Как я могу оптимизировать время этого алгоритма CountingSort в Scala
Я хотел бы попросить вас помочь определить, какая часть моего кода неэффективна. Я сравниваю алгоритм QuickSort с алгоритмом CountingSort, предполагая, что количество элементов в Array[Byte]
меньше 16
Однако время CountingSort намного выше, чем время QuickSort, во всех тестах, которые я проводил последовательно. Затем я хотел протестировать этот код в Spark для вычисления Медианного фильтра, но результаты распределенного времени выполнения соответствуют времени последовательного выполнения. Я имею в виду, что QuickSort всегда быстрее, чем CountingSort, даже для небольших массивов.
Очевидно, что-то в моем коде вешает окончательную обработку.
Это код:
def Histogram(Input: Array[Byte]) : Array[Int] = {
val result = Array.ofDim[Int](256)
val range = Input.distinct.map(x => x & 0xFF)
val mx = Input.map(x => x & 0xFF).max
for (h <- range)
result(h) = Input.count(x => (x & 0xFF) == h)
result.slice(0, mx + 1)
}
def CummulativeSum(Input: Array[Int]): Array[Long] = Input.map(x => x.toLong).scanLeft(0.toLong)(_ + _).drop(1)
def CountingSort(Input: Array[Byte]): Array[Byte] = {
val hist = Histogram(Input)
val cum = CummulativeSum(hist)
val Output = Array.fill[Byte](Input.length)(0)
for (i <- Input.indices) {
Output(cum(Input(i) & 0xFF).toInt - 1) = Input(i)
cum(Input(i) & 0xFF) -= 1
}
Output
}
1 ответ
Вы можете построить свою гистограмму, не проходя много раз входные данные.
def histogram(input :Array[Byte]) :Array[Int] = {
val inputMap :Map[Int,Array[Byte]] = input.groupBy(_ & 0xFF)
.withDefaultValue(Array())
Array.tabulate(inputMap.keys.max+1)(inputMap(_).length)
}
Я не уверен, что это намного быстрее, но это, конечно, более кратко.
def countingSort(input :Array[Byte]) :Array[Byte] =
histogram(input).zipWithIndex.flatMap{case (v,x) => Seq.fill(v)(x.toByte)}
Мои тесты показывают, что он дает те же результаты, но могут быть и краевые условия, которые я пропустил.