基于位图、位向量的快速排序

最新推荐文章于 2024-05-30 18:48:40 发布

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#integer #random #date #class #import #byte

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本文介绍了一种适用于稠密数据集的快速排序方法——位图排序。该算法通过使用位图来标记并排序数字集合，特别适合于处理无重复且数量级较大的数字序列，具有较低的内存消耗和较快的排序速度。

需求：

1.需要就N位数字进行排序(N>5)

2.N位数是一个稠密的数字集合

3.集合中没有重复的元素(数字)

限制：

1.尽量减少内存使用

2.要求算法时间要短

先写一个工具类，生成稠密集合

import java.util.Date; import java.util.HashSet; import java.util.Random; import java.util.Set; public class InitArray { public static Integer[] getArray(int nums) { int count=0; Random random = new Random(new Date().getTime()); Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); for(;count<nums;count++) { set.add((int)(random.nextFloat()*nums)); } return set.toArray(new Integer[]{}); } }

排序实现

import java.util.Date; public class BitMapSort { //N 数字数量级 public static int NUMS=1000; /** * Logger for this class */ private static final Log logger = LogFactory.getLog(BitMapSort.class); @SuppressWarnings("deprecation") public static Integer[] sort(Integer array[]) { byte[] loop =new byte[NUMS]; //置0 java默认为0 // for(int i=0;i<NUMS;i++) // { // loop[i]=0; // } logger.info("--------------开始位向量排序--------------"); Date begin = new Date(); //将数据插入位图 for(int j=0;j<array.length;j++) { loop[array[j]]=1; } //输出排序 for(int j=0,k=0;k<NUMS;k++) { if(loop[k]==1) { array[j++]=k; } } Date end = new Date(); logger.info("--------------位向量排序结束--------------"); logger.info("--------------位向量排序耗时:"+(end.getMinutes()-begin.getMinutes())+"分钟 "+(end.getSeconds()-begin.getSeconds())+"秒--------------"); return array; } }

测试：

import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; public class Main { /** * Logger for this class */ private static final Log logger = LogFactory.getLog(Main.class); private static int NUMS=BitMapSort.NUMS; /** * main。 * 详细说明： *  * 无。 * @param args */ public static void main(String[] args) { logger.info("--------------生存"+NUMS+"以内的稠密数组--------------"); Integer array[] = InitArray.getArray(NUMS); logger.info("--------------生成完毕--------------"); Integer arr1[] = BitMapSort.sort(array); } }

说明：这个排序的速度很快，但是适合稠密的数据集合，不然会浪费很多内存。