Question

我读了算法第4版普林斯顿的书，并观看了在线课程视频。我发现了两件有趣的事情。

在视频中有人说，如果我们在quicksort中使用这样的截止值，我们会将程序加速10~20％：

if（hi - lo＆lt; CUTOFF）Insertion.sort（a）;

它建议当我们使用递归公式将数组a划分为子数组并递归排序子数组时，我们可以在子数组的大小小于CUTOFF时使用插入排序算法。但是，当我用CUTOFF大小测试它时3,7和10.事实并非如此。它在我的测试数据集中慢了大约10倍。数据集是5000个随机数的数组。所以我想我们最好不要对小尺寸阵列使用插入排序。

当我尝试测量代码的运行时间并将其与本课程的标准代码（即algs4.jar库）进行比较时。我发现我的时间更长，即使我将代码更改为标准代码。最后，我意识到即使我们快速输出相同的数组两次（将数组复制为a1，a2），第二次排序的运行时间总是大约是第二次排序的运行时间的一半。即（伪代码）： stopWatch sw1 = new stopWatch（）; 快速排序（A1）; print sw1.elaspedTime（）;
```
 stopWatch sw2 = new stopWatch();
 quicksort(a2);
 print sw2.elaspedTime();
```

然后第二个花费大约一半的时间，即使它们是相同的算法并且排序相同的数组。我不知道为什么会这样。这是一个非常有趣的现象。

Answer 1

现在。理论上它可能更快，但根据您使用的语言，编译器，系统，CPU，它可能会有所不同。我可以用你的第二点作为例子。 CPU有一个称为缓存的东西，可以保存频繁使用的数据以提高速度。它非常小但速度超快，比RAM快。所以基本上第一次运行程序时，数组最初是在内存中，当有缓存未命中时它进入缓存。当你第二次运行相同的代码时，一切都在缓存中，没有必要在RAM中查找并且没有缓存未命中，所以它比第一次运行更快。如果你想要准确的结果那么你可能必须清除RAM清除缓存，关闭你正在运行的任何程序等等

测试快速排序的速度

1 个答案: