并行基排序java代码 适合并行处理的排序

java并发常识

1.java并发编程是什么

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1, 保证线程安全的三种方法: a, 不要跨线程访问共享变量b, 使共享变量是final类型的c, 将共享变量的操作加上同步 2, 一开始就将类设计成线程安全的, 比在后期重新修复它,更容易。

3, 编写多线程程序, 首先保证它是正确的, 其次再考虑性能。 4, 无状态或只读对象永远是线程安全的。

5, 不要将一个共享变量 *** 在多线程环境下(无同步或不可变性保护) 6, 多线程环境下的延迟加载需要同步的保护, 因为延迟加载会造成对象重复实例化 7, 对于volatile声明的数值类型变量进行运算, 往往是不安全的(volatile只能保证可见性,不能保证原子性)。 详见volatile原理与技巧中, 脏数据问题讨论。

8, 当一个线程请求获得它自己占有的锁时(同一把锁的嵌套使用), 我们称该锁为可重入锁。在jdk1。

5并发包中, 提供了可重入锁的java实现-ReentrantLock。 9, 每个共享变量,都应该由一个唯一确定的锁保护。

创建与变量相同数目的ReentrantLock, 使他们负责每个变量的线程安全。 10,虽然缩小同步块的范围, 可以提升系统性能。

但在保证原子性的情况下, 不可将原子操作分解成多个synchronized块。 11, 在没有同步的情况下, 编译器与处理器运行时的指令执行顺序可能完全出乎意料。

原因是, 编译器或处理器为了优化自身执行效率, 而对指令进行了的重排序(reordering)。 12, 当一个线程在没有同步的情况下读取变量, 它可能会得到一个过期值, 但是至少它可以看到那个线程在当时设定的一个真实数值。

而不是凭空而来的值。 这种安全保证, 称之为最低限的安全性(out-of-thin-air safety) 在开发并发应用程序时, 有时为了大幅度提高系统的吞吐量与性能, 会采用这种无保障的做法。

但是针对, 数值的运算, 仍旧是被否决的。 13, volatile变量,只能保证可见性, 无法保证原子性。

14, 某些耗时较长的网络操作或IO, 确保执行时, 不要占有锁。 15, 发布(publish)对象, 指的是使它能够被当前范围之外的代码所使用。

(引用传递)对象逸出(escape), 指的是一个对象在尚未准备好时将它发布。 原则: 为防止逸出, 对象必须要被完全构造完后, 才可以被发布(最好的解决方式是采用同步) this关键字引用对象逸出 例子: 在构造函数中, 开启线程, 并将自身对象this传入线程, 造成引用传递。

而此时, 构造函数尚未执行完, 就会发生对象逸出了。 16, 必要时, 使用ThreadLocal变量确保线程封闭性(封闭线程往往是比较安全的, 但一定程度上会造成性能损耗)封闭对象的例子在实际使用过程中, 比较常见, 例如 hibernate openSessionInView机制, jdbc的connection机制。

17, 单一不可变对象往往是线程安全的(复杂不可变对象需要保证其内部成员变量也是不可变的)良好的多线程编程习惯是: 将所有的域都声明为final, 除非它们是可变的。

2.Java线程并发协作是什么

线程发生死锁可能性很小,即使看似可能发生死锁的代码,在运行时发生死锁的可能性也是小之又小。

发生死锁的原因一般是两个对象的锁相互等待造成的。 在《Java线程:线程的同步与锁》一文中,简述死锁的概念与简单例子,但是所给的例子是不完整的,这里给出一个完整的例子。

/** * Java线程:并发协作-死锁 * * @author Administrator 2009-11-4 22:06:13 */ public class Test { public static void main(String[] args) { DeadlockRisk dead = new DeadlockRisk(); MyThread t1 = new MyThread(dead, 1, 2); MyThread t2 = new MyThread(dead, 3, 4); MyThread t3 = new MyThread(dead, 5, 6); MyThread t4 = new MyThread(dead, 7, 8); t1。 start(); t2。

start(); t3。start(); t4。

start(); } } class MyThread extends Thread { private DeadlockRisk dead; private int a, b; MyThread(DeadlockRisk dead, int a, int b) { this。 dead = dead; this。

a = a; this。b = b; } @Override public void run() { dead。

read(); dead。write(a, b); } } class DeadlockRisk { private static class Resource { public int value; }。

3.如何学习Java高并发

1.学习 *** 并发框架的使用,如ConcurrentHashMAP,CopyOnWriteArrayList/Set等2.几种并发锁的使用以及线程同步与互斥,如ReentainLock,synchronized,Lock,CountDownLatch,Semaphore等3.线程池如Executors,ThreadPoolExecutor等4.Runable,Callable,RescureTask,Future,FutureTask等5.Fork-Join框架以上基本包含完了,如有缺漏请原谅。

4.并发编程的Java抽象有哪些呢

一、机器和OS级别抽象 (1)冯诺伊曼模型 经典的顺序化计算模型,貌似可以保证顺序化一致性,但是没有哪个现代的多处理架构会提供顺序一致性,冯氏模型只是现代多处理器行为的模糊近似。

这个计算模型,指令或者命令列表改变内存变量直接契合命令编程泛型,它以显式的算法为中心,这和声明式编程泛型有区别。 就并发编程来说,会显著的引入时间概念和状态依赖 所以所谓的函数式编程可以解决其中的部分问题。

(2)进程和线程 进程抽象运行的程序,是操作系统资源分配的基本单位,是资源cpu,内存,IO的综合抽象。 线程是进程控制流的多重分支,它存在于进程里,是操作系统调度的基本单位,线程之间同步或者异步执行,共享进程的内存地址空间。

(3)并发与并行 并发,英文单词是concurrent,是指逻辑上同时发生,有人做过比喻,要完成吃完三个馒头的任务,一个人可以这个馒头咬一口,那个馒头咬一口,这样交替进行,最后吃完三个馒头,这就是并发,因为在三个馒头上同时发生了吃的行为,如果只是吃完一个接着吃另一个,这就不是并发了,是排队,三个馒头如果分给三个人吃,这样的任务完成形式叫并行,英文单词是parallel。 回到计算机概念,并发应该是单CPU时代或者单核时代的说法,这个时候CPU要同时完成多任务,只能用时间片轮转,在逻辑上同时发生,但在物理上是串行的。

现在大多数计算机都是多核或者多CPU,那么现在的多任务执行方式就是物理上并行的。 为了从物理上支持并发编程,CPU提供了相应的特殊指令,比如原子化的读改写,比较并交换。

(4)平台内存模型 在可共享内存的多处理器体系结构中,每个处理器都有它自己的缓存,并且周期性的与主存同步,为什么呢?因为处理器通过降低一致性来换取性能,这和CAP原理通过降低一致性来获取伸缩性有点类似,所以大量的数据在CPU的寄存器中被计算,另外CPU和编译器为了性能还会乱序执行,但是CPU会提供存储关卡指令来保证存储的同步,各种平台的内存模型或者同步指令可能不同,所以这里必须介入对内存模型的抽象,JMM就是其中之一。 二、编程模型抽象 (1)基于线程模型 (2)基于Actor模型 (3)基于STM软件事务内存 …… Java体系是一个基于线程模型的本质编程平台,所以我们主要讨论线程模型。

三、并发单元抽象 大多数并发应用程序都是围绕执行任务进行管理的,任务是抽象,离散的工作单元,所以编写并发程序,首要工作就是提取和分解并行任务。 一旦任务被抽象出来,他们就可以交给并发编程平台去执行,同时在任务抽象还有另一个重要抽象,那就是生命周期,一个任务的开始,结束,返回结果,都是生命周期中重要的阶段。

那么编程平台必须提供有效安全的管理任务生命周期的API。 四、线程模型 线程模型是Java的本质模型,它无所不在,所以Java开发必须搞清楚底层线程调度细节,不搞清楚当然就会有struts1,struts2的原理搞不清楚的基本灾难(比如在struts2的action中塞入状态,把struts2的action配成单例)。

用线程来抽象并发编程,是比较低级别的抽象,所以难度就大一些,难度级别会根据我们的任务特点有以下几个类别 (1)任务非常独立,不共享,这是最理想的情况,编程压力为0。 (2)共享数据,压力开始增大,必须引入锁,Volatile变量,问题有活跃度和性能危险。

(3)状态依赖,压力再度增大,这时候我们基本上都是求助jdk 提供的同步工具。 五、任务执行 任务是一个抽象体,如果被抽象了出来,下一步就是交给编程平台去执行,在Java中,描述任务的一个基本接口是Runnable,可是这个抽象太有限了,它不能返回值和抛受检查异常,所以Jdk5。

0有另外一个高级抽象Callable。 任务的执行在Jdk中也是一个底级别的Thread,线程有好处,但是大量线程就有大大的坏处,所以如果任务量很多我们并不能就创建大量的线程去服务这些任务,那么Jdk5。

0在任务执行上做了抽象,将任务和任务执行隔离在接口背后,这样我们就可以引入比如线程池的技术来优化执行,优化线程的创建。 任务是有生命周期的,所以Jdk5。

0提供了Future这个对象来描述对象的生命周期,通过这个future可以取到任务的结果甚至取消任务。 六、锁 当然任务之间共享了数据,那么要保证数据的安全,必须提供一个锁机制来协调状态,锁让数据访问原子,但是引入了串行化,降低了并发度,锁是降低程序伸缩性的原罪,锁是引入上下文切换的主要原罪,锁是引入死锁,活锁,优先级倒置的绝对原罪,但是又不能没有锁,在Java中,锁是一个对象,锁提供原子和内存可见性,Volatile变量提供内存可见性不提供原子,原子变量提供可见性和原子,通过原子变量可以构建无锁算法和无锁数据结构,但是这需要高高手才可以办到。

5.Java高并发入门要怎么学习

1、如果不使用框架,纯原生Java编写,是需要了解Java并发编程的,主要就是学习Doug Lea开发的那个java.util.concurrent包下面的API;2、如果使用框架,那么我的理解,在代码层面确实不会需要太多的去关注并发问题,反而是由于高并发会给系统造成很大压力,要在缓存、数据库操作上要多加考虑。

3、但是即使是使用框架,在工作中还是会用到多线程,就拿常见的CRUD接口来说,比如一个非常耗时的save接口,有多耗时呢?我们假设整个save执行完要10分钟,所以,在save的时候,就需要采用异步的方式,也就是单独用一个线程去save,然后直接给前端返回200。

6.Java如何进行并发多连接socket编程呢

Java多个客户端同时连接服务端,在现实生活中用得比较多。

同时执行多项任务,第一想到的当然是多线程了。下面用多线程来实现并发多连接。

import java。。

*; import java。io。

*; public class ThreadServer extends Thread { private Socket client; public ThreadServer(Socket c) { this。 client=c; } public void run() { try { BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(client。

getInputStream())); PrintWriter out=new PrintWriter(client。 getOutputStream()); Mutil User but can't parallel while (true) { String str=in。

readLine(); System。out。

println(str); out。 println("has receive。

"); out。

flush(); if (str。equals("end")) break; } client。

close(); } catch (IOException ex) { } finally { } } public static void main(String[] args)throws IOException { ServerSocket server=new ServerSocket(8000); while (true) { transfer location change Single User or Multi User ThreadServer mu=new ThreadServer(server。 accept()); mu。

start(); } } }J。

7.如何掌握java多线程,高并发,大数据方面的技能

线程:同一类线程共享代码和数据空间,每个线程有独立的运行栈和程序计数器(PC),线程切换开销小。

(线程是cpu调度的最小单位)线程和进程一样分为五个阶段:创建、就绪、运行、阻塞、终止。多进程是指操作系统能同时运行多个任务(程序)。

多线程是指在同一程序中有多个顺序流在执行。在java中要想实现多线程,有两种手段,一种是继续Thread类,另外一种是实现Runable接口.(其实准确来讲,应该有三种,还有一种是实现Callable接口,并与Future、线程池结合使用。

8.java工程师需要掌握哪些知识

1.Core Java,就是Java基础、JDK的类库,很多童鞋都会说,JDK我懂,但是懂还不足够,知其然还要知其所以然,JDK的源代码写的非常好,要经常查看,对使用频繁的类,比如String, *** 类(List,Map,Set)等数据结构要知道它们的实现,不同的 *** 类有什么区别,然后才能知道在一个具体的场合下使用哪个 *** 类更适合、更高效,这些内容直接看源代码就OK了2.多线程并发编程,现在并发几乎是写服务端程序必须的技术,那对Java中的多线程就要有足够的熟悉,包括对象锁机制、synchronized关键字,concurrent包都要非常熟悉,这部分推荐你看看《Java并发编程实践》这本书,讲解的很详细3.I/O,Socket编程,首先要熟悉Java中Socket编程,以及I/O包,再深入下去就是Java NIO,再深入下去是操作系统底层的Socket实现,了解Windows和Linux中是怎么实现socket的4.JVM的一些知识,不需要熟悉,但是需要了解,这是Java的本质,可以说是Java的母体, 了解之后眼界会更宽阔,比如Java内存模型(会对理解Java锁、多线程有帮助)、字节码、JVM的模型、各种垃圾收集器以及选择、JVM的执行参数(优化JVM)等等,这些知识在《深入Java虚拟机》这本书中都有详尽的解释,或者去oracle网站上查看具体版本的JVM规范.5.一些常用的设计模式,比如单例、模板方法、代理、适配器等等,以及在Core Java和一些Java框架里的具体场景的实现,这个可能需要慢慢积累,先了解有哪些使用场景,见得多了,自己就自然而然会去用。

6.常用数据库(Oracle、MySQL等)、SQL语句以及一般的优化7.JavaWeb开发的框架,比如Spring、iBatis等框架,同样他们的原理才是最重要的,至少要知道他们的大致原理。8.其他一些有名的用的比较多的开源框架和包,ty网络框架,Apache mon的N多包,Google的Guava等等,也可以经常去Github上找一些代码看看。

暂时想到的就这么多吧,1-4条是Java基础,全部的这些知识没有一定的时间积累是很难搞懂的,但是了解了之后会对Java有个彻底的了解,5和6是需要学习的额外技术,7-8是都是基于1-4条的,正所谓万变不离其宗,前4条就是Java的灵魂所在,希望能对你有所帮助9.(补充)学会使用Git。如果你还在用SVN的话,赶紧投入Git的怀抱吧。

9.java 多线程的并发到底是什么意思

一、多线程1、操作系统有两个容易混淆的概念,进程和线程。

进程:一个计算机程序的运行实例,包含了需要执行的指令;有自己的独立地址空间,包含程序内容和数据;不同进程的地址空间是互相隔离的;进程拥有各种资源和状态信息,包括打开的文件、子进程和信号处理。线程:表示程序的执行流程,是CPU调度执行的基本单位;线程有自己的程序计数器、寄存器、堆栈和帧。

同一进程中的线程共用相同的地址空间,同时共享进进程锁拥有的内存和其他资源。2、Java标准库提供了进程和线程相关的API,进程主要包括表示进程的java.lang.Process类和创建进程的java.lang.ProcessBuilder类;表示线程的是java.lang.Thread类,在虚拟机启动之后,通常只有Java类的main方法这个普通线程运行,运行时可以创建和启动新的线程;还有一类守护线程(damon thread),守护线程在后台运行,提供程序运行时所需的服务。

当虚拟机中运行的所有线程都是守护线程时,虚拟机终止运行。3、线程间的可见性:一个线程对进程 *** 享的数据的修改,是否对另一个线程可见可见性问题:a、CPU采用时间片轮转等不同算法来对线程进行调度[java] view plaincopypublic class IdGenerator{ private int value = 0; public int getNext(){ return value++; } } 对于IdGenerator的getNext()方法,在多线程下不能保证返回值是不重复的:各个线程之间相互竞争CPU时间来获取运行机会,CPU切换可能发生在执行间隙。

以上代码getNext()的指令序列:CPU切换可能发生在7条指令之间,多个getNext的指令交织在一起。

并发算法之并行排序

大部分排序算法都是串行执行的,当排序元素很多时,使用并行排序算法可以有效利用CPU,提高运算效率,但将串行算法改成并行算法将会极大的增加原有算法的复杂度。

1、分离数据相关性:奇偶交换排序

冒泡排序:如果数据较小,会逐步被交换到前面,对于大的数字会下沉,交换到数组的尾部。

在每次迭代交换过程中,由于每次交换的两个元素存在数据冲突,对于每个元素,它既可能与前面的元素交换,也可能与后面的元素交换,因此很难直接改成并行算法。如果能够解开这种数据的相关性,就可以更容易的使用并行算法,奇偶交换排序就是基于这种思想的。

对于奇偶交换排序,它将排序过程分成两个阶段,奇交换和偶交换。奇交换总是比较奇数索引及其相邻的后续元素,而偶交换总是比较偶数索引及其相邻的后续元素。并且奇交换和偶交换会成对出现,这样才能保证比较和交换涉及到数组中的每一个元素。在每个阶段内,所有的比较和交换是没有数据相关性的,每次比较和交换都可以独立执行。

flag用来记录当前迭代释放发生了数据交换,start用来表示奇交换或偶交换。初始start=0,表示进行偶交换,每次迭代结束切换start状态。如果上次比较交换发生了数据交换,或当前正在进行的是奇交换,循环不会停止,直到不再发生交换,并且当前进行的是偶交换为止。

2、改进的插入排序:希尔排序

插入排序思想:一个未排序的数组可以分为两部分,前半部分是已排序的,后半部分是未排序的,在进行排序时,只需在未排序的部分中选择一个元素,将其插入到前面有序的数组中即可。最终未排序的部分越来越少,直至为0排序完成。

插入排序很难并行化,因为上一次的数据插入依赖于上一次得到的有序序列,多个步骤之间无法并行。

希尔排序将整个数组根据间隔h分割为若干个子数组,子数组相互穿插在一起,每次排序时分别对每一个子数组进行排序。每次排序时总是交换间隔为h的两个元素。在每组排序完成后,可以递减h的值,进行下轮排序,直到h=1,此时等价于一次插入排序。

希尔排序优点:即使一个较小的元素在数组末尾,由于每次元素移动都以间隔h进行,数组末尾的元素可以在很少的交换次数下,被置换到最接近元素最终位置的地方。

改造成并行希尔排序:

--参考文献《实战Java高并发程序设计》

java基础 insert方法问题?

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1.直接插入排序

经常碰到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中。

将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列

将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列。

对第四个数、第五个数……直到最后一个数,重复第二步。

如何写成代码:

首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i

设定插入数和得到已经排好序列的最后一个数的位数。insertNum和j=i-1。

从最后一个数开始向前循环,如果插入数小于当前数,就将当前数向后移动一位。

将当前数放置到空着的位置,即j+1。

代码实现如下:

public void insertSort(int[] a){

int length=a.length;//数组长度,将这个提取出来是为了提高速度。

int insertNum;//要插入的数

for(int i=1;i//插入的次数

insertNum=a[i];//要插入的数

int j=i-1;//已经排序好的序列元素个数

while(j=0a[j]insertNum){//序列从后到前循环,将大于insertNum的数向后移动一格

a[j+1]=a[j];//元素移动一格

j--;

}

a[j+1]=insertNum;//将需要插入的数放在要插入的位置。

}

}

2.希尔排序

对于直接插入排序问题,数据量巨大时。

将数的个数设为n,取奇数k=n/2,将下标差值为k的数分为一组,构成有序序列。

再取k=k/2 ,将下标差值为k的书分为一组,构成有序序列。

重复第二步,直到k=1执行简单插入排序。

如何写成代码:

首先确定分的组数。

然后对组中元素进行插入排序。

然后将length/2,重复1,2步,直到length=0为止。

代码实现如下:

public void sheelSort(int[] a){

int d = a.length;

while (d!=0) {

d=d/2;

for (int x = 0; x d; x++) {//分的组数

for (int i = x + d; i a.length; i += d) {//组中的元素,从第二个数开始

int j = i - d;//j为有序序列最后一位的位数

int temp = a[i];//要插入的元素

for (; j = 0 temp a[j]; j -= d) {//从后往前遍历。

a[j + d] = a[j];//向后移动d位

}

a[j + d] = temp;

}

}

}

}

3.简单选择排序

常用于取序列中最大最小的几个数时。

(如果每次比较都交换,那么就是交换排序;如果每次比较完一个循环再交换,就是简单选择排序。)

遍历整个序列,将最小的数放在最前面。

遍历剩下的序列,将最小的数放在最前面。

重复第二步,直到只剩下一个数。

如何写成代码:

首先确定循环次数,并且记住当前数字和当前位置。

将当前位置后面所有的数与当前数字进行对比,小数赋值给key,并记住小数的位置。

比对完成后,将最小的值与第一个数的值交换。

重复2、3步。

代码实现如下:

public void selectSort(int[] a) {

int length = a.length;

for (int i = 0; i length; i++) {//循环次数

int key = a[i];

int position=i;

for (int j = i + 1; j length; j++) {//选出最小的值和位置

if (a[j] key) {

key = a[j];

position = j;

}

}

a[position]=a[i];//交换位置

a[i]=key;

}

}

4.堆排序

对简单选择排序的优化。

将序列构建成大顶堆。

将根节点与最后一个节点交换,然后断开最后一个节点。

重复第一、二步,直到所有节点断开。

代码实现如下:

public void heapSort(int[] a){

System.out.println("开始排序");

int arrayLength=a.length;

//循环建堆

for(int i=0;i-1;i++){

//建堆

buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);

//交换堆顶和最后一个元素

swap(a,0,arrayLength-1-i);

System.out.println(Arrays.toString(a));

}

}

private void swap(int[] data, int i, int j) {

// TODO Auto-generated method stub

int tmp=data[i];

data[i]=data[j];

data[j]=tmp;

}

//对data数组从0到lastIndex建大顶堆

private void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {

// TODO Auto-generated method stub

//从lastIndex处节点(最后一个节点)的父节点开始

for(int i=(lastIndex-1)/2;i=0;i--){

//k保存正在判断的节点

int k=i;

//如果当前k节点的子节点存在

while(k*2+1=lastIndex){

//k节点的左子节点的索引

int biggerIndex=2*k+1;

//如果biggerIndex小于lastIndex,即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在

if(biggerIndex //若果右子节点的值较大

if(data[biggerIndex]1]){

//biggerIndex总是记录较大子节点的索引

biggerIndex++;

}

}

//如果k节点的值小于其较大的子节点的值

if(data[k] //交换他们

swap(data,k,biggerIndex);

//将biggerIndex赋予k,开始while循环的下一次循环,重新保证k节点的值大于其左右子节点的值

k=biggerIndex;

}else{

break;

}

}

}

}

5.冒泡排序

一般不用。

将序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

将剩余序列中所有元素两两比较,将最大的放在最后面。

重复第二步,直到只剩下一个数。

如何写成代码:

设置循环次数。

设置开始比较的位数,和结束的位数。

两两比较,将最小的放到前面去。

重复2、3步,直到循环次数完毕。

代码实现如下:

public void bubbleSort(int[] a){

int length=a.length;

int temp;

for(int i=0;i for(int j=0;j-1;j++){

if(a[j]a[j+1]){

temp=a[j];

a[j]=a[j+1];

a[j+1]=temp;

}

}

}

}

6.快速排序

要求时间最快时。

选择第一个数为p,小于p的数放在左边,大于p的数放在右边。

递归的将p左边和右边的数都按照第一步进行,直到不能递归。

代码实现如下:

public static void quickSort(int[] numbers, int start, int end) {

if (start end) {

int base = numbers; // 选定的基准值(第一个数值作为基准值)

int temp; // 记录临时中间值

int i = start, j = end;

do {

while ((numbers[i] base) (i end))

i++;

while ((numbers[j] base) (j start))

j--;

if (i = j) {

temp = numbers[i];

numbers[i] = numbers[j];

numbers[j] = temp;

i++;

j--;

}

} while (i = j);

if (start j)

quickSort(numbers, start, j);

if (end i)

quickSort(numbers, i, end);

}

}

7.归并排序

速度仅次于快排,内存少的时候使用,可以进行并行计算的时候使用。

选择相邻两个数组成一个有序序列。

选择相邻的两个有序序列组成一个有序序列。

重复第二步,直到全部组成一个有序序列。

代码实现如下:

public static void mergeSort(int[] numbers, int left, int right) {

int t = 1;// 每组元素个数

int size = right - left + 1;

while (t size) {

int s = t;// 本次循环每组元素个数

t = 2 * s;

int i = left;

while (i + (t - 1) size) {

merge(numbers, i, i + (s - 1), i + (t - 1));

i += t;

}

if (i + (s - 1) right)

merge(numbers, i, i + (s - 1), right);

}

}

private static void merge(int[] data, int p, int q, int r) {

int[] B = new int[data.length];

int s = p;

int t = q + 1;

int k = p;

while (s = q t = r) {

if (data[s] = data[t]) {

B[k] = data[s];

s++;

} else {

B[k] = data[t];

t++;

}

k++;

}

if (s == q + 1)

B[k++] = data[t++];

else

B[k++] = data[s++];

for (int i = p; i = r; i++)

data[i] = B[i];

}

8.基数排序

用于大量数,很长的数进行排序时。

将所有的数的个位数取出,按照个位数进行排序,构成一个序列。

将新构成的所有的数的十位数取出,按照十位数进行排序,构成一个序列。

代码实现如下:

public void sort(int[] array) {

//首先确定排序的趟数;

int max = array[0];

for (int i = 1; i array.length; i++) {

if (array[i] max) {

max = array[i];

}

}

int time = 0;

//判断位数;

while (max 0) {

max /= 10;

time++;

}

//建立10个队列;

List queue = new ArrayList ();

for ( int i = 0; i 10; i++) {

ArrayList queue1 = new ArrayList ();

queue.add(queue1);

}

//进行time次分配和收集;

for ( int i = 0; i time; i++) {

//分配数组元素;

for ( int j = 0; j array.length; j++) {

//得到数字的第time+1位数;

int x = array[j] % ( int) Math. pow( 10, i + 1) / ( int) Math. pow( 10, i);

ArrayList queue2 = queue.get(x);

queue2.add( array[j]);

queue. set(x, queue2);

}

int count = 0; //元素计数器;

//收集队列元素;

for ( int k = 0; k 10; k++) {

while ( queue.get(k).size() 0) {

ArrayList queue3 = queue.get(k);

array[count] = queue3.get( 0);

queue3.remove( 0);

count++;

}

}

}

}

来源:KaelQ

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