Java集合---Array类源码解析

Java集合---Array类源码解析              ---转自：牛奶、不加糖

一、Arrays.sort()数组排序

Java Arrays中提供了对所有类型的排序。其中主要分为Primitive(8种基本类型)和Object两大类。

　　基本类型：采用调优的快速排序；

　　对象类型：采用改进的归并排序。

1、对于基本类型源码分析如下（以int[]为例）：

　　Java对Primitive（int，float等原型数据）数组采用快速排序，对Object对象数组采用归并排序。对这一区别，sun在<<The Java Tutorial>>中做出的解释如下：

　　The sort operation uses a slightly optimized merge sort algorithm that is fast and stable:

　　* Fast: It is guaranteed to run in n log(n) time and runs substantially faster on nearly sorted lists. Empirical tests showed it to be as fast as a highly optimized quicksort. A quicksort is generally considered to be faster than a merge sort but isn't stable and doesn't guarantee n log(n) performance.

　　* Stable: It doesn't reorder equal elements. This is important if you sort the same list repeatedly on different attributes. If a user of a mail program sorts the inbox by mailing date and then sorts it by sender, the user naturally expects that the now-contiguous list of messages from a given sender will (still) be sorted by mailing date. This is guaranteed only if the second sort was stable.

　　也就是说，优化的归并排序既快速（nlog(n)）又稳定。

　　对于对象的排序，稳定性很重要。比如成绩单，一开始可能是按人员的学号顺序排好了的，现在让我们用成绩排，那么你应该保证，本来张三在李四前面，即使他们成绩相同，张三不能跑到李四的后面去。

　　而快速排序是不稳定的，而且最坏情况下的时间复杂度是O(n^2)。

　　另外，对象数组中保存的只是对象的引用，这样多次移位并不会造成额外的开销，但是，对象数组对比较次数一般比较敏感，有可能对象的比较比单纯数的比较开销大很多。归并排序在这方面比快速排序做得更好，这也是选择它作为对象排序的一个重要原因之一。

　　排序优化：实现中快排和归并都采用递归方式，而在递归的底层，也就是待排序的数组长度小于7时，直接使用冒泡排序，而不再递归下去。

　　分析：长度为6的数组冒泡排序总比较次数最多也就1+2+3+4+5+6=21次，最好情况下只有6次比较。而快排或归并涉及到递归调用等的开销，其时间效率在n较小时劣势就凸显了，因此这里采用了冒泡排序，这也是对快速排序极重要的优化。

　　源码中的快速排序，主要做了以下几个方面的优化：

　　1）当待排序的数组中的元素个数较少时，源码中的阀值为7，采用的是插入排序。尽管插入排序的时间复杂度为0(n^2)，但是当数组元素较少时，插入排序优于快速排序，因为这时快速排序的递归操作影响性能。

　　2）较好的选择了划分元（基准元素）。能够将数组分成大致两个相等的部分，避免出现最坏的情况。例如当数组有序的的情况下，选择第一个元素作为划分元，将使得算法的时间复杂度达到O(n^2).

　　源码中选择划分元的方法:

　　　　当数组大小为 size=7 时 ，取数组中间元素作为划分元。int n=m>>1;(此方法值得借鉴)

　　　　当数组大小 7<size<=40时，取首、中、末三个元素中间大小的元素作为划分元。

　　　　当数组大小 size>40 时 ，从待排数组中较均匀的选择9个元素，选出一个伪中数做为划分元。

　　3）根据划分元 v ，形成不变式 v* (<v)* (>v)* v*

　　普通的快速排序算法，经过一次划分后，将划分元排到素组较中间的位置，左边的元素小于划分元，右边的元素大于划分元，而没有将与划分元相等的元素放在其附近，这一点，在Arrays.sort()中得到了较大的优化。

　　举例：15、93、15、41、6、15、22、7、15、20

　　因  7<size<=40,所以在15、6、和20 中选择v = 15 作为划分元。

　　经过一次换分后： 15、15、7、6、41、20、22、93、15、15. 与划分元相等的元素都移到了素组的两边。

　　接下来将与划分元相等的元素移到数组中间来，形成：7、6、15、15、15、15、41、20、22、93.

　　最后递归对两个区间进行排序[7、6]和[41、20、22、93].

　　部分源代码（一）如下：

1 package com.util;
  2
  3 public class ArraysPrimitive {
  4     private ArraysPrimitive() {}
  5
  6     /**
  7     * 对指定的 int 型数组按数字升序进行排序。
  8      */
  9     public static void sort(int[] a) {
 10         sort1(a, 0, a.length);
 11    }
 12
 13     /**
 14     * 对指定 int 型数组的指定范围按数字升序进行排序。
 15      */
 16     public static void sort(int[] a, int fromIndex, int toIndex) {
 17        rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
 18         sort1(a, fromIndex, toIndex - fromIndex);
 19    }
 20
 21     private static void sort1(int x[], int off, int len) {
 22         /*
 23         * 当待排序的数组中的元素个数小于 7 时，采用插入排序 。
 24         *
 25         * 尽管插入排序的时间复杂度为O(n^2),但是当数组元素较少时， 插入排序优于快速排序，因为这时快速排序的递归操作影响性能。
 26          */
 27         if (len < 7) {
 28             for (int i = off; i < len + off; i++)
 29                 for (int j = i; j > off && x[j - 1] > x[j]; j--)
 30                     swap(x, j, j - 1);
 31             return;
 32        }
 33         /*
 34         * 当待排序的数组中的元素个数大于 或等于7 时，采用快速排序 。
 35         *
 36         * Choose a partition element, v
 37         * 选取一个划分元，V
 38         *
 39         * 较好的选择了划分元(基准元素)。能够将数组分成大致两个相等的部分，避免出现最坏的情况。例如当数组有序的的情况下，
 40         * 选择第一个元素作为划分元，将使得算法的时间复杂度达到O(n^2).
 41          */
 42         // 当数组大小为size=7时 ，取数组中间元素作为划分元。
 43         int m = off + (len >> 1);
 44         // 当数组大小 7<size<=40时，取首、中、末 三个元素中间大小的元素作为划分元。
 45         if (len > 7) {
 46             int l = off;
 47             int n = off + len - 1;
 48             /*
 49             * 当数组大小  size>40 时 ，从待排数组中较均匀的选择9个元素，
 50             * 选出一个伪中数做为划分元。
 51              */
 52             if (len > 40) {
 53                 int s = len / 8;
 54                 l = med3(x, l, l + s, l + 2 * s);
 55                 m = med3(x, m - s, m, m + s);
 56                 n = med3(x, n - 2 * s, n - s, n);
 57            }
 58             // 取出中间大小的元素的位置。
 59             m = med3(x, l, m, n); // Mid-size, med of 3
 60        }
 61
 62         //得到划分元V
 63         int v = x[m];
 64
 65         // Establish Invariant: v* (<v)* (>v)* v*
 66         int a = off, b = a, c = off + len - 1, d = c;
 67         while (true) {
 68             while (b <= c && x[b] <= v) {
 69                 if (x[b] == v)
 70                     swap(x, a++, b);
 71                 b++;
 72            }
 73             while (c >= b && x[c] >= v) {
 74                 if (x[c] == v)
 75                     swap(x, c, d--);
 76                 c--;
 77            }
 78             if (b > c)
 79                 break;
 80             swap(x, b++, c--);
 81        }
 82         // Swap partition elements back to middle
 83         int s, n = off + len;
 84         s = Math.min(a - off, b - a);
 85         vecswap(x, off, b - s, s);
 86         s = Math.min(d - c, n - d - 1);
 87         vecswap(x, b, n - s, s);
 88         // Recursively sort non-partition-elements
 89         if ((s = b - a) > 1)
 90            sort1(x, off, s);
 91         if ((s = d - c) > 1)
 92             sort1(x, n - s, s);
 93    }
 94
 95     /**
 96     * Swaps x[a] with x[b].
 97      */
 98     private static void swap(int x[], int a, int b) {
 99         int t = x[a];
100         x[a] = x[b];
101         x[b] = t;
102    }
103
104     /**
105     * Swaps x[a .. (a+n-1)] with x[b .. (b+n-1)].
106      */
107     private static void vecswap(int x[], int a, int b, int n) {
108     for (int i=0; i<n; i++, a++, b++)
109        swap(x, a, b);
110    }
111
112     /**
113     * Returns the index of the median of the three indexed integers.
114      */
115     private static int med3(int x[], int a, int b, int c) {
116         return (x[a] < x[b] ? (x[b] < x[c] ? b : x[a] < x[c] ? c : a)
117                 : (x[b] > x[c] ? b : x[a] > x[c] ? c : a));
118    }
119
120     /**
121     * Check that fromIndex and toIndex are in range, and throw an
122     * appropriate exception if they aren't.
123      */
124     private static void rangeCheck(int arrayLen, int fromIndex, int toIndex) {
125         if (fromIndex > toIndex)
126             throw new IllegalArgumentException("fromIndex(" + fromIndex
127                     + ") > toIndex(" + toIndex + ")");
128         if (fromIndex < 0)
129             throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(fromIndex);
130         if (toIndex > arrayLen)
131             throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(toIndex);
132    }
133 }

测试代码如下：

1 package com.test;
 2
 3 import com.util.ArraysPrimitive;
 4
 5 public class ArraysTest {
 6     public static void main(String[] args) {
 7         int [] a={15,93,15,41,6,15,22,7,15,20};
 8        ArraysPrimitive.sort(a);
 9         for(int i=0;i<a.length;i++){
10             System.out.print(a[i]+",");
11        }
12         //结果：6,7,15,15,15,15,20,22,41,93,
13    }
14 }

2、对于Object类型源码分析如下：

　　部分源代码（二）如下：

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package com.util;

import java.lang.reflect.Array;

public class ArraysObject {
private static final int INSERTIONSORT_THRESHOLD = 7;

private ArraysObject() {}

public static void sort(Object[] a) {
//java.lang.Object.clone()，理解深表复制和浅表复制
Object[] aux = (Object[]) a.clone();
mergeSort(aux, a, 0, a.length, 0);
}

public static void sort(Object[] a, int fromIndex, int toIndex) {
rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
Object[] aux = copyOfRange(a, fromIndex, toIndex);
mergeSort(aux, a, fromIndex, toIndex, -fromIndex);
}

/**
* Src is the source array that starts at index 0
* Dest is the (possibly larger) array destination with a possible offset
* low is the index in dest to start sorting
* high is the end index in dest to end sorting
* off is the offset to generate corresponding low, high in src
*/
private static void mergeSort(Object[] src, Object[] dest, int low,
int high, int off) {
int length = high - low;

// Insertion sort on smallest arrays
if (length < INSERTIONSORT_THRESHOLD) {
for (int i = low; i < high; i++)
for (int j = i; j > low &&
((Comparable) dest[j - 1]).compareTo(dest[j]) > 0; j--)
swap(dest, j, j - 1);
return;
}

// Recursively sort halves of dest into src
int destLow = low;
int destHigh = high;
low += off;
high += off;
/*
* >>>：无符号右移运算符
* expression1 >>> expresion2：expression1的各个位向右移expression2
* 指定的位数。右移后左边空出的位数用0来填充。移出右边的位被丢弃。
* 例如：-14>>>2； 结果为：1073741820
*/
int mid = (low + high) >>> 1;
mergeSort(dest, src, low, mid, -off);
mergeSort(dest, src, mid, high, -off);

// If list is already sorted, just copy from src to dest. This is an
// optimization that results in faster sorts for nearly ordered lists.
if (((Comparable) src[mid - 1]).compareTo(src[mid]) <= 0) {
System.arraycopy(src, low, dest, destLow, length);
return;
}

// Merge sorted halves (now in src) into dest
for (int i = destLow, p = low, q = mid; i < destHigh; i++) {
if (q >= high || p < mid
&& ((Comparable) src[p]).compareTo(src[q]) <= 0)
dest[i] = src[p++];
else
dest[i] = src[q++];
}
}

/**
* Check that fromIndex and toIndex are in range, and throw an appropriate
* exception if they aren't.
*/
private static void rangeCheck(int arrayLen, int fromIndex, int toIndex) {
if (fromIndex > toIndex)
throw new IllegalArgumentException("fromIndex(" + fromIndex
+ ") > toIndex(" + toIndex + ")");
if (fromIndex < 0)
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(fromIndex);
if (toIndex > arrayLen)
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(toIndex);
}

public static <T> T[] copyOfRange(T[] original, int from, int to) {
return copyOfRange(original, from, to, (Class<T[]>) original.getClass());
}

public static <T, U> T[] copyOfRange(U[] original, int from, int to,
Class<? extends T[]> newType) {
int newLength = to - from;
if (newLength < 0)
throw new IllegalArgumentException(from + " > " + to);
T[] copy = ((Object) newType == (Object) Object[].class)
? (T[]) new Object[newLength]
: (T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength);
System.arraycopy(original, from, copy, 0,
Math.min(original.length - from, newLength));
return copy;
}

/**
* Swaps x[a] with x[b].
*/
private static void swap(Object[] x, int a, int b) {
Object t = x[a];
x[a] = x[b];
x[b] = t;
}
}

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测试代码如下：

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package com.test;

import com.util.ArraysObject;

public class ArraysObjectSortTest {
public static void main(String[] args) {
Student stu1=new Student(1001,100.0F);
Student stu2=new Student(1002,90.0F);
Student stu3=new Student(1003,90.0F);
Student stu4=new Student(1004,95.0F);
Student[] stus={stu1,stu2,stu3,stu4};
//Arrays.sort(stus);
ArraysObject.sort(stus);
for(int i=0;i<stus.length;i++){
System.out.println(stus[i].getId()+" : "+stus[i].getScore());
}
/* 1002 : 90.0
* 1003 : 90.0
* 1004 : 95.0
* 1001 : 100.0
*/
}
}
class Student implements Comparable<Student>{
private int id; //学号
private float score; //成绩
public Student(){}
public Student(int id,float score){
this.id=id;
this.score=score;
}
@Override
public int compareTo(Student s) {
return (int)(this.score-s.getScore());
}
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public float getScore() {
return score;
}
public void setScore(float score) {
this.score = score;
}
}

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辅助理解代码：

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package com.lang;

public final class System {
//System 类不能被实例化。
private System() {}
//在 System 类提供的设施中，有标准输入、标准输出和错误输出流；对外部定义的属性
//和环境变量的访问；加载文件和库的方法；还有快速复制数组的一部分的实用方法。
/**
* src and dest都必须是同类型或者可以进行转换类型的数组．
* @param src the source array.
* @param srcPos starting position in the source array.
* @param dest the destination array.
* @param destPos starting position in the destination data.
* @param length the number of array elements to be copied.
*/
public static native void arraycopy(Object src, int srcPos, Object dest,
int destPos, int length);
}
package com.lang.reflect;

public final class Array {
private Array() {}

//创建一个具有指定的组件类型和维度的新数组。
public static Object newInstance(Class<?> componentType, int length)
throws NegativeArraySizeException {
return newArray(componentType, length);
}

private static native Object newArray(Class componentType, int length)
throws NegativeArraySizeException;
}

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二、Arrays.asList

慎用ArrayList的contains方法，使用HashSet的contains方法代替

在启动一个应用的时候，发现其中有一处数据加载要数分钟，刚开始以为是需要load的数据比较多的缘故，查了一下数据库有6条左右，但是单独写了一个数据读取的方法，将这6万多条全部读过来，却只需要不到10秒钟，就觉得这里面肯定有问题，于是仔细看其中的逻辑，其中有一段数据去重的逻辑，就是记录中存在某几个字段相同的，就认为是重复数据，就需要将重复数据给过滤掉。这里就用到了一个List来存放这几个字段所组成的主键，如果发现相同的就不处理，代码无非就是下面这样：

1 List<string> uniqueKeyList = new ArrayList<string>();
2 //......
3 if (uniqueKeyList.contains(uniqueKey)) {
4                    continue;
  }

根据键去查找是不是已经存在了，来判断是否重复数据。经过分析，这一块耗费了非常多的时候，于是就去查看ArrayList的contains方法的源码，发现其最终会调用他本身的indexOf方法：

7public int indexOf(Object elem) {
8    if (elem == null) {
9        for (int i = 0; i < size; i++)
10        if (elementData[i]==null)
11            return i;
12    } else {
13        for (int i = 0; i < size; i++)
14        if (elem.equals(elementData[i]))
15            return i;
16    }
17    return -1;
18    }  

原来在这里他做的是遍历整个list进行查找，最多可能对一个键的查找会达到6万多次，也就是会扫描整个List，验怪会这么慢了。

于是将原来的List替换为Set：

Set<string> uniqueKeySet = new HashSet<string>();
//......
if (uniqueKeySet.contains(uniqueKey)) {
                    continue;
} 

速度一下就上去了，在去重这一块最多花费了一秒钟，为什么HashSet的速度一下就上去了，那是因为其内部使用的是Hashtable，这是HashSet的contains的源码：

public boolean contains(Object o) {
   return map.containsKey(o);
} 

关于UnsupportedOperationException异常

在使用Arrays.asList()后调用add，remove这些method时出现java.lang.UnsupportedOperationException异常。这是由于Arrays.asList() 返回java.util.Arrays$ArrayList， 而不是ArrayList。Arrays$ArrayList和ArrayList都是继承AbstractList，remove，add等method在AbstractList中是默认throw UnsupportedOperationException而且不作任何操作。ArrayList override这些method来对list进行操作，但是Arrays$ArrayList没有override remove()，add()等，所以throw UnsupportedOperationException。