[algorithm] 10 개의 숫자를 정렬하는 가장 빠른 방법? (숫자는 32 비트입니다)

문제를 해결하고 있으며 10 개의 숫자 (int32)를 매우 빠르게 정렬합니다. 내 응용 프로그램은 가능한 한 빨리 10 백만 번을 정렬해야합니다. 수십억 개의 요소로 구성된 데이터 세트를 샘플링하고 있으며 10 개의 숫자를 골라서 단순화해야 할 때마다 정렬합니다 (정렬 된 10 개의 요소 목록에서 결론을 내립니다).

현재 삽입 정렬을 사용하고 있지만 삽입 정렬을 이길 10 개의 특정 문제에 대해 매우 빠른 사용자 지정 정렬 알고리즘을 구현할 수 있다고 생각합니다.

누구 든지이 문제에 접근하는 방법에 대해 알고 있습니까?



답변

(HelloWorld의 제안에 따라 정렬 네트워크를 조사합니다.)

29 비교 / 스왑 네트워크가 10 입력 정렬을 수행하는 가장 빠른 방법 인 것 같습니다. 나는 1969 년 Waksman이 발견 한 네트워크를 Javascript 에서이 예제에 사용했습니다.이 스크립트는 if명령문, 비교 및 ​​스왑 목록 일뿐이므로 C로 직접 변환해야합니다 .

function sortNet10(data) {	// ten-input sorting network by Waksman, 1969
    var swap;
    if (data[0] > data[5]) { swap = data[0]; data[0] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[1] > data[6]) { swap = data[1]; data[1] = data[6]; data[6] = swap; }
    if (data[2] > data[7]) { swap = data[2]; data[2] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[3] > data[8]) { swap = data[3]; data[3] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[4] > data[9]) { swap = data[4]; data[4] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[0] > data[3]) { swap = data[0]; data[0] = data[3]; data[3] = swap; }
    if (data[5] > data[8]) { swap = data[5]; data[5] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[1] > data[4]) { swap = data[1]; data[1] = data[4]; data[4] = swap; }
    if (data[6] > data[9]) { swap = data[6]; data[6] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[0] > data[2]) { swap = data[0]; data[0] = data[2]; data[2] = swap; }
    if (data[3] > data[6]) { swap = data[3]; data[3] = data[6]; data[6] = swap; }
    if (data[7] > data[9]) { swap = data[7]; data[7] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[0] > data[1]) { swap = data[0]; data[0] = data[1]; data[1] = swap; }
    if (data[2] > data[4]) { swap = data[2]; data[2] = data[4]; data[4] = swap; }
    if (data[5] > data[7]) { swap = data[5]; data[5] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[8] > data[9]) { swap = data[8]; data[8] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[1] > data[2]) { swap = data[1]; data[1] = data[2]; data[2] = swap; }
    if (data[3] > data[5]) { swap = data[3]; data[3] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[4] > data[6]) { swap = data[4]; data[4] = data[6]; data[6] = swap; }
    if (data[7] > data[8]) { swap = data[7]; data[7] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[1] > data[3]) { swap = data[1]; data[1] = data[3]; data[3] = swap; }
    if (data[4] > data[7]) { swap = data[4]; data[4] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[2] > data[5]) { swap = data[2]; data[2] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[6] > data[8]) { swap = data[6]; data[6] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[2] > data[3]) { swap = data[2]; data[2] = data[3]; data[3] = swap; }
    if (data[4] > data[5]) { swap = data[4]; data[4] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[6] > data[7]) { swap = data[6]; data[6] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[3] > data[4]) { swap = data[3]; data[3] = data[4]; data[4] = swap; }
    if (data[5] > data[6]) { swap = data[5]; data[5] = data[6]; data[6] = swap; }
    return(data);
}

alert(sortNet10([5,7,1,8,4,3,6,9,2,0]));

다음은 네트워크를 그래픽으로 표현한 것으로 독립 단계로 나뉩니다.
병렬 처리를 이용하기 위해 5-4-3-4-4-4-3-2 그룹을 4-4-4-4-4-4-3-2 그룹으로 변경할 수 있습니다.
10 입력 분류 ​​네트워크 (1969 년 왓츠 맨)

10 개 입력 정렬 네트워크 (1969 년 Waksman) 재 그룹화


답변

이 고정 크기를 다룰 때는 Sorting Networks를 살펴보십시오 . 이 알고리즘은 런타임이 고정되어 있으며 입력과 독립적입니다. 사용 사례의 경우 일부 정렬 알고리즘과 같은 오버 헤드가 없습니다.

Bitonic sort 는 그러한 네트워크의 구현입니다. 이것은 CPU에서 len (n) <= 32에서 가장 잘 작동합니다. 더 큰 입력에서는 GPU 로의 전환을 생각할 수 있습니다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/Sorting_network

Btw, 정렬 알고리즘을 비교하기에 좋은 페이지는 여기 bitonic sort입니다.

http://www.sorting-algorithms.com


답변

4 개 그룹으로 비교되는 정렬 네트워크를 사용하면 SIMD 레지스터에서 비교할 수 있습니다. 패킹 된 최소 / 최대 명령어 쌍은 패킹 된 비교기 기능을 구현합니다. 죄송합니다. 지금보고있는 페이지를 찾을 시간이 없지만 SIMD 또는 SSE 정렬 네트워크에서 검색하면 문제가 발생합니다.

x86 SSE에는 4 개의 32 비트 정수 벡터에 대한 32 비트 정수 최소 및 최대 명령어가 포함되어 있습니다. AVX2 (Haswell 이상)는 동일하지만 256b 벡터에 대해 8 개의 정수를 갖습니다. 효율적인 셔플 명령도 있습니다.

독립적 인 작은 정렬이 많은 경우 벡터를 사용하여 4 또는 8 정렬을 병렬로 수행 할 수 있습니다. Esp. 요소를 무작위로 선택하는 경우 (정렬 할 데이터가 메모리에서 연속적이지 않음) 셔플을 피하고 필요한 순서대로 간단히 비교할 수 있습니다. 10 ints의 4 개 (AVX2 : 8) 목록의 모든 데이터를 보유하는 10 개의 레지스터는 여전히 스크래치 공간에 대해 6 개의 regs를 남깁니다.

연관된 데이터도 정렬해야하는 경우 벡터 정렬 네트워크의 효율성이 떨어집니다. 이 경우 가장 효율적인 방법은 압축 비교를 사용하여 요소가 변경된 마스크를 가져오고 해당 마스크를 사용하여 관련 데이터의 벡터를 참조하는 것입니다.


답변

롤링되지 않은 분기없는 선택 정렬은 어떻습니까?

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <random>

//return the index of the minimum element in array a
int min(const int * const a) {
  int m = a[0];
  int indx = 0;
  #define TEST(i) (m > a[i]) && (m = a[i], indx = i );
  //see http://stackoverflow.com/a/7074042/2140449
  TEST(1);
  TEST(2);
  TEST(3);
  TEST(4);
  TEST(5);
  TEST(6);
  TEST(7);
  TEST(8);
  TEST(9);
  #undef TEST
  return indx;
}

void sort( int * const a ){
  int work[10];
  int indx;
  #define GET(i) indx = min(a); work[i] = a[indx]; a[indx] = 2147483647;
  //get the minimum, copy it to work and set it at max_int in a
  GET(0);
  GET(1);
  GET(2);
  GET(3);
  GET(4);
  GET(5);
  GET(6);
  GET(7);
  GET(8);
  GET(9);
  #undef GET
  #define COPY(i) a[i] = work[i];
  //copy back to a
  COPY(0);
  COPY(1);
  COPY(2);
  COPY(3);
  COPY(4);
  COPY(5);
  COPY(6);
  COPY(7);
  COPY(8);
  COPY(9);
  #undef COPY
}

int main() {
  //generating and printing a random array
  int a[10] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };
  std::random_device rd;
  std::mt19937 g(rd());
  std::shuffle( a, a+10, g);
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    std::cout << a[i] << ' ';
  }
  std::cout << std::endl;

  //sorting and printing again
  sort(a);
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    std::cout << a[i] << ' ';
  }

  return 0;
}

http://coliru.stacked-crooked.com/a/71e18bc4f7fa18c6

유일하게 관련된 줄은 처음 두 개 #define입니다.

두 개의 목록을 사용하고 첫 번째 목록을 10 번 완전히 다시 검사하여 선택 정렬이 잘못 구현되지만 분기 및 가변 길이 루프를 피하므로 최신 프로세서 및 작은 데이터 세트로 보완 할 수 있습니다.


기준

정렬 네트워크에 대해 벤치마킹했으며 코드가 느려 보입니다. 그러나 언 롤링과 사본을 제거하려고했습니다. 이 코드를 실행 :

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <random>
#include <chrono>

int min(const int * const a, int i) {
  int m = a[i];
  int indx = i++;
  for ( ; i<10; i++)
    //see http://stackoverflow.com/a/7074042/2140449
    (m > a[i]) && (m = a[i], indx = i );
  return indx;
}

void sort( int * const a ){
  for (int i = 0; i<9; i++)
    std::swap(a[i], a[min(a,i)]); //search only forward
}


void sortNet10(int * const data) {  // ten-input sorting network by Waksman, 1969
    int swap;
    if (data[0] > data[5]) { swap = data[0]; data[0] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[1] > data[6]) { swap = data[1]; data[1] = data[6]; data[6] = swap; }
    if (data[2] > data[7]) { swap = data[2]; data[2] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[3] > data[8]) { swap = data[3]; data[3] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[4] > data[9]) { swap = data[4]; data[4] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[0] > data[3]) { swap = data[0]; data[0] = data[3]; data[3] = swap; }
    if (data[5] > data[8]) { swap = data[5]; data[5] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[1] > data[4]) { swap = data[1]; data[1] = data[4]; data[4] = swap; }
    if (data[6] > data[9]) { swap = data[6]; data[6] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[0] > data[2]) { swap = data[0]; data[0] = data[2]; data[2] = swap; }
    if (data[3] > data[6]) { swap = data[3]; data[3] = data[6]; data[6] = swap; }
    if (data[7] > data[9]) { swap = data[7]; data[7] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[0] > data[1]) { swap = data[0]; data[0] = data[1]; data[1] = swap; }
    if (data[2] > data[4]) { swap = data[2]; data[2] = data[4]; data[4] = swap; }
    if (data[5] > data[7]) { swap = data[5]; data[5] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[8] > data[9]) { swap = data[8]; data[8] = data[9]; data[9] = swap; }
    if (data[1] > data[2]) { swap = data[1]; data[1] = data[2]; data[2] = swap; }
    if (data[3] > data[5]) { swap = data[3]; data[3] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[4] > data[6]) { swap = data[4]; data[4] = data[6]; data[6] = swap; }
    if (data[7] > data[8]) { swap = data[7]; data[7] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[1] > data[3]) { swap = data[1]; data[1] = data[3]; data[3] = swap; }
    if (data[4] > data[7]) { swap = data[4]; data[4] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[2] > data[5]) { swap = data[2]; data[2] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[6] > data[8]) { swap = data[6]; data[6] = data[8]; data[8] = swap; }
    if (data[2] > data[3]) { swap = data[2]; data[2] = data[3]; data[3] = swap; }
    if (data[4] > data[5]) { swap = data[4]; data[4] = data[5]; data[5] = swap; }
    if (data[6] > data[7]) { swap = data[6]; data[6] = data[7]; data[7] = swap; }
    if (data[3] > data[4]) { swap = data[3]; data[3] = data[4]; data[4] = swap; }
    if (data[5] > data[6]) { swap = data[5]; data[5] = data[6]; data[6] = swap; }
}


std::chrono::duration<double> benchmark( void(*func)(int * const), const int seed ) {
  std::mt19937 g(seed);
  int a[10] = {10,11,12,13,14,15,16,17,18,19};
  std::chrono::high_resolution_clock::time_point t1, t2;
  t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  for (long i = 0; i < 1e7; i++) {
    std::shuffle( a, a+10, g);
    func(a);
  }
  t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  return std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double>>(t2 - t1);
}

int main() {
  std::random_device rd;
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    const int seed = rd();
    std::cout << "seed = " << seed << std::endl;
    std::cout << "sortNet10: " << benchmark(sortNet10, seed).count() << std::endl;
    std::cout << "sort:      " << benchmark(sort,      seed).count() << std::endl;
  }
  return 0;
}

정렬 네트워크와 비교 하여 브랜치리스 선택 정렬에서 지속적으로 더 나은 결과를 얻고 있습니다.

$ gcc -v
gcc version 5.2.0 (GCC)
$ g++ -std=c++11 -Ofast sort.cpp && ./a.out
seed = -1727396418
sortNet10: 2.24137
sort:      2.21828
seed = 2003959850
sortNet10: 2.23914
sort:      2.21641
seed = 1994540383
sortNet10: 2.23782
sort:      2.21778
seed = 1258259982
sortNet10: 2.25199
sort:      2.21801
seed = 1821086932
sortNet10: 2.25535
sort:      2.2173
seed = 412262735
sortNet10: 2.24489
sort:      2.21776
seed = 1059795817
sortNet10: 2.29226
sort:      2.21777
seed = -188551272
sortNet10: 2.23803
sort:      2.22996
seed = 1043757247
sortNet10: 2.2503
sort:      2.23604
seed = -268332483
sortNet10: 2.24455
sort:      2.24304


답변

질문은 이것이 일종의 웹 기반 응용 프로그램이라고 말하지 않습니다. 내 눈을 사로 잡은 한 가지는 :

수십억 개의 요소로 구성된 데이터 세트를 샘플링하고 있으며 10 개의 숫자를 골라서 단순화해야 할 때마다 정렬합니다 (정렬 된 10 개의 요소 목록에서 결론을 내립니다).

소프트웨어 및 하드웨어 엔지니어로서 이것은 “FPGA” 를 절규 합니다. 정렬 된 숫자 집합에서 데이터를 가져와야하거나 데이터가 어디에서 나오는지 어떤 결론을 내야할지 모르겠지만이 1 억에서 10 억 사이 의 “정렬 및 분류” “작업 분석 초당을 . 과거에 FPGA 지원 DNA 시퀀싱 작업을 수행했습니다. 문제가 해당 유형의 솔루션에 적합 할 때 FPGA의 거대한 처리 능력을 능가하는 것은 거의 불가능합니다.

어떤 수준에서 유일한 제한 요소는 얼마나 빨리 데이터를 FPGA에 삽으로 넣을 수 있고 얼마나 빨리 데이터를 꺼낼 수 있는지가됩니다.

참고로, 저는 초당 약 3 억 픽셀의 속도로 32 비트 RGB 이미지 데이터를 수신하는 고성능 실시간 이미지 프로세서를 설계했습니다. 데이터는 FIR 필터, 행렬 곱셈기, 룩업 테이블, 공간 에지 검출 블록 및 다른 끝에서 나오기 전에 여러 가지 다른 연산을 통해 스트리밍됩니다. 이 모든 것은 상대적으로 작은 Xilinx Virtex2 FPGA에서 약 33MHz에서 정확히 기억한다면 400MHz까지 내부 클럭킹이 가능합니다. 예, DDR2 컨트롤러를 구현하고 DDR2 메모리 뱅크 2 개를 실행했습니다.

FPGA는 수백 MHz에서 작동하면서 매 클럭 전환마다 10 개의 32 비트 수를 출력 할 수 있습니다. 데이터가 처리 파이프 라인을 채우면 작업 시작시 짧은 지연이 발생합니다. 그 후에는 시계 당 하나의 결과를 얻을 수 있어야합니다. 또는 정렬 및 분석 파이프 라인 복제를 통해 처리를 병렬화 할 수있는 경우 이상. 해결책은 원칙적으로 거의 사소합니다.

요점은 다음과 같습니다. 어플리케이션이 PC에 바운드되지 않고 데이터 스트림 및 처리가 FPGA 솔루션 (독립형 또는 기계의 보조 프로세서 카드)과 “호환”할 수있는 방법은 없습니다. 알고리즘에 관계없이 모든 언어로 작성된 소프트웨어로 달성 가능한 수준의 성능을 능가 할 수 있습니다.

편집하다:

빠른 검색을 실행하여 자신에게 유용한 논문을 찾았습니다. 2012 년으로 거슬러 올라간 것 같습니다. 오늘날에도 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다. 여기있어:

FPGA에서 네트워크 정렬


답변

필자는 최근 Bose-Nelson 알고리즘을 사용하여 컴파일 타임에 정렬 네트워크를 생성 하는 작은 클래스 를 작성했습니다.

10 개의 숫자에 대해 매우 빠른 정렬을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

/**
 * A Functor class to create a sort for fixed sized arrays/containers with a
 * compile time generated Bose-Nelson sorting network.
 * \tparam NumElements  The number of elements in the array or container to sort.
 * \tparam T            The element type.
 * \tparam Compare      A comparator functor class that returns true if lhs < rhs.
 */
template <unsigned NumElements, class Compare = void> class StaticSort
{
    template <class A, class C> struct Swap
    {
        template <class T> inline void s(T &v0, T &v1)
        {
            T t = Compare()(v0, v1) ? v0 : v1; // Min
            v1 = Compare()(v0, v1) ? v1 : v0; // Max
            v0 = t;
        }

        inline Swap(A &a, const int &i0, const int &i1) { s(a[i0], a[i1]); }
    };

    template <class A> struct Swap <A, void>
    {
        template <class T> inline void s(T &v0, T &v1)
        {
            // Explicitly code out the Min and Max to nudge the compiler
            // to generate branchless code.
            T t = v0 < v1 ? v0 : v1; // Min
            v1 = v0 < v1 ? v1 : v0; // Max
            v0 = t;
        }

        inline Swap(A &a, const int &i0, const int &i1) { s(a[i0], a[i1]); }
    };

    template <class A, class C, int I, int J, int X, int Y> struct PB
    {
        inline PB(A &a)
        {
            enum { L = X >> 1, M = (X & 1 ? Y : Y + 1) >> 1, IAddL = I + L, XSubL = X - L };
            PB<A, C, I, J, L, M> p0(a);
            PB<A, C, IAddL, J + M, XSubL, Y - M> p1(a);
            PB<A, C, IAddL, J, XSubL, M> p2(a);
        }
    };

    template <class A, class C, int I, int J> struct PB <A, C, I, J, 1, 1>
    {
        inline PB(A &a) { Swap<A, C> s(a, I - 1, J - 1); }
    };

    template <class A, class C, int I, int J> struct PB <A, C, I, J, 1, 2>
    {
        inline PB(A &a) { Swap<A, C> s0(a, I - 1, J); Swap<A, C> s1(a, I - 1, J - 1); }
    };

    template <class A, class C, int I, int J> struct PB <A, C, I, J, 2, 1>
    {
        inline PB(A &a) { Swap<A, C> s0(a, I - 1, J - 1); Swap<A, C> s1(a, I, J - 1); }
    };

    template <class A, class C, int I, int M, bool Stop = false> struct PS
    {
        inline PS(A &a)
        {
            enum { L = M >> 1, IAddL = I + L, MSubL = M - L};
            PS<A, C, I, L, (L <= 1)> ps0(a);
            PS<A, C, IAddL, MSubL, (MSubL <= 1)> ps1(a);
            PB<A, C, I, IAddL, L, MSubL> pb(a);
        }
    };

    template <class A, class C, int I, int M> struct PS <A, C, I, M, true>
    {
        inline PS(A &a) {}
    };

public:
    /**
     * Sorts the array/container arr.
     * \param  arr  The array/container to be sorted.
     */
    template <class Container> inline void operator() (Container &arr) const
    {
        PS<Container, Compare, 1, NumElements, (NumElements <= 1)> ps(arr);
    };

    /**
     * Sorts the array arr.
     * \param  arr  The array to be sorted.
     */
    template <class T> inline void operator() (T *arr) const
    {
        PS<T*, Compare, 1, NumElements, (NumElements <= 1)> ps(arr);
    };
};

#include <iostream>
#include <vector>

int main(int argc, const char * argv[])
{
    enum { NumValues = 10 };

    // Arrays
    {
        int rands[NumValues];
        for (int i = 0; i < NumValues; ++i) rands[i] = rand() % 100;
        std::cout << "Before Sort: \t";
        for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
        std::cout << "\n";
        StaticSort<NumValues> staticSort;
        staticSort(rands);
        std::cout << "After Sort: \t";
        for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
        std::cout << "\n";
    }

    std::cout << "\n";

    // STL Vector
    {
        std::vector<int> rands(NumValues);
        for (int i = 0; i < NumValues; ++i) rands[i] = rand() % 100;
        std::cout << "Before Sort: \t";
        for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
        std::cout << "\n";
        StaticSort<NumValues> staticSort;
        staticSort(rands);
        std::cout << "After Sort: \t";
        for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
        std::cout << "\n";
    }

    return 0;
}

if (compare) swap명령문 대신 min 및 max에 대한 삼항 연산자를 명시 적으로 코딩합니다. 이것은 분기없는 코드를 사용하도록 컴파일러를 조금씩 움직입니다.

벤치 마크

다음 벤치 마크는 clang -O3으로 컴파일되어 2012 년 중반 macbook air에서 실행되었습니다.

무작위 데이터 정렬

DarioP의 코드와 비교해 보면, 다음은 크기가 10 인 32 만 int 배열을 백만 초 단위로 정렬하는 데 걸린 시간입니다 (밀리 초).

Hardcoded Sort Net 10 : 88.774ms
템플릿 Bose-Nelson sort 10 : 27.815ms

이 템플릿 방식을 사용하면 컴파일 타임에 다른 요소 수에 대한 정렬 네트워크를 생성 할 수도 있습니다.

다양한 크기의 백만 개의 배열을 정렬하는 데 걸리는 시간 (밀리 초)입니다.
크기 2, 4, 8의 배열에 대한 밀리 초 수는 각각 1.943, 8.655, 20.246입니다.
C ++ 템플릿 Bose-Nelson 정적 정렬 타이밍

크레딧 글렌 Teitelbaum 펼쳐진 삽입 정렬합니다.

다음은 6 개 요소의 작은 배열에 대한 정렬 당 평균 클럭입니다. 이 질문에서 벤치 마크 코드와 예제를 찾을 수 있습니다.
가장 빠른 종류의 고정 길이 6 int 배열

Direct call to qsort library function       : 326.81
Naive implementation (insertion sort)       : 132.98
Insertion Sort (Daniel Stutzbach)           : 104.04
Insertion Sort Unrolled                     : 99.64
Insertion Sort Unrolled (Glenn Teitelbaum)  : 81.55
Rank Order                                  : 44.01
Rank Order with registers                   : 42.40
Sorting Networks (Daniel Stutzbach)         : 88.06
Sorting Networks (Paul R)                   : 31.64
Sorting Networks 12 with Fast Swap          : 29.68
Sorting Networks 12 reordered Swap          : 28.61
Reordered Sorting Network w/ fast swap      : 24.63
Templated Sorting Network (this class)      : 25.37

6 요소에 대한 질문에서 가장 빠른 예만큼 빠릅니다.

정렬 된 데이터 정렬 성능

종종 입력 배열이 이미 정렬되었거나 대부분 정렬되어있을 수 있습니다.
이러한 경우 삽입 정렬이 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

데이터에 따라 적절한 정렬 알고리즘을 선택할 수 있습니다.

벤치 마크에 사용 된 코드는 여기 에서 찾을 수 있습니다 .


답변

네트워크 정렬은 작은 배열에서 빠를 가능성이 높지만, 올바르게 최적화 된 경우 삽입 정렬을 이길 수없는 경우가 있습니다. 예를 들어 2 개의 요소가있는 배치 삽입 :

{
    final int a=in[0]<in[1]?in[0]:in[1];
    final int b=in[0]<in[1]?in[1]:in[0];
    in[0]=a;
    in[1]=b;
}
for(int x=2;x<10;x+=2)
{
    final int a=in[x]<in[x+1]?in[x]:in[x+1];
    final int b=in[x]<in[x+1]?in[x+1]:in[x];
    int y= x-1;

    while(y>=0&&in[y]>b)
    {
        in[y+2]= in[y];
        --y;
    }
    in[y+2]=b;
    while(y>=0&&in[y]>a)
    {
        in[y+1]= in[y];
        --y;
    }
    in[y+1]=a;
}