TimSort源码详解

Python的排序算法由Peter Tim提出，所以称为TimSort。它最早被使用于Python语言，后被多种语言做为默认的排序算法。TimSort实际上能够看做是mergeSort+binarySort，它主要是针对归并排序作了一系列优化。若是想看Python的TimSort源码，在Cpython的Github仓库能找到，这里面还包含一个List对象的PyList_Sort函数。这篇文章为了方便借用JAVA对TimSort的实现源码来讲明其原理。

一.binarySort函数

TimSort很是适合大量数据的排序，对于少许数据的排序，TimSort选择使用binarySort来实现，所以我想先介绍一下binarySort的过程。

咱们知道插入排序的思路是经过交换元素位置的方式依次插入元素(若是不太了解插入排序能够先去熟悉一下)，当要插入元素时，从已排序的部分的最后一位开始，依次比较其与待插入的元素的值，这样来找到待插入元素的位置。显然，在插入排序的过程当中，始终是有一个在增加的有序部分和在缩短的无序部分。排序过程见下图(图源自RainySouL1994的博客)：

 

 可是插入排序有个很明显的问题，在找当前元素的位置时它是一步一步地在有序部分往前推动的，而有序列表的插入能够经过二分法来减小比较次数，这和二分查找的目的不一样可是思路相同(能够本身尝试一下实现它)，咱们称其为二分插入，经过二分插入实现的排序就是二分排序(binarySort)。咱们能够看一下它的Java源码：

//a是数组,lo是待排序部分(有序部分+无序部分)的最低位(包含)，hi是最高位(不包含),start是无序部分的最低位,c是比较函数即排序的依据
private static <T> void binarySort(T[] a, int lo, int hi, int start, Comparator<? super T> c) {
    assert lo <= start && start <= hi;
    if (start == lo)
        start++;
    for ( ; start < hi; start++) {//接下来就是二分插入的过程
        T pivot = a[start];
        int left = lo;
        int right = start;
        assert left <= right;
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) >>> 1;
            if (c.compare(pivot, a[mid]) < 0)
                right = mid;
            else
                left = mid + 1;
        }
        assert left == right;
        int n = start - left;//n表示要移动的元素数量
        //优化插入过程，当要移动的元素数量为1或2时，能够直接交换元素位置；
        //不然将left后的元素日后挪一位再插入，方式是经过arraycopy函数复制
        switch (n) {
            case 2:  a[left + 2] = a[left + 1];
            case 1:  a[left + 1] = a[left];
                break;
            default: System.arraycopy(a, left, a, left + 1, n);
        }
        a[left] = pivot;
    }
}

二.run

这是TimSort中最重要的一个概念，实在找不到合适的翻译(无奈脸)。run实际上就是一个连续上升（包含相等）或者降低（不包含相等）的子串。好比对于数组[1,3,2,4,6,4,7,7,3,2]，其中有四个run，第一个是[1,3]，第二个是[2,4,6]，第三个是[4,7,7]，第四个是[3,2]，在函数中对于单调递减的run会被反转成递增的序列。源码中经过countRunAndMakeAscending()函数来获得run：

private static <T> int countRunAndMakeAscending(T[] a, int lo, int hi, Comparator<? super T> c) {
    assert lo < hi;
    int runHi = lo + 1;
    if (runHi == hi)
        return 1;

    //找到run的结束位置，若是是降低的序列将其反转
    if (c.compare(a[runHi++], a[lo]) < 0) {
        while (runHi < hi && c.compare(a[runHi], a[runHi - 1]) < 0)
            runHi++;
        reverseRange(a, lo, runHi);
    } else {
        while (runHi < hi && c.compare(a[runHi], a[runHi - 1]) >= 0)
            runHi++;
    }

    return runHi - lo;//返回值为run的长度
}

 三.TimSort排序过程

直接上源码分析，能够参考代码注释和下面的解释来阅读：

static <T> void sort(T[] a, int lo, int hi, Comparator<? super T> c, T[] work, int workBase, int workLen) {
    assert c != null && a != null && lo >= 0 && lo <= hi && hi <= a.length;

    int nRemaining  = hi - lo;//待排序的数组长度
    if (nRemaining < 2)
        return;  //长度为0或1的数组无需排序

    // 若是数组长度小于32(即MIN_MERGE，TimSort的Python版本里这个值为64)，直接用binarySort排序
    if (nRemaining < MIN_MERGE) {
        int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);//找到第一个run，返回其长度
        binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen, c);//第一个run已排好序，所以binarySort的参数start=lo+initRunLen
        return;
    }

    TimSort<T> ts = new TimSort<>(a, c, work, workBase, workLen);
    int minRun = minRunLength(nRemaining);//最小run长度，看法释A
    do {
        // 找run
        int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);

        // 若是run长度小于minRun，将其扩展为min(nRemaining,minRun)
        if (runLen < minRun) {
            int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;
            binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen, c);//扩展run到长度force
            runLen = force;
        }

        ts.pushRun(lo, runLen);// 将run保存到栈中，看法释B
        ts.mergeCollapse();// 根据规则合并相邻的run，看法释C

        // 继续寻找run
        lo += runLen;
        nRemaining -= runLen;
    } while (nRemaining != 0);

    // Merge all remaining runs to complete sort
    assert lo == hi;
    ts.mergeForceCollapse();//最后收尾，将栈中全部run从栈顶开始依次邻近合并，获得一个run
    assert ts.stackSize == 1;
}

 

解释A：在执行排序算法以前，会计算minRun的值，minRun会从[16,32]区间中选择一个数字，使得数组的长度除以minRun等于或者略小于2的幂次方。好比长度是65，那么minrun的值就是17；若是长度是174，minrun就是22。minRunLength()函数代码以下：

private static int minRunLength(int n) {
    assert n >= 0;
    int r = 0;      // 若是n的低位有任何一位为1，r就会置1
    while (n >= 32) {
        r |= (n & 1);
        n >>= 1;
    }
    return n + r;
}

解释B：存run是经过两个栈，分别保存run的起始位置和长度，能够看pushRun()函数代码：

private int stackSize = 0;  // 栈中run的数量
private final int[] runBase;
private final int[] runLen;

private void pushRun(int runBase, int runLen) {
     this.runBase[stackSize] = runBase;
     this.runLen[stackSize] = runLen;
     stackSize++;
}

解释C：这里的合并规则以下：假设栈顶三个run依次为X，Y，Z，X为栈顶run，要求它们的长度知足X+Y<Z及X<Y两个条件。其实这就是TimSort算法的精髓所在了，它经过这样的方式尽力保证合并的平衡性，即让待合并的两个数组尽量长度接近，从而提升合并的效率。经过这两个条件限制，保证了栈中的run从栈底到栈顶是从大到小排列的，而且合并的收敛速度与斐波那契数列同样。能够看mergeCollapse()函数代码：

private void mergeCollapse() {
    while (stackSize > 1) {
        int n = stackSize - 2;
        if (n > 0 && runLen[n-1] <= runLen[n] + runLen[n+1]) {//条件一不知足的话，Y就会和X、Z中较小的run合并
            if (runLen[n - 1] < runLen[n + 1])
                n--;
            mergeAt(n);
        } else if (runLen[n] <= runLen[n + 1]) {//条件二不知足的话，Y就和X合并
            mergeAt(n);
        } else {
            break; // Invariant is established
        }
    }
}

四.合并的方式

到这里咱们就把整个流程讲完了，还有最后一个问题没有讲--如何合并run？合并两个run须要额外空间(能够不用，可是效率过低)，额外空间大小咱们能够设为较小的run的长度。假设咱们有先后X、Y两个run须要合并，X较小，那么X能够放入临时内存中，而后从小到大合并；若是Y较小，那么把Y放入临时内存，而后从大到小排序。这个流程其实也比较简单(图源自佛西先森的博客)：

 

 

 而且，因为两个run都是已经排好序的序列，咱们能够在run合并以前计算A中最后一个元素在B中的位置i，那么B中i以后的元素都不须要参与合并；同理，咱们也能够计算B中第一个元素在A中位置j，A中j以前的元素都不须要参与合并。

在归并排序算法中合并两个数组就是一一比较每一个元素，把较小的放到相应的位置，而后比较下一个，这样有一个缺点就是若是A中若是有大量的元素A[i...j]是小于B中某一个元素B[k]的，程序仍然会持续的比较A[i...j]中的每个元素和B[k]，增长合并过程当中的时间消耗。

为了优化合并的过程，TimSort设定了一个阈值MIN_GALLOP，若是A中连续MIN_GALLOP个元素比B中某一个元素要小，则经过二分搜索找到A[0]在B中的位置i0，把B中i0以前的元素直接放入合并的空间中，而后再在A中找到B[i0]所在的位置j0，把A中j0以前的元素直接放入合并空间中，如此循环直至在A和B中每次找到的新的位置和原位置的差值是小于MIN_GALLOP的，这才中止而后继续进行一对一的比较。

五.总结

总结一下上面的排序的过程：

1. 若是长度小于32直接进行二分插入排序
2. 遍历数组组成一个run
3. 获得一个run以后会把他放入栈中
4. 若是栈顶部几个的run符合合并条件，就会合并相邻的两个run
5. 合并会使用尽可能小的内存空间和GALLOP模式来加速合并

参考资料：1.世界上最快的排序算法——Timsort

　　　　　 2.JDK8官方源码