sort 包源码解读
前言
如何使用
基本数据类型切片的排序
自定义 Less 排序比较器
自定义数据结构的排序
分析下源码
不稳定排序
稳定排序
查找
Interface
总结
参考
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
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
自定义数据结构的排序[{Michael 17} {Jenny 26} {Bob 31} {John 42}]
[{John 42} {Bob 31} {Jenny 26} {Michael 17}]
[{John 42} {Bob 31} {Jenny 26} {Michael 17}]
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
Interfacesort 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/
到此这篇关于详解go语言中sort如何排序的文章就介绍到这了,更多相关go语言 sort排序内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
