Question

假设我有一个班级： `

public class Interval {
    int start;
    int end;
    Interval() { start = 0; end = 0; }
    Interval(int s, int e) { start = s; end = e; }
}

`

我想用Collections.sort（）对这些间隔列表进行排序：

Collections.sort(intervals, new Comparator<Interval>(){
    @Override
    public int compare(Interval o1, Interval o2) {
        if (o1.start == o2.start) {
            return o1.end - o2.end;
        }
        else {
            return o1.start - o2.start;
        }
    }
});

我知道使用内置排序函数对数组进行排序需要O（nlogn）时间，问题是我是否正在排序具有两个属性的对象列表，排序此列表的时间复杂度是多少？谢谢！

Answer 1

@PaulMcKenzie评论中的简短回答是正确的，但对你的问题的真正答案更为微妙。

许多人做了你做过的事，把时间与其他效率措施混为一谈。几乎在所有情况下，当有人说＆＃34;排序为O（n log n）＆＃34;时，这是正确的。是比较的数量是O（n log n）。

我不想迂腐。邋analysis的分析可能会在实践中产生很大的问题。您无法声明任何排序都在O（n log n）时间中运行，而无需大量有关数据和运行算法的计算机的其他声明。理论论文通过陈述用于分析的标准机器模型来做到这一点。该模型说明了算法的低级操作所需的时间 - 例如，存储器访问，算术和比较。

在你的情况下，每次比较都需要一个常数来进行比较，所以只要比较本身是恒定时间 - 实际上对于固定宽度整数来说是真的 - 你就会处于良好的状态。

然而，像字符串排序这样简单的事情会改变这种情况。字符串比较本身具有可变成本。这取决于字符串长度！因此，使用＆＃34; good＆＃34;对字符串进行排序排序算法是O（nk log n），其中k是字符串的长度。

如果你要对可变长度数字进行排序（例如java BigInteger），也不例外。

排序对复制成本也很敏感。即使您可以在恒定时间内比较对象，排序时间也取决于它们的大小。算法的不同之处在于需要在内存中移动对象的次数。有些人接受更多的比较以防止不必要的复制。实现细节：排序指针与对象可以改变渐近运行时间 - 时间交易的空间。

Answer 2

大O符号实际上忽略了影响最小的因素

例如，如果您的复杂度为n+1，则会使用n而忽略1。

所以答案是相同的n * log(n)。因为你的代码只添加了一个语句，它将被翻译成一条指令。

Answer 3

它应该读取Collection.sort（）Link here

此算法保证了n log（n）性能。

注意：比较器不会改变其复杂性而不是使用循环

使用两个属性对对象列表进行排序的时间复杂度是多少？

3 个答案: