Stream排序

一、Stream排序原理

Stream是Java 8引入的全新API，它對集合進行封裝，可以對集合進行類似於SQL語句的操作。其中，sort()是stream中最常用的排序方法，它是一個中間操作，返回的是此流的排序視圖。sort()方法有兩種形式：有參形式和無參形式。在無參形式中，sort()使用自然順序進行排序；在有參形式中，sort()使用自定義比較器進行排序。

當流中的元素數量較小，排序時間較短，但流中的元素數量逐漸增加時，排序操作將花費更多的時間。這是因為排序算法的時間複雜度為O(nlogn)，因此它的性能與元素數量呈對數關係，也就是說，如果元素數量增加一倍，則排序時間將增加一個單位時間。

Stream排序算法通常使用的是歸併排序，該算法的思想是將一個大的有序序列劃分為兩個較小的有序序列，然後對這兩個有序序列進行合併，得到一個更大的有序序列。在每次合併過程中，都會使用比較器對兩個有序序列進行比較，以得到更小或更大的值，最終得到一個有序序列。

二、使用Comparator進行排序

在使用Stream進行排序時，通常需要實現Comparator接口，該接口用於定義兩個對象之間的比較規則。Comparator接口是一個函數式接口，可以使用lambda表達式來實現。下面是一個例子，使用Comparator對Person對象按年齡進行排序：

List people = new ArrayList();
people.add(new Person("John", 25));
people.add(new Person("Mary", 30));
people.add(new Person("Peter", 35));

List sortedPeople = people.stream()
        .sorted((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge())
        .collect(Collectors.toList());

在上面的例子中，sorted()方法使用一個比較器對流中的元素進行排序。這個比較器是一個lambda表達式，該表達式對兩個Person對象進行比較，返回一個整數，用於表示它們之間的順序。在本例中，比較器使用第一個Person對象的年齡減去第二個Person對象的年齡，如果結果為負數，則表示第一個Person對象的年齡小於第二個Person對象的年齡，排在前面。

三、使用自然排序進行排序

在Java中，每個類都可以實現Comparable接口，該接口定義了一個compareTo()方法，用於指定該類對象之間的自然順序。如果一個類實現了Comparable接口，它的對象就可以被自然排序。下面是一個例子，使用自然排序對字符串進行排序：

List names = Arrays.asList("John", "Mary", "Peter");
List sortedNames = names.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

在上面的例子中，sorted()方法沒有傳遞任何比較器，因此使用自然排序對字符串進行排序。String類實現了Comparable接口，因此它的對象可以進行自然排序。

四、排序的穩定性

排序的穩定性指的是，在排序後，具有相同關鍵字的元素，其原來的相對順序沒有變化。例如，對一個包含多個人名和年齡的列表，按照年齡排序後，如果有兩個人的年齡相同，則這兩個人的名字應該按照原來的順序排列。

在Stream排序中，排序的穩定性取決於所使用的排序算法。例如，如果使用Arrays.sort()對數組進行排序，該方法使用的是快速排序，該算法不保證排序的穩定性。如果要保證排序的穩定性，可以使用歸併排序或插入排序等算法。

五、並行排序

Stream提供了parallel()方法，該方法用於將流轉換為並行流。在使用並行流進行排序時，Stream將自動對流進行拆分，將每個子流交給線程池中的線程處理，再將處理結果合併。下面是一個例子，對一個包含大量隨機數的列表進行排序：

List numbers = new Random().ints(10000000).boxed().collect(Collectors.toList());

long start = System.currentTimeMillis();
List sortedNumbers = numbers.parallelStream().sorted().collect(Collectors.toList());
long end = System.currentTimeMillis();

System.out.println("Time: " + (end - start) + "ms");

在上面的例子中，使用ints()方法生成一個包含1000萬個隨機數的列表，然後使用parallelStream()方法將其轉換為並行流。在sorted()方法之後，Stream將會對每個子流進行排序，然後將排序結果合併。在本例中，使用並行流進行排序所花費的時間要比使用順序流要少得多。