Sắp xếp Java String mảng bởi nhiều số

Question

Tôi có một danh sách các dữ liệu trong một file txt như

Date,Lat,Lon,Depth,Mag 

20000101,34.6920,-116.3550,12.30,1.21 
20000101,34.4420,-116.2280,7.32,1.01 
20000101,37.4172,-121.7667,5.88,1.14 
20000101,-41.1300,174.7600,27.00,1.90 
20000101,37.6392,-119.0482,2.40,1.03 
20000101,32.1790,-115.0730,6.00,2.44 
20000101,59.7753,-152.2192,86.34,1.48 
20000101,34.5230,-116.2410,11.63,1.61 
20000101,59.5369,-153.1360,100.15,1.62 
20000101,44.7357,-110.7932,4.96,2.20 
20000101,34.6320,-116.2950,9.00,1.73 
20000101,44.7370,-110.7938,5.32,1.75 
20000101,35.7040,-117.6320,4.15,1.45 
20000101,41.9270,20.5430,10.00,4.80 

phân công tôi đây là để sắp xếp những dữ liệu này theo từng tiêu chí cũ) sắp xếp theo ngày, vĩ độ và theo thời gian của

tôi đã cố gắng bong bóng sắp xếp như thế này

if (Double.parseDouble(a[0].split(",")[1]) < Double.parseDouble(a[1].split(",")[1])) 

làm việc này nhưng phải mất quá nhiều thời gian

theres 40000 dữ liệu trong tệp txt

có cách nào khác để sắp xếp các dữ liệu này không?

Answer 1

Tôi có thể làm hỏng bài tập về nhà một số học sinh, nhưng ở đây đi ...

Như đã đề cập về Câu hỏi, cách tự nhiên trong Java là để tạo ra một lớp đại diện cho dữ liệu của bạn. Sau đó, triển khai Comparator để chuyển sang phương thức tiện ích Collections.sort.

Trên MacBook Pro 2.3 GHz của tôi Intel Core i7 chạy một máy ảo Parallels với Java 8, một bộ dữ liệu gồm 42.000 phần tử mất khoảng 45-90 mili giây để sắp xếp.

Tôi đã thay đổi dữ liệu mẫu của bạn trở nên thú vị hơn, giới thiệu một số ngày khác nhau và vĩ độ trùng lặp.

20000101,34.6920,-116.3550,12.30,1.21 
20000101,34.4420,-116.2280,7.32,1.01 
20000101,34.6920,-121.7667,5.88,1.14 
20000101,-41.1300,174.7600,27.00,1.90 
20000101,37.6392,-119.0482,2.40,1.03 
20000101,32.1790,-115.0730,6.00,2.44 
20000101,34.6920,-152.2192,86.34,1.48 
20000102,34.6320,-116.2410,11.63,1.61 
20000102,59.5369,-153.1360,100.15,1.62 
20000102,44.7357,-110.7932,4.96,2.20 
20000102,34.6320,-116.2950,9.00,1.73 
20000102,34.6320,-110.7938,5.32,1.75 
20000102,34.6320,-117.6320,4.15,1.45 
20000102,41.9270,20.5430,10.00,4.80 

Lớp GeoReading của tôi đại diện cho dữ liệu.

class GeoReading 
{ 

    LocalDate localDate = null; 
    BigDecimal latitude = null; 
    BigDecimal longitude = null; 
    BigDecimal depth = null; 
    BigDecimal magnitude = null; 

    public GeoReading(String arg) 
    { 
     // String is comma-separated values of: Date,Lat,Lon,Depth,Mag 
     List<String> items = Arrays.asList(arg.split("\\s*,\\s*")); // Regex explained here: http://stackoverflow.com/a/7488676/642706 
     this.localDate = ISODateTimeFormat.basicDate().parseLocalDate(items.get(0)); 
     this.latitude = new BigDecimal(items.get(1)); 
     this.longitude = new BigDecimal(items.get(2)); 
     this.depth = new BigDecimal(items.get(3)); 
     this.magnitude = new BigDecimal(items.get(4)); 
    } 

    @Override 
    public String toString() 
    { 
     return "GeoReading{" + "localDate=" + localDate + ", latitude=" + latitude + ", longitude=" + longitude + ", depth=" + depth + ", magnitude=" + magnitude + '}'; 
    } 

} 

Dưới đây là triển khai So sánh.

class GeoReadingAscendingComparator implements Comparator<GeoReading> 
{ 

    @Override 
    public int compare(GeoReading o1 , GeoReading o2) 
    { 
     int localDateCompare = o1.localDate.compareTo(o2.localDate); 
     if (localDateCompare != 0) { // If not equal on this component, so compare on this. 
      return localDateCompare; 
     } 

     int latitudeCompare = o1.latitude.compareTo(o2.latitude); 
     if (latitudeCompare != 0) { // If not equal on this component, so compare on this. 
      return latitudeCompare; 
     } 

     return o1.longitude.compareTo(o2.longitude); 

    } 
} 

Mã chính.

Path path = Paths.get("/Users/basil/lat-lon.txt"); // Path for Mac OS X. 
try { 
    List<GeoReading> list = new ArrayList<>(); 
    Stream<String> lines = Files.lines(path); 
    lines.forEach(line -> list.add(new GeoReading(line))); 
    // Take those 14 lines and multiply to simulate large text file. 14 * 3,000 = 42,000. 
    int count = 3000; 
    List<GeoReading> bigList = new ArrayList<>(list.size() * count); // Initialze capacite to expected number of elements. 
    for (int i = 0 ; i < count ; i++) { 
     bigList.addAll(list); 
    } 
    long start = System.nanoTime(); 
    Collections.sort(bigList , new GeoReadingAscendingComparator()); 
    long elapsed = (System.nanoTime() - start); 
    System.out.println("Done sorting the GeoReading list. Sorting " + bigList.size() + " took: " + TimeUnit.MILLISECONDS.convert(elapsed , TimeUnit.NANOSECONDS) + " ms (" + elapsed + " nanos)."); 

    System.out.println("Dump…"); 
    for (GeoReading g : bigList) { 
     System.out.println(g); 
    } 
} catch (IOException ex) { 
    System.out.println("ERROR - ex: " + ex); 
} 

Trong thế giới thực, tôi sẽ thêm một số mã lập trình phòng thủ để xác minh dữ liệu đến. Dữ liệu từ các nguồn bên ngoài là luôn luôn bị lỗi và/hoặc thay đổi.

Answer 2

Hãy thử một merge sort. Sắp xếp hợp nhất có hiệu suất trường hợp xấu nhất của O (n log n). Thời gian trường hợp xấu nhất của loại bong bóng là O (n^2).