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。
问题目录
- 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
- 算法的稳定性以及稳定性的重要性
- Go语言方面
genzfunc.go是什么，如何使用- Go通过嵌套实现继承
解答
sort包里包括哪些文件
如下所示
├── 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。
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中go支持[]Int切片IntSlice、[]Float64切片Float64Slice和[]string切片StringSlice这三种类型。以IntSlice为例，可供我们使用的方法主要有：
-
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，同时保证值相等的元素排序后和原始顺序相同(即使用稳定的算法)。使用Stable需实现
sort.Interface中的所有方法
下面来看一些具体的例子:
package main
import "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。
├── 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的序列，对序列进行排序，再遍历map。
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,在包中写了一个功能一样的IsNaN
// isNaN is a copy of math.IsNaN to avoid a dependency on the math package.
func isNaN(f float64) bool {
return f != f
}
Reverse
实现Reverse比较有趣，来看下源码
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。
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。
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
// 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.go
type 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函数是用二分查找实现的，比较简单。example_search_test.go的的使用方法如下。
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。
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
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:If there is no such index, Search returns n)。
func ExampleWrongSearch() {
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。
// sort.go中的insertSort
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)
}
}
}
//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lessSwap
func 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，选择算法的判断条件如图所示。
判断条件
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，算法是否稳定需要对算法进行具体的分析，不能一概而论。
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 Function following Bentley and McIlroy SP&E November 1993。 其中maxDepth的计算函数如下：
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，当对一个有多个有效元素的[]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
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