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import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
public class QSort {
// 选择枢轴时候要求数据个数大于3
private static final int OFF_SIT = 3;
// 选择快排还是插入的界限
private static final int INSERT_FLAG = 13;
// 数组的有效下标
public void sort(int[] array, int left, int right) {
// 一些无用的校验
if (null == array) {
return;
} else if (array.length <= 1) {
return;
} else if (left < 0 || right < 0) {
return;
} else if (right - left <= 1) {
return;
} else {
quick(array, left, right);
}
}
private void quick(int[] array, int left, int right) {
// 如果数组中的数据太少，使用插入排序
// 根据下面选择枢轴的方法，太少也是不允许的
// 大量实验证明，数据在5到20内的数据，插入排序快于快速排序
// 这里选择的是13，实验发现13比较好
if (left + OFF_SIT <= right) {
if (left + INSERT_FLAG <= right) {
int p = partition(array, left, right);
// 实际比较是从left-1，right-2开始的
// 因为left，right-1，right三者已经有序
// 具体参考枢轴的选择策略partition
int i = left, j = right - 1;
for (; ; ) {
for (; ; ) {
// 直接加就好了，不需要判断是否越界
// 原因就是有三个数已经控制了边界
i = i + 1;
// 这里说明下:
// 为什么大于或者等于都要停止指针移动？
// 因为大量实验发现，当等于的时候也停止指针移动是较好的
// 从工程角度看两个指针都要判断等于才行
// 因为如果只有一边判断会造成不平衡性问题
// 也就是因为快排每趟都会分大于小于枢轴的两个集合的
// 如果只有一边判断等于那么很容易将等于枢轴的数分到一个集合中
// 造成了另一个集合没有等于枢轴的数
// 从工程学角度是不合理的
if (array[i] >= p) {
break;
}
}
for (; ; ) {
j = j - 1;
if (array[j] <= p) {
break;
}
}
// i>=j，说明都比较完了，应该跳出循环
if (i < j) {
swap(array, i, j);
} else {
break;
}
}
// {left,2,3,4,5,i,i+1,8,9,right-1,right}
// 对照数组就很明了了
swap(array, i, right - 1);
// 是一个递归调用，后续考虑实现非递归调用的高效算法
// 因为是要实现并发的快排的
quick(array, left, i - 1);
quick(array, i + 1, right);
} else {
insertion(array, left, right);
}
} else {
insertion(array, left, right);
}
}
// 枢轴的选择，采用中位数法
// 1)对头，中，尾三个数进行排序
// 2)将已经排好序的中间位置的数与倒数第二个数交换
// 3)这样做的好处是:排序的部分就是第二个位置与倒数第三个位置的中间部分
// 中间没有枢轴，移动指针的时候无需判断越界
// 因为两边的边界已经确定了
// 这样还有个好处就是数组中已经有三个数的排好序的了
// 并且这三个数不需要参与移动
// 仅仅作为一些判断标志以及控制
private int partition(int[] array, int left, int right) {
int c = (left + right) / 2;
if (array[left] > array[c]) {
swap(array, left, c);
}
if (array[left] > array[right]) {
swap(array, left, right);
}
if (array[c] > array[right]) {
swap(array, c, right);
}
swap(array, c, right - 1);
return array[right - 1];
}
private void swap(int[] array, int left, int right) {
int temp = array[left];
array[left] = array[right];
array[right] = temp;
}
// 插入排序
public void insertion(int[] array, int left, int right) {
first(array, left, right);
for (int i = left + 2; i <= right; i++) {
int temp = array[i];
int j = i;
for (; temp < array[j - 1]; j--) {
array[j] = array[j - 1];
}
array[j] = temp;
}
}
// 这里的选择最小数也是控制手段，简单的选择，并不是像冒泡那样
// 正确方法还是参考之前的具体算法吧
private void first(int[] array, int left, int right) {
int sm = left;
for (int i = left; i <= right; i++) {
if (array[i] < array[sm]) {
sm = i;
}
}
// 仅仅将最小的数置于最开始的位置
swap(array, left, sm);
}
// 至于时间复杂度，空间复杂度大家百度吧，或者参考算法导论
public static void main(String args[]) {
QSort qs = new QSort();
// 每次都是生成的不同的随机数
// 如果使用同一组数，这样利用硬件特性，耗费的时间会更少
// 可以试试
ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
for (int t = 0; t < 100; t++) {
int nums[] = new int[99999999];
for (int i = 0; i < 99999999; i++) {
int r = random.nextInt(999999999);
nums[i] = r;
}
System.out.println("quick sort init finish ......");
//qs.insertion(nums,0,nums.length-1);
long start = System.nanoTime();
qs.sort(nums, 0, nums.length - 1);
long finish = System.nanoTime();
System.out.println("quick sort finish ......cust nano time=" + (finish - start));
for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
if (nums[i] > nums[i + 1]) {
throw new IllegalStateException();
}
}
System.out.println("...... check finish ,time=" + t + ", ......");
}
}
}
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