java中Arrays.sort排序更快

本文展示了一个使用Java进行数组填充、排序并测量排序时间的示例。通过生成随机数填充数组,然后利用Java自带的排序函数进行排序,并计算排序所耗时间。

import java.util.Arrays;

public class p21 {

	public static void main(String[] args) {
		int[] nums = new int[30];
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			nums[i] = (int)(Math.random()*667);
			
			}
		//计算排序时间
		long stratTime = System.currentTimeMillis();
		//java包里自带的函数
		Arrays.sort(nums);
		long endTime = System.currentTimeMillis();
		
		System.out.printf("耗时 %d 毫秒\n",endTime-stratTime);
		
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			System.out.printf("%d  ",nums[i]);
		}

	}

}





### Java 中 `Arrays.sort` 方法的时间复杂度分析 #### 1. **Timsort 的时间复杂度** 对于对象类型的数组(如 `Object[]`),`Arrays.sort()` 使用的是 Timsort 算法。该算法是一种基于归并排序和插入排序的混合稳定排序算法。它的平均时间和最坏情况下的时间复杂度均为 \( O(n \log n) \)[^1]。然而,如果输入数据已经部分有序,则 Timsort 能够利用这一特性,从而降低实际运行时间至接近线性的复杂度 \( O(n) \)[^1]。 #### 2. **基本类型数组的时间复杂度** 针对基本类型数组(如 `int[]`, `double[]` 等),`Arrays.sort()` 实现依赖于不同的底层算法: - 对于整型和其他数值类型的小规模数组 (\( n < 70000 \)),采用改进版的快速排序 (Dual-Pivot Quicksort),其平均时间复杂度为 \( O(n \log n) \)[^3]。 - 当处理大规模数组时 (`ParallelSort`) 或者特定条件下触发多核计算路径的情况下,可能会切换到一种更高效的并行版本实现来加速排序过程[^1]。 需要注意的是,在某些特殊场景下——比如存在大量重复值的数据集上——传统单轴心快排容易退化成平方级性能表现(\(O(n^2)\)),但 JDK 提供的方法对此进行了优化以避免这种情况发生。 综上所述,无论是应用于引用类型还是原始数据类型的集合操作中,默认情况下所使用的排序机制均能保证达到预期中的渐近最优效率即\(O(n\log{}n)\)级别内的完成整个排列工作流程. ```java // 示例代码展示如何调用 Arrays.sort() import java.util.Arrays; public class Main { public static void main(String[] args){ Integer[] objArray = {9,8,7,6}; int[] primArray = {4,3,2,1}; // 针对对象数组使用 Timsort Arrays.sort(objArray); // 基本类型数组则可能应用 Dual-Pivot Quick Sort Arrays.sort(primArray); System.out.println(Arrays.toString(objArray)); System.out.println(Arrays.toString(primArray)); } } ```
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