我正在编写Peals编程,第一篇论文涉及在已知范围内对数字进行排序。作为一种智能解决方案,他们提供实现位图,将输入文件中的所有数字设置为位图中的一个,然后简单地迭代它以打印结果。假设这应该比更传统的排序算法(如quicksort或mergesort)快得多。
为了测试这个,我用Java编写了自己的位图排序。当我发现使用合并排序的Unix排序命令仍然快得多时,我并不感到惊讶。我把它归结为它用C语言编写的事实,并且可能由一些非常聪明的人高度优化。
所以,然后我用Java编写了自己的合并排序。令我惊讶的是,我的BitmapSort速度更快,但只是略有增加。使用非常大的输入文件(+ -800000整数),bitmapsort的速度只提高了约30%。
这是我的位图排序和位图实现:
import java.util.Scanner;
import java.io.FileReader;
import java.io.File;
class BitmapSort {
Scanner sc;
BitmapSort() throws Exception {
sc = new Scanner(new File("numbers.txt"));
}
void start() {
BitMap map = new BitMap(3000000);
while (sc.hasNextInt()) {
map.set(sc.nextInt());
}
for (int i = 0; i < 3000000; i++) {
if (map.isSet(i)) {
System.out.println(i);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
new BitmapSort().start();
}
}
class BitMap {
byte[] bits;
int size;
BitMap(int n) {
size = n;
bits = new byte[(int) Math.ceil((double) n / (double) Byte.SIZE)];
for (Byte b : bits) {
b = 0;
}
}
private String toBinary(byte b) {
return String.format(Integer.toBinaryString(b & 0xFF)).replace(' ', '0');
}
void set(int i) {
int index = i / Byte.SIZE;
bits[index] = (byte) ((bits[index] | (byte) (1 << (Byte.SIZE - 1 - (i % Byte.SIZE)))));
}
void unset(int i) {
int index = i / Byte.SIZE;
bits[index] = (byte) ((bits[index] ^ (byte) (1 << (Byte.SIZE - 1 - (i % Byte.SIZE)))));
}
boolean isSet(int i) {
int index = i / Byte.SIZE;
byte mask = (byte) ((bits[index] & (byte) (1 << (Byte.SIZE - 1 - (i % Byte.SIZE)))));
return (bits[index] & mask) != 0;
}
}
这是我的mergesort:
import java.util.Scanner;
import java.io.FileReader;
import java.io.File;
class MergeSort {
Scanner sc;
static int times;
MergeSort() throws Exception {
sc = new Scanner(new File("numbers.txt"));
times = 0;
}
int[] mergeSort(int[] input) {
if (input.length <= 1) {
return input;
}
int middle = input.length / 2;
int[] left = new int[middle];
int[] right;
if (input.length % 2 == 0) {
right = new int[middle];
} else {
right = new int[middle + 1];
}
for (int i = 0; i < middle; i++) {
left[i] = input[i];
}
for (int i = middle; i < input.length; i++) {
right[i - middle] = input[i];
}
left = mergeSort(left);
right = mergeSort(right);
return merge(left, right);
}
int[] merge(int[] left, int[] right) {
times++;
int[] result = new int[left.length + right.length];
int left_size = 0;
int right_size = 0;
int result_size = 0;
while (left_size < left.length || right_size < right.length) {
if (left_size < left.length && right_size < right.length) {
if (left[left_size] <= right[right_size]) {
result[result_size] = left[left_size];
left_size++;
result_size++;
} else {
result[result_size] = right[right_size];
right_size++;
result_size++;
}
} else if (left_size < left.length) {
result[result_size] = left[left_size];
left_size++;
result_size++;
} else if (right_size < right.length) {
result[result_size] = right[right_size];
right_size++;
result_size++;
}
}
return result;
}
void start() {
int[] input = new int[838662];
int i = 0;
while (sc.hasNextInt()) {
input[i] = sc.nextInt();
i++;
}
int[] result = mergeSort(input);
for (int j : result) {
System.out.printf("%d\n", j);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
new MergeSort().start();
}
}
输入文件包含0
和3000000
之间的整数,并包含838661
个数字。
请原谅丑陋的编码风格,这只是一个快速比较。
提前致谢! 问候, 莱纳斯
答案 0 :(得分:6)
首先,编程珍珠的文章是在内存层次结构的影响变得如此严重之前编写的。 800K字节的映射添加了大量随机访问内存流量,很可能导致缓存未命中。 Mergesorts往往具有良好的本地记忆性能。