go 中 sort 如何排序，源码解读

• 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

[{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/