Arrays.sort 和 Collections.sort 实现原理和区别

Java集合框架深入解析

java.util.Collection 是一个集合接口。它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。
java.util.Collections 是针对集合类的一个帮助类,他提供一系列静态方法实现对各种集合的搜索、排序、线程安全等操作。 然后还有混排(shuffle)、反转(reverse)、替换所有的元素(fill)、拷贝(copy)、返回Collection中最小元素(min)、返回Collection中最大元素(max)、返回指定源列表中最后一次出现指定目标列表的起始位置( lastIndexOfSubList )、返回指定源列表中第一次出现指定目标列表的起始位置( IndexOfSubList )、根据指定的距离循环移动指定列表中的元素(rotate);

事实上Collections.sort方法底层就是调用的Arrays.sort方法
Collections 中的sort() 方法如下:

public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List list) {
list.sort(null);
  }
其中调用的list.sort() 为:

default void sort(Comparator<? super E> c) {
    Object[] a = this.toArray();
    Arrays.sort(a, (Comparator) c);
    ListIterator<E> i = this.listIterator();
    for (Object e : a) {
        i.next();
        i.set((E) e);
    }
}

其中调用的Arrays.sort() 为:

public static void sort(T[] a, Comparator<? super T> c) {
if (c == null) {
sort(a);
} else {
if (LegacyMergeSort.userRequested)
legacyMergeSort(a, c);
else
TimSort.sort(a, 0, a.length, c, null, 0, 0);
}
}
public static void sort(Object[] a) {
  if (LegacyMergeSort.userRequested)
  legacyMergeSort(a);
   else
   ComparableTimSort.sort(a, 0, a.length, null, 0, 0);
    }
legacyMergeSort (a,c):归并排序
TimSort.sort() : Timsort 排序,结合了合并排序(merge sort)和插入排序(insertion sort)而得出的排序算法

Timsort的核心过程:
  TimSort 算法为了减少对升序部分的回溯和对降序部分的性能倒退,将输入按其升序和降序特点进行了分区。排序的输入的单位不是一个个单独的数字,而是一个个的块-分区。其中每一个分区叫一个run。针对这些 run 序列,每次拿一个 run 出来按规则进行合并。每次合并会将两个 run合并成一个 run。合并的结果保存到栈中。合并直到消耗掉所有的 run,这时将栈上剩余的 run合并到只剩一个 run 为止。这时这个仅剩的run 便是排好序的结果。

综上述过程,Timsort算法的过程包括 :
  1、如何数组长度小于某个值,直接用二分插入排序算法
  2、找到各个run,并入栈
  3、按规则合并run

### Arrays.sort Collections.sort 的使用场景与性能对比 #### 1. 数据结构适用性 当需要对 **数组** 进行排序时,`Arrays.sort()` 是更自然的选择。该方法支持基本数据类型的数组以及对象数组的排序[^3]。 对于 **集合** 类型(尤其是实现了 `List` 接口的对象),`Collections.sort()` 更加适合。它可以操作任何实现了 `List` 接口的集合,并提供灵活的自定义比较器功能[^4]。 #### 2. 底层实现差异 - 对于 `Arrays.sort()` 方法,在 JDK 1.7 及之后版本中,针对基本数据类型采用的是 **Dual-Pivot Quicksort (双轴快速排序)** 算法,这是一种改进版的快速排序算法,具有更好的平均时间复杂度 O(n log n)[^5]。 - 而 `Collections.sort()` 则基于 **TimSort** 算法实现。TimSort 结合了归并排序插入排序的优点,特别适用于已部分有序的数据集,其最坏情况下的时间复杂度也是 O(n log n),但在实际应用中通常表现更好[^5]。 #### 3. 性能考量 - 当处理大量基础数据类型(如 int、double 等)时,由于不需要封装成对应的包装类实例(Integer 或 Double),因此 `Arrays.sort()` 在内存占用上会更加高效。 - 针对复杂的对象或者较大的列表而言,虽然两者的时间复杂度相同,但由于 TimSort 更擅长处理接近有序的情况,所以在某些特定条件下可能表现出略微的优势。 以下是两种方法的一个简单示例: ```java // 使用 Arrays.sort() int[] array = {9, 8, 7, 6}; Arrays.sort(array); // 默认升序排列 // 自定义 Comparator 示例 String[] stringsArray = {"banana", "apple", "orange"}; Arrays.sort(stringsArray, new Comparator<String>() { @Override public int compare(String s1, String s2) { return Integer.compare(s1.length(), s2.length()); } }); // 使用 Collections.sort() List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(9, 8, 7, 6)); Collections.sort(list); // 带有自定义 Comparator 的 List 排序 List<String> stringList = new ArrayList<>(Arrays.asList("banana", "apple", "orange")); Collections.sort(stringList, new Comparator<String>() { @Override public int compare(String o1, String o2) { return Integer.compare(o1.length(), o2.length()); } }); ``` #### 4. 特殊注意事项 尽管两者的底层逻辑存在相似之处,但它们各自优化的方向不同——前者专注于原始数据类型的高速运算;后者则提供了更大的灵活性以适应多样化的业务需求。 ---
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