public static void sort(int[] a) {
DualPivotQuicksort.sort(a, 0, a.length - 1, null, 0, 0);
}
// DualPivotQuicksort类的sort方法
static void sort(int[] a, int left, int right,
int[] work, int workBase, int workLen) {
// Use Quicksort on small arrays
if (right - left < QUICKSORT_THRESHOLD) { // ①小于286,使用快排
sort(a, left, right, true); //见下一个代码块
return;
}
......
/* ⑥若数组连续升降性不高，使用快排代替归并排序
* The array is not highly structured,
* use Quicksort instead of merge sort.
*/
......
private static void sort(int[] a, int left, int right, boolean leftmost) {
int length = right - left + 1;
// Use insertion sort on tiny arrays
if (length < INSERTION_SORT_THRESHOLD) { // ③小于47使用插入排序，否则使用快排
为什么小于47要用插入排序而不用冒泡排序? 双轴快排与普通快排有什么区别? 什么时候更适合使用归并排序?
冒泡排序和插入排序的时间复杂度都是 O(n2)，都是原地排序算法，为什么插入排序要比冒泡排序更受欢迎呢？
我们前面分析冒泡排序和插入排序的时候讲到，冒泡排序不管怎么优化，元素交换的次数是一个固定值，是原始数据的逆序度。插入排序是同样的，不管怎么优化，元素移动的次数也等于原始数据的逆序度。
但是，从代码实现上来看，冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据移动要复杂，冒泡排序需要 3 个赋值操作，而插入排序只需要 1 个。我们来看这段操作：
冒泡排序中数据的交换操作：
if (a[j] > a[j+1]) { // 交换
int tmp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = tmp;
flag = true;
}
插入排序中数据的移动操作：
if (a[j] > value) {
a[j+1] = a[j]; // 数据移动
} else {
break;
}
我们把执行一个赋值语句的时间粗略地计为单位时间（unit_time），然后分别用冒泡排序和插入排序对同一个逆序度是 K 的数组进行排序。用冒泡排序，需要 K 次交换操作，每次需要 3 个赋值语句，所以交换操作总耗时就是 3*K 单位时间。而插入排序中数据移动操作只需要 K 个单位时间。
这个只是我们非常理论的分析，为了实验，针对上面的冒泡排序和插入排序的 Java 代码，我写了一个性能对比测试程序，随机生成 10000 个数组，每个数组中包含 200 个数据，然后在我的机器上分别用冒泡和插入排序算法来排序，冒泡排序算法大约 700ms 才能执行完成，而插入排序只需要 100ms 左右就能搞定！
所以，虽然冒泡排序和插入排序在时间复杂度上是一样的，都是 O(n2)，但是如果我们希望把性能优化做到极致，那肯定首选插入排序。插入排序的算法思路也有很大的优化空间，我们只是讲了最基础的一种。如果你对插入排序的优化感兴趣，可以自行学习一下希尔排序。
// Arrays.sort()
public static <T> void sort(T[] a, Comparator<? super T> c) {
if (c == null) {
sort(a);
} else {
if (LegacyMergeSort.userRequested)
legacyMergeSort(a, c);
else
TimSort.sort(a, 0, a.length, c, null, 0, 0);
}
}
参考文档
blog.csdn.net/xlgen157387… 码出高效 极客时间 www.cnblogs.com/warehouse/p… www.jianshu.com/p/892ebd063…
