假设我有一个带整数的文件（＆lt; 10 ^ 6）。我需要使用这些整数制作一个排序数组。考虑以下情况
哪个更安全，为什么？ 哪个更快，为什么？ 如果整数的数量进一步增加（> 10 ^ 9），那么其含义是什么？
我尝试了这两种情况，并在排序后进行了＃39;在速度方面产生了更好的结果。我可以看到原因，但是有更好的方法来做案例2（目前检查输入元素与数组中的每个元素以找到它的合适位置）。
答案 0 :(得分：2)
将元素插入已排序的数组（又名Insertion Sort）的问题是：找到索引插入元素的位置可以在O（log n）中使用二进制搜索完成，实际插入时在元素中，必须移动以下所有元素，从而导致（平均） O（n / 2）以插入array[]或ArrayList。
使用LinkedList时，不必移动元素，但在这里，您也不能进行二进制搜索：查找索引的位置是 O（n / 4） ）（根据this overview）和另一个 O（n / 4）实际插入元素，添加到 O（n / 2），与ArrayList相同。 （您可以创建自定义Skip List，提供更快的查找和同时插入，但AFAIK Java不提供something like this。）
如果数字是唯一的，您可以考虑将它们插入TreeSet，然后在结尾处调用toArray。插入每个数字将是 O（log n），总共 O（n log n），并附加 O（n）每次按排序顺序获得数字。 （根据你的评论，它们并不是唯一的，但也许这有助于其他人。）你仍然可以使用TreeMap这种方法的变体，将元素映射到它们的计数，但实现起来会更复杂。
因此，首先收集array[]或ArrayList或LinkedList中的数字，然后在结尾处进行排序似乎更好 - 当然，前提是您不需要每个步骤中数组的排序版本。
“排序插入”将为您（平均） O（log n + n / 2）= O（n / 2）插入每个 n 数字，总计 O（n²/ 2），同时始终保持排序数组。最后的排序是 O（1），用于在末尾插入每个n个数字加上 O（n log n）（或者每当你需要排序列表时），导致 O（n + kn log n）= O（kn log n）用于分类 k＆gt; 0 次。 （如果我们解决 k ，我们会发现只要 k＆lt; n / 2 log n ，最后的排序会更快。）
答案 1 :(得分：1)
不应该针对数组中的每个元素检查新元素（线性搜索），而应该使用二进制搜索：检查它所属的数组的一半，然后将那一半切成两半，依此类推。这将产生O(n log n)，与sort-after方法相同。
答案 2 :(得分：1)
情况1：将n元素插入数组需要n次，因为追加到数组是恒定时间。然后在n log n时间之后进行排序，总共n log n。
案例2：在'正确'位置将元素插入排序数组需要log n时间（使用二分搜索）。对n元素执行此操作会产生n log n的运行时间。
两者都花费相同的时间，但案例2将使用n内存，而根据您的排序算法，案例1可能需要更多内存。