JAVA排序之木桶排序 和 冒泡排序

/**
 * 功能:排序练习
 * 
 * @author eric (imphp[at]qq[dot]com)
 */
package com.sort;

import java.util.*;

public class Demo1 {

	public static void main(String[] args) {
		Random random = new Random(100);
		int[] arr = random.getRandom();
		Bubble bubble = new Bubble(arr);
		bubble.show();
		
		/*
		 * 木桶排序
		int[] a = { 3, 1, 2, 3, 4 };
		Bucket bucket = new Bucket(a);
		bucket.show();
		*/
	}
}

/**
 * 排序
 */
interface Sort {
	public void show();
}

/**
 * 冒泡排序法 老牌的排序法了
 * 外层为循环次数,内层为循环元素判断大小
 * 效率很低的排序 O=(N*N)
 * 
 */
class Bubble implements Sort {
	int[] arr = null;
	
	public Bubble(int[] arr) {
		this.arr = arr;
	}
	
	public void show()
	{
		int tmp = 0;
		// 循环最外层,意味着需要循环多少次,例:5个元素 只需循环4次即可,最后一次不需要循环
		for (int i=0; i<this.arr.length-1; i++) {
			
			// 循环里面的元素,同时排序,每次循环的次数为 最外层循环次数-该层 例:5个元素 第二次外部循环为 4-2=2次
			// 为什么内层循环为 外层循环次数-该层呢?
			// beacuse: 外层循环一次,确定一个元素的位置 ,内层循环的数组中就可以少确定一个元素,故而
			// 内层循环次数 = 外层循环次数-该层数
			for (int j=0; j<this.arr.length-1-i; j++) {
				if (this.arr[j] > this.arr[j+1]) {
					tmp = this.arr[j];
					this.arr[j] = this.arr[j+1];
					this.arr[j+1] = tmp;
				}
			}
		}
		
		for (int i=0; i<this.arr.length; i++) {
			System.out.println(this.arr[i]);
		}
		
	}
}

/**
 * 桶排序 将带排序的数组 定位 K = [1,3,5,1,4] 创建一个木桶,每一个元素可以和对应的数组元素一一对应,每次出现一个元素,则在木桶的相应内容中
 * +1 最后循环木桶,打印次数为 对应木桶的值 即可
 * 
 * 
 * @author
 */
class Bucket implements Sort {
	int[] arr = null;

	public Bucket(int[] arr) {
		this.arr = arr;
	}

	/**
	 * 输出循环值 算法思想: 创建一个空数组,元素初始值都为0,循环排序的数组,遇到0.
	 * 
	 */
	public void show() {

		// 创建一个木桶
		int[] bucket = new int[5];

		// 循环待排序数组,如果数组值等于木桶的下标,则对应的木桶值+1
		for (int i = 0; i < this.arr.length; i++) {
			bucket[this.arr[i]] += 1;
		}

		// 循环木桶,打印出各个值
		for (int i = 0; i < bucket.length; i++) {
			for (int j = 1; j <= bucket[i]; j++) {
				System.out.println(this.arr[i]);
			}
		}

	}
}

/**
 * 生成随机数
 */
class Random {

	// 生成多少个 默认5个吧
	int num = 5;

	// 生成多少位以内的 默认10位
	int length = 0;

	public Random(int length) {
		this.length = length;
	}

	public Random() {
		this.length = 5;
	}

	/**
	 * 
	 * @return
	 */
	public int[] getRandom() {
		int[] arr = new int[this.num];

		for (int i = 0; i < this.num; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * this.length + 1);
		}

		return arr;
	}

	/**
	 * 打印数组
	 */
	public void show(int[] arr) {
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			System.out.println("数组元素" + arr[i]);
		}
	}
}

<think>好的,我需要回答用户关于“木桶效应在Java实现或概念中的应用”的问题。首先,我得理解木桶效应是什么,以及它如何与Java编程相关联。木桶效应指的是系统的整体性能受限于最弱环节,这在系统设计优化中很常见。 接下来,我应该查找用户提供的引用内容,看看是否有相关信息。引用[1]提到Java没有致命短板,引用[3]指出系统性能取决于最慢的组件。这两个引用都与木桶效应相关,尤其是引用[3]直接关联系统性能。因此,我需要结合这些内容来构建回答。 用户可能想知道Java中如何识别处理性能瓶颈,比如多线程中的同步问题、I/O操作或数据库查询的延迟。此外,缓存的使用(引用[2]提到的)也是优化性能的关键,避免某些组件成为短板。 我需要分几个部分来组织回答:系统性能优化、多线程同步、资源池管理、缓存策略以及微服务架构中的服务治理。每个部分都要给出具体的Java实现例子,比如使用线程池、连接池、Guava Cache或Redis,以及熔断机制如Hystrix。 同时,根据用户的要求,生成相关问题,比如性能分析工具、优化方、缓存应用等。确保回答结构清晰,引用正确,并在末尾添加相关问题。还要注意使用正确的中文LaTeX格式,不过用户的问题中没有数学公式,所以可能不需要太多LaTeX,但如果有涉及的地方需要正确应用。</think>### 木桶效应在Java中的实现及应用 木桶效应(即系统性能取决于最慢的组件)在Java开发中体现为**系统瓶颈的识别与优化**,以下是具体实现应用场景: --- #### 1. 系统性能优化中的木桶效应 在Java应用中,若存在以下场景,需通过工具(如JProfiler、VisualVM)定位瓶颈: - **多线程同步问题**:高并发下同步代码块可能成为性能瓶颈,需减少锁粒度或使用无锁数据结构(如`ConcurrentHashMap`)。 ```java // 使用ConcurrentHashMap替代同步的HashMap Map<String, Integer> concurrentMap = new ConcurrentHashMap<>(); ``` - **I/O密集型操作**:文件读写或网络请求延迟可能拖累整体性能,需异步化处理(如`CompletableFuture`)。 ```java CompletableFuture.supplyAsync(() -> readLargeFile()) .thenApplyAsync(data -> processData(data)); ``` - **数据库查询效率**:复杂SQL或索引缺失可能导致响应延迟,需优化查询或引入缓存[^3]。 --- #### 2. 多线程环境下的同步限制 当线程池中某个任务执行时间过长,会占用线程资源,影响整体吞吐量。需通过**任务拆分**或**超时机制**规避。 $$ T_{\text{总}} = \max(T_1, T_2, \dots, T_n) $$ 其中$T_n$为单个线程执行时间,最大值决定总耗时。 --- #### 3. 资源池管理的短板规避 - **连接池配置**:数据库连接池(如HikariCP)需根据业务负载调整`maximumPoolSize`,避免连接等待成为瓶颈。 ```java HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setMaximumPoolSize(20); // 根据实际负载调整 ``` - **对象池复用**:频繁创建销毁对象(如XML解析器)可通过`ObjectPool`减少GC压力。 --- #### 4. 缓存策略中的均衡设计 根据引用[2],需针对数据类型选择缓存方案: - **本地缓存**:高频访问的小数据用`Guava Cache`,设置过期时间防止内存泄漏。 ```java Cache<String, User> cache = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(); ``` - **分布式缓存**:大数据量或高一致性要求时用`Redis`,通过`@Cacheable`注解集成Spring Cache。 --- #### 5. 微服务架构中的服务治理 在微服务调用链中,若某一服务响应慢(如支付服务),会引发雪崩效应。可通过**熔断机制**(如Hystrix)隔离故障: ```java @HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultPaymentResponse") public PaymentResult processPayment(Order order) { // 调用外部支付服务 } ``` --- ### 相关问题 1. Java中有哪些工具可以分析系统性能瓶颈? 2. 如何通过线程池配置优化高并发场景下的性能? 3. 分布式缓存本地缓存的适用场景分别是什么? 4. 微服务架构中如何实现熔断与降级? [^1]: Java通过规避短板保持长期竞争力 [^2]: 缓存策略需结合业务场景选择 : 系统性能由最慢组件决定
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