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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