ソートアルゴリズムのインタビュアーの満足をしてみましょう（写真の解析）
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インタビュアーは、笑顔ができます。このソートアルゴリズム
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このソートアルゴリズムソートアルゴリズムは、それぞれの体現を設定しました
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フルこのソートアルゴリズムロジック
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このソートアルゴリズムは、基礎となるのJavaの理解を示すことができます
ウラジミールYaroslavskiy、ジョン・ベントレーとジョシュブロッホ3頭の大きな牛の手から、このソートアルゴリズムは、それがJDKソートアルゴリズム--java.util.DualPivotQuicksort（ダブルピボット速い列）であります
DualPivotQuicksort
論理図を見て（間違っている場合は、コメントエリアダニエルに私を修正してください）
挿入された行は、ストリップの改良版を指し- Sentinelは、行を挿入しました
-高速行のクイックドレーン改良版を意味するダブルピボット速い行
DualPivotQuickSortないソートされた配列のロジックオブジェクト、このロジック・アレイは、ソートマージ+ティムのように、あります
画像は明らかである：異なるデータ型のために、Javaは別の種類の戦略があります。
- バイト、ショート、char型自分の限られた範囲を、スペースを使用する限り、数量が発注したとして、発注数も65536分の256単位によって占められるが特に低くない（ソートカウントしきい値があり、このしきい値を下回った後にスペースはありません。他の時間）で、カウントがソートに使用する必要があります
- int型は、長い間、フロートは、二重の値の範囲は、使用カウントの並べ替えに適していない、非常に大きいです
- floatとdouble、彼らは特別な事情がありました：
- NAN（ないAナンバー）、NANでも自分のに等しくない任意の数と同じではありません
- 0.0 +、-0.0、フロート及び倍増できる正確小数を表すことはない、我々が見ている実際小数点近似を達成しているので、+0.0（0に近い正の浮動小数点）が存在するであろうし、-0.0（マイナスは0に近い浮動ポイント）、統一されたプレス0、従って関係の位置を調整するために最後に対処するためのソート処理において-0.0と+0.0
- オブジェクト
カウンティングソート
シーケンシングをカウントすることは考慮すべき唯一のより小さい範囲内（mは可能な値の数、値をソートされ）O（N）、O（M）の空間的な複雑さの時間複雑時間ソートアルゴリズムのためのスペースである場合にカウントシーケンス
（短いケーススタディとしてソース）
int[] count = new int[NUM_SHORT_VALUES]; //1 << 16 = 65536，即short的可取值数量
//计数，left和right为数组要排序的范围的左界和右界
//注意，直接把
for (int i = left - 1; ++i <= right;count[a[i] - Short.MIN_VALUE]++);
//排序
for (int i = NUM_SHORT_VALUES, k = right + 1; k > left; ) {
while (count[--i] == 0);
short value = (short) (i + Short.MIN_VALUE);
int s = count[i];
do {
a[--k] = value;
} while (--s > 0);
}
复制代码センチネル挿入された行
場合、より少ない配列要素、時間はO（n ^ 2 ^）とO（〜ログN〜）は、実際にはほぼ同じ、および挿入された行のフットプリント速度はとても少ない配列要素こと、高速放電とマージソートよりも（<ストリップ閾値）、優先電源タップを使用して
センチネルストリップストリップは各補間トラバースが挿入された値を取って、元の行を最適化されたセンチネルを横断したときに、挿入された行のセンチネルは、センチネルように、2つの、より大きな（リトルエンディアン順序付け）を取ります彼の位置は、別の値がセンチネルから直接起動することができたときに、現在の位置ではなく、何度も横断を横断
ああセクションのGIFはコメントで教えてください描画するための良いツールがある場合にのみ、静的な絵を描きました
私たちは、ソースコードを見て：
if (leftmost) {
//传统插排（无哨兵Sentinel）
//遍历
//循环向左比较（<左侧元素——换位）-直到大于左侧元素
for (int i = left, j = i; i < right; j = ++i) {
int ai = a[i + 1];
while (ai < a[j]) {
a[j + 1] = a[j];
if (j-- == left) {
break;
}
}
a[j + 1] = ai;
}
//哨兵插排
} else {
//如果一开始就是排好序的——直接返回
do {
if (left >= right) {
return;
}
} while (a[++left] >= a[left - 1]);
//以两个为单位遍历，大的元素充当哨兵，以减少小的元素循环向左比较的范围
for (int k = left; ++left <= right; k = ++left) {
int a1 = a[k], a2 = a[left];
if (a1 < a2) {
a2 = a1; a1 = a[left];
}
while (a1 < a[--k]) {
a[k + 2] = a[k];
}
a[++k + 1] = a1;
while (a2 < a[--k]) {
a[k + 1] = a[k];
}
a[k + 1] = a2;
}
//确保最后一个元素被排序
int last = a[right];
while (last < a[--right]) {
a[right + 1] = a[right];
}
a[right + 1] = last;
}
return;
复制代码クイックドレンダブルピボット
ハイライト：ダブルピボット速い列！
迅速な排水マージよりながら少ない安定したソートが、それはあまり落ちる配列要素の安定性に影響を与えると、配列の空間周期を排除、レプリケーションをコピーする必要はありません（>ストリップしきい値<迅速なドレインしきい値）高速行の優先使用
ダブルピボットは高速で、オリジナルの速い行単位で行の効率を高めるため、周りに一緒に多くの支点を支払うこと
図：
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最初のステップは、支点取ります
注：5つのノードがある場合は、データが均一で十分ではないことを示すために、任意の2つのノードに等しく、それは、単一の迅速なドレインノードを使用する必要があります
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高速行
ソース（int型、例えば、限りそれは誰と推定されています）
// Inexpensive approximation of length / 7
// 快排阈值是286 其7分之一小于等于1/8+1/64+1
int seventh = (length >> 3) + (length >> 6) + 1;
// 获取分成7份的五个中间点
int e3 = (left + right) >>> 1; // The midpoint
int e2 = e3 - seventh;
int e1 = e2 - seventh;
int e4 = e3 + seventh;
int e5 = e4 + seventh;
// 保证中间点的元素从小到大排序
if (a[e2] < a[e1]) {
int t = a[e2]; a[e2] = a[e1]; a[e1] = t; }
if (a[e3] < a[e2]) {
int 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]) {
int 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]) {
int 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; }
}
}
}
// Pointers
int less = left; // The index of the first element of center part
int great = right; // The index before the first element of right part
//点彼此不相等——分三段快排，否则分两段
if (a[e1] != a[e2] && a[e2] != a[e3] && a[e3] != a[e4] && a[e4] != a[e5]) {
/*
* 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];
while (a[++less] < pivot1);
while (a[--great] > pivot2);
/*
* Partitioning:
*
* left part center part right part
* +--------------------------------------------------------------+
* | < pivot1 | pivot1 <= && <= pivot2 | ? | > pivot2 |
* +--------------------------------------------------------------+
* ^ ^ ^
* | | |
* less k great
*/
outer:
for (int k = less - 1; ++k <= great; ) {
int 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;
}
}
// Swap pivots into their final positions
a[left] = a[less - 1]; a[less - 1] = pivot1;
a[right] = a[great + 1]; a[great + 1] = pivot2;
// Sort left and right parts recursively, excluding known pivots
sort(a, left, less - 2, leftmost);
sort(a, great + 2, right, false);
/*
* 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; ) {
int 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);
} else { // Partitioning with one pivot
/*
* Use the third of the five sorted elements as pivot.
* This value is inexpensive approximation of the median.
*/
int pivot = a[e3];
/*
* Partitioning degenerates to the traditional 3-way
* (or "Dutch National Flag") schema:
*
* left part center part right part
* +-------------------------------------------------+
* | < pivot | == pivot | ? | > pivot |
* +-------------------------------------------------+
* ^ ^ ^
* | | |
* less k great
*
* Invariants:
*
* all in (left, less) < pivot
* all in [less, k) == pivot
* all in (great, right) > pivot
*
* Pointer k is the first index of ?-part.
*/
for (int k = less; k <= great; ++k) {
if (a[k] == pivot) {
continue;
}
int ak = a[k];
if (ak < pivot) { // Move a[k] to left part
a[k] = a[less];
a[less] = ak;
++less;
} else { // a[k] > pivot - Move a[k] to right part
while (a[great] > pivot) {
--great;
}
if (a[great] < pivot) { // a[great] <= pivot
a[k] = a[less];
a[less] = a[great];
++less;
} else { // a[great] == pivot
/*
* Even though a[great] equals to pivot, the
* assignment a[k] = pivot may be incorrect,
* if a[great] and pivot are floating-point
* zeros of different signs. Therefore in float
* and double sorting methods we have to use
* more accurate assignment a[k] = a[great].
*/
a[k] = pivot;
}
a[great] = ak;
--great;
}
}
/*
* Sort left and right parts recursively.
* All elements from center part are equal
* and, therefore, already sorted.
*/
sort(a, left, less - 1, leftmost);
sort(a, great + 1, right, false);
}
复制代码マージソート
あなたはそれが正しい、マージを使用しなければなりません（>クイックエキゾーストしきい値を）多くの要素だと思いませんか？
間違いました！長い時間のための要素は、アルゴリズムの安定性のための要件を持っていますが、これらの要素を迅速に安定させることができるならば、それを排出しますか？
ダニエルJDKの開発は、これを明確に考慮されています。彼らは裁きのマージソートする前に速い行を安定化させることができるかどうかの要素：
- 配列自体がほとんど（規則的な配列をステッチ段落を見ることができます）並んでいる場合、それはまた、何位にランクし、ラインのリターンを叩いています
- 33個の連続した同じ要素が表示される場合 - 使用速い行を（正直なところ、私は、牛が私を啓発するための有無にかかわらず、なぜ理解していませんでした？）
//判断结构是否适合归并排序
int[] run = new int[MAX_RUN_COUNT + 1];
int count = 0; run[0] = left;
// Check if the array is nearly sorted
for (int k = left; k < right; run[count] = k) {
if (a[k] < a[k + 1]) { // ascending
while (++k <= right && a[k - 1] <= a[k]);
} else if (a[k] > a[k + 1]) { // descending
while (++k <= right && a[k - 1] >= a[k]);
for (int lo = run[count] - 1, hi = k; ++lo < --hi; ) {
int t = a[lo]; a[lo] = a[hi]; a[hi] = t;
}
} else {
//连续MAX_RUN_LENGTH（33）个相等元素，使用快排
for (int m = MAX_RUN_LENGTH; ++k <= right && a[k - 1] == a[k]; ) {
if (--m == 0) {
sort(a, left, right, true);
return;
}
}
}
//count达到MAX_RUN_LENGTH，使用快排
if (++count == MAX_RUN_COUNT) {
sort(a, left, right, true);
return;
}
}
// Check special cases
// Implementation note: variable "right" is increased by 1.
if (run[count] == right++) { // The last run contains one element
run[++count] = right;
} else if (count == 1) { // The array is already sorted
return;
}
复制代码マージソートのソース
byte odd = 0;
for (int n = 1; (n <<= 1) < count; odd ^= 1);
// Use or create temporary array b for merging
int[] b; // temp array; alternates with a
int ao, bo; // array offsets from 'left'
int blen = right - left; // space needed for b
if (work == null || workLen < blen || workBase + blen > work.length) {
work = new int[blen];
workBase = 0;
}
if (odd == 0) {
System.arraycopy(a, left, work, workBase, blen);
b = a;
bo = 0;
a = work;
ao = workBase - left;
} else {
b = work;
ao = 0;
bo = workBase - left;
}
// Merging
for (int last; count > 1; count = last) {
for (int k = (last = 0) + 2; k <= count; k += 2) {
int hi = run[k], mi = run[k - 1];
for (int i = run[k - 2], p = i, q = mi; i < hi; ++i) {
if (q >= hi || p < mi && a[p + ao] <= a[q + ao]) {
b[i + bo] = a[p++ + ao];
} else {
b[i + bo] = a[q++ + ao];
}
}
run[++last] = hi;
}
if ((count & 1) != 0) {
for (int i = right, lo = run[count - 1]; --i >= lo;
b[i + bo] = a[i + ao]
);
run[++last] = right;
}
int[] t = a; a = b; b = t;
int o = ao; ao = bo; bo = o;
}
复制代码かかわらず、技術の分野の、同じ菌株を考え訪問する歓迎オレンジ細菌ブログのブログ記事複数のプラットフォームで記事をOpenWriteリリース！