数据结构加油站:
Comparison Sorting Visualization
并发设计模式
单线程归并排序
public class MergeSort {
private final int[] arrayToSort; //要排序的数组
private final int threshold; //拆分的阈值,低于此阈值就不再进行拆分
public MergeSort(final int[] arrayToSort, final int threshold) {
this.arrayToSort = arrayToSort;
this.threshold = threshold;
}
/**
* 排序
* @return
*/
public int[] mergeSort() {
return mergeSort(arrayToSort, threshold);
}
public static int[] mergeSort(final int[] arrayToSort, int threshold) {
//拆分后的数组长度小于阈值,直接进行排序
if (arrayToSort.length < threshold) {
//调用jdk提供的排序方法
Arrays.sort(arrayToSort);
return arrayToSort;
}
int midpoint = arrayToSort.length / 2;
//对数组进行拆分
int[] leftArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, 0, midpoint);
int[] rightArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, midpoint, arrayToSort.length);
//递归调用
leftArray = mergeSort(leftArray, threshold);
rightArray = mergeSort(rightArray, threshold);
//合并排序结果
return merge(leftArray, rightArray);
}
public static int[] merge(final int[] leftArray, final int[] rightArray) {
//定义用于合并结果的数组
int[] mergedArray = new int[leftArray.length + rightArray.length];
int mergedArrayPos = 0;
// 利用双指针进行两个数的比较
int leftArrayPos = 0;
int rightArrayPos = 0;
while (leftArrayPos < leftArray.length && rightArrayPos < rightArray.length) {
if (leftArray[leftArrayPos] <= rightArray[rightArrayPos]) {
mergedArray[mergedArrayPos] = leftArray[leftArrayPos];
leftArrayPos++;
} else {
mergedArray[mergedArrayPos] = rightArray[rightArrayPos];
rightArrayPos++;
}
mergedArrayPos++;
}
while (leftArrayPos < leftArray.length) {
mergedArray[mergedArrayPos] = leftArray[leftArrayPos];
leftArrayPos++;
mergedArrayPos++;
}
while (rightArrayPos < rightArray.length) {
mergedArray[mergedArrayPos] = rightArray[rightArrayPos];
rightArrayPos++;
mergedArrayPos++;
}
return mergedArray;
}
forkjoin排序
/**
* 利用fork-join实现数组排序
*/
public class MergeSortTask extends RecursiveAction {
private final int threshold; //拆分的阈值,低于此阈值就不再进行拆分
private int[] arrayToSort; //要排序的数组
public MergeSortTask(final int[] arrayToSort, final int threshold) {
this.arrayToSort = arrayToSort;
this.threshold = threshold;
}
@Override
protected void compute() {
//拆分后的数组长度小于阈值,直接进行排序
if (arrayToSort.length <= threshold) {
// 调用jdk提供的排序方法
Arrays.sort(arrayToSort);
return;
}
// 对数组进行拆分
int midpoint = arrayToSort.length / 2;
int[] leftArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, 0, midpoint);
int[] rightArray = Arrays.copyOfRange(arrayToSort, midpoint, arrayToSort.length);
MergeSortTask leftTask = new MergeSortTask(leftArray, threshold);
MergeSortTask rightTask = new MergeSortTask(rightArray, threshold);
//调用任务,阻塞当前线程,直到所有子任务执行完成
invokeAll(leftTask,rightTask);
//提交任务
// leftTask.fork();
// rightTask.fork();
// //合并结果
// leftTask.join();
// rightTask.join();
// 合并排序结果
arrayToSort = MergeSort.merge(leftTask.getSortedArray(), rightTask.getSortedArray());
}
public int[] getSortedArray() {
return arrayToSort;
}
随机生成一个数组的工具类
public class Utils {
/**
* 随机生成数组
* @param size 数组的大小
* @return
*/
public static int[] buildRandomIntArray(final int size) {
int[] arrayToCalculateSumOf = new int[size];
Random generator = new Random();
for (int i = 0; i < arrayToCalculateSumOf.length; i++) {
arrayToCalculateSumOf[i] = generator.nextInt(100000000);
}
return arrayToCalculateSumOf;
}
}
单线程归并排序 & forkjoin排序 对比
public class ArrayToSortMain {
public static void main(String[] args) {
//生成测试数组 用于归并排序
int[] arrayToSortByMergeSort = Utils.buildRandomIntArray(20000000);
//生成测试数组 用于forkjoin排序
int[] arrayToSortByForkJoin = Arrays.copyOf(arrayToSortByMergeSort, arrayToSortByMergeSort.length);
//获取处理器数量
int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
MergeSort mergeSort = new MergeSort(arrayToSortByMergeSort, processors);
long startTime = System.nanoTime();
// 归并排序
mergeSort.mergeSort();
long duration = System.nanoTime()-startTime;
System.out.println("单线程归并排序时间: "+(duration/(1000f*1000f))+"毫秒");
//利用forkjoin排序
MergeSortTask mergeSortTask = new MergeSortTask(arrayToSortByForkJoin, processors);
//构建forkjoin线程池
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(processors);
startTime = System.nanoTime();
//执行排序任务
forkJoinPool.invoke(mergeSortTask);
duration = System.nanoTime()-startTime;
System.out.println("forkjoin排序时间: "+(duration/(1000f*1000f))+"毫秒");
}
}