < N; i++) {
            Integer temp = (Integer) a[i];
            //  将a[i]insert to a[i-h].....a[i-3h]
            for (j = i; j >= h && less(a[j], a[j - h]); j -= h) {
    // 采用移动法和交换法都可,具体效率差不多
             exch(a,j,j-h);
            }
          }
          h = h / 3;
        }
      }
    
    • 测试结果
    sort.Selection@8807e25第0次运行时间 :463148.0
    sort.Selection@8807e25第1次运行时间 :343690.0
    sort.Selection@8807e25第2次运行时间 :167455.0
    sort.Selection@8807e25第3次运行时间 :437954.0
    sort.Selection@8807e25第4次运行时间 :597579.0
    sort.Selection@8807e25第5次运行时间 :553570.0
    sort.Selection@8807e25第6次运行时间 :394855.0
    sort.Selection@8807e25第7次运行时间 :205120.0
    sort.Selection@8807e25第8次运行时间 :282842.0
    sort.Selection@8807e25第9次运行时间 :126944.0
    总共耗时:3573157.0
    sort.Insertion@68fb2c38第0次运行时间 :371651.0
    sort.Insertion@68fb2c38第1次运行时间 :339894.0
    sort.Insertion@68fb2c38第2次运行时间 :408705.0
    sort.Insertion@68fb2c38第3次运行时间 :355622.0
    sort.Insertion@68fb2c38第4次运行时间 :306110.0
    sort.Insertion@68fb2c38第5次运行时间 :324249.0
    sort.Insertion@68fb2c38第6次运行时间 :279289.0
    sort.Insertion@68fb2c38第7次运行时间 :283586.0
    sort.Insertion@68fb2c38第8次运行时间 :291883.0
    sort.Insertion@68fb2c38第9次运行时间 :291868.0
    总共耗时:3252857.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第0次运行时间 :79246.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第1次运行时间 :71163.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第2次运行时间 :79811.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第3次运行时间 :69084.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第4次运行时间 :65376.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第5次运行时间 :63753.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第6次运行时间 :80216.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第7次运行时间 :119158.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第8次运行时间 :74429.0
    sort.ExtInsertion@567d299b第9次运行时间 :86789.0
    总共耗时:789025.0
    sort.Shelltion@2a098129第0次运行时间 :27908.0
    sort.Shelltion@2a098129第1次运行时间 :10717.0
    sort.Shelltion@2a098129第2次运行时间 :1925.0
    sort.Shelltion@2a098129第3次运行时间 :3871.0
    sort.Shelltion@2a098129第4次运行时间 :2087.0
    sort.Shelltion@2a098129第5次运行时间 :2312.0
    sort.Shelltion@2a098129第6次运行时间 :6435.0
    sort.Shelltion@2a098129第7次运行时间 :2782.0
    sort.Shelltion@2a098129第8次运行时间 :1781.0
    sort.Shelltion@2a098129第9次运行时间 :6549.0
    总共耗时:66367.0
    

    可以很明显的看出希尔排序算法效率是其他的几倍。

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