v8 sort源码解析
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- sort默认升序排序
- 通过comparefn的结果就能决定升序、降序，这值得思考
Array.prototype.sort
- 内部调用InnerArraySort完成排序
- comparefn为调用sort时传递的比较函数
function ArraySort(comparefn) {
CHECK_OBJECT_COERCIBLE(this, "Array.prototype.sort");
var array = TO_OBJECT(this);
var length = TO_LENGTH(array.length);
return InnerArraySort(array, length, comparefn);
}
InnerArraySort
function InnerArraySort(array, length, comparefn) {
// In-place QuickSort algorithm.
// For short (length <= 22) arrays, insertion sort is used for efficiency.
//sort是否传递比较函数
if (!IS_CALLABLE(comparefn)) {
//未传递默认设置一个
comparefn = function (x, y) {
if (x === y) return 0;
if (%_IsSmi(x) && %_IsSmi(y)) {
return %SmiLexicographicCompare(x, y);
}
x = TO_STRING(x);
y = TO_STRING(y);
if (x == y) return 0;
else return x < y ? -1 : 1;
};
}
//插入排序
var InsertionSort = function InsertionSort(a, from, to) {
...
};
//获取快排中哨兵（基准值）索引
var GetThirdIndex = function(a, from, to) {
...
}
//快排实现
var QuickSort = function QuickSort(a, from, to) {
...
}
//QuickSort作为程序的入口点
QuickSort(array, 0, num_non_undefined);
}
InsertionSort
- 当要排序的数量小于等于10个时，QuickSort会调用InsertionSort进行插入排序
- 虽然插入排序理论上说是O(n^2)的算法，快速排序是一个O(nlogn)级别的算法。当 n 足够小的时候，快速排序nlogn的优势会越来越小，倘若插入排序O(n^2)前面的系数足够小，那么就会超过快排。插入排序经过优化以后对于小数据集的排序会有非常优越的性能，很多时候甚至会超过快排
var InsertionSort = function InsertionSort(a, from, to) {
for (var i = from + 1; i < to; i++) {
var element = a[i];
for (var j = i - 1; j >= from; j--) {
var tmp = a[j];
var order = comparefn(tmp, element);
if (order > 0) {
//往后赋值
a[j + 1] = tmp;
} else {
break;
}
}
//最终插入元素的位置
a[j + 1] = element;
}
};
- v8插入排序中采用赋值的方法来优化元素交换位置的操作，要插入的元素只会赋值一次，而不会每次比较都交换赋值
let temp = arr[j];
arr[j] = arr[j - 1];
arr[j - 1] = temp;
GetThirdIndex
- v8中获取快排中哨兵（基准值）索引与直接取第一个或中间值的索引不同。
- 如果10<数组数量<=1000，会取数组中间元素的索引
third_index = from + ((to - from) >> 1);
- 如果数组数量>1000，则会调用GetThirdIndex进行哨兵索引的确定
- 会在数组中每隔200～215之间取一个元素和记录其索引；n&15=>因为15的二进制为00001111，任意数和15进行&运算都会<=15;所以取值域为200～215
- 在上一步收集完元素后，会调用sort方法，即最开始ArraySort对收集的元素进行排序，并最终取排序后中间元素的索引
var GetThirdIndex = function(a, from, to) {
var t_array = new InternalArray();
// Use both 'from' and 'to' to determine the pivot candidates.
var increment = 200 + ((to - from) & 15);
var j = 0;
//从索引位置1和数组长度-1的位置开始取，是因为QuickSort中已经使得首位和尾部有序
from += 1;
to -= 1;
for (var i = from; i < to; i += increment) {
t_array[j] = [i, a[i]];
j++;
}
//即调用ArraySort，从头开始递归给筛选后的数组排序
//如果筛选后的数组每次都大于1000,注意comparefn也会随着递归深度嵌套
t_array.sort(function(a, b) {
//比较每个记录的数的值
return comparefn(a[1], b[1]);
});
//获取中位数的索引
var third_index = t_array[t_array.length >> 1][0];
return third_index;
}
- 如若每次从数组中提取200～215个数后，数组的长度都大于1000，那么会反复进入GetThirdIndex进行sort排序，每次sort排序时，comparefn也会随着递归深度的增加而嵌套
- 假设第一次直接调用sort，未传入comparefn，则comparefn为默认的，进入GetThirdIndex后
提取后的数组格式假设为：[[1,100],[201,323],[405,122]]
comparefn1=function(a, b) {
return 默认的comparefn(a[1], b[1]);
})
- 上一步后数组长度还是大于1000，则继续进入GetThirdIndex
提取后的数组格式假设为：[[1,[1,100]],[201,[40005,221]]]
comparefn2=function(a,b){
return comparefn1(a[1],b[1])
}
- 后续步骤和上面类似，这种函数嵌套，使得其他地方通过comparefn比较时，能够进入数组最底层，比较数组的元素
QuickSort
- 开始排序
var QuickSort = function QuickSort(a, from, to) {
var third_index = 0;
while (true) {
// Insertion sort is faster for short arrays.
// 如果数量小于10，进行插入排序
if (to - from <= 10) {
InsertionSort(a, from, to);
return;
}
if (to - from > 1000) {
//如果数量大于1000，会每隔200～215收集一个元素，并对收集后的数组排序，取中位数的索引
third_index = GetThirdIndex(a, from, to);
} else {
//数量在10～1000之间直接取中位数作为哨兵的索引
third_index = from + ((to - from) >> 1);
}
// Find a pivot as the median of first, last and middle element.
//v8 选择哨兵元素和三个值有关
//从头和尾之外选择一个元素，还有前面步骤中取得的中位数，然后三个值排序取中间值
var v0 = a[from];
var v1 = a[to - 1];
var v2 = a[third_index];
var c01 = comparefn(v0, v1);
if (c01 > 0) {
// v1 < v0, so swap them.
var tmp = v0;
v0 = v1;
v1 = tmp;
} // v0 <= v1.
var c02 = comparefn(v0, v2);
if (c02 >= 0) {
// v2 <= v0 <= v1.
var tmp = v0;
v0 = v2;
v2 = v1;
v1 = tmp;
} else {
// v0 <= v1 && v0 < v2
var c12 = comparefn(v1, v2);
if (c12 > 0) {
// v0 <= v2 < v1
var tmp = v1;
v1 = v2;
v2 = tmp;
}
}
//最终对三个数排序后，
//升序保证： v0 <= v1 <= v2
//降序保证：v0 >= v1 >= v2
//将数组初步有序
a[from] = v0; //即首元素为三个数中最小的
a[to - 1] = v2; //即尾元素为三个数中最大的
var pivot = v1; //哨兵元素
//后续遍历的左右边界
//左边是from+1:因为首元素已经比哨兵元素小（v0<=v1），所以不再考虑
var low_end = from + 1; // Upper bound of elements lower than pivot.
//右边是to-1：因为尾元素已经比哨兵元素大（v1<=v2），所以不再考虑
var high_start = to - 1; // Lower bound of elements greater than pivot.
//将from+1这个元素调整到a[third_index]，即上面步骤中位数到位置上
a[third_index] = a[low_end];
//将哨兵元素放到from+1点位置上，此时数组中首元素和首元素+1的位置已经是有序的了（即哨兵元素左边的比哨兵元素小）
//这也是a[third_index] = a[low_end]交换的意义
a[low_end] = pivot;
//上面的步骤初步根据v0、v1、v2，将数组分左右排序，此时from+1左边已经有序，即哨兵元素左边的比哨兵元素小
//后面的步骤将哨兵元素右边的值进行分左右
// From low_end to i are elements equal to pivot.
// From i to high_start are elements that haven't been compared yet.
//从low_end + 1开始是因为low_end左边已经有序
//i < high_start是因为最后一个元素肯定比哨兵元素大，所以不需要再排序
partition: for (var i = low_end + 1; i < high_start; i++) {
var element = a[i];
var order = comparefn(element, pivot);
//哨兵元素后面元素的比哨兵元素小，和哨兵元素交换位置，并low_end++
//low_end是记录哨兵元素的索引
if (order < 0) {
a[i] = a[low_end];
a[low_end] = element;
low_end++;
} else if (order > 0) {
//当哨兵元素后面的元素比哨兵元素大时
//从数组尾部-1的元素开始取值遍历，尾部-1是因为尾部元素在前面步骤处理后是有序的，一定比哨兵元素大
//一直查找到比哨兵元素小的数位置，否则退出循环，本轮排序结束
do {
high_start--;
if (high_start == i) break partition;
var top_elem = a[high_start];
order = comparefn(top_elem, pivot);
} while (order > 0);
//当从尾部查找到<=哨兵元素的元素时
//此处针对元素相等的情况
//将哨兵元素的下一个元素和查找到的元素交换位置，进入这里哨兵元素的下一个元素肯定比哨兵元素，所以可以直接交换，不会破坏排序
a[i] = a[high_start];
a[high_start] = element;
//当查找到的元素比哨兵元素小时
if (order < 0) {
//交换两个元素的位置，并更新low_end指针，指向哨兵元素位置
element = a[i];
a[i] = a[low_end];
a[low_end] = element;
low_end++;
}
}
}
//进入快排分左右的思想
//通过前面的for遍历使得本轮比较已经有序（比哨兵元素小的都在左边，大的在右边）
//优先取根据哨兵元素排序后，左右部分，长度最小的那一部分进行在进行递归排序（取小是因为越小越能达到插入排序的触发条件，更快取得结果）
if (to - high_start < low_end - from) {
QuickSort(a, high_start, to);
//当右边部分有序后，将数组的右边界变成low_end，即哨兵元素的位置
//因为整个sort是个while循环，所以右边排序后，又会进行左边的排序
to = low_end;
} else {
//当左边部分有序后，修改数组边界
QuickSort(a, from, low_end);
from = high_start;
}
}
};
过程分析
- 我们以数组 [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] 为例，分析执行的过程。
- 执行 QuickSort 函数 参数 from 值为 0，参数 to 的值 11。
- 10 < to - from < 1000 第三个基准元素的下标为 (0 + 11 >> 1) = 5，基准值 a[5] 为 5。
- 比较 a[0] a[10] a[5] 的值，然后根据比较结果修改数组，数组此时为 [0, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 10]
- 将基准值和数组的第(from + 1)个即数组的第二个元素互换，此时数组为 [0, 5, 8, 7, 6, 9, 4, 3, 2, 1, 10]，此时在基准值 5 前面的元素肯定是小于 5 的，因为第三步已经做了一次比较。后面的元素是未排序的。
- 接下来要做的就是把后面的元素中小于 5 的全部移到 5 的前面。
- 进入 partition 循环，因为8比5大，从尾部-1开始遍历，1比5小，先1和8交换位置，然后1和5交换位置，low_end++；此时为[0, 1, 5, 7, 6, 9, 4, 3, 2, 8, 10]
- 循环接着执行，遍历第四个元素 7，跟上一步的步骤一致，数组先变成 [0, 1, 5, 2, 6, 9, 4, 3, 7, 8, 10]，再变成 [0, 1, 2, 5, 6, 9, 4, 3, 7, 8, 10]
- 遍历第五个元素 6，跟上一步的步骤一致，数组先变成 [0, 1, 2, 5, 3, 9, 4, 6, 7, 8, 10]，再变成 [0, 1, 2, 3, 5, 9, 4, 6, 7, 8, 10]
- 遍历第六个元素 9，跟上一步的步骤一致，数组先变成 [0, 1, 2, 3, 5, 4, 9, 6, 7, 8, 10]，再变成 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 9, 6, 7, 8, 10]
- 在下一次遍历中，因为 i == high_start，意味着正序和倒序的查找终于找到一起了，后面的元素肯定都是大于基准值的，此时退出循环
- 遍历后的结果为 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 9, 6, 7, 8, 10]，在基准值 5 前面的元素都小于 5，后面的元素都大于 5，然后我们分别对两个子集进行 QuickSort
- 此时 low_end 值为 5，high_start 值为 6，to 的值依然是 10，from 的值依然是 0，to - high_start < low_end - from 的结果为 true，我们对 QuickSort(a, 6, 10)，即对后面的元素进行排序，但是注意，在新的 QuickSort 中，因为 from - to 的值小于 10，所以这一次其实是采用了插入排序。
- 然后 to = low_end 即设置 to 为 5，因为 while(true) 的原因，会再执行一遍，to - from 的值为 5，执行 InsertionSort(a, 0, 5)，即对基准值前面的元素执行一次插入排序。
- 因为在 to - from <= 10 的判断中，有 return 语句，所以 while 循环结束
- v8 在对数组进行快速排序中，最终对两个子集分别进行了插入排序