Java面试-List中的sort详细解读

最近看了一些排序相关的文章，因此比较好奇，Java中的排序是如何做的。本片文章介绍的是JDK1.8，List中的sort方法。

先来看看List中的sort是怎么写的：

 @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
 default void sort(Comparator<? super E> c) {
 Object[] a = this.toArray();
 Arrays.sort(a, (Comparator) c);
 ListIterator<E> i = this.listIterator();
 for (Object e : a) {
 i.next();
 i.set((E) e);
 }
 }

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首先，你需要传入一个比较器作为参数，这个好理解，毕竟你肯定要定一个比较标准。然后就是将list转换成一个数组，再对这个数组进行排序，排序完之后，再利用iterator重新改变list。

接着，我们再来看看Arrays.sort：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧! public static <T> void sort(T[] a, Comparator<? super T> c) {
 if (c == null) {
 sort(a);
 } else {
 if (LegacyMergeSort.userRequested)
 legacyMergeSort(a, c);
 else
 TimSort.sort(a, 0, a.length, c, null, 0, 0);
 }
 }
 public static void sort(Object[] a) {
 if (LegacyMergeSort.userRequested)
 legacyMergeSort(a);
 else
 ComparableTimSort.sort(a, 0, a.length, null, 0, 0);
 }
 static final class LegacyMergeSort {
 private static final boolean userRequested =
 java.security.AccessController.doPrivileged(
 new sun.security.action.GetBooleanAction(
 "java.util.Arrays.useLegacyMergeSort")).booleanValue();
 }

这样可以看出，其实排序的核心就是TimSort，LegacyMergeSort大致意思是表明如果版本很旧的话，就用这个，新版本是不会采用这种排序方式的。

我们再来看看TimSort的实现：

 private static final int MIN_MERGE = 32;
 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;
 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) {
 // 获得最长的递增序列
 int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);
 binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen, c);
 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.
 */
 TimSort<T> ts = new TimSort<>(a, c, work, workBase, workLen);
 int minRun = minRunLength(nRemaining);
 do {
 // Identify next run
 int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);
 // 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, c);
 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;
 }

如果小于2个，代表不再不需要排序；如果小于32个，则采用优化的二分排序。怎么优化的呢？首先获得最长的递增序列：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧! 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;
 // Find end of run, and reverse range if descending
 if (c.compare(a[runHi++], a[lo]) < 0) { // Descending
 // 一开始是递减序列，就找出最长递减序列的最后一个下标
 while (runHi < hi && c.compare(a[runHi], a[runHi - 1]) < 0)
 runHi++;
 // 逆转前面的递减序列
 reverseRange(a, lo, runHi);
 } else { // Ascending
 while (runHi < hi && c.compare(a[runHi], a[runHi - 1]) >= 0)
 runHi++;
 }
 return runHi - lo;
 }

接着进行二分排序：

 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++) {
 T pivot = a[start];
 // Set left (and right) to the index where a[start] (pivot) belongs
 int left = lo;
 int right = start;
 assert left <= right;
 /*
 * Invariants:
 * pivot >= all in [lo, left).
 * pivot < all in [right, start).
 */
 // start位置是递增序列后的第一个数的位置
 // 从前面的递增序列中找出start位置的数应该处于的位置
 while (left < right) {
 // >>> 无符号右移
 int mid = (left + right) >>> 1;
 if (c.compare(pivot, a[mid]) < 0)
 right = mid;
 else
 left = mid + 1;
 }
 assert left == right;
 /*
 * The invariants still hold: pivot >= all in [lo, left) and
 * pivot < all in [left, start), so pivot belongs at left. Note
 * that if there are elements equal to pivot, left points to the
 * first slot after them -- that's why this sort is stable.
 * Slide elements over to make room for pivot.
 */
 int n = start - left; // The number of elements to move
 // Switch is just an optimization for arraycopy in default case
 // 比pivot大的数往后移动一位
 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;
 }
 }

好了，待排序数量小于32个的讲完了，现在来说说大于等于32个情况。首先，获得一个叫minRun的东西，这是个啥含义呢：

 int minRun = minRunLength(nRemaining);
 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) {
 // 这里我没搞懂的是为什么不直接将(n & 1)赋值给r，而要做一次逻辑或。
 r |= (n & 1);
 n >>= 1;
 }
 return n + r;
 }

各种位运算符，MINMERGE默认为32，如果n小于此值，那么返回n本身。否则会将n不断地右移，直到小于MINMERGE，同时记录一个r值，r代表最后一次移位n时，n最低位是0还是1。其实看注释比较容易理解：

Returns the minimum acceptable run length for an array of the specified length. Natural runs shorter than this will be extended with binarySort.
Roughly speaking, the computation is: If n < MIN_MERGE, return n (it's too small to bother with fancy stuff).
Else if n is an exact power of 2, return MIN_MERGE/2.
Else return an int k, MIN_MERGE/2 <= k <= MIN_MERGE, such that n/k is close to, but strictly less than, an exact power of 2. For the rationale, see listsort.txt.

返回结果其实就是用于接下来的合并排序中。

接下来就是一个while循环

 do {
 // Identify next run
 // 获得一个最长递增序列
 int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);
 // If run is short, extend to min(minRun, nRemaining)
 // 如果最长递增序列
 if (runLen < minRun) {
 int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;
 binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen, c);
 runLen = force;
 }
 // Push run onto pending-run stack, and maybe merge
 // lo——runLen为将要被归并的范围
 ts.pushRun(lo, runLen);
 // 归并
 ts.mergeCollapse();
 // Advance to find next run
 lo += runLen;
 nRemaining -= runLen;
 } while (nRemaining != 0);

这样，假设你的每次归并排序的两个序列为r1和r2，r1肯定是有序的，r2也已经被排成递增序列了，因此这样的归并排序就比较特殊了。

为什么要用归并排序呢，因为归并排序的时间复杂度永远为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)，以空间换取时间。

好了，以上就是针对Java中的排序做的一次总结，但具体的归并代码还没有分析，其实我自己也没有完全研究透，为什么minRun的取值是这样的，这也和TimSort中的stackLen有关，有兴趣的小伙伴可以在下方留言，我们可以一起探讨。

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