Utilisation de l'algorithme de lecture aléatoire en Java

Dans cet article, l'éditeur vous présentera l'utilisation de l'algorithme de lecture aléatoire en Java. Les amis dans le besoin peuvent se référer à

Idée de base du mélange Fisher-Yates (Knuth shuffle) :

Pour mélanger un tableau a de n éléments (indices 0..n-1) :
pour i de n − 1 jusqu'à 1 do
j ← entier aléatoire avec 0 ≤ j ≤ i
échange a [j] et a[i]

Le code source du JDK est le suivant :

Le code est le suivant :

/**
     * Moves every element of the List to a random new position in the list.
     * 
     * @param list
     *            the List to shuffle
     * 
     * @throws UnsupportedOperationException
     *             when replacing an element in the List is not supported
     */
    public static void shuffle(List<?> list) {
        shuffle(list, new Random());
    }
    /**
     * Moves every element of the List to a random new position in the list
     * using the specified random number generator.
     * 
     * @param list
     *            the List to shuffle
     * @param random
     *            the random number generator
     * 
     * @throws UnsupportedOperationException
     *             when replacing an element in the List is not supported
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static void shuffle(List<?> list, Random random) {
        if (!(list instanceof RandomAccess)) {
            Object[] array = list.toArray();
            for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                if (index < 0) {
                    index = -index;
                }
                Object temp = array[i];
                array[i] = array[index];
                array[index] = temp;
            }
            int i = 0;
            ListIterator<Object> it = (ListIterator<Object>) list
                    .listIterator();
            while (it.hasNext()) {
                it.next();
                it.set(array[i++]);
            }
        } else {
            List<Object> rawList = (List<Object>) list;
            for (int i = rawList.size() - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                if (index < 0) {
                    index = -index;
                }
                rawList.set(index, rawList.set(i, rawList.get(index)));
            }
        }
    }

Testez le code, afin de vous assurer que l'initialisation est la même dans chaque cas, en utilisant plusieurs conteneurs :

Le code est le suivant :

public class javaShuffle {
    public static int temp = 0;
    public static long start;
    public static long end;
    public static void main(final String args[]) {
        Object changeTemp;
        List<Integer> numList = new ArrayList<Integer>();
        List<Integer> firstList = new ArrayList<Integer>();
        List<Integer> secondList = new ArrayList<Integer>();
        List<Integer> thirdList = new ArrayList<Integer>();
        List<Integer> fourthList = new ArrayList<Integer>();
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            numList.add(i);
            firstList.add(i);
            secondList.add(i);
            thirdList.add(i);
            fourthList.add(i);
        }
        // first shuffle,use changeTemp
        getStartTime();
        int randInt = 0;
        for (int i = 0, length = firstList.size(); i < length; i++) {
            randInt = getRandom(i, firstList.size());
            changeTemp = firstList.get(i);
            firstList.set(i, firstList.get(randInt));
            firstList.set(randInt, javaShuffle.temp);
        }
        getEndTime("first shuffle run time ");
        // second shuffle,exchange list
        getStartTime();
        for (int i = 0, length = secondList.size(); i < length; i++) {
            randInt = getRandom(i, secondList.size());
            secondList.set(i, secondList.set(randInt, secondList.get(i)));
        }
        getEndTime("second shuffle run time");
        // third shuffle, change generate random int
        getStartTime();
        Object[] tempArray = thirdList.toArray();
        Random rand = new Random();
        int j = 0;
        for (int i = tempArray.length - 1; i > 0; i--) {
            j = rand.nextInt(i + 1);
            thirdList.set(i, thirdList.set(j, thirdList.get(i)));
        }
        getEndTime("third shuffle run time ");
        // fourth shuffle, simulate java shuffle
        getStartTime();
        Random random = new Random();
        if (!(fourthList instanceof RandomAccess)) {
            Object[] array = fourthList.toArray();
            for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                if (index < 0) {
                    index = -index;
                }
                Object temp = array[i];
                array[i] = array[index];
                array[index] = temp;
            }
            int i = 0;
            ListIterator<Integer> it = (ListIterator<Integer>) fourthList.listIterator();
            while (it.hasNext()) {
                it.next();
                it.set((Integer) array[i++]);
            }
        } else {
            List<Integer> rawList = (List<Integer>) fourthList;
            for (int i = rawList.size() - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                if (index < 0) {
                    index = -index;
                }
                rawList.set(index, rawList.set(i, rawList.get(index)));
            }
        }
        getEndTime("fourth shuffle run time");
        // java shuffle
        getStartTime();
        Collections.shuffle(numList);
        getEndTime("java shuffle run time  ");
    }
    public static void swap(int a, int b) {
        javaShuffle.temp = a;
        a = b;
        b = javaShuffle.temp;
    }
    public static int getRandom(final int low, final int high) {
        return (int) (Math.random() * (high - low) + low);
    }
    public static void getStartTime() {
        javaShuffle.start = System.nanoTime();
    }
    public static void getEndTime(final String s) {
        javaShuffle.end = System.nanoTime();
        System.out.println(s + ": " + (javaShuffle.end - javaShuffle.start) + "ns");
    }
}

Si la valeur est petit, comme un niveau 100 000, le résultat est probablement :

first shuffle run time : 85029499ns
second shuffle run time: 80909474ns
third shuffle run time : 71543926ns
fourth shuffle run time: 76520595ns
java shuffle run time  : 61027643ns
first shuffle run time : 82326239ns
second shuffle run time: 78575611ns
third shuffle run time : 95009632ns
fourth shuffle run time: 105946897ns
java shuffle run time  : 90849302ns
first shuffle run time : 84539840ns
second shuffle run time: 85965575ns
third shuffle run time : 101814998ns
fourth shuffle run time: 113309672ns
java shuffle run time  : 35089693ns
first shuffle run time : 87679863ns
second shuffle run time: 79991814ns
third shuffle run time : 73720515ns
fourth shuffle run time: 78353061ns
java shuffle run time  : 64146465ns
first shuffle run time : 84314386ns
second shuffle run time: 80074803ns
third shuffle run time : 74001283ns
fourth shuffle run time: 79931321ns
java shuffle run time  : 86427540ns
first shuffle run time : 84315523ns
second shuffle run time: 81468386ns
third shuffle run time : 75052284ns
fourth shuffle run time: 79461407ns
java shuffle run time  : 66607729ns

Les résultats de plusieurs exécutions peuvent être différents, mais la lecture aléatoire intégrée de base de Java est la plus rapide, suivie de la troisième méthode . La première méthode prend le plus de temps.

S'il s'agit du niveau 10000000, c'est à peu près comme suit :

first shuffle run time : 2115703288ns
second shuffle run time: 3114045871ns
third shuffle run time : 4664426798ns
fourth shuffle run time: 2962686695ns
java shuffle run time  : 3246883026ns first shuffle run time : 2165398466ns
second shuffle run time: 3129558913ns
third shuffle run time : 4147859664ns
fourth shuffle run time: 2911849942ns
java shuffle run time  : 4311703487ns first shuffle run time : 2227462247ns
second shuffle run time: 3279548770ns
third shuffle run time : 4704344954ns
fourth shuffle run time: 2942635980ns
java shuffle run time  : 3933172427ns first shuffle run time : 2200158789ns
second shuffle run time: 3172666791ns
third shuffle run time : 4715631517ns
fourth shuffle run time: 2950817535ns
java shuffle run time  : 3387417676ns first shuffle run time : 2201124449ns
second shuffle run time: 3203823874ns
third shuffle run time : 4179926278ns
fourth shuffle run time: 2913690411ns
java shuffle run time  : 3571313813ns first shuffle run time : 2163053190ns
second shuffle run time: 3073889926ns
third shuffle run time : 4493831518ns
fourth shuffle run time: 2852713887ns
java shuffle run time  : 3773602415ns

On peut voir que la première méthode est la plus rapide, tandis que la quatrième méthode est la plus lente. La vitesse de lecture aléatoire intégrée à Java n'est pas non plus idéale.

Lors du traitement du Big Data, si l'utilisation de la bibliothèque Java est inefficace, vous pouvez envisager d'utiliser d'autres méthodes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!