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java的System.currentTimeMillis()和System.nanoTime()有什么區(qū)別JDK1.5之后java中的計時給出了更精確的方法：System.nanoTime()，輸出的精度是納秒級別，這個給一些性能測試提供了更準確的參考。但是這個方法有個需要注意的地方，不能用來計算今天是哪一天看到這個方法不由得會想起System.currentTime()，這個方法，它的精度是毫秒，返回值是從1970.1.1的零點開始到當前時間的毫秒數(shù)，理論上這個可以用來算當前的時間，而且可以用這個值來構(gòu)造一個Date對象。但是System.nanoTime()卻是不同，代碼注釋上有這么一句： The value returned represents nanoseconds since some fixed but arbitrary time (perhaps in the future, so values may be negative).這個返回值是一個從確定的值算起的，但是這個值是任意的，可能是一個未來的時間，所以返回值有可能是負數(shù)。（我的英語很蹩腳，意思應該能明白吧）所以說這個System.nanoTime()方法只能用來計時，例如：long s = System.nanoTime();.System.out.println(System.nanoTime() - s);二分查找算法java實現(xiàn)今天看了一下JDK里面的二分法是實現(xiàn)，覺得有點小問題。二分法的實現(xiàn)有多種今天就給大家分享兩種。一種是遞歸方式的，一種是非遞歸方式的。先來看看一些基礎(chǔ)的東西。1、算法概念。二分查找算法也稱為折半搜索、二分搜索，是一種在有序數(shù)組中查找某一特定元素的搜索算法。請注意這種算法是建立在有序數(shù)組基礎(chǔ)上的。2、算法思想。搜素過程從數(shù)組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結(jié)束；如果某一特定元素大于或者小于中間元素，則在數(shù)組大于或小于中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數(shù)組為空，則代表找不到。這種搜索算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。3、實現(xiàn)思路。找出位于數(shù)組中間的值，并存放在一個變量中（為了下面的說明，變量暫時命名為temp）；需要找到的key和temp進行比較；如果key值大于temp，則把數(shù)組中間位置作為下一次計算的起點；重復 。如果key值小于temp，則把數(shù)組中間位置作為下一次計算的終點；重復 。如果key值等于temp，則返回數(shù)組下標，完成查找。4、實現(xiàn)代碼。/* * description : 二分查找。 * autor kwzhang * modify :2012-6-29 * * param * param array 需要查找的有序數(shù)組 * param from 起始下標 * param to 終止下標 * param key 需要查找的關(guān)鍵字 * return * throws Exception */ public static E extends Comparable int binarySearch(E array, int from, int to, E key) throws Exception if (from 0 | to 0) throw new IllegalArgumentException(params from & length must larger than 0 .); if (from 1) + (to 1); / 右移即除2 E temp = arraymiddle; if (pareTo(key) 0) to = middle - 1; else if (pareTo(key) 0) from = middle + 1; else return middle; return binarySearch(array, from, to, key); 5、測試demo很簡單，這里就不寫了。上面這種實現(xiàn)是通過遞歸的方式，各人覺得之類的問題用遞歸比較好理解，而且過程簡單。下面再來看看非遞歸的方式如何實現(xiàn)。在JDK里面正好有實現(xiàn)，在此就直接貼上Arrays里面的代碼。為了簡單起見，我們就只看看int參數(shù)的方法： private static int binarySearch0(int a, int fromIndex, int toIndex, int key) int low = fromIndex; int high = toIndex - 1; while (low 1; int midVal = amid; if (midVal key) high = mid - 1; else return mid; / key found return -(low + 1); / key not found. 怎樣用下面的代碼實現(xiàn)下面（1）和（2）。求大家?guī)臀已a充完整。（1）在程序中為數(shù)組賦值并寫入待搜索元素，輸出搜索結(jié)果；（2）通過鍵盤為數(shù)組賦值并輸入待搜索元素，輸出搜索結(jié)果；public static int binarySearch(int a, int x, int n)int left = 0; int right = n - 1;while (left amiddle) left = middle + 1;else right = middle - 1;return -1; /由小到大排序 public static int sort(int a) for(int i=0;ia.length;i+) for(int j=0;jaj+1) int temp = aj; aj = aj+1; aj+1 = temp; return a; /回答第一題 public static int search1() /程序定義的數(shù)組 int b = 2,1,4,8,6,7,0; for(int a:b) System.out.println(a); /排序 b = sort(b); for(int a:b) System.out.println(a); return binarySearch(b,7,b.length); /回答第二題 public static int search2() Scanner sc = new Scanner(System.in); /輸入數(shù)組個數(shù) System.out.println(請輸入數(shù)組元素的個數(shù)：); int idex = sc.nextInt(); /生成數(shù)組 int b = new intidex; /輸入元素 System.out.println(請輸入元素：); for(int i=0;ib.length;i+) bi = sc.nextInt(); for(int a:b) System.out.println(a); /排序 b = sort(b); for(int a:b) System.out.println(a); /輸入要查詢的元素 System.out.println(請輸入要查詢的元素：); int element = sc.nextInt(); return binarySearch(b,element,b.length); 任何項目開發(fā)中，在一個集合或數(shù)組中循環(huán)查找，搜索目標數(shù)據(jù)，是經(jīng)常用到的。如果搜索的數(shù)據(jù)范圍比較小，那么不管什么算法，對于今天的計算機來說，性能上基本差別不大，但是如果數(shù)據(jù)量達到幾百萬，甚至更大，那么算法的選擇和優(yōu)化就顯得比較重要。有空之余測試了下順序搜索和二分搜索的性能，竟然發(fā)現(xiàn)效率差異在1500倍左右。當然，這2種比較的前提是，集合中的數(shù)據(jù)已經(jīng)進行了排序處理。下邊是測試代碼：/* * 搜索算法測試,主要是比較二分搜索和順序搜索的效率 * author 百里樂 */public class SearchTest /* 被搜索數(shù)據(jù)的大小*/ private static final int size = 5000000;/* * 啟動方法 * param args */ public static void main(String args) long data = new longsize; /添加測試數(shù)據(jù) for(int k =0 ;kdata.length;k+) datak = k; / 要查找的數(shù)據(jù) long target = 4980002; binaryFindTest(data,target); orderFindTest(data,target); /* * 二分搜索測試 * param data 數(shù)據(jù)集合 * param target 搜索的數(shù)據(jù) */ public static void binaryFindTest(long data, long target) long start = System.nanoTime(); int result = binaryFind(data,target); long end = System.nanoTime(); System.out.println(binary search position： + result); System.out.println(binary search time： + (end-start); /* * 順序搜索測試 * param data 數(shù)據(jù)集合 * param target 搜索的數(shù)據(jù) */ public static void orderFindTest(long data, long target) long start = System.nanoTime(); int result = orderFind(data,target); long end = System.nanoTime(); System.out.println(order search position： + result); System.out.println(order search time： + (end-start); /* * 二分搜索算法實現(xiàn) * param data 數(shù)據(jù)集合 * param target 搜索的數(shù)據(jù) * return 返回找到的數(shù)據(jù)的位置，返回-1表示沒有找到。 */ public static int binaryFind(long data, long target) int start = 0; int end = data.length - 1; while (start = datamiddleIndex) start = middleIndex + 1; else end = middleIndex - 1; return -1; /* * 順序搜索算法實現(xiàn) * param data 數(shù)據(jù)集合 * param target 搜索的數(shù)據(jù) * return 返回找到的數(shù)據(jù)的位置，返回-1表示沒有找到。 */ p