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Arrays.sort实现降序排序的方法

软件教程 来源：互联网 作者：佚名 发布时间：2022-11-26 14:24:59 人浏览
摘要

Arrays.sort实现降序排序 在调用Arrays.sort()对数组进行排序时，默认是升序排序的，如果想让数组降序排序，有下面两种方法： 1.Collections的reverseOrder 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import java.util.*;

Arrays.sort实现降序排序

在调用Arrays.sort()对数组进行排序时，默认是升序排序的，如果想让数组降序排序，有下面两种方法：

1.Collections的reverseOrder

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import java.util.*;

  

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

//        注意这里是Integer，不是int

        Integer[] arr={9,8,7,6,5,4,3,2,1};

        Arrays.sort(arr,Collections.reverseOrder());

        for(int i:arr){

            System.out.println(i);

        }

    }

}

2.利用Comparator接口复写compare

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import java.util.*;

  

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        Integer[] arr={9,8,7,6,5,4,3,2,1};

        Comparator cmp=new CMP();

        Arrays.sort(arr,cmp);

        for(int i:arr){

            System.out.println(i);

        }

    }

}

class CMP implements Comparator<Integer>{

    @Override //可以去掉。作用是检查下面的方法名是不是父类中所有的

    public int compare(Integer a,Integer b){

//        两种都可以，升序排序的话反过来就行

//        return a-b<0?1:-1;

        return b-a;

    }

}

注意：如果需要改变默认的排列方式，不能使用基本类型（int，char等）定义变量，而应该用对应的类

Arrays.sort底层原理

概述

Collections.sort()方法底层调用的也是Arrays.sort()方法,下面我们通过测试用例debug,探究一下其源码,首先说一下结果,使用到了插入排序，双轴快排，归并排序

双轴快排(DualPivotQuicksort): 顾名思义有两个轴元素pivot1，pivot2，且pivot ≤
pivot2，将序列分成三段：x < pivot1、pivot1 ≤ x ≤ pivot2、x >pivot2，然后分别对三段进行递归。这个算法通常会比传统的快排效率更高，也因此被作为Arrays.java中给基本类型的数据排序的具体实现。

大致流程:

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快速排序部分展开


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案例

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public static void main(String[] args) {

    int[] nums = new int[]{6,5,4,3,2,1};

    List<Integer> list = Arrays.asList(6, 5, 4, 3, 2, 1);

    Arrays.sort(nums);

    Collections.sort(list);

    System.out.println(Arrays.toString(nums));

    System.out.println(list);

 

}

运行结果

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1 进入Arrays.sort()方法

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/**

     * Sorts the specified array into ascending numerical order.

     *

     * <p>Implementation note: The sorting algorithm is a Dual-Pivot Quicksort

     * by Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Joshua Bloch. This algorithm

     * offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other

     * quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically

     * faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations.

     *

     * @param a the array to be sorted

     */

    public static void sort(int[] a) {

        DualPivotQuicksort.sort(a, 0, a.length - 1, null, 0, 0);

    }

 

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方法上的注释

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2 进入DualPivotQuicksort类内部的静态方法sort

方法上的注释

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3 走sort的流程

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1. 排序范围小于286的数组使用快速排序

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// Use Quicksort on small arrays

if (right - left < QUICKSORT_THRESHOLD) {

        sort(a, left, right, true);

        return;

}

// Merge sort

......

2. 进入sort方法,判断数组长度是否小于47，小于则直接采用插入排序,否则执行3。

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// Use insertion sort on tiny arrays

if (length < INSERTION_SORT_THRESHOLD) {

   // Insertion sort

   ......

}

3. 用公式length/8+length/64+1近似计算出数组长度的1/7。

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// Inexpensive approximation of length / 7

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

4. 取5个根据经验得出的等距点。

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/*

 * Sort five evenly spaced elements around (and including) the

 * center element in the range. These elements will be used for

 * pivot selection as described below. The choice for spacing

 * these elements was empirically determined to work well on

 * a wide variety of inputs.

 */

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

int e2 = e3 - seventh;

int e1 = e2 - seventh;

int e4 = e3 + seventh;

int e5 = e4 + seventh;

5.将这5个元素进行插入排序

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// Sort these elements using insertion sort

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

 

if (a[e3] < a[e2]) { long 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]) { long 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]) { long 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; }

        }

    }

}

6. 选取a[e2]，a[e4]分别作为pivot1，pivot2。由于步骤5进行了排序，所以必有pivot1 <=pivot2。定义两个指针less和great，less从最左边开始向右遍历，一直找到第一个不小于pivot1的元素，great从右边开始向左遍历，一直找到第一个不大于pivot2的元素。

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/*

 * Use the second and fourth of the five sorted elements as pivots.

 * These values are inexpensive approximations of the first and

 * second terciles of the array. Note that pivot1 <= pivot2.

 */

int pivot1 = a[e2];

int pivot2 = a[e4];

/*

 * The first and the last elements to be sorted are moved to the

 * locations formerly occupied by the pivots. When partitioning

 * is complete, the pivots are swapped back into their final

 * positions, and excluded from subsequent sorting.

 */

a[e2] = a[left];

a[e4] = a[right];

/*

 * Skip elements, which are less or greater than pivot values.

 */

while (a[++less] < pivot1);

while (a[--great] > pivot2);

7. 接着定义指针k从less-1开始向右遍历至great，把小于pivot1的元素移动到less左边，大于pivot2的元素移动到great右边。这里要注意，我们已知great处的元素小于pivot2，但是它于pivot1的大小关系，还需要进行判断，如果比pivot1还小，需要移动到到less左边，否则只需要交换到k处。

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/*

 * Partitioning:

 *

 *   left part           center part                   right part

 * +--------------------------------------------------------------+

 * |  < pivot1  |  pivot1 <= && <= pivot2  |    ?    |  > pivot2  |

 * +--------------------------------------------------------------+

 *               ^                          ^       ^

 *               |                          |       |

 *              less                        k     great

 *

 * Invariants:

 *

 *              all in (left, less)   < pivot1

 *    pivot1 <= all in [less, k)     <= pivot2

 *              all in (great, right) > pivot2

 *

 * Pointer k is the first index of ?-part.

 */

outer:

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

    short 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;

    }

}

8. 将枢轴交换到它们的最终位置

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// Swap pivots into their final positions

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

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

9. 递归排序左右部分，不包括已知的枢轴

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// Sort left and right parts recursively, excluding known pivots

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

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

10. 对于中间的部分，如果大于4/7的数组长度，递归中间部分

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/*

 * If center part is too large (comprises > 4/7 of the array),

 * swap internal pivot values to ends.

 */

if (less < e1 && e5 < great) {

    /*

     * Skip elements, which are equal to pivot values.

     */

    while (a[less] == pivot1) {

        ++less;

    }

 

    while (a[great] == pivot2) {

        --great;

    }

 

    /*

     * Partitioning:

     *

     *   left part         center part                  right part

     * +----------------------------------------------------------+

     * | == pivot1 |  pivot1 < && < pivot2  |    ?    | == pivot2 |

     * +----------------------------------------------------------+

     *              ^                        ^       ^

     *              |                        |       |

     *             less                      k     great

     *

     * Invariants:

     *

     *              all in (*,  less) == pivot1

     *     pivot1 < all in [less,  k)  < pivot2

     *              all in (great, *) == pivot2

     *

     * Pointer k is the first index of ?-part.

     */

    outer:

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

        short 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];

                /*

                 * Even though a[great] equals to pivot1, the

                 * assignment a[less] = pivot1 may be incorrect,

                 * if a[great] and pivot1 are floating-point zeros

                 * of different signs. Therefore in float and

                 * double sorting methods we have to use more

                 * accurate assignment a[less] = a[great].

                 */

                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);

4 小结

Arrays.sort对升序数组、降序数组和重复数组的排序效率有了很大的提升，这里面有几个重大的优化。

  • 对于小数组来说，插入排序效率更高，每次递归到小于47的大小时，用插入排序代替快排，明显提升了性能。
  • 双轴快排使用两个pivot，每轮把数组分成3段，在没有明显增加比较次数的情况下巧妙地减少了递归次数。
  • pivot的选择上增加了随机性，却没有带来随机数的开销。
  • 对重复数据进行了优化处理，避免了不必要交换和递归。
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