Java使用DualPivotQuicksort排序

Java使用DualPivotQuicksort排序

java排序 - DualPivotQuicksort

这里描述 leftmost = true 的情况，也就是会从数组的开始一直排序到数组的结尾。

数组类型：int[]、long[]、short[]、char[]、float[]、double[]，还有比较特殊的 byte[]

1. 插入排序（insertion sort）

适合长度短的数组排序，对于byte[] 长度小于等于30 和 其它数组长度小于47 的情况，会使用这种排序

代码以 int[] a 为例：

// 第一次循环i=j=0，之后每次循环j=i.

// j = ++i相当于在每次循环的最后执行 {i++; j = i;}

// j = i++相当于在每次循环的最后执行 {j = i; i++;}

for (int i = 0, j = i; i < (length - 1); j = ++i) {

int ai = a[i + 1]; // 每次循环的目的是将下一个数排到它应该在的位置，这里ai就是下一个数

while (ai < a[j]) { // while循环的目的是确定j的值 和 把所有比ai大的项向后移一位来腾出ai的位置

a[j + 1] = a[j]; // 把比ai大的项向后移一位

if (j-- == left) { // j-- 确定j的值，也就是确定ai的位置， j 可能等于 -1

break;

}

}

a[j + 1] = ai; // j+1 就是ai的位置

}

2. 计数排序（counting sort）

只针对byte[] 长度大于30的情况，因为byte的范围是[-128, 127]，只有256个数，所以循环会利用这点

int[] count = new int[256];

// 第一次循环：计数

for (int i = (0 - 1); ++i <= (length - 1); count[a[i] - (-128)]++);

// 第二次循环：给 < byte[] a > 赋值

// 循环结束条件以k为标准，k<=0就会停止;

// 因为i和k没有固定关系，所以没有增量表达式，但在方法体中利用--i和--k进行增量。

for (int i = 256, k = length; k > 0; ) {

while (count[--i] == 0); // 如果计数个数为0，什么也不做，--i

byte value = (byte) (i + (-128));

int s = count[i];

do {

a[--k] = value;

} while (--s > 0);

}

3. 快速排序（Quicksort）

适合长度短的数组排序，插入排序也是快速排序的一种。

对于byte[] 长度大于30的情况会使用 计数http://排序，不是这种排序。

而对于其它数组长度大于等于47并且小于286 的情况，会使用这种排序。

3.1 对数组做近似7等分

// 7等分一段的长度近似值

int seventh = (length >> 3) + (length >> 6) + 1;

// 一个数组分为7段，则有五个切割点，如下为五个切割点的下标

int e3 = (left + right) >>> 1; // The midpoint

int e2 = e3 - seventh;

int e1 = e2 - seventh;

int e4 = e3 + seventh;

int e5 = e4 + seventh;

3.2 对五个切割点进行插入排序

// Sort these elements using insertion sort

if (a[e2] < a[e1]) { int t = a[e2]; a[e2] = a[e1]; a[e1] = t; }

if (a[e3] < a[e2]) { int t = a[e3]; a[e3] = a[e2]; a[e2] = t;

if (t < a[e1]) { a[e2] = a[e1]; a[e1] = t; }

}

if (a[e4] < a[e3]) { int t = a[e4]; a[e4] = a[e3]; a[e3] = t;

if (t < a[e2]) { a[e3] = a[e2]; a[e2] = t;

if (t < a[e1]) { a[e2] = a[e1]; a[e1] = t; }

}

}

if (a[e5] < a[e4]) { int t = a[e5]; a[e5] = a[e4]; a[e4] = t;

if (t < a[e3]) { a[e4] = a[e3]; a[e3] = t;

if (t < a[e2]) { a[e3] = a[e2]; a[e2] = t;

if (t < a[e1]) { a[e2] = a[e1]; a[e1] = t; }

}

}

}

3.3 创建两个变量作为下标记录值

// 中心部分第一个元素的索引

int less = left;

// 右部分第一个元素前的索引

int great = right;

3.4 五个切割点的值都不相同的情况

这种情况会将排序分三块，变量 pivot1 和 pivot2 作为三块区域值的区分：

第一块区域所有的值都 < pivot1

第二块区域所有的值都 >= pivot1 并且 <= pivot2

第三块区域所有的值都 > pivot2

3.4.1 第一块和第三块处理

// 取两个值作为分区值

int pivot1 = a[e2];

int pivot2 = a[e4];

// 要排序的第一个和最后一个元素被移动到以前由枢轴占据的位置。

// 当分区完成时，轴心点被交换回它们的最终位置，并从随后的排序中排除。

a[e2] = a[left];

a[e4] = a[right];

// less一开始等于left， great一开始等于right。

// 跳过小于或大于分割值的元素。

while (a[++less] < pivot1); // 没有判断第一个

while (a[--great] > pivot2); // 没有判断最后一个

// 循环带outer:，`break outer;`会跳出整个循环，也就是结束整个下面的for循环。

// less不参与循环，只是一开始给k赋值，less的变化始终是`++less`，用来交换数组中的值。

outer:

for (int k = less - 1; ++k <= great; ) {

int ak = a[k];

if (ak < pivot1) { // Move a[k] to left part

a[k] = a[less];

/*

* Here and below we use "a[i] = b; i++;" instead

* of "a[i++] = b;" due to performance issue.

*/

a[less] = ak;

++less;

} else if (ak > pivot2) { // Move a[k] to right part

while (a[great] > pivot2) {

if (great-- == k) {

break outer;

}

}

if (a[great] < pivot1) { // a[great] <= pivot2

a[k] = a[less];

a[less] = a[great];

++less;

} else { // pivot1 <= a[great] <= pivot2

a[k] = a[great];

}

/*

* Here and below we use "a[i] = b; i--;" instead

* of "a[i--] = b;" due to performance issue.

*/

a[great] = ak;

--great;

}

}

// 循环结束，交换left和(less - 1)的值，也就是处理循环前`a[e2] = a[left];`导致的分区错误

a[left] = a[less - 1]; a[less - 1] = pivot1;

// 循环结束，交换right和(great + 1)的值，也就是处理循环前`a[e4] = a[right];`导致的分区错误

a[right] = a[great + 1]; a[great + 1] = pivot2;

// 分为三部分后，嵌套排序第一部分和第三部分

sort(a, left, less - 2, leftmost);

sort(a, great + 2, right, false);

3.4.2 第二块处理

分两种情况：

如果第二块剩余项超过数组要排序总长度的4/7，会将等于pivot1和等于pivot2的值取出来，再次缩减less和great中间的部分，然后进行排序。

否则直接排序。

if (less < e1 && e5 < great) { // 剩余的中间部分超过4/7

/*

* Skip elements, which are equal to pivot values.

*/

while (a[less] == pivot1) {

++less;

}

while (a[great] == pivot2) {

--great;

}

outer:

for (int k = less - 1; ++k <= great; ) {

int ak = a[k];

if (ak == pivot1) { // Move a[k] to left part

a[k] = a[less];

a[less] = ak;

++less;

} else if (ak == pivot2) { // Move a[k] to right part

while (a[great] == pivot2) {

if (great-- == k) {

break outer;

}

}

if (a[great] == pivot1) { // a[great] < pivot2

a[k] = a[less];

a[less] = pivot1;

++less;

} else { // pivot1 < a[great] < pivot2

a[k] = a[great];

}

a[great] = ak;

--great;

}

}

}

// Sort center part recursively

sort(a, less, great, false);

3.5 五个切割点的值有相同的情况（单轴分区 Partitioning with one pivot）

这种情况也可以理解为将排序分三块，但只需要一个变量 pivot 作为三块区域值的区分：

第一块区域所有的值都 < pivot

第二块区域所有的值都 = pivot，因为这块区域的值都相等，最后就可以不用排序

第三块区域所有的值都 > pivot

// 取下标在中间的值做一个临时变量，该变量是中值的廉价近似值，作为分割值

int pivot = a[e3];

// less一开始等于left， great一开始等于right。

// 方法体内部不断修改great的值，使循环执行的次数不断的缩减，一次循环great可以减少0，可以减少1，可以减少n。

// less并不影响循环，只是作为临时变量进行数组中值的交换，始终小于等于k，一次循环只能加1或不加。

for (int k = less; k <= great; ++k) {

if (a[k] == pivot) { // 如果a[k]的值等于分割值，跳过

continue;

}

int ak = a[k]; // 取出a[k]值赋给临时变量ak

if (ak < pivot) { // Move a[k] to left part

a[k] = a[less];

a[less] = ak;

++less;

} else { // a[k] > pivot - Move a[k] to right part

while (a[great] > pivot) {

--great;

}

if (a[great] < pivot) { // a[great] <= pivot

a[k] = a[less];

a[less] = a[great];

++less;

} else { // a[great] == pivot

/*

* Even though a[great] equals to pivot, the

* assignment a[k] = pivot may be incorrect,

* if a[great] and pivot are floating-point

* zeros of different signs. Therefore in float

* and double sorting methods we have to use

* more accurate assignment a[k] = a[great].

*/

a[k] = pivot;

}

a[great] = ak;

--great;

}

}

// 分为三部分后，嵌套排序第一部分和第三部分

sort(a, left, less - 1, leftmost);

sort(a, great + 1, right, false);

4. 合并排序（merge sort）

长度很长的数组排序，对于其它数组长度大于等于286 的情况，会使用这种排序。

两个关键常量，起控制作用

// 合并排序中的最大运行次数

static final int MAX_RUN_COUNT = 67;

// 合并排序中运行的最大长度

static final int MAX_RUN_LENGTH = 33;

排序方法

/**

* 长度大于等于286的int数组排序

*

* @param a

* 要排序int数组

* @param left

* 起始下标

* @param right

* 结束下标

* @param work

* null

* @param workBase

* 0

* @param workLen

* 0

*/

private static void largeSort(int[] a, int left, int right, int[] work,

int workBase, int workLen) {

/*

* Index run[i] is the start of i-th run (ascending or descending

* sequence).

*/

int[] run = new int[MAX_RUN_COUNT + 1];

int count = 0;

run[0] = left;

// Check if the array is nearly sorted

for (int k = left; k < right; run[count] = k) {

if (a[k] < a[k + 1]) { // ascending

whihttp://le (++k <= right && a[k - 1] <= a[k]);

} else if (a[k] > a[k + 1]) { // descending

while (++k <= right && a[k - 1] >= a[k]);

for (int lo = run[count] - 1, hi = k; ++lo < --hi;) {

int t = a[lo];

a[lo] = a[hi];

a[hi] = t;

}

} else { // equal

for (int m = MAX_RUN_LENGTH; ++k <= right && a[k - 1] == a[k];) {

if (--m == 0) {

sort(a, left, right, true);

return;

}

}

}

/*

* The array is not highly structured, use Quicksort instead of

* merge sort.

*/

if (++count == MAX_RUN_COUNT) {

sort(a, left, right, true);

return;

}

}

// Check special cases

// Implementation note: variable "right" is increased by 1.

if (run[count] == right++) { // The last run contains one element

run[++count] = right;

} else if (count == 1) { // The array is already sorted

return;

}

// Determine alternation base for merge

byte odd = 0;

for (int n = 1; (n <<= 1) < count; odd ^= 1);

// Use or create temporary array b for merging

int[] b; // temp array; alternates with a

int ao, bo; // array offsets from 'left'

int blen = right - left; // space needed for b

if (work == null || workLen < blen || workBase + blen > work.length) {

work = new int[blen];

workBase = 0;

}

if (odd == 0) {

System.arraycopy(a, left, work, workBase, blen);

b = a;

bo = 0;

a = work;

ao = workBase - left;

} else {

b = work;

ao = 0;

bo = workBase - left;

}

// Merging

for (int last; count > 1; count = last) {

for (int k = (last = 0) + 2; k <= count; k += 2) {

int hi = run[k], mi = run[k - 1];

for (int i = run[k - 2], p = i, q = mi; i < hi; ++i) {

if (q >= hi || p < mi && a[p + ao] <= a[q + ao]) {

b[i + bo] = a[p++ + ao];

} else {

b[i + bo] = a[q++ + ao];

}

}

run[++last] = hi;

}

if ((count & 1) != 0) {

for (int i = right, lo = run[count - 1]; --i >= lo;

b[i + bo] = a[i + ao]

);

run[++last] = right;

}

int[] t = a;

a = b;

b = t;

int o = ao;

ao = bo;

bo = o;

}

}

以上就是Java使用DualPivotQuicksort排序的详细内容，更多关于DualPivotQuicksort排序的资料请关注我们其它相关文章！

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