最近自定義 sort 排序的時候， 發現了個問題， 就是根據 struct 的一個欄位排序的時候， 排序完了
相對位置被改變了， 最後只能把多個欄位都比較下， 才能保證位置。 就叫我產生了檢視下原始碼的衝動，
看看到底是怎麼回事。
這只是個人的一些觀點， 如果有不對的地方歡迎指出
issues 或直接點選修改原文。
看完一遍程式碼， 感覺思想很重要，這個排序快把我熟悉或知道的排序演算法全都用了一遍，
個人建議在看這個原始碼前要了解： 插入排序、希爾排序、堆排序、快速排序、選擇排序，
因為在原始碼中都使用了， 否則看起來會有點困難。
開始
找到原始碼中的 sort 包， 檢視下面包含了這些檔案：
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其中 example_* 的都是示例， 也都很必要全都看一遍， 可以更容易理解這個包怎麼去用。
主要程式碼是再 sort.go 這個檔案中， 在頂部定義了一個介面， 只要實現了這個介面（包括自定義的），
就可以使用 sort 包中的排序。
type Interface interface {
// Len is the number of elements in the collection.
// 集合中元素的個數， 這裡一般會很簡單， 只要返回個長度就可以了
Len() int
// Less reports whether the element with
// index i should sort before the element with index j.
// Less 函式判斷下標 i 的元素是否應該放在下標 j 的前面
Less(i, j int) bool
// Swap swaps the elements with indexes i and j.
// 交換下標 i j 對應的元素
Swap(i, j int)
}Sort 函式
排序演算法穩定性 參考這裡
它的入口有兩個函式， func Sort(data Interface) 和 func Stable(data Interface) ,
Sort 是不穩定排序， Stable 是穩定排序， 不過從它的演算法使用上來看， Sort 的速度會比 Stable
要快， 一般優先使用 Sort 。
Sort 和 Stable 傳入的都是一個 Interface 型別的引數， 所以我們可以將準備排序資料集實現
Interface 就可以使用這兩個方法來排序。先看下 Sort ， 後面再說 Stable 。
func Sort(data Interface) {
n := data.Len() // 實現的 Interface 介面的函式 Len 返回的長度
// 呼叫快速排序函式， 但是它不僅僅用了快排的演算法， 後面會說
quickSort(data, 0, n, maxDepth(n))
}上面函式中的 maxDepth 是快排遞迴的最大深度，返回的值為 2*ceil(lg(n+1))，
他是一個快速排序切換堆排序的閥值， 在檢視 quickSort 函式時候再說明。
// 這個函式是根據資料集的長度來計算遞迴的深度
func maxDepth(n int) int {
var depth int
// 這裡每次迴圈 i 右移一位， 相當於 i 每次迴圈都除以 2 , i /= 2
// 個人覺得使用位運算效能會高一些吧。
for i := n; i > 0; i >>= 1 {
depth++
}
return depth * 2
}這裡有個小疑惑， 不明白為什麼要乘以 2， 有人明白可以告訴我下
quickSort
這是一個重量級的函式， Sort 函式中的主要實現都在這個函式中。
下面的分析中假設我們是從小到大排序的， 這樣有些地方描述起來容易一些。
func quickSort(data Interface, a, b, maxDepth int) {
// 這個函式第一次進入的時候 a = 0， b = 資料集長度， 外面的 n
// 暫時還不知道 a 是什麼， 繼續往下看
// 看下面註釋的說明， 如果資料集的長度大於 12， 就會進入這個迴圈，
// 否則，就使用希爾排序， 先看下進入之後做了什麼
for b-a > 12 { // Use ShellSort for slices <= 12 elements
// 如果遞迴到了最大深度， 就使用堆排序
if maxDepth == 0 {
// 呼叫堆排序函式， 一會再看這個函式
heapSort(data, a, b)
return
}
// 迴圈一次， 最大深度 -1， 相當於又深入（遞迴）了一層
maxDepth--
// 這個是求中位數的函式， 看到這裡大概就明白了 a 和 b 是什麼了
// a 是資料集的左邊， b 是資料集的右邊， 熟悉快排的應該就明白了
// 這個就是通過資料集， 左右邊， 來求中位數， 這裡返回了兩個變數，
// 只能暫停一下， 先看下 doPivot 的實現了
// 看完 doPivot 再回到這裡參考一下， 就可以知道了：
// doPivot 它取一點為軸，把不大於中位數的元素放左邊，大於軸的元素放右邊，
// 返回小於中位數部分資料的最後一個下標，以及大於軸部分資料的第一個下標。
mlo, mhi := doPivot(data, a, b)
// Avoiding recursion on the larger subproblem guarantees
// a stack depth of at most lg(b-a).
// 因為迴圈肯定比遞迴呼叫節省時間，但是兩個子問題只能一個進行迴圈，另一個只能用遞迴。
// 這裡是把較小規模的子問題進行遞迴，較大規模子問題進行迴圈。
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)
}
}
// 如果元素的個數小於 12 個（無論是遞迴的還是首次進入）， 就先使用希爾排序
// 然後再呼叫插入排序。
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)
}
}下面再去看看上面沒有說的堆排序和最後出現的插入排序。
doPivot 函式
這個函式看起來還有點長， 一點一點看吧， 快排的難點就在這裡了， 看長度看這裡的實現也比較複雜，
如果快速排序的演算法熟悉的話， 這個函式可以很容易看明白， 如果看不明白就先去看下快速排序演算法。
func doPivot(data Interface, lo, hi int) (midlo, midhi int) {
// 這裡的 lo 和 hi 就是傳入的 a 和 b， 代表左右邊
// 這裡應該是取左右邊的中間點， 下面註釋說這樣寫是為了避免整數溢位
// 不過這個寫法挺巧妙的， 又學了一招
m := int(uint(lo+hi) >> 1) // Written like this to avoid integer overflow.
if hi-lo > 40 {
// Tukey's ``Ninther,'' median of three medians of three.
// 這裡求中位數使用的是 Tukey's ninther ， 下面有專門解釋的連結
// 看完 Tukey's ninther 就應該知道這裡做的是什麼了吧，
// 當兩邊間的元素超過 40 個的時候， 通過 9/3/3 來找到中位數
// s 的位置是右邊 - 左邊 處理 8 這個位置， 暫時沒明白為什麼是 8，
// 有人明白也可以告訴下我
s := (hi - lo) / 8
// medianOfThree 這個函式比較簡單， 根據傳入的位置， 進行比較，
// 然後按照位置將元素交換， 如果糾結的話可以先到下面看這個函式的分析
// 這一次執行完， lo 已經是三個數的中位數
medianOfThree(data, lo, lo+s, lo+2*s)
// 這裡執行完， m 已經是這三個數的中位數
medianOfThree(data, m, m-s, m+s)
// 這裡執行完， hi-1 已經是三個數的中位數（因為 hi 是傳入的 n，資料集的長度，
// 下標從 0 開始， 所以要 hi - 1
medianOfThree(data, hi-1, hi-1-s, hi-1-2*s)
}
// 將三次中位數的結果再次求中位數， 相當於是用 3*3 個數來確定中位數
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
pivot := lo // 中位數定義為 lo
a, c := lo+1, hi-1 // 將定義好的左邊右移一位， 右邊左移一位
// 說實話， 這裡用 a 和 c 這種變數， 還要向上去看程式碼才能知道是什麼， 有點囧
// 將左邊和中位數進行比較， 一直到不滿足條件為止
for ; a < c && data.Less(a, pivot); a++ {
}
// 此時將 a 的位置賦值給 b（又是這樣的變數……）
b := a
for {
// 感覺這個和上面的 a<c 的迴圈做的是一個事，取反比較， 做了這一步應該是
// 更嚴謹一些吧， 沒有想到什麼情況下能進入到這個迴圈
for ; b < c && !data.Less(pivot, b); b++ { // data[b] <= pivot
}
// 用右邊和中間數做比較， 不滿足 Less 的時候停止
for ; b < c && data.Less(pivot, c-1); c-- { // data[c-1] > pivot
}
// 比較小， 如果左邊和右邊重合或者已經再右邊的右側，就證明中間數左側的資料
// 全都是比右側的小， 結束迴圈， 完成關於這個中位數的排序
if b >= c {
break
}
// 如果左側的資料大於右側， 就將資料交換， 完成排序， 再各自移動一位進行下一輪比較
// data[b] > pivot; data[c-1] <= pivot
data.Swap(b, c-1)
b++
c--
}
// 這裡它說如果傳入進來的右邊 - 處理完了的右邊界小於 3， 會出現重複， 保守一點，將比較
// 的邊界設定為 5 （暫時沒明白什麼意思， 繼續往下看吧）
// 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.
protect := hi-c < 5
// protect 取反了， 就是這個值是大於 5 的
// 並且傳入的右邊界 - 當前的右邊 < 全部元素 / 4 （又沒明白在做什麼）
if !protect && hi-c < (hi-lo)/4 {
// Lets test some points for equality to pivot
// 用一些特殊的點和中間數進行比較
dups := 0
// 用中位數和右邊界的值比較， 如果中位數比右邊界大, 就交換
if !data.Less(pivot, hi-1) { // data[hi-1] = pivot
data.Swap(c, hi-1)
// 當前右邊界向右移動一位（猜測是因為交換過來的沒有進行過比較）
c++
dups++
}
// 如果移動後的左邊界比中間數大（此時中間數有可能已經是上面交換完了的）
// 就將當前的左邊界向左移動一位
if !data.Less(b-1, pivot) { // data[b-1] = pivot
b--
dups++
}
// m-lo = (hi-lo)/2 > 6
// b-lo > (hi-lo)*3/4-1 > 8
// ==> m < b ==> data[m] <= pivot
// 用整個集合的中間數和求出的中間數進行比較, 如果比它大， 就交換，
// 並且將當前的左邊界再向左移動一位
if !data.Less(m, pivot) { // data[m] = pivot
data.Swap(m, b-1)
b--
dups++
}
// if at least 2 points are equal to pivot, assume skewed distribution
// 如果上面的 if 進入了兩次， 就證明現在是偏態分佈（也就是左右不平衡的）
protect = dups > 1
}
// 如果現在是不平衡的, 再次處理，將資料集平衡
if protect {
// Protect against a lot of duplicates
// Add invariant:
// data[a <= i < b] unexamined
// data[b <= i < c] = pivot
for {
for ; a < b && !data.Less(b-1, pivot); b-- { // data[b] == pivot
}
for ; a < b && data.Less(a, pivot); a++ { // data[a] < pivot
}
if a >= b {
break
}
// data[a] == pivot; data[b-1] < pivot
data.Swap(a, b-1)
a++
b--
}
}
// Swap pivot into middle
data.Swap(pivot, b-1)
// 最後返回的是處理完的左邊界和右邊界移動後的位置， 相當於都是中間數吧?
// 因為它都是向中間移動的（這個暫時也是猜測的）
// 這個函式大體看明白了， 就是計算中位數，然後各種移動，完成排序，
// 不過還是有好多地方暈暈的， 如果下面的 b 和 c 換成有意義的變數，
// 可能我就能確定它是什麼了， 不是隻能猜了。
return b - 1, c
}上面求中位數使用的是 Tukey's ninther 演算法， 也叫 median of medians ，後面是連結，
感興趣可以直接去看下：
Tukey's ninther 演算法
中文翻譯
medianOfThree 函式
func medianOfThree(data Interface, m1, m0, m2 int) {
// 通過呼叫函式， 我們可以清楚， 這裡面的 m1 m0 m2 分別對應的是資料集的索引（位置）
// 這個函式比較簡單， 就是將這個三個位置對應的值通過 Less 函式進行比較， 然後排序
// Less 函式是 Interface 介面對應的方法的實現
// sort 3 elements
if data.Less(m1, m0) {
data.Swap(m1, m0)
}
// data[m0] <= data[m1]
if data.Less(m2, m1) {
data.Swap(m2, m1)
// data[m0] <= data[m2] && data[m1] < data[m2]
if data.Less(m1, m0) {
data.Swap(m1, m0)
}
}
// 最終處理完的結果是， 第一個傳入的數字在中間位置
// now data[m0] <= data[m1] <= data[m2]
}插入排序
先來看下這個程式碼的， 這個程式碼比較簡單, 這貌似也沒什麼分析的， 就是一個最基礎的插入排序。
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
它主要用了兩個函式 heapSort 和 siftDown， 又都不太長， 就把它們兩個都放進來了，
先看下下面的 heapSort 。 程式碼註釋中說建立一個最大堆， 這裡就不糾結是最大還是最小，
因為最終的判斷條件還是依賴 Less 函式的比較結果， 分析的時候就按照最大堆來描述。
// siftDown implements the heap property on data[lo, hi).
// first is an offset into the array where the root of the heap lies.
// 這個函式是用來建堆, first 和堆排序本身沒有關係， 因為這裡的陣列不一定是從 0 開始的，
// 所以需要有 first 來做偏移量， 比如 data[1], 就要是 data[first+1]
func siftDown(data Interface, lo, hi, first int) {
// 這裡看 lo 是堆的根節點
root := lo
for {
// 左子節點的下標（因為最大堆是一個完全二叉樹，所以可以確定出陣列對應的下標）
child := 2*root + 1
if child >= hi {
break // 如果左子節點的下標超出陣列邊界， 就停止
}
// child+1 是右子節點
// 如果右子節點沒有越界， 找出左右子節點中大的那一個
// 這個稍微有點繞， 如果 child（左）， 比 child（右）大， child++
// child 本身就變成了下一個元素
if child+1 < hi && data.Less(first+child, first+child+1) {
child++
}
// 再用 child 和根節點比較， 如果根節點大於子節點， 就可以退出此次插入
if !data.Less(first+root, first+child) {
return
}
// 如果根節點比子節點小， 就將子節點和根節點互換
data.Swap(first+root, first+child)
// 上面三步執行完， 就挑出了父節點，左右子節點間的交換， 保證根節點是最大的
// 資料交換過， child 不一定是它的子節點中最大的了， 將child賦給 root，
// 和它的子節點再比較， 直到滿足最大堆的結構
root = child
}
}
func heapSort(data Interface, a, b int) {
first := a // 左側邊界
lo := 0 // 堆的根節點
hi := b - a // 右側邊界 - 左側邊界，用來元素計數
// Build heap with greatest element at top.
// 這裡要先建立一個最大堆(或最小堆， 根據 Less 函式的實現)
for i := (hi - 1) / 2; i >= 0; i-- {
// 這裡將陣列中的資料建立成一個堆的結果
siftDown(data, i, hi, first)
}
// Pop elements, largest first, into end of data.
// 注意這個迴圈是從後向前迴圈的
for i := hi - 1; i >= 0; i-- {
// 將第一個元素（堆頂的元素） 和 最後一個元素交換
// 每一輪迴圈都將最大的元素放在了最後，下一輪最大元素都是前面一個
// 這樣就可以保證不會影響已經排序好的位置
data.Swap(first, first+i)
// 再次維護最大堆的結構
siftDown(data, lo, i, first)
}
}到這裡 Sort 這個入口就已經分析完了， 這個函式開始的排序是不穩定的， 如果想要排序的結果是穩定排序，
就要去分析下 Stable 這個函式
Stable 函式
func Stable(data Interface) {
stable(data, data.Len())
}這個函式就比較簡單了， 直接只是呼叫了一下 stable 函式, 繼續檢視 stable 函式：
func stable(data Interface, n int) {
// 初始 blockSize 設定為 20
blockSize := 20 // must be > 0
a, b := 0, blockSize
// 將切片按照每個 20 分成多個塊， 然後對每個塊進行插入排序
for b <= n {
insertionSort(data, a, b)
a = b
b += blockSize
}
// 這一個是對不到 20 的資料進行排序
insertionSort(data, a, n)
for blockSize < n {
a, b = 0, 2*blockSize
// 每次將兩個 block 進行排序
for b <= n {
// 呼叫歸併排序， 一會再看
symMerge(data, a, a+blockSize, b)
// 這裡定義下標的偏移， 下一次迴圈就是下一組 block
a = b
b += 2 * blockSize
}
// 將剩餘的元素排序
if m := a + blockSize; m < n {
symMerge(data, a, m, n)
}
// block 每次迴圈擴大兩倍， 直到比元素的總個數大，就結束
blockSize *= 2
}
}歸併排序
func symMerge(data Interface, a, m, b int) {
// Avoid unnecessary recursions of symMerge
// by direct insertion of data[a] into data[m:b]
// if data[a:m] only contains one element.
// 為了避免不必要的遞迴，當 data[a:m](第一個 block ) 或者 data[m:b](第 2 個 block )
// 只有一個元素時，直接插入到另一個子陣列中的對應位置。
if m-a == 1 {
// Use binary search to find the lowest index i
// such that data[i] >= data[a] for m <= i < b.
// Exit the search loop with i == b in case no such index exists.
i := m
j := b
// 這裡是找到一箇中位數， 進行二分查詢
// 因為前面經過了插入排序， 所以可以保證每一個 block 中的資料都是有序的
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
}
// Avoid unnecessary recursions of symMerge
// by direct insertion of data[m] into data[a:m]
// if data[m:b] only contains one element.
// 這裡和上面相同， 只是後一半插入前一半
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
}
// 看起來是要計算出一箇中位數， 找出 a 到 b 之前的中間點
mid := int(uint(a+b) >> 1)
// 根據傳入引數的是 symMerge(data, a, a+blockSize, b)
// 這個 m 不就是中間點嗎 ? 有點疑惑
// mid + m ， 中間點加上中間點， 就是 = b ？ 繼續往下看吧
n := mid + m
var start, r int
// 這裡做判斷了， 如果 m > mid ， 就是說真正的中心點不是傳入進來的
// 應該是左邊一半比右邊一半的元素要多
if m > mid {
// 這 start 此時應該是 m 到 b 之前的位置
start = n - b
r = mid
} else { // 正好數中間點， 或者 mid 在右邊部分
start = a // 左邊元素的起點
r = m // 左邊元素結束的位置
}
p := n - 1 // 真正的最後一個元素
// 能進入這個迴圈應該只能是上面 else 的情況下
// 然後最終還是要叫 start 不小於 r， 和上面 if 中的情況類似
for start < r {
// 再求一下中位數
c := int(uint(start+r) >> 1)
if !data.Less(p-c, c) {
start = c + 1
} else {
r = c
}
}
// 燒腦了， 到這裡分析不下去了， 過段時間再看了， 放一放， 看的多了就暈了
// 如果有誰能看明白告訴下我也可以
end := n - start
if start < m && m < end {
rotate(data, start, m, end)
}
if a < start && start < mid {
symMerge(data, a, start, mid)
}
if mid < end && end < b {
symMerge(data, mid, end, b)
}
}最後沒有分析完， 先總結下吧， 就是當從 Stable 函式進入的時候， 就會使用歸併排序進行排序，
中間還會使用插入排序預處理下資料， 因為只呼叫了插入和歸併， 所以它是穩定排序。
應用
內部實現的排序
sort 包本身完成了 int float64 和 string 型別的資料排序， 使用起來也很簡單， 分別呼叫：sort.Ints() 、sort.Strings 和 sort.Float64s 即可。
它們的實現也很簡單， 分別維護了一個 IntSlice 、 Float64Slice 和 StringSlice 的結構，
並且實現了 Interface 介面的 Len 、Less、 Swap 方法， 這裡把 IntSlice 的實現複製出來看下，
其他的可以直接檢視原始碼， 非常簡單
type IntSlice []int
func (p IntSlice) Len() int { return len(p) }
func (p IntSlice) Less(i, j int) bool { return p[i] < p[j] }
func (p IntSlice) Swap(i, j int) { p[i], p[j] = p[j], p[i]自定義排序實現
自己實現 sort 的介面也很簡單， 直接實現了介面要求的三個方法即可。這裡沾了一段我部落格程式碼裡的
片段，
可以作為參考， 也是比較簡單的。
package mdfile
// Tags 標籤
type Tags []Tag
// Tag 標籤
type Tag struct {
// 標籤名稱
Title string
// 標籤下文章的數量
Number int
// 是否是選中的
Active bool
}
// Len 實現 Sort 的介面
func (tags Tags) Len() int {
return len(tags)
}
// Swap 實現的 Sort 介面
func (tags Tags) Swap(i, j int) {
tags[i], tags[j] = tags[j], tags[i]
}
// Less 實現的 Sort 介面， 按照標籤數量排序
func (tags Tags) Less(i, j int) bool {
return tags[i].Number > tags[j].Number
}Reverse 函式
這個函式很巧妙， 比如 go 預設實現的 3 種基礎型別， 它預設是從小到大， 如果想要從大到小排序，
實現也很方便， 用 Reverse 函式包裝一個即可， 如：
sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice([]int{1,2,3,4,5,6})))這裡因為要被 Reverse 包裝， 索引只能使用原始的資料結構 IntSlice ，
其實 Ints 也只是呼叫了一下 Sort(IntSlice(...)) 而已， 下面看看程式碼實現：
type reverse struct {
// This embedded Interface permits Reverse to use the methods of
// another Interface implementation.
Interface
}
// Less returns the opposite of the embedded implementation's Less method.
func (r reverse) Less(i, j int) bool {
return r.Interface.Less(j, i)
}
// Reverse returns the reverse order for data.
func Reverse(data Interface) Interface {
return &reverse{data}
}可以看到這個函式非常簡單， 直接將我們自己的結構包裝起來， 並且也只是實現了一個 Less 方法，
這個方法也非常簡單，只是將我們原本的條件中的 i 和 j 互換了一下， 就完成了反序。
完結
看了幾個小時才把程式碼看完， 還有一些地方是模糊的， 這個程式碼有點燒腦， 等有空再完善了，
不過這個 sort 寫的真的很巧妙， 值得學習一下。
本文來自：
broqiang.com
可以隨意轉載， 帶上我就行。