sort 包源码解读
前言
我们的代码业务中很多地方需要我们自己进行排序操作，go 标准库中是提供了 sort 包是实现排序功能的，这里来看下生产级别的排序功能是如何实现的。
go version go1.16.13 darwin/amd64
如何使用
先来看下 sort 提供的主要功能
-
对基本数据类型切片的排序支持
-
自定义 Less 排序比较器
-
自定义数据结构的排序
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判断基本数据类型切片是否已经排好序
-
基本数据元素查找
基本数据类型切片的排序
sort 包中已经实现了对 []int, []float, []string 这几种类型的排序
func TestSort(t *testing.T) {
s := []int{5, 2, 6, 3, 1, 4}
fmt.Println("是否排好序了", sort.IntsAreSorted(s))
sort.Ints(s)
// 正序
fmt.Println(s)
// 倒序
sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice(s)))
fmt.Println(s)
// 稳定排序
sort.Stable(sort.IntSlice(s))
fmt.Println("是否排好序了", sort.IntsAreSorted(s))
fmt.Println("查找是否存在", sort.SearchInts(s, 5))
fmt.Println(s)
str := []string{"s", "f", "d", "c", "r", "a"}
sort.Strings(str)
fmt.Println(str)
flo := []float64{1.33, 4.78, 0.11, 6.77, 8.99, 4.22}
sort.Float64s(flo)
fmt.Println(flo)
}
看下输出
是否排好序了 false
[1 2 3 4 5 6]
[6 5 4 3 2 1]
是否排好序了 true
查找是否存在 4
[1 2 3 4 5 6]
[a c d f r s]
[0.11 1.33 4.22 4.78 6.77 8.99]
sort 本身不是稳定排序，需要稳定排序使用sort.Stable，同时排序默认是升序，降序可使用sort.Reverse
自定义 Less 排序比较器
如果我们需要进行的排序的内容是一些复杂的结构，例如下面的栗子，是个结构体，根据结构体中的某一个属性进行排序，这时候可以通过自定义 Less 比较器实现
使用 sort.Slice，sort.Slice中提供了 less 函数，我们，可以自定义这个函数，然后通过sort.Slice进行排序，sort.Slice不是稳定排序，稳定排序可使用sort.SliceStable
type Person struct {
Name string
Age int
}
func TestSortSlice(t *testing.T) {
people := []Person{
{"Bob", 31},
{"John", 42},
{"Michael", 17},
{"Jenny", 26},
}
sort.Slice(people, func(i, j int) bool {
return people[i].Age < people[j].Age
})
// Age正序
fmt.Println(people)
// Age倒序
sort.Slice(people, func(i, j int) bool {
return people[i].Age > people[j].Age
})
fmt.Println(people)
// 稳定排序
sort.SliceStable(people, func(i, j int) bool {
return people[i].Age > people[j].Age
})
fmt.Println(people)
}
看下输出
[{Michael 17} {Jenny 26} {Bob 31} {John 42}]
[{John 42} {Bob 31} {Jenny 26} {Michael 17}]
[{John 42} {Bob 31} {Jenny 26} {Michael 17}]
自定义数据结构的排序
对自定义结构的排序，除了可以自定义 Less 排序比较器之外，sort 包中也提供了sort.Interface接口，我们只要实现了sort.Interface中提供的三个方法，即可通过 sort 包内的函数完成排序，查找等操作
// An implementation of Interface can be sorted by the routines in this package.
// The methods refer to elements of the underlying collection by integer index.
type Interface interface {
// Len is the number of elements in the collection.
Len() int
// Less reports whether the element with index i
// must sort before the element with index j.
//
// If both Less(i, j) and Less(j, i) are false,
// then the elements at index i and j are considered equal.
// Sort may place equal elements in any order in the final result,
// while Stable preserves the original input order of equal elements.
//
// Less must describe a transitive ordering:
// - if both Less(i, j) and Less(j, k) are true, then Less(i, k) must be true as well.
// - if both Less(i, j) and Less(j, k) are false, then Less(i, k) must be false as well.
//
// Note that floating-point comparison (the < operator on float32 or float64 values)
// is not a transitive ordering when not-a-number (NaN) values are involved.
// See Float64Slice.Less for a correct implementation for floating-point values.
Less(i, j int) bool
// Swap swaps the elements with indexes i and j.
Swap(i, j int)
}
来看下如何使用
type ByAge []Person
func (a ByAge) Len() int { return len(a) }
func (a ByAge) Swap(i, j int) { a[i], a[j] = a[j], a[i] }
func (a ByAge) Less(i, j int) bool { return a[i].Age < a[j].Age }
func TestSortStruct(t *testing.T) {
people := []Person{
{"Bob", 31},
{"John", 42},
{"Michael", 17},
{"Jenny", 26},
}
sort.Sort(ByAge(people))
fmt.Println(people)
}
输出
[{Michael 17} {Jenny 26} {Bob 31} {John 42}]
当然 sort 包中已经实现的[]int, []float, []string 这几种类型的排序也是实现了sort.Interface接口
对于上面的三种排序，第一种和第二种基本上就能满足我们的额需求了，不过第三种灵活性更强。
分析下源码
先来看下什么是稳定性排序
栗如：对一个数组进行排序，如果里面有重复的数据，排完序时候，相同的数据的相对索引位置没有发生改变，那么就是稳定排序。
也就是里面有两个5，5。排完之后第一个5还在最前面，没有和后面的重复数据5发生过位置的互换，那么这就是稳定排序。
不稳定排序
sort 中的排序算法用到了，quickSort(快排),heapSort(堆排序),insertionSort(插入排序),shellSort(希尔排序)
先来分析下这几种排序算法的使用
可以看下调用 Sort 进行排序，最终都会调用 quickSort
func Sort(data Interface) {
n := data.Len()
quickSort(data, 0, n, maxDepth(n))
}
再来看下 quickSort 的实现
func quickSort(data Interface, a, b, maxDepth int) {
// 切片长度大于12的时候使用快排
for b-a > 12 { // Use ShellSort for slices <= 12 elements
// maxDepth 返回快速排序应该切换的阈值
// 进行堆排序
// 当 maxDepth为0的时候进行堆排序
if maxDepth == 0 {
heapSort(data, a, b)
return
}
maxDepth--
// doPivot 是快排核心算法，它取一点为轴，把不大于轴的元素放左边，大于轴的元素放右边，返回小于轴部分数据的最后一个下标，以及大于轴部分数据的第一个下标
// 下标位置 a...mlo,pivot,mhi...b
// data[a...mlo] <= data[pivot]
// data[mhi...b] > data[pivot]
// 和中位数一样的数据就不用在进行交换了，维护这个范围值能减少数据的次数
mlo, mhi := doPivot(data, a, b)
// 避免递归过深
// 循环是比递归节省时间的，如果有大规模的子节点，让小的先递归，达到了 maxDepth 也就是可以触发堆排序的条件了，然后使用堆排序进行排序
if mlo-a < b-mhi {
quickSort(data, a, mlo, maxDepth)
a = mhi // i.e., quickSort(data, mhi, b)
} else {
quickSort(data, mhi, b, maxDepth)
b = mlo // i.e., quickSort(data, a, mlo)
}
}
// 如果切片的长度大于1小于等于12的时候，使用 shell 排序
if b-a > 1 {
// Do ShellSort pass with gap 6
// It could be written in this simplified form cause b-a <= 12
// 这里先做一轮shell 排序
for i := a + 6; i < b; i++ {
if data.Less(i, i-6) {
data.Swap(i, i-6)
}
}
// 进行插入排序
insertionSort(data, a, b)
}
}
// maxDepth 返回快速排序应该切换的阈值
// 进行堆排序
func maxDepth(n int) int {
var depth int
for i := n; i > 0; i >>= 1 {
depth++
}
return depth * 2
}
// doPivot 是快排核心算法，它取一点为轴，把不大于轴的元素放左边，大于轴的元素放右边，返回小于轴部分数据的最后一个下标，以及大于轴部分数据的第一个下标
// 下标位置 lo...midlo,pivot,midhi...hi
// data[lo...midlo] <= data[pivot]
// data[midhi...hi] > data[pivot]
func doPivot(data Interface, lo, hi int) (midlo, midhi int) {
m := int(uint(lo+hi) >> 1) // Written like this to avoid integer overflow.
// 这里用到了 Tukey's ninther 算法，文章链接 https://www.johndcook.com/blog/2009/06/23/tukey-median-ninther/
// 通过该算法求出中位数
if hi-lo > 40 {
// Tukey's ``Ninther,'' median of three medians of three.
s := (hi - lo) / 8
medianOfThree(data, lo, lo+s, lo+2*s)
medianOfThree(data, m, m-s, m+s)
medianOfThree(data, hi-1, hi-1-s, hi-1-2*s)
}
// 求出中位数 data[m] <= data[lo] <= data[hi-1]
medianOfThree(data, lo, m, hi-1)
// Invariants are:
// data[lo] = pivot (set up by ChoosePivot)
// data[lo < i < a] < pivot
// data[a <= i < b] <= pivot
// data[b <= i < c] unexamined
// data[c <= i < hi-1] > pivot
// data[hi-1] >= pivot
// 中位数
pivot := lo
a, c := lo+1, hi-1
// 处理使 data[lo < i < a] < pivot
for ; a < c && data.Less(a, pivot); a++ {
}
b := a
for {
// 处理使 data[a <= i < b] <= pivot
for ; b < c && !data.Less(pivot, b); b++ {
}
// 处理使 data[c <= i < hi-1] > pivot
for ; b < c && data.Less(pivot, c-1); c-- { // data[c-1] > pivot
}
// 左边和右边重合或者已经在右边的右侧
if b >= c {
break
}
// data[b] > pivot; data[c-1] <= pivot
// 左侧的数据大于右侧，交换，然后接着排序
data.Swap(b, c-1)
b++
c--
}
// If hi-c<3 then there are duplicates (by property of median of nine).
// Let's be a bit more conservative, and set border to 5.
// 如果 hi-c<3 则存在重复项（按中位数为 9 的属性）。
// 让我们稍微保守一点，将边框设置为 5。
// 因为c为划分pivot的大小的临界值，所以在9值划分时，正常来说，应该是两边各4个
// 由于左边是<=，多了个相等的情况，所以5，3分布，也是没有问题
// 如果hi-c<3，c的值明显偏向于hi，说明有多个和pivot重复值
// 为了更保守一点，所以设置为5(反正只是多校验一次而已)
protect := hi-c < 5
// 即便大于等于5，也可能是因为元素总值很多，所以对比hi-c是否小于总数量的1/4
if !protect && hi-c < (hi-lo)/4 {
// 用一些特殊的点和中间数进行比较
dups := 0
// 处理使 data[hi-1] = pivot
if !data.Less(pivot, hi-1) {
data.Swap(c, hi-1)
c++
dups++
}
// 处理使 data[b-1] = pivot
if !data.Less(b-1, pivot) {
b--
dups++
}
// m-lo = (hi-lo)/2 > 6
// b-lo > (hi-lo)*3/4-1 > 8
// ==> m < b ==> data[m] <= pivot
if !data.Less(m, pivot) { // data[m] = pivot
data.Swap(m, b-1)
b--
dups++
}
// 如果上面的 if 进入了两次， 就证明现在是偏态分布（也就是左右不平衡的）
protect = dups > 1
}
// 不平衡，接着进行处理
// 这里划分的是<pivot和=pivot的两组
if protect {
// Protect against a lot of duplicates
// Add invariant:
// data[a <= i < b] unexamined
// data[b <= i < c] = pivot
for {
// 处理使 data[b] == pivot
for ; a < b && !data.Less(b-1, pivot); b-- {
}
// 处理使 data[a] < pivot
for ; a < b && data.Less(a, pivot); a++ {
}
if a >= b {
break
}
// data[a] == pivot; data[b-1] < pivot
data.Swap(a, b-1)
a++
b--
}
}
// 交换中位数到中间
data.Swap(pivot, b-1)
return b - 1, c
}
对于这几种排序算法的使用，sort 包中是混合使用的
1、如果切片长度大于12的时候使用快排，使用快排的时候，如果满足了使用堆排序的条件没这个排序对于后面的数据的处理，又会转换成堆排序；
2、切片长度小于12了，就使用 shell 排序，shell 排序只处理一轮数据，后面数据的排序使用插入排序；
堆排序和插入排序就是正常的排序处理了
// insertionSort sorts data[a:b] using insertion sort.
// 插入排序
func insertionSort(data Interface, a, b int) {
for i := a + 1; i < b; i++ {
for j := i; j > a && data.Less(j, j-1); j-- {
data.Swap(j, j-1)
}
}
}
// 堆排序
func heapSort(data Interface, a, b int) {
first := a
lo := 0
hi := b - a
// Build heap with greatest element at top.
for i := (hi - 1) / 2; i >= 0; i-- {
siftDown(data, i, hi, first)
}
// Pop elements, largest first, into end of data.
for i := hi - 1; i >= 0; i-- {
data.Swap(first, first+i)
siftDown(data, lo, i, first)
}
}
稳定排序
sort 包中也提供了稳定的排序，通过调用sort.Stable来实现
// It makes one call to data.Len to determine n, O(n*log(n)) calls to
// data.Less and O(n*log(n)*log(n)) calls to data.Swap.
func Stable(data Interface) {
stable(data, data.Len())
}
func stable(data Interface, n int) {
// 定义切片块的大小
blockSize := 20 // must be > 0
a, b := 0, blockSize
// 如果切片长度大于块的大小，分多次对每个块中进行排序
for b <= n {
insertionSort(data, a, b)
a = b
b += blockSize
}
insertionSort(data, a, n)
// 如果有多个块，对排好序的块进行合并操作
for blockSize < n {
a, b = 0, 2*blockSize
for b <= n {
symMerge(data, a, a+blockSize, b)
a = b
b += 2 * blockSize
}
if m := a + blockSize; m < n {
symMerge(data, a, m, n)
}
// block 每次循环扩大两倍， 直到比元素的总个数大，就结束
blockSize *= 2
}
}
func symMerge(data Interface, a, m, b int) {
// 如果只有一个元素避免没必要的递归，这里直接插入
// 处理左边部分
if m-a == 1 {
// 使用二分查找查找最低索引 i
// 这样 data[i] >= data[a] for m <= i < b.
// 如果不存在这样的索引，则使用 i == b 退出搜索循环。
i := m
j := b
for i < j {
h := int(uint(i+j) >> 1)
if data.Less(h, a) {
i = h + 1
} else {
j = h
}
}
// Swap values until data[a] reaches the position before i.
for k := a; k < i-1; k++ {
data.Swap(k, k+1)
}
return
}
// 同上
// 处理右边部分
if b-m == 1 {
// Use binary search to find the lowest index i
// such that data[i] > data[m] for a <= i < m.
// Exit the search loop with i == m in case no such index exists.
i := a
j := m
for i < j {
h := int(uint(i+j) >> 1)
if !data.Less(m, h) {
i = h + 1
} else {
j = h
}
}
// Swap values until data[m] reaches the position i.
for k := m; k > i; k-- {
data.Swap(k, k-1)
}
return
}
for start < r {
c := int(uint(start+r) >> 1)
if !data.Less(p-c, c) {
start = c + 1
} else {
r = c
}
}
end := n - start
if start < m && m < end {
rotate(data, start, m, end)
}
// 递归的进行归并操作
if a < start && start < mid {
symMerge(data, a, start, mid)
}
if mid < end && end < b {
symMerge(data, mid, end, b)
}
}
对于稳定排序，用到了插入排序和归并排序
1、首先会将数据按照每20个一组进行分块，对每个块中的数据使用插入排序完成排序；
2、然后下面使用归并排序，对排序的数据块进行两两归并排序，完成一次排序，扩大数据块为之前的2倍，直到完成所有的排序。
查找
sort 中的 查找功能最终是调用 search 函数来实现的
func SearchInts(a []int, x int) int {
return Search(len(a), func(i int) bool { return a[i] >= x })
}
// 使用二分查找
func Search(n int, f func(int) bool) int {
// Define f(-1) == false and f(n) == true.
// Invariant: f(i-1) == false, f(j) == true.
i, j := 0, n
for i < j {
// 二分查找
h := int(uint(i+j) >> 1) // avoid overflow when computing h
// i ≤ h < j
if !f(h) {
i = h + 1 // preserves f(i-1) == false
} else {
j = h // preserves f(j) == true
}
}
// i == j, f(i-1) == false, and f(j) (= f(i)) == true => answer is i.
return i
}
sort 中查找相对比较简单，使用的是二分查找
Interface
sort 包提供了 Interface 的接口，我们可以自定义数据结构，然后实现 Interface 对应的接口，就能使用 sort 包中的方法
type Interface interface {
Len() int
Less(i, j int) bool
Swap(i, j int)
}
看源码可以看到 sort 包中已有的对 []int 等数据结构的排序，也是实现了 Interface
// Convenience types for common cases
// IntSlice attaches the methods of Interface to []int, sorting in increasing order.
type IntSlice []int
func (x IntSlice) Len() int { return len(x) }
func (x IntSlice) Less(i, j int) bool { return x[i] < x[j] }
func (x IntSlice) Swap(i, j int) { x[i], x[j] = x[j], x[i] }
这种思路挺好的，之后可以借鉴下，对于可变部分提供抽象接口，让用户根据自己的场景有实现。
对于基础的排序，查找只要实现了 Interface 的方法，就能拥有这些基础的能力了。
总结
sort 对于排序算法的实现，是结合了多种算法，最终实现了一个高性能的排序算法
抽象出了 IntSlice 接口，用户可以自己去实现对应的方法，然后就能拥有 sort 中提供的能力了
参考
【文中示例代码】https://github.com/boilingfrog/Go-POINT/blob/master/golang/sort/sort_test.go
【Golang sort 排序】https://blog.csdn.net/K346K346/article/details/118314382
【John Tukey’s median of medians】https://www.johndcook.com/blog/2009/06/23/tukey-median-ninther/
【code_reading】https://github.com/Junedayday/code_reading/blob/master/sort/sort.go
【go中的sort包】https://boilingfrog.github.io/2022/03/06/go中的sort包/