我在jsperf.com test上创建了3种排序方法:Bubble,Insertion和Merge。 Link
在测试之前,我使用从0到1Mln的随机数创建未排序的数组。 每次测试都表明Insertion排序比Merge排序更快。 如果插入和冒泡排序的合并排序时间为O(n log(n)),那么这样的结果是什么原因有O(n ^ 2) test result here
答案 0 :(得分:0)
没有更多测试,暂定答案:
您的插入排序已经过相当优化 - 您只需要切换元素。您的合并排序使用[]
实例化新数组,并使用slice
和concat
创建新数组,这是一个很大的内存管理开销,更不用说concat
和{ {1}}内部有隐式循环(尽管在本机代码中)。合并排序在就地完成时是有效的;随着所有复制的进行,这应该会让你失望很多。
答案 1 :(得分:0)
正如Amadan评论的那样,合并排序最好进行与要排序的数组大小相同的一次性分配。自顶向下合并排序使用递归生成合并使用的索引,而自下而上跳过递归并使用迭代生成索引。大部分时间都花在实际合并子阵列上,因此自上而下的较大阵列(100万元素或更多)的额外开销仅为5%左右。
示例C ++代码,用于稍微优化的自下而上合并排序。
void MergeSort(int a[], size_t n) // entry function
{
if(n < 2) // if size < 2 return
return;
int *b = new int[n];
BottomUpMergeSort(a, b, n);
delete[] b;
}
size_t GetPassCount(size_t n) // return # passes
{
size_t i = 0;
for(size_t s = 1; s < n; s <<= 1)
i += 1;
return(i);
}
void BottomUpMergeSort(int a[], int b[], size_t n)
{
size_t s = 1; // run size
if(GetPassCount(n) & 1){ // if odd number of passes
for(s = 1; s < n; s += 2) // swap in place for 1st pass
if(a[s] < a[s-1])
std::swap(a[s], a[s-1]);
s = 2;
}
while(s < n){ // while not done
size_t ee = 0; // reset end index
while(ee < n){ // merge pairs of runs
size_t ll = ee; // ll = start of left run
size_t rr = ll+s; // rr = start of right run
if(rr >= n){ // if only left run
rr = n;
BottomUpCopy(a, b, ll, rr); // copy left run
break; // end of pass
}
ee = rr+s; // ee = end of right run
if(ee > n)
ee = n;
// merge a pair of runs
BottomUpMerge(a, b, ll, rr, ee);
}
std::swap(a, b); // swap a and b
s <<= 1; // double the run size
}
}
void BottomUpCopy(int a[], int b[], size_t ll, size_t rr)
{
while(ll < rr){ // copy left run
b[ll] = a[ll];
ll++;
}
}
void BottomUpMerge(int a[], int b[], size_t ll, size_t rr, size_t ee)
{
size_t o = ll; // b[] index
size_t l = ll; // a[] left index
size_t r = rr; // a[] right index
while(1){ // merge data
if(a[l] <= a[r]){ // if a[l] <= a[r]
b[o++] = a[l++]; // copy a[l]
if(l < rr) // if not end of left run
continue; // continue (back to while)
while(r < ee) // else copy rest of right run
b[o++] = a[r++];
break; // and return
} else { // else a[l] > a[r]
b[o++] = a[r++]; // copy a[r]
if(r < ee) // if not end of right run
continue; // continue (back to while)
while(l < rr) // else copy rest of left run
b[o++] = a[l++];
break; // and return
}
}
}