Go sort包使用与源码剖析

包方面

• sort包里包括哪些文件

• sort.go如何使用，有什么需要注意的地方

• example_*_test.go格式的文件是做什么用的

• slice.go如何使用，有什么需要注意的地方

• search.go如何使用，有什么需要注意的地方

• genzfunc.go是什么，如何使用

   算法方面

• 涉及到哪些算法

• 算法的比较

• 算法稳定性的重要性

 Go语言方面

• Go通过嵌套实现继承

• Go interface

 

有句话很有趣：Stay hungry, stay foolish. 个人根据对这句话的理解 以一个有强烈求知欲的小白的角度，用提问解答的方式组织全文。以此发现自己知识的不足并学习新的知识。

解答

sort包里包括哪些文件

如下所示

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├── example_interface_test.go├── example_keys_test.go├── example_multi_test.go├── example_search_test.go├── example_test.go├── example_wrapper_test.go├── export_test.go├── genzfunc.go├── search.go├── search_test.go├── slice.go├── sort.go├── sort_test.go└── zfuncversion.go

 

sort.go如何使用，有什么需要注意的地方

在 sort.go文件中，排序算法有: 插入排序(insertionSort)、堆排序(heapSort)，快速排序(quickSort)、希尔排序(ShellSort)、归并排序(SymMerge)。 这些函数都是以小写字母开头，意味着他们对外是不可见的(letter case set visibility)。其中，归并排序用于 Stable函数，其余算法用于 Sort函数。

Sort是基于interface实现的，新建数据类型只要实现 sort.Interface中的三种方法，就能使用Sort方法。下面看下接口中的方法的功能。

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type Interface interface {   // Len返回序列中的元素数量   Len() int   // 若i < j,则Less返回true   Less(i, j int) bool   // Swap 交换下标为i和j的元素   Swap(i, j int)}

 

在sort.go中支持了[]Int切片( IntSlice)、[]Float64切片( Float64Slice)和[]string切片(StringSlice)这三种类型。以 IntSlice为例，可使用的方法主要有：

• Sort()            对序列进行排序

• Reverse()      结合Sort对序列进行逆序排序

• IsSorted()     判断序列是否有序

• Stable()        对序列进行排序，同时保证相同元素排序后和原始顺序相同(即使用稳定的算法)。注意使用Stable需实现 sort.Interface中的所有方法

下面来看一个具体的例子:

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package mainimport "fmt"import "sort"func main() {    strs := []string{"c", "a", "b"} // 未排序    sort.Strings(strs)    fmt.Println("Strings:", strs)    ints := []int{7, 2, 4}          //未排序    sort.Ints(ints)    fmt.Println("Ints:   ", ints)    s := sort.IntsAreSorted(ints)    fmt.Println("Sorted: ", s)    //Output: Strings: [a b c]    //Ints:    [2 4 7]    //Sorted:  true}

 

example_*_test.go格式的文件是做什么用的

在sort包中，有很多 example_*_test.go格式的文件，这些文件中的以 Example开头的函数讲解了Sort包各种方法的使用方法。这是官方提供的使用案例，强烈建议读者看看这几份代码。下面简单说明一下这些代码的用途。

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├── example_interface_test.go //基础用法，对一个[]struct进行排序├── example_keys_test.go      //这个例子蛮有趣的，对struct中的元素可进行可编程化的排序(即通过struct中的不同元素进行排序)├── example_multi_test.go     //这个例子蛮有趣的，演示了用struct中不同的元素进行排序的方法├── example_search_test.go    //升序和降序的序列如何使用Search()├── example_test.go           //sort.go和slice的使用方法，列举了上述过的三种数据类型的使用方法，Reverse()和 Slice()的使用方法├── example_wrapper_test.go   //通过srtuct嵌套[]struct达到利用struct中不同元素进行排序的目的

 

Go中的map是未经排序的k-v对，如果需要一个排序后的map，可以开一个key/value类型的序列，对序列进行排序，再利用序列遍历map。

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m := map[string]int{"Alice": 2, "Cecil": 1, "Bob": 3}keys := make([]string, 0, len(m))for k := range m {    keys = append(keys, k)}sort.Strings(keys)for _, k := range keys {    fmt.Println(k, m[k])}// Output:// Alice 2// Bob 3// Cecil 1

 

注意

Float64Slice

在Float64Slice的Less方法中，为避免依赖 math.IsNaN,在这里写了一个功能一样的IsNaN函数

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// isNaN is a copy of math.IsNaN to avoid a dependency on the math package.func isNaN(f float64) bool {  return f != f}

 

Reverse

Reverse的实现比较有趣，来看下源码

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type reverse struct {  // 在reverse结构体中内嵌Interface接口，使Reverse能使用Interface接口实现的方法  Interface}//Less()把Interface接口的Less()的参数翻转，从而达到反转的目的func (r reverse) Less(i, j int) bool {  return r.Interface.Less(j, i)}// Reverse返回data的反转序列func Reverse(data Interface) Interface {  return &reverse{data}}

 

slice.go如何使用，有什么需要注意的地方

思考一下可以想到，在 sort.Interface这个接口中， Len()和 Swap()方法一般是不需要改动的，只有 Less()方法需要指出具体的元素比较项。若每写一个新类型就需要实现三种方法比较麻烦， slice.go解决了这个问题，它里面的方法只需提供less函数即可。

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type Interface interface {   Len() int   Less(i, j int) bool   Swap(i, j int)}

 

你可能要问了，不提供 Len()和 Swap()并没有实现 sort.Interface接口啊。带着疑问，来看下Slice()的源码。

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func Slice(slice interface{}, less func(i, j int) bool) {  rv := reflect.ValueOf(slice)  swap := reflect.Swapper(slice) //reflect.Swapper根据slice类型返回具体的swap func。  length := rv.Len()  quickSort_func(lessSwap{less, swap}, 0, length, maxDepth(length))}

 

可以看到，Slice通过反射获得 Len()和 Swap()。函数中的 lessSwap结构如下：

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// lessSwap有Less和Swap方法，用于自动生成且优化后的的sort.go的变种zfuncversion.gotype lessSwap struct {  Less func(i, j int) bool  Swap func(i, j int)}

 

注意

slice.go里面的方法提供的interface类型必须是切片类型，否则会panic。

search.go如何使用，有什么需要注意的地方

Go中的 Search函数是用二分查找算法实现的，比较简单。 example_search_test.go的的使用方法如下。

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func ExampleSearch() {  a := []int{1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55}  x := 6  i := sort.Search(len(a), func(i int) bool { return a[i] >= x })  if i < len(a) && a[i] == x {    fmt.Printf("found %d at index %d in %v\n", x, i, a)  } else {    fmt.Printf("%d not found in %v\n", x, a)  }  // Output:  // found 6 at index 2 in [1 3 6 10 15 21 28 36 45 55]}

 

search.go中为上述三种数据类型([]Int切片( IntSlice)、[]Float64切片( Float64Slice)和[]string切片(StringSlice))分别提供了函数。

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func SearchInts(a []int, x int) int {  return Search(len(a), func(i int) bool { return a[i] >= x })}

 

我们可以借鉴下源码中求中点的方式:

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h := int(uint(i+j) >> 1) // avoid overflow when computing h

 

注意

Search()函数不能单独使用，需要在其下方配合判断条件组合使用。search.go函数中传入序列需要是排序过的，否则会出现奇怪的现象(因为 Search函数是通过序列下标进行搜索的)。由于是通过序列下标进行搜索的，在搜索序列中不存在的元素时会出现下面的现象(笔者之前是写Python的，不太喜欢这种设计: Ifthereisnosuch index,Searchreturns n)。

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func main() {  a := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6}  fmt.Println(sort.SearchInts(a, 78))  fmt.Println(sort.SearchInts(a, -1))  // Output 6  // 0}// Search()不能单独使用，正确的写法应该是这样。func ExampleSearch() {  a := []int{1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55}  x := 6  i := sort.Search(len(a), func(i int) bool { return a[i] >= x })  if i < len(a) && a[i] == x { // 需进行判断，看是否找到了元素    fmt.Printf("found %d at index %d in %v\n", x, i, a)  } else {    fmt.Printf("%d not found in %v\n", x, a)  }  // Output:  // found 6 at index 2 in [1 3 6 10 15 21 28 36 45 55]}

 

genzfunc.go是什么，如何使用

genzfunc.go通过运行go generate命令生成zfuncversion.go。简单来说，就是生成代码的。它主要是给开发者在写Go包的时候用的。在生成的zfuncversion.go中，原sort.go中的若干内部函数被改写，以insertionSort为例，以下是生成的代码被改动的情况。

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// sort.go中的insertSortfunc 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)    }  }}//zfuncversion.go中的insertionSort_func,可以看到，其中函数名加了_func后缀，data类型由Interface变为lessSwapfunc insertionSort_func(data lessSwap, 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)    }  }}

 

sort库涉及到哪些算法

排序算法用到插入排序(insertionSort)、堆排序(heapSort)、快速排序(quickSort)、希尔排序(ShellSort)和归并排序(SymMerge)；搜索算法用到二分查找算法。

在 Sort()函数中，选择算法的依据如图所示。由于Sort()函数不能保证稳定性，Go用归并排序提供了一个稳定的排序函数 Stable()。

排序算法的比较

快排、堆排序和归并排序

算法	时间复杂度	稳定性	原地排序
快排	平均O(nlogn) 最好O(nlogn) 最坏O(n*n)	不稳定	是
堆排序	平均O(nlogn) 最好O(nlogn) 最坏O(nlogn)	不稳定	是
归并排序	平均O(nlogn) 最好O(nlogn) 最坏O(nlogn)	稳定	否

注意: 这里列举的都是基本的排序算法。对于排序算法而言，算法是否稳定需进行具体分析，不可一概而论。

在sort源码中，在切片数量大于12时，用到快排和堆排序这两种排序算法，当 maxDepth为0时，会从快排转换为使用堆排序。作者根据这篇论文写算法的。Engineering a Sort Functionfollowing Bentley and McIlroy SP&E November 1993。 其中 maxDepth的计算函数如下：

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func maxDepth(n int) int {  var depth int  for i := n; i > 0; i >>= 1 {    depth++  }  return depth * 2 //return 2*向上取整(lg(n+1))}

 

sort源码中主要使用快排进行排序的。也许读者有疑问，归并排序的时间复杂度稳定，同时也是一种稳定的排序的算法，为何不使用这种排序算法呢。原因是归并排序不是原地排序算法，他需要借助额外空间进行归并，空间复杂度较高，为O(n)。而对于堆排序，要使用首先需要建堆然后排序。源码中的堆排序首先对数组中 (hi-1)/2个节点依次堆化，再依次pop堆顶元素，完成排序。相较于快排，堆排序需要建堆这个过程，这个过程会打乱原来的数据顺序，可能会将数据的有序度降低，即经过建堆之后，数据反而变得更无序了。

稳定性的用途

首先需明确稳定性的定义：稳定性指待排序的序列中，值相等的元素排序后和原始序列顺序相同。在大学教学过程中，课上老师用来举例的例子一般是一个int序列，在这个情境中难以看出稳定性的实际作用。但实际开发过程中，当对含多个有效元素的[]struct进行排序时，稳定性的作用就发挥出来了：先用struct中某个元素进行排序，再对struct中的另一个元素进行排序，第一个元素排序的结果可以作为第二个元素排序的输入。

举个例子，现在需要对学生的成绩数据进行排序。希望按照总分从大到小排序，总分相同的学生，按照英语成绩从大到小排序。有了稳定的排序算法，可以先按照英语成绩从大到小排序，再按照总分进行排序。

Go语言方面

Go通过嵌套实现继承

在sort包中很多地方都通过struct和interface的嵌套去实现继承。从而继承内部嵌套结构的方法和属性。建议读者多看看嵌套的相关代码。举例:

• Reverse()的实现

• sort/example_wrapper_test.go的实现

品略图书馆 http://www.pinlue.com/ http://m.pinlue.com/