java.util.ComparableTimSort中的sort()方法简单分析
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了java.util.ComparableTimSort中的sort()方法简单分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
TimSort算法是一种起源于归并排序和插入排序的混合排序算法,设计初衷是为了在真实世界中的各种数据中能够有较好的性能。
该算法最初是由Tim Peters于2002年在Python语言中提出的。
TimSort 是一个归并排序做了大量优化的版本号。
对归并排序排在已经反向排好序的输入时表现O(n2)的特点做了特别优化。对已经正向排好序的输入降低回溯。对两种情况混合(一会升序。一会降序)的输入处理比較好。
在jdk1.7之后。Arrays类中的sort方法有一个分支推断,当LegacyMergeSort.userRequested为true的情况下,採用legacyMergeSort,否则採用ComparableTimSort。而且在legacyMergeSort的凝视上标明了该方法会在以后的jdk版本号中废弃,因此以后Arrays类中的sort方法将採用ComparableTimSort类中的sort方法。
<span style="font-family:Microsoft YaHei;">public static void sort(Object[] a, int fromIndex, int toIndex) { if (LegacyMergeSort.userRequested) legacyMergeSort(a, fromIndex, toIndex); else ComparableTimSort.sort(a, fromIndex, toIndex); } </span>以下是ComparableTimSort的sort方法
<span style="font-family:Microsoft YaHei;">static void sort(Object[] a) { sort(a, 0, a.length); } static void sort(Object[] a, int lo, int hi) { rangeCheck(a.length, lo, hi); int nRemaining = hi - lo; if (nRemaining < 2) return; // Arrays of size 0 and 1 are always sorted // If array is small, do a "mini-TimSort" with no merges if (nRemaining < MIN_MERGE) { int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi); binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen); return; } /** * March over the array once, left to right, finding natural runs, * extending short natural runs to minRun elements, and merging runs * to maintain stack invariant. */ ComparableTimSort ts = new ComparableTimSort(a); int minRun = minRunLength(nRemaining); do { // Identify next run int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi); // If run is short, extend to min(minRun, nRemaining) if (runLen < minRun) { int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun; binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen); runLen = force; } // Push run onto pending-run stack, and maybe merge ts.pushRun(lo, runLen); ts.mergeCollapse(); // Advance to find next run lo += runLen; nRemaining -= runLen; } while (nRemaining != 0); // Merge all remaining runs to complete sort assert lo == hi; ts.mergeForceCollapse(); assert ts.stackSize == 1; }</span>(1)传入的待排序数组若小于阈值MIN_MERGE(Java实现中为32。Python实现中为64)。则调用
binarySort
,这是一个不包括合并操作的 mini-TimSort
。
a) 从数组開始处找到一组连接升序或严格降序(找到后翻转)的数
b) Binary Sort:使用二分查找的方法将兴许的数插入之前的已排序数组。binarySort
对数组a[lo:hi]
进行排序,而且a[lo:start]
是已经排好序的。算法的思路是对a[start:hi]
中的元素。每次使用binarySearch
为它在a[lo:start]
中找到对应位置,并插入。
(2)開始真正的TimSort过程:
(2.1) 选取minRun大小,之后待排序数组将被分成以minRun大小为区块的一块块子数组
a) 假设数组大小为2的N次幂,则返回16(MIN_MERGE / 2)
b) 其它情况下,逐位向右位移(即除以2),直到找到介于16和32间的一个数
- minRun
<span style="font-family:Microsoft YaHei;">private static int minRunLength(int n) { assert n >= 0; int r = 0; // Becomes 1 if any 1 bits are shifted off while (n >= MIN_MERGE) { r |= (n & 1); n >>= 1; } return n + r; }</span>这个函数依据 n 计算出相应的
natural run
的最小长度。MIN_MERGE
默觉得32
,假设n小于此值,那么返回n
本身。否则会将
n
不断地右移。直到少于 MIN_MERGE
,同一时候记录一个 r
值,r 代表最后一次移位n时。n最低位是0还是1。 最后返回
n + r
,这也意味着仅仅保留最高的 5 位。再加上第六位。
(2.2)do-while
(2.2.1)找到初始的一组升序数列,countRunAndMakeAscending
会找到一个run
。这个run
必须是已经排序的。而且函数会保证它为升序,也就是说,假设找到的是一个降序的。会对其进行翻转。
(2.2.2)若这组区块大小小于minRun,则将兴许的数补足,利用binarySort
对
run
进行扩展。而且扩展后,run
仍然是有序的。
(2.2.3)当前的 run
位于
a[lo:runLen]
,将其入栈ts.pushRun(lo, runLen);//为兴许merge各区块作准备:记录当前已排序的各区块的大小
(2.2.4)对当前的各区块进行merge,merge会满足下面原则(如果X,Y,Z为相邻的三个区块):
a) 仅仅对相邻的区块merge
b) 若当前区块数仅为2,If X<=Y。将X和Y merge
b) 若当前区块数>=3,If X<=Y+Z。将X和Y merge。直到同一时候满足X>Y+Z和Y>Z
因为要合并的两个
run
是已经排序的,所以合并的时候,有会特别的技巧。如果两个run
是run1,run2
,先用gallopRight
在run1
里使用binarySearch
查找run2 首元素
的位置k
, 那么run1
中k
前面的元素就是合并后最小的那些元素。然后,在run2
中查找run1 尾元素
的位置len2
,那么run2
中len2
后面的那些元素就是合并后最大的那些元素。最后,依据len1
与len2
大小。调用mergeLo
或者mergeHi
将剩余元素合并。
(2.2.5) 反复2.2.1 ~ 2.2.4,直到将待排序数组排序完
(2.2.6) Final Merge:假设此时还有区块未merge,则合并它们
(3)演示样例
*注意*:为了演示方便,我将TimSort中的minRun直接设置为2,否则我不能用非常小的数组演示。。
。同一时候把MIN_MERGE也改成2(默觉得32),这样避免直接进入binary sort。
初始数组为[7,5,1,2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14]
=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)。同一时候countRunAndMakeAscending
函数会保证它为升序
[1,5,7] [2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[3]
=> 进入merge循环 (2.2.4)
do not merge由于栈大小仅为1
=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
[1,5,7] [2,6,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[3, 5]
=> 进入merge循环 (2.2.4)
merge由于runLen[0]<=runLen[1]
1) gallopRight:寻找run1的第一个元素应当插入run0中哪个位置(”2”应当插入”1”之后),然后就能够忽略之前run0的元素(都比run1的第一个元素小)
2) gallopLeft:寻找run0的最后一个元素应当插入run1中哪个位置(”7”应当插入”8”之前),然后就能够忽略之后run1的元素(都比run0的最后一个元素大)
这样须要排序的元素就仅剩下[5,7] [2,6],然后进行mergeLow
完毕之后的结果:
[1,2,5,6,7,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[8]
退出当前merge循环由于栈中的区块仅为1
=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16,14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块大小为[8,2]
=> 进入merge循环 (2.2.4)
do not merge由于runLen[0]>runLen[1]
=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16] [14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[8,2,5]
=>
do not merege run1与run2由于不满足runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2]
merge run2与run3由于runLen[1]<=runLen[2]
1) gallopRight:发现run1和run2就已经排好序
完毕之后的结果:
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前入栈的区块大小为[8,7]
退出merge循环由于runLen[0]>runLen[1]
=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
最后仅仅剩下[14]这个元素:[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前入栈的区块大小为[8,7,1]
=> 进入merge循环 (2.2.4)
merge由于runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2]
由于runLen[0]>runLen[2],所以将run1和run2先合并。(否则将run0和run1先合并)
1) gallopRight & 2) gallopLeft
这样须要排序的元素剩下[13,15] [14],然后进行mergeHigh
完毕之后的结果:
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,14,15,16] 当前入栈的区块为[8,8]
=>
继续merge由于runLen[0]<=runLen[1]
1) gallopRight & 2) gallopLeft
须要排序的元素剩下[5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11]。然后进行mergeHigh
完毕之后的结果:
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16] 当前入栈的区块大小为[16]
=>
不须要final merge由于当前栈大小为1
=>
结束
參考:
http://www.lifebackup.cn/timsort-java7.html
http://blog.csdn.net/on_1y/article/details/30109975
http://en.wikipedia.org/wiki/Timsort
以上是关于java.util.ComparableTimSort中的sort()方法简单分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章