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我正在比较 Julia 和 C++ 之间的性能。然后我发现 Julia 中的快速排序要快得多(甚至比 C++ 还要快),尤其是当数组的大小非常大时。
任何人都可以解释原因吗?
quickSort.jl
include("../dimension.jl")
function execute()
n = getDimension()
print(stderr, "Julia,quickSort_optim,$n,"); # use default delimiter
arr = zeros(Int32, n)
for i = 1:n
arr[i] = (777*(i-1)) % 10000
end
if n > 0
sort!(arr; alg=QuickSort)
end
end
# executing ...
execute()
quickSort_boost.cpp
#include "dimension.h"
#include <boost/lambda/lambda.hpp>
#include <boost/sort/pdqsort/pdqsort.hpp>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <algorithm>
using namespace std;
using namespace boost::sort;
int main()
{
int n = getDimension();
cerr << "C++,quickSort_boost," << n << ",";
vector<int> arr(n);
unsigned long long w;
for(int i = 0; i < n; ++i){ // array for sorting
w = (777*i) % 10000; // Array with values between 0 and 10000
arr[i] = w;
}
if (n > 0){
pdqsort_branchless(arr.begin(), arr.end(), [](const int &a, const int &b){return ( a < b );});
}
return 0;
}
对比
function execute() # julia code segment for specifying data
for i = 1:n
arr[i] = i
end
for(int i = 0; i < n; ++i){ // c++ boost code segment for specifying data
arr[i] = i + 1;
}
function execute() # julia code segment for specifying data
for i = 1:n
arr[i] = n - i + 1
end
for(int i = 0; i < n; ++i){ // c++ boost code segment for specifying data
arr[i] = n - i;
}
function execute() # julia code segment for specifying data
for i = 1:n
arr[i] = i % 10
end
for(int i = 0; i < n; ++i){ // c++ boost code segment for specifying data
arr[i] = (i + 1) % 10;
}
最佳答案
不知道时间是怎么回事——你没有包含足够的代码来测试或重现。 QuickSort 的 Julia 代码非常简单,您可以在此处查看其源代码:
https://github.com/JuliaLang/julia/blob/77487611fd9751c0f31ac3853072e6ca11efaf05/base/sort.jl#L518-L579
我也会在此处包含代码以便于阅读:
@inline function selectpivot!(v::AbstractVector, lo::Integer, hi::Integer, o::Ordering)
@inbounds begin
mi = midpoint(lo, hi)
# sort v[mi] <= v[lo] <= v[hi] such that the pivot is immediately in place
if lt(o, v[lo], v[mi])
v[mi], v[lo] = v[lo], v[mi]
end
if lt(o, v[hi], v[lo])
if lt(o, v[hi], v[mi])
v[hi], v[lo], v[mi] = v[lo], v[mi], v[hi]
else
v[hi], v[lo] = v[lo], v[hi]
end
end
# return the pivot
return v[lo]
end
end
function partition!(v::AbstractVector, lo::Integer, hi::Integer, o::Ordering)
pivot = selectpivot!(v, lo, hi, o)
# pivot == v[lo], v[hi] > pivot
i, j = lo, hi
@inbounds while true
i += 1; j -= 1
while lt(o, v[i], pivot); i += 1; end;
while lt(o, pivot, v[j]); j -= 1; end;
i >= j && break
v[i], v[j] = v[j], v[i]
end
v[j], v[lo] = pivot, v[j]
# v[j] == pivot
# v[k] >= pivot for k > j
# v[i] <= pivot for i < j
return j
end
function sort!(v::AbstractVector, lo::Integer, hi::Integer, a::QuickSortAlg, o::Ordering)
@inbounds while lo < hi
hi-lo <= SMALL_THRESHOLD && return sort!(v, lo, hi, SMALL_ALGORITHM, o)
j = partition!(v, lo, hi, o)
if j-lo < hi-j
# recurse on the smaller chunk
# this is necessary to preserve O(log(n))
# stack space in the worst case (rather than O(n))
lo < (j-1) && sort!(v, lo, j-1, a, o)
lo = j+1
else
j+1 < hi && sort!(v, j+1, hi, a, o)
hi = j-1
end
end
return v
end
没有什么特别的,只是一个基本的优化的快速排序。所以真正的问题是为什么 C++/Boost 版本很慢,我无法回答。也许在这里闲逛的众多 C++ 专家之一可以解决这个问题。
关于c++ - 为什么 Boost 的 QuickSort 比 Julia 的 QuickSort 慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62918059/
我已经使用多线程实现了快速排序,它正确地对整数数组进行了排序,但是它比普通的快速排序需要更长的时间来执行。例如,对 10000 个整数进行排序多线程:6856 毫秒正常:1毫秒 我不知道我的代码有什么
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想要改进这个问题? 更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引用来回答它. 关闭 9 年前。 Improve
我正在比较 Julia 和 C++ 之间的性能。然后我发现 Julia 中的快速排序要快得多(甚至比 C++ 还要快),尤其是当数组的大小非常大时。 任何人都可以解释原因吗? quickSort.jl
据说特定的分区算法可以导致稳定的快速排序,我想知道要做到这一点需要什么细节? 如果有人有创建此类算法的示例或提示,将会有所帮助 最佳答案 分区算法被用作快速排序算法的“核心”。 “明智地”使用分区算法
我试图了解 APL 中的经典快速排序: Q←{1≥≢⍵:⍵ ⋄ S←{⍺⌿⍨⍺ ⍺⍺ ⍵} ⋄ ⍵((∇S))⍵⌷⍨?≢⍵} 有些东西我不明白,有些风格选择让我很困扰,所以我将把它们全部列出来。我希望
我对快速排序的理解是 选择一个枢轴元素(在本例中我选择中间元素作为枢轴) 在极值处初始化左指针和右指针。 查找枢轴左侧第一个大于枢轴的元素。 同样找到枢轴右侧第一个小于枢轴的元素 交换 3 和 4 中
我在此指出,很难进行稳定的快速排序。但是,我的快速排序似乎很稳定。 quicksortBy _ []=[] quicksortBy key (pivot:rest)= (quicksortBy
我在此指出,很难进行稳定的快速排序。但是,我的快速排序似乎很稳定。 quicksortBy _ []=[] quicksortBy key (pivot:rest)= (quicksortBy
我读到可以让快速排序以 O(nlogn) 运行 该算法表示在每一步中选择中位数作为主元 但是,假设我们有这个数组: 10 8 39 2 9 20 哪个值将是中位数? 在数学中,如果我没记错的话,中位数
我有这样一个算法问题:我需要让 Quicksort 像这样工作: 1) 数组的下标为奇数时,应从小到大排序 2) 即使是索引也应该从大到小排序。 所以如果我们有数组:2 5 1 3 4 0 6 2 5
我是 Java 新手,我正在尝试实现 QuickSort。下面是我的脚本。 public class QuickSort { public static void main(String[]
你能解释一下这个用java实现的快速排序算法有什么问题吗? static ArrayList quickSort(ArrayList array){ if (array.size() a =
我正在尝试使用就地排序在 python 中编写快速排序代码。我的代码在子数组中运行完美,但是它似乎无法将子数组粘在一起以形成最终的排序数组。 def quickSort (ar): if le
已关闭。此问题需要 debugging details 。目前不接受答案。 编辑问题以包含 desired behavior, a specific problem or error, and the
我有一个程序来接收一个结构,存储它然后对其进行排序。我尝试过使用希尔排序,但后来我选择了快速排序算法。但是,当我尝试在排序后打印数组时,它仍然返回未排序的数组。请记住,我正在尝试按“num_aluno
当我尝试运行此 QuickSort 时,出现段错误:11,但它编译正常。我使用驱动程序运行它,这就是我使用 fastsort() 和 fastsortR() 的原因。是什么导致了分段? /* ---
我现在正在学习不同类型的排序,我发现,从某个点开始,我的快速排序算法根本无法快速工作。 这是我的代码: class QuickSort { // partitioning arr
我正在编写一个网络应用程序,它会向用户询问一系列问题,这些问题只是两个值的主观比较。他们选择更大的那个,然后它构成了排序所需的下一个比较。目标是对58个项目进行排序,并显示排序列表。 我想使用快速排序
我一直在用头撞 table 。 我需要创建一个 n 大小的数组,该数组针对快速排序分区进行了优化。它将用于演示 QuickSort 的最佳案例的增长。我知道在最好的情况下,QuickSort 必须为每
对于quickSort,我有以下4种分区方法的代码.现在,如果我运行代码,各种分区的性能如下 partition0 性能为 1877, 分区 2 是 781, 分区 3 674, partition4
我是一名优秀的程序员,十分优秀!