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一些我与都呈现以下趋势工作数据集的特征： - 数组的通过定制Timsort可以有效改善这些情况下的性能吗？
首先50-70％，几乎与完全乱序的最后30％来分类的。
- 如果我用shell排序替换插入排序部分会有效吗？
- 如果我用shell排序替换插入排序部分会有效吗？
阵列的第一50-70％几乎与含有大量的 龟最后30％排序。
- 是否海龟的发生，不管这么多了，我应该赞成 这个梳排序变化沟Timsort - here。 他们最好的案例表演显示O（n），但平均情况下性能更好的Tim 排序与O（n日志n），而梳状排序有Ω（n日志n），但这是否采取 修改版本梳状排序或考虑到龟的密度？
- 是否海龟的发生，不管这么多了，我应该赞成 这个梳排序变化沟Timsort - here。 他们最好的案例表演显示O（n），但平均情况下性能更好的Tim 排序与O（n日志n），而梳状排序有Ω（n日志n），但这是否采取 修改版本梳状排序或考虑到龟的密度？
与第二种情况相同，但是如果它可以提高性能，则部分排序的输出是正确的。 例如，包含1,000,000个元素的数组可以在数组的前1％时隙中具有最小1％（即 10,000个元素），但不需要在内部进行排序。
- 这可以通过在快速排序一定递归深度后拔出来 地方元素大约接近其应有的地位来完成。
如果是相关的，这里是Java的Timsort代码，我想修改 - code。
这是一个真正值得尝试优化的东西吗？你有分析过吗？ –
我的导师正在为他的博士论文撰写一篇基于数据挖掘的论文，他主要致力于此算法，可以为蟋蟀匹配修正绘制启发式算法。因此，即使用shell排序替换插入排序可能没有太大的区别，我也必须探索标准2和3，因为他向我保证数据库将会非常大 - 任何优化都将被赞赏，时间的一些功能。 – Avik