Я написал несколько классов Java для оценки / демонстрации различных алгоритмов сортировки. Однако, я запутался, когда я запускаю свой демонстрационный класс. Надеюсь, вы, ребята, можете дать мне объяснение. (этот вопрос НЕ домашнее задание.)
Сначала я бы перечислил несколько кодов, связанных с этим вопросом.
AbstractDemo
public abstract class AbstractDemo {
protected final int BIG_ARRAY_SIZE = 20000;
protected final int SMALL_ARRAY_SIZE = 14;
protected Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
public final void doDemo() {
prepareDemo();
specificDemo();
}
protected abstract void prepareDemo();
protected abstract void specificDemo();
protected final void printInfo(final String text) {
System.out.println(text);
}
}
SortingDemo
public class SortingDemo extends AbstractDemo {
private static final String FMT = "%-10s| %-21s| %7s ms.";
private static final String SPL = AlgUtil.lineSeparator('-', 45);
private static final String SPLT = AlgUtil.lineSeparator('=', 45);
private int[] data;
private final List<Sorting> demoList = new LinkedList<Sorting>();
@Override
protected void specificDemo() {
int[] testData;
//*** this comment is interesting!!! for (int x = 1; x < 6; x++) {
printInfo(String.format("Sorting %7s elements", data.length));
printInfo(SPLT);
for (final Sorting sort : demoList) {
// here I made a copy of the original Array, avoid to sort an already sorted array.
testData = new int[data.length];
System.arraycopy(data, 0, testData, 0, data.length);
stopwatch.start();
// sort
sort.sort(testData);
stopwatch.stop();
printInfo(String.format(FMT, sort.getBigO(), sort.getClass().getSimpleName(), stopwatch.read()));
printInfo(SPL);
testData = null;
stopwatch.reset();
}
//}
}
@Override
protected void prepareDemo() {
data = AlgUtil.getRandomIntArray(BIG_ARRAY_SIZE, BIG_ARRAY_SIZE * 5, false);
demoList.add(new InsertionSort());
demoList.add(new SelectionSort());
demoList.add(new BubbleSort());
demoList.add(new MergeSort()); //here is interesting too
demoList.add(new OptimizedMergeSort());
}
public static void main(final String[] args) {
final AbstractDemo sortingDemo = new SortingDemo();
sortingDemo.doDemo();
}
}
Секундомер
public class Stopwatch {
private boolean running;
private long startTime;
private long elapsedMillisec;
public void start() {
if (!running) {
this.startTime = System.currentTimeMillis();
running = true;
} else {
throw new IllegalStateException("the stopwatch is already running");
}
}
public void stop() {
if (running) {
elapsedMillisec = System.currentTimeMillis() - startTime;
running = false;
} else {
throw new IllegalStateException("the stopwatch is not running");
}
}
public void reset() {
elapsedMillisec = 0;
}
public long read() {
if (running) {
elapsedMillisec = System.currentTimeMillis() - startTime;
}
return this.elapsedMillisec;
}
}
метод генерации случайного массива
public static int[] getRandomIntArray(final int len, final int max, boolean allowNegative) {
final int[] intArray = new int[len];
final Random rand = new Random();
rand.setSeed(20100102);
if (!allowNegative) {
if (max <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("max must be possitive if allowNegative false");
}
for (int i = 0; i < intArray.length; i++) {
intArray[i] = rand.nextInt(max);
}
} else {
int n;
int i = 0;
while (i < len) {
n = rand.nextInt();
if (n < max) {
intArray[i] = n;
i++;
}
}
}
return intArray;
}
вы можете видеть, я генерирую массив int с 20000 элементами. И так как у меня есть фиксированное начальное число в методе getRandomIntArray, у меня всегда один и тот же массив каждый раз, когда я его вызываю. Класс SortingDemo имеет метод main, если я запускаю этот класс, я получаю вывод:
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 101 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 667 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 1320 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 39 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 11 ms.
---------------------------------------------
выглядит хорошо. Теперь приходит то, что меня смутило. Если я изменю последовательность demoList.add () в SortingDemo, скажем:
demoList.add(new InsertionSort());
demoList.add(new SelectionSort());
demoList.add(new BubbleSort());
// OptimizedMergeSort before Mergesort
demoList.add(new OptimizedMergeSort());
demoList.add(new MergeSort());
Я получил:
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 103 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 676 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 1313 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 41 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 14 ms.
---------------------------------------------
почему вывод отличается от первого запуска? OptimizedMergeSort занял больше времени, чем обычно MergeSort ...
И если я раскомментирую строку for (int x=1; x<6; x++) в SortingDemo, (запустив тест с тем же массивом 5 раз), я получу:
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 101 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 668 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 1311 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 37 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 10 ms.
---------------------------------------------
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 94 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 665 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 1308 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 5 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 7 ms.
---------------------------------------------
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 116 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 318 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 969 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 5 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 10 ms.
---------------------------------------------
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 116 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 319 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 964 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 5 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 5 ms.
---------------------------------------------
Sorting 20000 elements
=============================================
O(n^2) | InsertionSort | 116 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | SelectionSort | 320 ms.
---------------------------------------------
O(n^2) | BubbleSort | 963 ms.
---------------------------------------------
O(?) | OptimizedMergeSort | 4 ms.
---------------------------------------------
O(nlog(n))| MergeSort | 6 ms.
---------------------------------------------
Для других сортировок результат выглядит приемлемым. но для mergeSort, почему первый запуск занял гораздо больше времени, чем позже? 37мс: 4мс для OptimizedMergeSort.
Я думаю, что даже если реализация Optimized / MergeSort была неправильной, выходные данные должны оставаться прежними, почему когда-то один и тот же вызов метода занимает больше времени, иногда более короткое время?
Как информация, все эти классы * Sort расширяют супер-абстрактный класс Sorting. у него есть абстрактный метод void sort(int[] data)
MergeSort имеет метод mergeSorting и метод merge ().
OptimizedMergeSort расширяет MergeSort и переопределяет метод mergeSorting() (поскольку при размере массива <= 7 он будет выполнять inserttionSort) и повторно использует метод <code>merge() из класса MergeSort.
Спасибо за чтение этого длинного текста и кодов. Я ценю, если вы, ребята, можете дать мне некоторые объяснения.
Все тесты проводились в Eclipse под Linux.