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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