深入探究TimSort对归并排序算法的优化及Java实现

 更新时间:2016年05月04日 11:27:49   作者:Lizo_Is_Me  
这篇文章主要介绍了TimSort归并排序的优化及Java实现,TimSort 是一个归并排序做了大量优化的版本,需要的朋友可以参考下

简介
MergeSort对已经反向排好序的输入时复杂度为O(n^2),而timsort就是针对这种情况,对MergeSort进行优化而产生的,平均复杂度为n*O(log n),最好的情况为O(n),最坏情况n*O(log n)。并且TimSort是一种稳定性排序。思想是先对待排序列进行分区,然后再对分区进行合并,看起来和MergeSort步骤一样,但是其中有一些针对反向和大规模数据的优化处理。

归并排序的优化思想
归并排序有以下几点优化方法:

和快速排序一样,对于小数组可以使用插入排序或者选择排序,避免递归调用。
在merge()调用之前,可以判断一下a[mid]是否小于等于a[mid+1]。如果是的话那么就不用归并了,数组已经是有序的。原因很简单,既然两个子数组已经有序了,那么a[mid]是第一个子数组的最大值,a[mid+1]是第二个子数组的最小值。当a[mid]<=a[mid+1]时,数组整体有序。
为了节省将元素复制到辅助数组作用的时间,可以在递归调用的每个层次交换原始数组与辅助数组的角色。
在merge()方法中的归并过程需要判断i和j是否已经越界,即某半边已经用尽。可以用另一种方式,去掉检测是否某半边已经用尽的代码。具体步骤是将数组a[]的后半部分以降序的方式复制到aux[],然后从两端归并。对于数组{1,2,3}和{2,3,5},第一个子数组照常复制,第二个则从后往前复制,最终aux[]中的元素为{1,2,3,5,3,2}。这种方法的缺点是使得归并排序变为不稳定排序。代码实现如下:

void merge(int[] a, int lo, int mid, int hi, int[] aux) {
for (int k = lo; k <= mid; k++) {
  aux[k] = a[k];
}
for (int k = mid + 1;k <= hi; k++) {
  aux[k] = a[hi - k + mid + 1];
}
int i = lo, j = hi;   //从两端往中间
for (int k = lo; k <= hi; k++)
  if (aux[i] <= aux[j]) a[k] = aux[i++];
  else a[k] = aux[j--];
}

TimSort的步骤

分区

分区的思想是扫描一次数组,把连续正序列(如果是升序排序,那么正序列就是升序序列),或者【严格】(保证排序算法的稳定性)的反序列做为一个分区(run),如果是反序列,把分区里的元素反转一下。 例如
1,2,3,6,4,5,8,6,4 划分分区结果为
[1,2,3,6],[4,5,8],[6,4]
然后反转反序列
[1,2,3,6],[4,5,8],[4,6]

合并

考虑一个极端的例子,比如分区的长度分别为 10000,10,1000,10,10,我们当然希望是先让10个10合并成20, 20和1000合并成1020如此下去, 如果从从左往右顺序合并的话,每次都用到10000这个数组和去小的数组合并,代价太大了。所以我们可以用一个策略来优化合并的顺序。

实例

以java中的ComparableTimSort.sort()为例子, 用了一个run stack来确定是否应该合并,

    if (nRemaining < MIN_MERGE) {
      int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi);
      binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen);
      return;
    }


小于MIN_MERGE(32)的排序,分区后直接用二分插入排序

int minRun = minRunLength(nRemaining);
    do {
      //找出下一个分区的起始位置,同时也对反向序列做了翻转处理
      int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi);

      //保证run stack中的run的都大于minRun ,如果当前分区太小,就从后面取出元素补足
      if (runLen < minRun) {
        int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;
        binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen);
        runLen = force;
      }

      //把run放入 run stack中
      ts.pushRun(lo, runLen);
      //判断是否应该合并,i是从栈顶开始的,知道不能合并为止
      //1. runLen[i - 3] > runLen[i - 2] + runLen[i - 1] 
      //2. runLen[i - 2] > runLen[i - 1]
      ts.mergeCollapse();


      lo += runLen;
      nRemaining -= runLen;
    } while (nRemaining != 0);

    // Merge all remaining runs to complete sort
    assert lo == hi;
    //合并剩下的run
    ts.mergeForceCollapse();
    assert ts.stackSize == 1;


在看里面的一个比较重要的函数

/**
* 如果后2个run的长度加起来比前面一个长,则使用中间位置的run和前后长度更短的run一个合并
* 如果后2个run的长度加起来比前面一个短,则把后面2个run合并
*/
 private void mergeCollapse() {
    while (stackSize > 1) {
      int n = stackSize - 2;
      if (n > 0 && runLen[n-1] <= runLen[n] + runLen[n+1]) {
        if (runLen[n - 1] < runLen[n + 1])
          n--;
        mergeAt(n);
      } else if (runLen[n] <= runLen[n + 1]) {
        mergeAt(n);
      } else {
        break; // Invariant is established
      }
    }
  }

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