java什么是稳定排序,这可能是你听说过最快的稳定排序算法
作者丨Brandon Skerritt
譯者丨阿拉丁
策劃丨蔡芳芳
知道 Java 和 Python 的默認(rèn)排序算法是什么嗎？這個算法叫作 Timsort，由 Tim Peters 與 2001 年創(chuàng)建，是一種穩(wěn)定高效的面向真實數(shù)據(jù)的排序算法。
Timsort 是一種面向真實數(shù)據(jù)的高效排序算法，它不是在學(xué)術(shù)實驗室中創(chuàng)建出來的。2001 年，Tim Peters 為 Python 創(chuàng)建了 Timsort 算法。Timsort 算法首先對排序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后根據(jù)分析結(jié)果來選擇排序方式。
在該算法出現(xiàn)之后，就一直被作為 Python、Java、Android 平臺和 GNU Octave 的默認(rèn)排序算法。
Timsort 的時間復(fù)雜度是 O(n log n)。關(guān)于時間復(fù)雜度，可以參考下圖。
Timsort 的排序時間與歸并排序相同。實際上，Timsort 使用了插入排序和歸并排序，你很快就會看到。
Timsort 利用了存在于大多數(shù)真實數(shù)據(jù)集中的已排序元素，這些已排序的元素被稱為“natural runs”。算法會遍歷要排序的數(shù)據(jù)，將元素收集到 run 中，同時將這些 run 合并在一起。
元素個數(shù)少于 64 的數(shù)組
如果數(shù)組的元素個數(shù)少于 64，Timsort 將執(zhí)行插入排序。
插入排序是一種對小數(shù)據(jù)集最為有效的排序算法。它在排序較大的數(shù)據(jù)集時速度很慢，但在排序較小的數(shù)據(jù)集時速度很快。插入排序的思想如下：
逐個檢查元素；
在正確的位置插入正確的元素，以此來構(gòu)建排好序的列表。
在這個示例中，我們將新排序的元素插入到一個新的子數(shù)組中，從數(shù)組的頭部開始。
插入排序的 GIF 動畫演示：
關(guān)于 run
如果列表的元素個數(shù)大于 64，Timsort 會先遍歷列表，查找嚴(yán)格遞增或遞減的部分。如果這個部分是遞減的，就反轉(zhuǎn)這個部分。
所以，如果 run 是遞減的，它看起來像這樣(其中 run 使用粗體表示):
如果不是遞減的，它看起來是這樣的：
minrun 根據(jù)數(shù)組的大小來確定。當(dāng) run 的數(shù)量等于或略小于 2 的冪時，合并 2 個數(shù)組的效率會更高。為了確保效率，Timsort 選擇的 minrun 通常等于或小于 2 的冪。
minrun 的取值范圍為 32 到 64。原始數(shù)組的長度除以 minrun 仍然等于或略小于 2 的冪。
如果 run 的長度小于 minrun，就用 minrun 減去這個 run 的長度，得出一個數(shù)字，然后針對這個數(shù)字長度的元素執(zhí)行插入排序，以此來創(chuàng)建新的 run。
所以，如果 minrun 是 63，run 的長度是 33，那么就是 63-33=30，也就是對 run[33] 前的 30 個元素執(zhí)行插入排序來創(chuàng)建新的 run。
在這部分完成之后，我們就有了一系列排好序的 run。
合并
接下來，Timsort 會執(zhí)行歸并排序，將 run 合并在一起。Timsort 在執(zhí)行合并排序時會確保穩(wěn)定性和均衡性。
為了確保穩(wěn)定性，我們不需要交換兩個相等的數(shù)字。這樣不僅可以保持它們在列表中的原始位置不動，而且會讓算法更快。我們很快就會解釋合并的均衡性問題。
在遇到一個 run 時，Timsort 將它添加到棧中。一個簡單的?？雌饋硐襁@樣：
你可以想象面前有一疊盤子，但你不能從底部拿盤子，必須從頂部拿。棧也是這個原理。
Timsort 在合并 run 時會嘗試平衡兩個相互矛盾的需求。一方面，我們希望盡可能多地推遲合并，以便找出可能會出現(xiàn)的模式，但也更希望盡快地進(jìn)行合并，以便利用剛剛發(fā)現(xiàn)的 run。但我們不能延遲合并“太久”，因為我們需要記住未合并的 run，而這樣做會消耗更多的內(nèi)存。
為了獲得這種平衡，Timsort 會跟蹤棧上最新的三個項，這些項必須遵循以下規(guī)則：
A > B + C
B > C
其中 A、B 和 C 是棧上最新的三個項。
通常，合并不同長度的相鄰的 run 是很困難的，而更困難的是我們必須確保穩(wěn)定性。為了解決這個問題，Timsort 會留出臨時內(nèi)存，將較小的 run 放到臨時內(nèi)存中。
“奔馳”模式
Timsort 在合并 run A 和 run B 時會發(fā)現(xiàn)其中一個 run 連續(xù)多次“獲勝”。如果 run A 的數(shù)字都比 run B 的數(shù)字小，那么 run A 的數(shù)字最后會待在原來的位置上。合并這兩個 run 需要做大量的工作，但并沒有產(chǎn)生任何結(jié)果。
排序的數(shù)據(jù)通常會有一些預(yù)先存在的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。Timsort 假設(shè)如果 run A 的多個值小于 run B 的值，那么很可能 A 的值都小于 B 的值。
在示例中，run A 和 run B 必須嚴(yán)格遞增或遞減。
Timsort 將進(jìn)入奔馳(gallop)模式。Timsort 不檢查 A[0] 和 B[0] 之間的相互關(guān)系，而是進(jìn)行二分查找，以便找出 B[0] 在 A[0] 中的位置。這樣，Timsort 就可以將 A 的整個部分移動到合適的位置。然后，Timsort 在 B 中搜索 A[0] 的位置，再將 B 的整個部分移動到適當(dāng)?shù)奈恢谩?/p>
讓我們來看看它是如何運行的。Timsort 檢查 B[0](即 5)，并使用二分查找找出它在 A 中的位置。
可以看到，B[0] 在 A 的尾部。然后，Timsort 檢查 A[0](即 1)在 B 中的位置?？梢钥吹?#xff0c;數(shù)字 1 在 B 的開頭。我們現(xiàn)在知道 B 在 A 的尾部，A 在 B 的開頭。
事實證明，如果 B[0] 的位置非常接近 A 的開頭，那這么做就不值得，反之亦然。如果是這種情況，它就會快速退出奔馳模式。此外，Timsort 會把這個記下來，并通過增加連續(xù) A 或連續(xù) B 的數(shù)量來提高進(jìn)入奔馳模式的門檻。如果進(jìn)入奔馳模式是值得的，Timsort 會讓重新進(jìn)入奔馳模式變得容易些。
總的來說，Timsort 有兩個方面做得非常好：
對存在內(nèi)部結(jié)構(gòu)的數(shù)組排序有非常好的性能
能夠保持穩(wěn)定的排序
在以前，為了實現(xiàn)穩(wěn)定的排序，必須將列表中的項映射成整數(shù)，并將其作為元組數(shù)組進(jìn)行排序。
代碼
如果你對代碼不感興趣，請?zhí)^這一部分。
Timsort 的原始源代碼：
https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/listobject.c 。
Python 已經(jīng)內(nèi)置了 Timsort 算法，要使用 Timsort，只需這樣寫：
或者：
如果你想掌握 Timsort 算法，我強(qiáng)烈建議你自己試著實現(xiàn)它！
https://skerritt.blog/timsort-the-fastest-sorting-algorithm-youve-never-heard-of/
點個在看少個 bug
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的java什么是稳定排序,这可能是你听说过最快的稳定排序算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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