golang中sort包如何实现

sort包中实现了３种基本的排序算法：插入排序．快排和堆排序．和其他语言中一样，这三种方式都是不公开的，他们只在sort包内部使用。

所以用户在使用sort包进行排序时无需考虑使用那种排序方式，sort.Interface定义的三个方法：获取数据集合长度的Len()方法、比较两个元素大小的Less()方法和交换两个元素位置的Swap()方法，就可以顺利对数据集合进行排序。sort包会根据实际数据自动选择高效的排序算法。

type Interface interface {
    // 返回要排序的数据长度
    Len() int
    //比较下标为i和j对应的数据大小，可自己控制升序和降序        
Less(i, j int) bool
    // 交换下标为i，j对应的数据
    Swap(i, j int)
}

任何实现了 sort.Interface 的类型（一般为集合），均可使用该包中的方法进行排序。这些方法要求集合内列出元素的索引为整数。

这里我直接用源码来讲解实现：

1、源码中的例子：

type Person struct {
    Name string
    Age  int
}

type ByAge []Person
//实现了sort接口中的三个方法，则可以使用排序方法了
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 Example() {
    people := []Person{
        {"Bob", 31},
        {"John", 42},
        {"Michael", 17},
        {"Jenny", 26},
    }

    fmt.Println(people)
    sort.Sort(ByAge(people)) //此处调用了sort包中的Sort()方法,我们看一下这个方法
    fmt.Println(people)

    // Output:
    // [Bob: 31 John: 42 Michael: 17 Jenny: 26]
    // [Michael: 17 Jenny: 26 Bob: 31 John: 42]
}

2、Sort(data Interface)方法

//sort包只提供了这一个公开的公使用的排序方法，
func Sort(data Interface) {
    // Switch to heapsort if depth of 2*ceil(lg(n+1)) is reached.
    //如果元素深度达到2*ceil(lg(n+1))则选用堆排序
    n := data.Len()
    maxDepth := 0
    for i := n; i > 0; i >>= 1 {
        maxDepth++
    }
    maxDepth *= 2
    quickSort(data, 0, n, maxDepth)
}

//快速排序
//它这里会自动选择是用堆排序还是插入排序还是快速排序，快速排序就是
func quickSort(data Interface, a, b, maxDepth int) {
    //如果切片元素少于十二个则使用希尔插入法
    for b-a > 12 { // Use ShellSort for slices <= 12 elements
        if maxDepth == 0 {
            heapSort(data, a, b) //堆排序方法，a=0,b=n
            return
        }
        maxDepth--
        mlo, mhi := doPivot(data, a, b)
        // Avoiding recursion on the larger subproblem guarantees
        // a stack depth of at most lg(b-a).
        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)
        }
    }
    if b-a > 1 {
        // Do ShellSort pass with gap 6
        // It could be written in this simplified form cause b-a <= 12
        for i := a + 6; i < b; i++ {
            if data.Less(i, i-6) {
                data.Swap(i, i-6)
            }
        }
        insertionSort(data, a, b)
    }
}

//堆排序
func heapSort(data Interface, a, b int) {
    first := a
    lo := 0
    hi := b - a

    // Build heap with greatest element at top.
    //构建堆结构，最大的元素的顶部，就是构建大根堆
    for i := (hi - 1) / 2; i >= 0; i-- {
        siftDown(data, i, hi, first)
    }

    // Pop elements, largest first, into end of data.
    //把first插入到data的end结尾
    for i := hi - 1; i >= 0; i-- {
        data.Swap(first, first+i) //数据交换
        siftDown(data, lo, i, first) //堆重新筛选
    }
}

// siftDown implements the heap property on data[lo, hi).
// first is an offset into the array where the root of the heap lies.
func siftDown(data Interface, lo, hi, first int) {
    //hi为数组的长度
    //这里有一种做法是把跟元素给取到存下来，但是为了方法更抽象，省掉了这部，取而代之的是在swap的时候进行相互交换
    root := lo  //根元素的下标
    for {
        child := 2*root + 1 //左叶子结点下标
        //控制for循环介绍，这种写法更简洁，可以查看我写的堆排序的文章
        if child >= hi { 
            break
        }
        //防止数组下标越界，判断左孩子和右孩子那个大
        if child+1 < hi && data.Less(first+child, first+child+1) {  
            child++
        }
        //判断最大的孩子和根元素之间的关系
        if !data.Less(first+root, first+child) {
            return
        }
        //如果上面都 满足，则进行数据交换
        data.Swap(first+root, first+child)
        root = child
    }
}

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