Java 基准测试quicksort和mergesort会使mergesort更快

我已经尝试过基准测试，出于某种原因，当在1M元素数组上尝试这两种方法时，

Mergesort

将其排序为0.3s，

Quicksort

将其排序为1.3s

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我听说快速排序通常更快，因为它的内存管理，但是如何解释这些结果呢

如果这有什么不同的话，我正在运行MacBookPro。输入是一组从0到127的随机生成的整数

这些代码是用Java编写的：

合并排序：

静态无效合并排序（int-arr[]{
int n=阵列长度；
if（n<2）
返回；
int-mid=n/2；
左整数[]=新整数[mid]；
右整数[]=新整数[n-中间]；
对于（int i=0；i

您的实现有点简单化：

• mergesort

  在每次递归调用时分配2个新数组，这很昂贵，但一些JVM在优化此类编码模式方面出人意料地高效

• quickSort

  对子数组的最后一个元素pivot的选择很差，它为已排序的子数组（包括具有相同元素的子数组）提供了二次时间

数据集是一个伪随机数在小范围

0..127

内的数组，它导致

快速排序

实现的缺点比

合并排序

版本的低效性差得多。增加数据集大小会使这一点更加明显，甚至可能导致堆栈溢出，因为太多的递归调用。具有相同值、增加或减少集合以及此类序列组合等常见模式的数据集将导致

快速排序

实现的灾难性性能

这是一个稍加修改的版本，它较少选择pivot（数组的3/4处的元素），并有一个循环来检测pivot值的重复项，以提高重复值数据集的效率。在我的标准排序基准上，它的性能要好得多（100倍），数组只有40k个元素，但仍然慢得多（8倍）比radixsort：

publicstaticvoidquicksort（int[]arr，int-start，int-end）{
int p1=分区（arr、start、end）；
int p2=p1；
/*跳过与轴相同的元素*/
而（++p2开始）{
快速排序（arr、start、p1-1）；
}
如果（p2<结束）{
快速排序（arr、p2、end）；
}
}
公共静态int分区（int[]arr，int start，int end）{
/*选择3/4轴或阵列*/
int i=结束-（（结束-开始+1）>>2）；
int pivot=arr[i]；
arr[i]=arr[end]；
arr[end]=枢轴；
for（i=start；i

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对于OP的数据集，假设分布具有良好的随机性，扫描重复数据将有助于提高性能。如预期的那样，选择不同的轴心，无论是第一个轴心、最后一个轴心、中间轴心、3/4或2/3轴心，甚至是中位数3轴心，几乎没有影响

对其他非随机分布的进一步测试表明，由于选择了pivot，此

快速排序
实现的性能灾难性。在我的基准测试中，通过选择数组3/4或2/3处的pivot元素，性能得到了极大的提高（对于50k个样本，改进了300倍，比标准合并排序快40%，与
radix_sort
）相比，时间也相当）


Mergesort的显著优点是对所有发行版都稳定且可预测，但它需要数据集大小的50%到100%之间的额外内存
仔细实现的快速排序在许多情况下都会更快，并且执行到位，递归只需要日志（N）堆栈空间。但它并不稳定，定制的发行版将表现出灾难性的性能，可能会崩溃
Radixsort仅适用于特定类型的数据，如整数和固定长度字符串。它还需要额外的内存
Countingsort对于OP的数据集是最有效的，因为它只需要一个128个整数的数组来计算不同值的出现次数，已知范围在0到127之间。对于任何分布，它都将以线性时间执行
Code？Language？Dataset？any？如果您执行效率低下或提供最坏情况的输入，它很容易变慢。这就是我们所能说的，没有更多细节，例如，我们无法帮助您发现测试方法或任何东西中的任何问题。“我听说通常快速排序更快”这句话中的关键词是“一般”.好的，所以这种快速排序速度慢的原因可能是我使用了从0到127的值的输入，这在对1M元素的数组进行排序时会产生大量重复。增加值的间隔可以大大减少使用
public static void quickSort(int[] arr, int start, int end) {
    int partition = partition(arr, start, end);

    if (partition - 1 > start) {
        quickSort(arr, start, partition - 1);
    }
    if (partition + 1 < end) {
        quickSort(arr, partition + 1, end);
    }
}

public static int partition(int[] arr, int start, int end) {
    int pivot = arr[end];

    for (int i = start; i < end; i++) {
        if (arr[i] < pivot) {
            int temp = arr[start];
            arr[start] = arr[i];
            arr[i] = temp;
            start++;
        }
    }

    int temp = arr[start];
    arr[start] = pivot;
    arr[end] = temp;

    return start;
}