java基础-Comparator接口与Collections实现排序算法
java 排序Comparable和Comparator使用
java提供了两个排序用的接口Comparable和Comparator,一般情况下使用区别如下:
- Comparable 接口用于类的固定排序方式上面,比如类实现Comparable接口,实现compareTo方法,
做为类默认排序实现。- Comprator接口通常用于特殊场景下面的排序方式,比如学生成绩在计算过程中需要按照不同科目排序一样。
无论实现哪个接口,都可以使用Collections.sort方法对集合或者数组进行排序。
public class Collections {
public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List<T> list) {
list.sort(null);
}
public static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c) {
list.sort(c);
}
}
可以看到,具体实现由List的sort方法解决。
public class List{
default void sort(Comparator<? super E> c) {
Object[] a = this.toArray();
Arrays.sort(a, (Comparator) c);
ListIterator<E> i = this.listIterator();
for (Object e : a) {
i.next();
i.set((E) e);
}
}
}
没有搞明白为什么方法是default的包权限?
list直接把数据转换为数组,转换为数据排序实现。
public class Arrays{
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);
}
}
public static void sort(Object[] a) {
if (LegacyMergeSort.userRequested)
legacyMergeSort(a);
else
ComparableTimSort.sort(a, 0, a.length, null, 0, 0);
}
}
处理过程中都出现legencyMergeSort,jdk8中已经标记为将要移除的算法,mergeSort就是归并排序。
严格来讲,TimSort也是归并排序的一种优化版本,具体的算法实现方式最早来源于python的实现。有兴趣可以搜索下
资料。
归并排序:将2个或者多个有序集合合并为一个更大的有序集合。
具体做法;将长度为n的数组看做是n个数据,两两合并为一个长度为2的有序集合;重复前面的步骤,直到得到一个长度为n的数组为止。
简单来讲MergeSort需要把数组分治,利用第三个数据来承载合并后的数据,这样可能产生大量的数组对象。
TimSort是将归并的过程在本地实现。这部分还没有搞懂,搞定后再继续。
public class TimSort{
static <T> void sort(T[] a, int lo, int hi, Comparator<? super T> c,
T[] work, int workBase, int workLen) {
assert c != null && a != null && lo >= 0 && lo <= hi && hi <= a.length;
int nRemaining = hi - lo;
if (nRemaining < 2)
return;
if (nRemaining < MIN_MERGE) {
int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);
binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen, c);
return;
}
TimSort<T> ts = new TimSort<>(a, c, work, workBase, workLen);
int minRun = minRunLength(nRemaining);
do {
int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);
if (runLen < minRun) {
int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;
binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen, c);
runLen = force;
}
ts.pushRun(lo, runLen);
ts.mergeCollapse();
lo += runLen;
nRemaining -= runLen;
} while (nRemaining != 0);
assert lo == hi;
ts.mergeForceCollapse();
assert ts.stackSize == 1;
}
}
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