Java中Arrays.sort自定义一维数组、二维数组的排序方式
作者：你的代码没bug
这篇文章主要介绍了Java中Arrays.sort自定义一维数组、二维数组的排序方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
Java Arrays.sort自定义一维数组、二维数组的排序
一维数组
自定义排序方法：
//降序
//形式一：
Arrays.sort(arr, new Comparator<Integer>() {
public int compare(Integer a, Integer b) {
return b-a;
}
});
//形式二：
Arrays.sort(arr, (a, b) -> (b - a));问题：
可以试着把arr赋值为以下值：
也就是int的边界值
Integer[] arr = {-2147483648, 1, 2147483647};代码：
Integer[] arr = {-2147483648, 1, 2147483647};
Arrays.sort(arr, new Comparator<Integer>() {
public int compare(Integer a, Integer b) {
return b-a;
}
});
for(Integer item : arr) {
System.out.print(item+" ");
}结果：并不是降序
-2147483648 2147483647 1
这是因为自定义排序内是相减的操作，int边界上的值相加减可不一定在int范围内。
解决：
Arrays.sort(arr, Comparator.reverseOrder()); 或 Arrays.sort(arr, (a, b) -> Integer.compare(b, a));
两种方式都可以 解决 上述出现的问题
Integer[] arr = {-2147483648, 1, 2147483647};
Arrays.sort(arr, Comparator.reverseOrder());
//Arrays.sort(arr, (a, b) -> Integer.compare(b, a));
for(Integer item : arr) {
System.out.print(item+" ");
}结果：
2147483647 1 -2147483648
二维数组
int[][] people = {{7,0},{4,4},{7,1},{5,0},{6,1},{5,2}};
Arrays.sort(people, (a, b) -> {
if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];
return b[0] - a[0];
});
for(int[] a : people) {
System.out.println(a[0]+" "+a[1]);
}很容易得出上述代码的功能，根据二维数组的第一个元素降序排序，如果第一个元素相同，则按照第二个元素升序。
结果：
7 0
7 1
6 1
5 0
5 2
4 4
当然相减的排序方式难免不适用于边界数据，只要采用上述一维数组那样的方式就好了。
形式：
Arrays.sort(points, (o1, o2) -> Integer.compare(o1[0], o2[0]));
那么就可以改写为：
Arrays.sort(people, (o1, o2) -> {
if(o1[0] == o2[0])return Integer.compare(o1[1], o2[1]);
return Integer.compare(o2[0], o1[0]);
});理解Java 中的Arrays.sort(）方法
Java的Arrays类中有一个sort()方法，该方法是Arrays类的静态方法，在需要对数组进行排序时，非常的好用。
但是sort()的参数有好几种，基本上是大同小异，下面是以int型数组为例的Arrays.sort(）的典型用法
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
/**
* Arrays.sort()排序
*/
public class SortTest
{
public static void main(String []args)
{
int[] ints=new int[]{2,324,4,57,1};
System.out.println("增序排序后顺序");
Arrays.sort(ints);
for (int i=0;i<ints.length;i++)
{
System.out.print(ints[i]+" ");
}
System.out.println("\n减序排序后顺序");
//要实现减序排序，得通过包装类型数组，基本类型数组是不行滴
Integer[] integers=new Integer[]{2,324,4,4,6,1};
Arrays.sort(integers, new Comparator<Integer>()
{
/*
* 此处与c++的比较函数构成不一致
* c++返回bool型,而Java返回的为int型
* 当返回值>0时
* 进行交换，即排序(源码实现为两枢轴快速排序)
*/
public int compare(Integer o1, Integer o2)
{
return o2-o1;
}
public boolean equals(Object obj)
{
return false;
}
});
for (Integer integer:integers)
{
System.out.print(integer+" ");
}
System.out.println("\n对部分排序后顺序");
int[] ints2=new int[]{212,43,2,324,4,4,57,1};
//对数组的[2,6)位进行排序
Arrays.sort(ints2,2,6);
for (int i=0;i<ints2.length;i++)
{
System.out.print(ints2[i]+" ");
}
}
}排序结果如下
增序排序后顺序
1 2 4 57 324
减序排序后顺序
324 6 4 4 2 1
对部分排序后顺序
212 43 2 4 4 324 57 1
打开Arrays.sort(）源码，还是以int型为例，其他类型也是大同小异
public static void sort(int[] a) {
DualPivotQuicksort.sort(a, 0, a.length - 1, null, 0, 0);
}
public static void sort(int[] a, int fromIndex, int toIndex) {
rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
DualPivotQuicksort.sort(a, fromIndex, toIndex - 1, null, 0, 0);
}从源码中发现，两种参数类型的sort方法都调用了 DualPivotQuicksort.sort（）方法继续跟踪源码
static void sort(int[] a, int left, int right,
int[] work, int workBase, int workLen) {
// Use Quicksort on small arrays
if (right - left < QUICKSORT_THRESHOLD) {
sort(a, left, right, true);
return;
}
/*
* Index run[i] is the start of i-th run
* (ascending or descending sequence).
*/
int[] run = new int[MAX_RUN_COUNT + 1];
int count = 0; run[0] = left;
// Check if the array is nearly sorted
for (int k = left; k < right; run[count] = k) {
if (a[k] < a[k + 1]) { // ascending
while (++k <= right && a[k - 1] <= a[k]);
} else if (a[k] > a[k + 1]) { // descending
while (++k <= right && a[k - 1] >= a[k]);
for (int lo = run[count] - 1, hi = k; ++lo < --hi; ) {
int t = a[lo]; a[lo] = a[hi]; a[hi] = t;
}
} else { // equal
for (int m = MAX_RUN_LENGTH; ++k <= right && a[k - 1] == a[k]; ) {
if (--m == 0) {
sort(a, left, right, true);
return;
}
}
}
/*
* The array is not highly structured,
* use Quicksort instead of merge sort.
*/
if (++count == MAX_RUN_COUNT) {
sort(a, left, right, true);
return;
}
}
// Check special cases
// Implementation note: variable "right" is increased by 1.
if (run[count] == right++) { // The last run contains one element
run[++count] = right;
} else if (count == 1) { // The array is already sorted
return;
}
// Determine alternation base for merge
byte odd = 0;
for (int n = 1; (n <<= 1) < count; odd ^= 1);
// Use or create temporary array b for merging
int[] b; // temp array; alternates with a
int ao, bo; // array offsets from 'left'
int blen = right - left; // space needed for b
if (work == null || workLen < blen || workBase + blen > work.length) {
work = new int[blen];
workBase = 0;
}
if (odd == 0) {
System.arraycopy(a, left, work, workBase, blen);
b = a;
bo = 0;
a = work;
ao = workBase - left;
} else {
b = work;
ao = 0;
bo = workBase - left;
}
// Merging
for (int last; count > 1; count = last) {
for (int k = (last = 0) + 2; k <= count; k += 2) {
int hi = run[k], mi = run[k - 1];
for (int i = run[k - 2], p = i, q = mi; i < hi; ++i) {
if (q >= hi || p < mi && a[p + ao] <= a[q + ao]) {
b[i + bo] = a[p++ + ao];
} else {
b[i + bo] = a[q++ + ao];
}
}
run[++last] = hi;
}
if ((count & 1) != 0) {
for (int i = right, lo = run[count - 1]; --i >= lo;
b[i + bo] = a[i + ao]
);
run[++last] = right;
}
int[] t = a; a = b; b = t;
int o = ao; ao = bo; bo = o;
}
}结合文档以及源代码，我们发现，jdk中的Arrays.sort(）的实现是通过所谓的双轴快排的算法
/** * This class implements the Dual-Pivot Quicksort algorithm by * Vladimir Yaroslavskiy, Jon Bentley, and Josh Bloch. The algorithm * offers O(n log(n)) performance on many data sets that cause other * quicksorts to degrade to quadratic performance, and is typically * faster than traditional (one-pivot) Quicksort implementations. * * All exposed methods are package-private, designed to be invoked * from public methods (in class Arrays) after performing any * necessary array bounds checks and expanding parameters into the * required forms. * * @author Vladimir Yaroslavskiy * @author Jon Bentley * @author Josh Bloch * * @version 2011.02.11 m765.827.12i:5\7pm * @since 1.7 */
Java1.8的快排是一种双轴快排，顾名思义：双轴快排是基于两个轴来进行比较，跟普通的选择一个点来作为轴点的快排是有很大的区别的，双轴排序利用了区间相邻的特性，对原本的快排进行了效率上的提高，很大程度上是利用了数学的一些特性。。。。。嗯。。。反正很高深的样子
算法步骤
1.对于很小的数组（长度小于27），会使用插入排序。
2.选择两个点P1,P2作为轴心，比如我们可以使用第一个元素和最后一个元素。
3.P1必须比P2要小，否则将这两个元素交换，现在将整个数组分为四部分：
- （1）第一部分：比P1小的元素。
- （2）第二部分：比P1大但是比P2小的元素。
- （3）第三部分：比P2大的元素。
- （4）第四部分：尚未比较的部分。
- 在开始比较前，除了轴点，其余元素几乎都在第四部分，直到比较完之后第四部分没有元素。
4.从第四部分选出一个元素a[K]，与两个轴心比较，然后放到第一二三部分中的一个。
5.移动L，K，G指向。
6.重复 4 5 步，直到第四部分没有元素。
7.将P1与第一部分的最后一个元素交换。将P2与第三部分的第一个元素交换。
8.递归的将第一二三部分排序。
疑问：为啥不用泛型
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。