JAVA大数据数组排序

对于数据排序大家肯定见过不少,选择排序或者冒泡排序等等,今天我们要做的是快速排序 + 直接插入排序来对大数据（1000万以上）进行排序,下面我们分别来看看这两种排序规则

1， 直接插入排序

（1）基本思想：在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排

好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数

也是排好顺序的。如此反复循环，直到全部排好顺序。直接插入排序这块儿是有技巧的,网上很多文章是当前元素和前面已经排序好的元素进行挨个对比，找到位置然后进行数组移位，这样在数据量很小的情况下没有什么，但是在大数据面前就显得比较鸡肋了,多次循环很消耗时间资源，那么我们可以采用二分查找法对当前元素的位置进行快速定位，速度就会快很多，处理大数据起来也是比较快的

（2）实例

2.快速排序

（1）基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。

（2）实例：

好，相信大家看了上面的两种排序的方法已经心中有数了，那么面对1000万这样的大数组来说我们如何处理,现在好多大数据处理想速度快牢记四个字:分而治之，也就是说我们可以将一个很大的数据拆分成多个很小的部分，这样将计算好的部分结果统计在一起，这样就可以有效的避免操作大数据对内存CPU硬盘等的消耗，下面来说说我们具体的方案

1、数据拆分

采用快速排序的算法将大数据拆分成两个(左,右)小部分数据,因为上面快排左侧的数据都是小于右侧的数据,那么对左侧的数据进行排序再对右侧的数据进行排序，将结果合并在一起就是我们想要的结果

2、排序

将第一步左右侧数据进行多次数据拆分之后,会生成多个数据片的，当这个数据片的长度小于固定的长度的时候，这时候就可以对它进行排序了，这里的排序我们采用二分查找+数组移位(效率要比冒泡，选择排序等快很多)

3、合并

当数据快都已经排序好了之后,将排序好的小部分数据合并在一起,那么最终我们的大数组就已经排序完了.

package ss;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Sort {

	//分片数组长度为多少时,开始排序
	public final static int SORT_NUM = 50;

	//数组的长度
	public final static int ARRAY_NUM = 10000000;

	public static void main(String[] args) {

		//声明数组长度
		int[] array = new int[ARRAY_NUM];

		//生成随机数据
		for (int j = 0; j < ARRAY_NUM; j++) {
			array[j] = new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE);
		}

		//复制数组,采用JDK自带排序
		int[] arrayCopy = new int[ARRAY_NUM];

		System.arraycopy(array, 0, arrayCopy, 0, ARRAY_NUM);

		//数据少的时候可以看看初始化结果,数据量大,ecplise直接就崩溃了。
		//System.out.println("init  :"+Arrays.toString(array));
		long time1 = System.currentTimeMillis();
		sort(array,0,array.length);
		long time2 = System.currentTimeMillis();
		//System.out.println(Arrays.toString(array));
		System.out.println(time2 - time1);
		Arrays.sort(arrayCopy);
		long time3 = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(time3 - time2);

	}

	public static void sort(int[] array,int begin,int end){

		//若排序部门长度小于SORT_NUM
		if(end - begin<=SORT_NUM){

			//循环排序部分的元素
			for (int i = begin+1; i < end; i++) {

				//查找当前元素的位置
				int index = findIndex(array[i], begin, i - 1, array);

				//获取当前元素
				int value = array[i];

				//数组移位
				System.arraycopy(array, index, array, index + 1, i - index);

				//将当前数组插入到合适的位置
				array[index] = value;
			}
			return;
		}

		//作为中间轴参数使用
		int temp = array[begin];

		//获取当前的位置
        int currentIndex = begin;

		int left =begin;
		int right=end-1;

		while(left<right){

			//向右比较
			for(;left < right;right--){
				if(left < right && array[right]<temp){
				    swap(array,currentIndex,right);
				    currentIndex = right;
				    left++;
				    break;
			    }
			}

			//向左比较
			for(;left < right;left++){
				if(left < right && array[left]>temp){
				    swap(array,currentIndex,left);
				    currentIndex = left;
				    right--;
				    break;
			    }
			}
		}

		//左侧排序
		sort(array,begin,currentIndex+1);
		//右侧排序
		sort(array,currentIndex+1,end);

	}

	public static void swap(int[] array,int index1,int index2){
		int temp = array[index1];
		array[index1] = array[index2];
		array[index2] = temp;
	}

	//二分查找排序
	public static int findIndex(int thisval, int from, int to, int[] sortArray) {

		int index = 0;

		//当左侧数据大于当前数据,返回from的索引
		if (sortArray[from] >= thisval) {
			index = from;
			return index;
		}

		//当右侧数据小于当前数据,返回index后面的索引
		if (sortArray[to] <= thisval) {
			index = to + 1;
			return index;
		}

		if (to - from == 1) {
			return to;
		}

		//获取from和to的中间值
		int middle = (to - from) / 2 + from;

		//判断当前值在左侧还是右侧
		if (sortArray[middle] >= thisval) {
			//左侧
			return findIndex(thisval, from, middle, sortArray);
		} else {
			//右侧
			return findIndex(thisval, middle, to, sortArray);
		}
	}

}

看一下最后我们执行的时间,大约是1000万条随机的数据,我门排序的时间的大约是1秒多一些,JDK1.7自带的Arrays.sort()大约不到1秒,JDK1.7中的排序规则是按照数据的不同内部采用了多种不同的排序规则，但是大体来说思路是一样的,对知识的不断探索和学习是进阶的必要条件,不要傻乎乎的再用冒泡排序了