Java Collections.sort（节点）使用什么排序？

我认为是MergeSort，它是O（n logn）

但是，以下输出不一致：

-1,0000000099000391,0000000099000427
1,0000000099000427,0000000099000346
5,0000000099000391,0000000099000346
1,0000000099000427,0000000099000345
5,0000000099000391,0000000099000345
1,0000000099000346,0000000099000345

我正在按序号对一个包含4个节点的节点列表进行排序，该排序将进行6次比较。 我很困惑，因为6>（4日志（4））。有人能给我解释一下吗

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谢谢大家的回答。谢谢汤姆纠正了我的数学错误。

O（n logn）并不意味着比较的次数等于或小于n logn，只意味着所花费的时间将与n logn成比例地缩放。尝试使用8个节点、16个节点或32个节点进行测试，并检查计时。

您对4个节点进行了排序，因此没有进行合并排序；排序切换为插入排序

在Java中，Arrays.sort（）方法使用合并排序或优化的快速排序，具体取决于数据类型和实现效率当排序的数组元素少于七个时，切换到插入排序。（Wikipedia，emphasis添加）

集合类间接使用Arrays.sort

一份最近被接受的bug报告指出，Java的Sun实现将来将使用Python：

（上面链接的timsort专著非常值得一读。）

对于某些函数f，如果存在两个严格正常数C_inf和C_sup，则处理大量数据n的算法A（n）为O（f（n））：

C_inf。f（n） 有两点需要注意：

• 实际常数C可以是任何东西，并且取决于操作的相对成本（取决于语言、VM、体系结构或操作的实际定义）。例如，在某些平台上，+和*的成本相同，而在另一些平台上，+和*的成本要低一个数量级

• “in O（f（n））”是一个预期的操作计数，基于您正在处理的数据的一些可能任意的模型。例如，如果您的数据几乎被完全排序，那么合并排序算法将主要是O（n），而不是O（n.Log（n））

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我已经写了一些您可能感兴趣的关于Java排序算法的内容，并采取了一些措施。目前的算法是一种带有插入排序的合并排序算法，一旦你得到了一定大小的子列表（N.B.这种算法在Java 7中很可能会改变）

你真的应该把大O符号作为算法整体扩展的指标；对于特定的排序，精确时间将偏离此计算预测的时间（正如您在我的图表上看到的，组合的两种排序算法各自具有不同的性能特征，因此排序的总时间稍微复杂一些）

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也就是说，作为一个粗略的指导，每次你把元素的数量增加一倍，如果你把预期的时间乘以2.2，你就不会太远了。（不过，对于包含几个元素的非常小的列表来说，这样做没有多大意义。）

啊，我明白了。我假设这是比较的次数。我的错误。谢谢这是一个非常小的比较数量，您可以轻松地将其乘以1000以获得更好的结果。是的，但他的示例最初是4:）（JDK7中的Collections.sort应该对部分排序的数据进行一些比较。Josh Bloch移植了Python的Tim sort（合并排序的一个版本）。）如果它是log base 2（表示法？？），则为4 log[2]4=4 log[2]（2^2）=4.2 log[2]2=4.2.1=8。（如果我没记错的话）但是，是的，那里有一个常数。所以我猜JDK7默认使用timsort？上周四的OpenJDK论坛：核心库圆桌会议也提到了这一点。[MP3！]快速排序胜过合并排序。Java使用quicksort作为排序算法。quicksort上的常量非常小，因为它已经就位。Timsort是合并排序和插入排序的混合，它在合并阶段使用插入排序，因此不会获得太多好处。与快速排序相比，该常数仍然较高。对于任意大小的n位整数，+通常为O（n）和*IIRC O（n log n）。只需使用大整数和相对较少的（大O）运算，就可以对算法做一些“有趣”的事情。快速排序是一个典型的算法示例，它主要是O（n log n），但可以是O（n^2）（例如，以第一个元素为轴心的排序输入）。是的。。。对于所有这些复杂度评估任务，魔鬼就在模型中。对于任何用途，您通常还必须考虑最坏情况的复杂性，而不仅仅是预期成本。发现最坏的情况通常是一个好办法。。。