C'è un buon radix sort-implementazione per i galleggianti in C #

Question

Ho un datastructure con un campo del galleggiante tipo. Una raccolta di queste strutture deve essere risolto in base al valore del flottante. C'è un'implementazione Radix-ordinamento per questo.

Se non c'è, c'è un modo veloce per accedere al esponente, il segno e la mantissa. Perché se si ordina I galleggianti prima a mantissa, esponente, e l'esponente l'ultima volta. Si ordina galleggia in O (n).

Answer 1

Aggiornamento:

Sono stato molto interessato a questo argomento, così mi sono seduto e implementato (usando questo molto veloce e la memoria conservatore implementazione ). Ho letto anche questo (grazie Celion ) e scoperto che avete anche Dont di dividere i carri in mantissa ed esponente di risolvere. Devi solo prendere i bit one-to-one e di eseguire un int sorta. Non vi resta che preoccupano i valori negativi, che devono essere inversamente messo di fronte a quelli positivi alla fine dell'algoritmo (ho fatto che in un solo passo con l'ultima iterazione dell'algoritmo per risparmiare un po 'di tempo CPU).

Così heres il mio float radix sort:

public static float[] RadixSort(this float[] array)
{
    // temporary array and the array of converted floats to ints
    int[] t = new int[array.Length];
    int[] a = new int[array.Length];
    for (int i = 0; i < array.Length; i++)
        a[i] = BitConverter.ToInt32(BitConverter.GetBytes(array[i]), 0);

    // set the group length to 1, 2, 4, 8 or 16
    // and see which one is quicker
    int groupLength = 4;
    int bitLength = 32;

    // counting and prefix arrays
    // (dimension is 2^r, the number of possible values of a r-bit number) 
    int[] count = new int[1 << groupLength];
    int[] pref = new int[1 << groupLength];
    int groups = bitLength / groupLength;
    int mask = (1 << groupLength) - 1;
    int negatives = 0, positives = 0;

    for (int c = 0, shift = 0; c < groups; c++, shift += groupLength)
    {
        // reset count array 
        for (int j = 0; j < count.Length; j++)
            count[j] = 0;

        // counting elements of the c-th group 
        for (int i = 0; i < a.Length; i++)
        {
            count[(a[i] >> shift) & mask]++;

            // additionally count all negative 
            // values in first round
            if (c == 0 && a[i] < 0)
                negatives++;
        }
        if (c == 0) positives = a.Length - negatives;

        // calculating prefixes
        pref[0] = 0;
        for (int i = 1; i < count.Length; i++)
            pref[i] = pref[i - 1] + count[i - 1];

        // from a[] to t[] elements ordered by c-th group 
        for (int i = 0; i < a.Length; i++){
            // Get the right index to sort the number in
            int index = pref[(a[i] >> shift) & mask]++;

            if (c == groups - 1)
            {
                // We're in the last (most significant) group, if the
                // number is negative, order them inversely in front
                // of the array, pushing positive ones back.
                if (a[i] < 0)
                    index = positives - (index - negatives) - 1;
                else
                    index += negatives;
            }
            t[index] = a[i];
        }

        // a[]=t[] and start again until the last group 
        t.CopyTo(a, 0);
    }

    // Convert back the ints to the float array
    float[] ret = new float[a.Length];
    for (int i = 0; i < a.Length; i++)
        ret[i] = BitConverter.ToSingle(BitConverter.GetBytes(a[i]), 0);

    return ret;
}

E 'leggermente più lento di un int ordinamento digitale, a causa della matrice copiare all'inizio e alla fine della funzione, dove i galleggianti sono bitwise copiati int e indietro. L'intera funzione tuttavia è ancora O (n). In ogni caso, molto più veloce di smistamento 3 volte di seguito come avete proposto. Non vedo molto spazio per le ottimizzazioni più, ma se qualcuno lo fa:. Sentitevi liberi di dire

Per ordine decrescente cambiare questa riga alla fine:

ret[i] = BitConverter.ToSingle(BitConverter.GetBytes(a[i]), 0);

a questo:

ret[a.Length - i - 1] = BitConverter.ToSingle(BitConverter.GetBytes(a[i]), 0);

di misura:

Ho messo su qualche breve test, che contiene tutti i casi particolari di carri (NaN, Inf +/-, il valore Min / Max, 0) e numeri casuali. Si ordina esattamente nello stesso ordine come Linq o Array.Sort ordinamenti galleggianti:

NaN -> -Inf -> Min -> Negative Nums -> 0 -> Positive Nums -> Max -> +Inf

Così ho eseguito un test con una vasta gamma di numeri 10M:

float[] test = new float[10000000];
Random rnd = new Random();
for (int i = 0; i < test.Length; i++)
{
    byte[] buffer = new byte[4];
    rnd.NextBytes(buffer);
    float rndfloat = BitConverter.ToSingle(buffer, 0);
    switch(i){
        case 0: { test[i] = float.MaxValue; break; }
        case 1: { test[i] = float.MinValue; break; }
        case 2: { test[i] = float.NaN; break; }
        case 3: { test[i] = float.NegativeInfinity; break; }
        case 4: { test[i] = float.PositiveInfinity; break; }
        case 5: { test[i] = 0f; break; }
        default: { test[i] = test[i] = rndfloat; break; }
    }
}

E fermato il tempo dei vari algoritmi di ordinamento:

Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();

float[] sorted1 = test.RadixSort();

sw.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("RadixSort: {0}", sw.Elapsed));
sw.Reset();
sw.Start();

float[] sorted2 = test.OrderBy(x => x).ToArray();

sw.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Linq OrderBy: {0}", sw.Elapsed));
sw.Reset();
sw.Start();

Array.Sort(test);
float[] sorted3 = test;

sw.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Array.Sort: {0}", sw.Elapsed));

E l'uscita è stata ( Aggiornamento: ora correva con build di rilascio, non debug ):

RadixSort: 00:00:03.9902332
Linq OrderBy: 00:00:17.4983272
Array.Sort: 00:00:03.1536785

all'incirca più di quattro volte più veloce di LINQ. Che non è male. Ma ancora non è ancora così veloce come Array.Sort, ma anche non molto peggio. Ma ero davvero sorpreso da questo: mi aspettavo che fosse un po 'più lento di Linq su molto piccoli array. Ma poi ho eseguito un test con soli 20 elementi:

RadixSort: 00:00:00.0012944
Linq OrderBy: 00:00:00.0072271
Array.Sort: 00:00:00.0002979

e anche questa volta il mio radix sort è più veloce di Linq, ma via più lento rispetto sorta di matrice. :)

Aggiornamento 2:

Ho fatto alcuni più misure e ha scoperto alcune cose interessanti: più costanti di lunghezza gruppo significano meno iterazioni e più l'uso della memoria. Se si utilizza una lunghezza gruppo di 16 bit (solo 2 iterazioni), si ha un enorme overhead di memoria durante l'ordinamento piccoli array, ma si può battere Array.Sort se si tratta di matrici superiori a circa 100k elementi, anche se non molto. Gli assi grafici sono entrambi logarithmized:

_{(fonte: daubmeier.de )}

Answer 2

C'è una bella spiegazione di come eseguire radix sort su galleggianti qui: http://www.codercorner.com/RadixSortRevisited.htm

Se tutti i valori sono positivi, si può farla franca usando la rappresentazione binaria; il link spiega come gestire i valori negativi.

Answer 3

È possibile utilizzare un blocco unsafe a memcpy o alias un float * ad un uint * per estrarre i bit.

Answer 4

Per fare un po 'di fantasia casting e scambiando array invece di copiare questa versione è 2 volte più veloce per i numeri 10 milioni come Philip Daubmeiers originale con il set grouplength a 8. Si tratta di 3 volte più veloce come Array.Sort per quella arraysize.

 static public void RadixSortFloat(this float[] array, int arrayLen = -1)
        {
            // Some use cases have an array that is longer as the filled part which we want to sort
            if (arrayLen < 0) arrayLen = array.Length;
            // Cast our original array as long
            Span<float> asFloat = array;
            Span<int> a = MemoryMarshal.Cast<float, int>(asFloat);
            // Create a temp array
            Span<int> t = new Span<int>(new int[arrayLen]);

            // set the group length to 1, 2, 4, 8 or 16 and see which one is quicker
            int groupLength = 8;
            int bitLength = 32;

            // counting and prefix arrays
            // (dimension is 2^r, the number of possible values of a r-bit number) 
            var dim = 1 << groupLength;
            int groups = bitLength / groupLength;
            if (groups % 2 != 0) throw new Exception("groups must be even so data is in original array at end");
            var count = new int[dim];
            var pref = new int[dim];
            int mask = (dim) - 1;
            int negatives = 0, positives = 0;

            // counting elements of the 1st group incuding negative/positive
            for (int i = 0; i < arrayLen; i++)
            {
                if (a[i] < 0) negatives++;
                count[(a[i] >> 0) & mask]++;
            }
            positives = arrayLen - negatives;

            int c;
            int shift;
            for (c = 0, shift = 0; c < groups - 1; c++, shift += groupLength)
            {
                CalcPrefixes();
                var nextShift = shift + groupLength;
                //
                for (var i = 0; i < arrayLen; i++)
                {
                    var ai = a[i];
                    // Get the right index to sort the number in
                    int index = pref[( ai >> shift) & mask]++;
                    count[( ai>> nextShift) & mask]++;
                    t[index] =  ai;
                }

                // swap the arrays and start again until the last group 
                var temp = a;
                a = t;
                t = temp;
            }

            // Last round
            CalcPrefixes();
            for (var i = 0; i < arrayLen; i++)
            {
                var ai = a[i];
                // Get the right index to sort the number in
                int index = pref[( ai >> shift) & mask]++;
                // We're in the last (most significant) group, if the
                // number is negative, order them inversely in front
                // of the array, pushing positive ones back.
                if ( ai < 0) index = positives - (index - negatives) - 1; else index += negatives;
                //
                t[index] =  ai;
            }

            void CalcPrefixes()
            {
                pref[0] = 0;
                for (int i = 1; i < dim; i++)
                {
                    pref[i] = pref[i - 1] + count[i - 1];
                    count[i - 1] = 0;
                }
            }
        }

Answer 5

Credo che la soluzione migliore se i valori non sono troppo vicini e c'è un requisito ragionevole precisione, si può semplicemente utilizzare le cifre effettive galleggiante, prima e dopo la virgola per fare l'ordinamento.

Per esempio, si può semplicemente utilizzare i primi 4 decimali (siano essi 0 o meno) di fare l'ordinamento.