Java實現二元選擇排序

Nisus發表於2019-03-03
Java排序

僅以此篇部落格致敬掘金部落格. 就在昨晚被CSDN傻x般的互動方式折磨的怒火難洩的時候, 百度一起吐槽它, 偶遇一知乎貼吧, 正式集體吐槽CSDN的, 於是乎, 痛快的罵了幾句, 也就是在哪裡看到掘金的字樣, 還有stackoverflow, 鑑於後者外網響應較慢. 於是瞅瞅掘金, 看看是個什麼鬼.
進來一看, 首先, 介面較為簡潔, 不想某些網站就像釣魚網站一樣. 進來後, 發現文章支援Markdown, 大大加分(本尊以為不支援markdown的部落格直接pass得了). 更爽的是, 這裡提供markdown很多快捷鍵, 而且左下角自帶語法提示, 很像印象筆記的馬克飛象(馬克飛象私人化太重, 不能很好的分享, 這是我鬱悶的小地方).

廢話說完, 接下來簡單的分享下昨晚研究的二元選擇排序Java程式碼, 作為進駐掘金的第一炮.

程式碼

public static void selectSort2(int arr[]) {
    int i, j, min, max;
    int min_value = 0;
    int max_value = 0;
    int n = arr.length;


    /**搜尋比較**/
    for (i = 0; i <= (n - 1) / 2; i++) {
        // 做不超過n/2趟選擇排序
        // 分別記錄最大和最小關鍵字記錄位置  每次迴圈更新索引, 一般待遍歷區域的首末假設為最大值或最小值位置
        max = i;
        min = i;
        for (j = i + 1; j <= n - 1 - i; j++) {
            if (arr[j] >= arr[max]) { //>= -->保證相等數值中最後面的為最大值, 這樣甩到後面去, 能夠保證順序穩定(升序情況下適用)
                max = j;
                continue;
            }
            if (arr[j] < arr[min]) { //相等數值中最前面的為最小值
                min = j;
            }

        }
        /**資料交換**/
        // 交換的部分最需要注意了, 網上很多部落格, 在這裡其實是有bug的
        // 總體思路是: 最小值放在搜尋取首位, 最大值放在搜尋區末位
        //first:i last:n-1-i min max

        if(i==max){

            max_value = arr[i];
            arr[i] = arr[min];
            arr[min] = arr[n-1-i];
            arr[n-1-i] = max_value;                    
        }else if((n-1-i)==min) {
            min_value = arr[n-1-i];
            arr[n-1-i] = arr[max];
            arr[max] = arr[i];
            arr[i] = min_value;
        }else {
            //首位不和最大重疊且末尾不和最小重疊
            min_value = arr[min];
            arr[min] = arr[i];
            arr[i] = min_value;

            max_value = arr[max];
            arr[max] = arr[n-1-i];
            arr[n-1-i] = max_value;
        }
    }

}複製程式碼

坑點

二元排序主要分兩部分:

  • 搜尋比較, 確定最大, 最小值索引
  • 交換資料

第一部分, 大家一般都沒有問題。問題往往出在第二部分交換資料。很多朋友在這裡沒有細想，導致程式碼是有問題的。
如下面這個程式碼片(來源:八大排序演算法之二元選擇排序):

int maxtmp = 0;
int mintmp = 0;     //注意:這裡不能把a[max],a[min]直接和a[i]和a[n-i-1]調換
maxtmp = a[max];
mintmp = a[min];
a[max] = a[i];
a[min] = a[n-i-1];
a[i] = maxtmp;
a[n-i-1] = mintmp;複製程式碼

通過觀察這段程式碼片, 可知博主實現的降序。如果依據這個程式碼，當i和max重合或者n-i-1和min重合時, 基本就會出現數值丟失的情況，更不用談排序正確與否了！
舉個例子：

陣列擷取: … (2), 6, (9), 8, 5, (4), …
首位2, 也是min.
首->max: 2, 6, 2, 8, 5, 4
末->min: 4, 6, 2, 8, 5, 4
max->首: 9, 6, 2, 8, 5, 4
min->末: 9, 6, 2, 8, 5, 2
到這一步, 不用看順序, 只需要看數字的值, 已經變了, 多出了一個2! 4卻丟失了!!

測試

通過比較二元選擇排序和普通的二元排序，二元選擇排序速度的確有所提升，但是由於增加了程式碼複雜度，提升效果有限！

1. 時間對比

int[] arr = MyUtils.randomArr(100000, 100000, -123); //自定義工具, 生成10萬長度, 範圍[0,100000)的整型陣列, -123是種子值.
long t0 = System.currentTimeMillis(); //獲取開始時間
//selectSort(arr);  //普通選擇排序
//selectSort2(arr); //二元選擇排序
long t1 = System.currentTimeMillis(); //獲取結束時間
System.out.println((t1-t0)+"ms");複製程式碼

結果顯示:
對於10萬長度的整形陣列,

  • 二元選擇排序耗時: 2,208ms
  • 普通選擇排序: 2,620ms

可見, 兩者差異很小。
另外，

  • 當陣列長度增長到100萬時，選擇排序耗時太長，只能殺死它。。。
  • 普通選擇排序中，在搜尋比較的時候是隻更新索引, 找到最小的索引後再交換的思路。如果比較一次交換一次，耗時明顯提高近5倍。

附錄

普通選擇排序——比較一次交換一次

public static void selectSort(int[] arr) {
     int count = 0;
    for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[i] > arr[j]) {
                int temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
             count ++;
        }
    }
    System.out.println(count);
}複製程式碼

普通選擇排序——比較僅更新索引

public static void selectSort3(int[] arr) {
    int min_idx = 0;  //初始化最小值位置
    int temp = 0;
    for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        min_idx = i;
        for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[min_idx] > arr[j]) {
                min_idx = j;  //先只儲存最小值所在位置, 暫不做交換
            }
            // count ++;
        }
        temp = arr[min_idx];
        arr[min_idx] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
    // System.out.println(count);
}複製程式碼

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