我一直在摆弄一些排序算法并对它们进行计时，看看它们的效果如何。为此，我创建了一个包含许多整数排序算法的静态类，以及另一个用于计时和将数据导出到csv的类。
我开始查看上述数据，我注意到了一个有趣的趋势。我的程序创建了5个不同的随机数组进行测试，每个排序算法在每个数组上平均需要10次不同的试验。奇怪的是，第一个阵列似乎有一些算法的平均时间明显更长，但其他算法则没有。以下是备份它的一些示例数据： Dataset 1，Dataset 2和Dataset 3（时间以纳秒为单位）。
我不确定它是否与某些算法，我实现算法的方式，JVM或其他一些因素组合有关。有人知道这种类型的数据是如何发生的吗？
此外，所有这些的源代码都可用here。查看'src'文件夹下的内容。
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这看起来像是即时编译的效果。
为减少启动时间，首次运行代码时，将直接从字节代码中解释代码。只有在任何特定代码段运行多次之后，JIT才会确定它是一个关键部分，并且值得重新编译为本机代码。然后它以编译的形式替换该方法。
即时编译的影响是启动时间大大减少（整个应用程序在运行之前不需要编译），但关键部分也尽可能快地运行（因为它们最终编译）。看起来关键部分是在第一次评估中编写的。
我不确定为什么某些算法没有表现出编译的速度。最有可能的原因是它们与其他先前的算法共享其关键部分。例如，Insertion排序很大程度上依赖于在选择排序评估期间编译的swap方法。另一个可能的原因在于注意到一致运行的mergeSort并不严重依赖于函数调用，因此它不会受益于内联。另一方面，堆排序在很大程度上依赖于siftDown方法，编译器可能难以内联。
如果您将swap标记为final，则会使编译器内联对此方法的调用。由于这种方法很小而且经常被调用，所以内联它（它是及时编译的一部分）将有助于提高性能。
为了提供一致的测试环境，您可以在运行测试时disable just-in-time compilation。
