为什么Java排序优于原语计数排序

我正在比较Counting sort与Java native Array.sort的运行时间。从我读到的内容来看，计数排序提供了最佳、平均和最坏情况下的n+k运行时间。JavasArrays排序原语，使用双枢轴快速排序，是一种基于比较的算法，因此在平均情况下必须提供O（nLogn），在最坏情况下必须提供On2

通过测量排序一系列大小从500到100k的数组所需的时间（纳秒）来比较这两种方法时，我注意到当大小达到~70k时，计数排序的运行时间急剧增加

我的理解是，只要输入数据的范围不明显大于要排序的元素数，计数排序就是有效的 数组是由0到99之间的随机数组成的，因此k总是比n小得多

当n增加时，计数排序会如此突然地退化，有什么特别的原因吗

我的计数排序实现：

public static int[] countSort(int[] arr, int k) {
        /*
         * This will only work on positive integers 0 to K.
         * For negative  worst case testing we use the negative count sort below.
         * 
         * Step 1: Use an array to store the frequency of each element. For array
         * elements 1 to K initialize an array with size K. Step 2: Add elements of
         * count array so each element stores summation of its previous elements. Step
         * 3: The modified count array stores the position of elements in actual sorted
         * array. Step 5: Iterate over array and position elements in correct position
         * based on modified count array and reduce count by 1.
         */

        int[] result = new int[arr.length];
        int[] count = new int[k + 1];
        for (int x = 0; x < arr.length; x++) {
            count[arr[x]]++;
        }

        /*
         * Store count of each element in the count array Count[y] holds the number of
         * values of y in the array 'arr'
         */

        for (int y = 1; y <= k; y++) {
            count[y] += count[y - 1];
        }

        /*
         * Change count[i] so that count[i] now contains actual Position of this element
         * in result array
         */

        for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
            result[count[arr[i]] - 1] = arr[i];
            count[arr[i]]--;
        }

        System.out.println("COUNTSORT SORTED ARRAY = " + Arrays.toString(result));
        return result;

    }

公共静态int[]countSort（int[]arr，int k）{
/*
*这只适用于0到K的正整数。
*对于负最坏情况测试，我们使用下面的负计数排序。
* 
*步骤1：使用数组存储每个元素的频率。对于数组
*元素1到K初始化大小为K的数组。步骤2：添加
*对数组进行计数，以便每个元素存储其先前元素的总和。步骤
*3：修改后的计数数组存储元素在实际排序中的位置
*步骤5：迭代数组并将元素放置在正确的位置
*基于修改的计数数组，并将计数减少1。
*/
int[]结果=新int[arr.length]；
int[]计数=新的int[k+1]；
对于（int x=0；x

分辨率： 按照@Alex的建议在适当的位置运行计数排序，可以获得更好的运行时间

---

只是一个猜测，但是您的排序算法比Java使用的内存多得多。70k的整数是280KB。您需要两倍的空间，超过512KB。根据所使用的处理器，在（一级？）缓存中运行排序与大量缓存未命中之间可能存在差异。既然你真的不需要副本，就在适当的地方进行排序。如果你现在稍后碰壁，你就有答案了

编辑：280KB

Edit2：昨天很晚了，所以现在是现场版本。请注意，它修改了输入数组

public static int[] countSortRefactored(int[] arr, int k) {
    int[] count = new int[k + 1];
    for (int x = 0; x < arr.length; x++) {
        count[arr[x]]++;
    }

    int idx=0;
    for (int x=0; x<=k; x++) {
        Arrays.fill(arr, idx, idx+=count[x], x);
    }

    System.out.println("COUNTSORT SORTED ARRAY = " + Arrays.toString(arr));
    return arr;
}

public static int[]countSortRefactored（int[]arr，int k）{
int[]计数=新的int[k+1]；
对于（int x=0；x对于（int x=0；xHey！问题是为什么会出现尖峰，还是为什么Javas排序优于自定义排序？仅供参考：注意Javas排序是高度优化的，可能使用本机系统方法。你不能用“正常”来击败它代码。我已经试过了。Java不再使用快速排序。它使用Tim排序。或者这是一个双枢轴快速排序？您在测试中使用的硬件规格是什么？嗨，这是一个2.9Ghz i7 8 GB 1600 MHz DDR3 MacBook可能相关：Hi Axel，它是一个intel i7双核，每个核有L2 256kb和L3 4MB。性能会下降吗从二级到三级的切换？是的，我就是这么想的。您提到过就地执行排序，这是如何实现的？缓存未命中的好处是：由于quicksort具有近似顺序的访问模式，它应该比countingsort经历的缓存未命中要少得多，countingsort在所有地方都进行随机访问。这可能解释了quicksort的原因rt的速度更快，尽管它执行的指令要多得多。请尝试我刚才提供的示例代码。我真的很感兴趣这有什么不同，以及它与Java的Timsort相比有什么不同。