go语言 sort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)
}

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)
}

// 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)
}

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)
}

func Sort(data Interface) {
    n := data.Len()
    quickSort(data, 0, n, maxDepth(n))
}

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
}

// 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)
    }
}

// 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)
    }
}

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
}

type Interface interface {
    Len() int

    Less(i, j int) bool

    Swap(i, j int)
}

// 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] }