皮皮网

1.让你久等了！《码出高效：Java 开发手册》正式发布
2.Timsort详解
3.第一天：Arrays.sort和Collection实现原理
4.TimSort: C/C++版本

让你久等了！《码出高效：Java 开发手册》正式发布

       欢迎Java开发者，让我们共同期待的《码出高效：Java 开发手册》正式发布了！9月日，杭州云栖大会见证了这一重要时刻，芋道源码架构同时，此书宣布将所有图书收益捐赠至公益项目，献出一份爱心。历时两年精心打磨，这本书承载着制作团队对优质内容的追求，旨在为中国计算机领域树立标杆。

       《码出高效：Java 开发手册》源自《阿里巴巴Java开发手册》，一经公布即引起广泛讨论，影响全球数百万开发者，甚至远播硅谷。其配套的扫描插件使万开发者下载，数千家企业内部采用。手册在研发效能、整站源码 门户网站源码人才培养与系统稳定性方面产生深远影响，成为开发基础标准文件。

       为满足更多开发者对《手册》深入理解的需求，此书应运而生。它以轻松的文风，结合阿里巴巴实践，与底层源码解析相辅相成，旨在提升Java开发者实力。知识内容丰富，涵盖计算机基础知识、面向对象理念、JVM核心解析、数据结构与集合、高并发多线程、异常与日志、单元测试以及优雅代码编写，由浅入深，满足不同阶段开发者需求。源码下载vb源码界面编程

       本书不仅提供理论知识，还通过搜集线上真实故障进行案例讲解，帮助开发者理解故障背后的逻辑，增强实战能力。同时，紧跟业界前沿，解析JDK源码及相关特性，如var关键字使用、函数式表达式、红黑树、TimSort等，确保内容与技术发展同步。

       从团队协作角度出发，本书旨在提升沟通与协作效率，使开发者在追求个性与美感的同时，实现高效协同。书中内容不仅适用于团队，也适用于个人成长。openal 源码从初级入门到高级修炼，本书为每位开发者提供成长路径。

       此外，此书采用彩色印刷，确保最佳阅读体验。目前，该书已开放购买，通过指定链接，即可获取受益一生的编码习惯，了解技术背后的原理。复制下方口令，打开天猫或淘宝App，即可购买。

       复制整段信息，打开天猫APP：码出高效 Java开发手册 杨冠宝 高海慧 Java开发核心技术 Java程序开发教程 Java工程师入职指南Java后端技能点参考手册Java工程师(未安装App点这里： zmnxbc.com/s/V1mjU?...) 喵口令

Timsort详解

        TimSort是结合了合并排序（合并排序）和插入排序（插入排序）而得出的排序算法，它在现实中有很好的效率.Tim Peters在年设计了该算法并在Python中使用是Python中list.sort的默认实现）。该算法找到数据中已经排好序的块 - 分区，每一个分区叫一个run，然后按规则合并这些run.Pyhton自从2.3版本以后一直采用Timsort算法排序，现在Java SE7和Android也采用Timsort算法对数组排序。

        内容

        1操作

        2性能

        3JDK源码

Timsort核心的过程

TimSort算法为了减少对升序部分的回馈和对降序部分的性能倒退，将输入按其升序和降序特点进行了分区。每次合并会将两个运行合并成一个运行。合并的结果保存到栈中。合并直到消耗掉所有的运行，这时将栈上剩余的跑合并到只剩一个跑为止。这时这个仅剩的跑便是排好序的结果。

综上述过程，Timsort算法的过程包括

（0）如何数组长度小于某个值，直接用二分插入排序算法

（1）找到各个运行，并入栈

（2）按规则合并运行

1操作

        现实中的大多数据通常是有部分已经排好序的，Timsort利用了这一特点.Timsort排序的输入的单位不是一个个单独的数字，而是一个个的分区。其中每一个分区叫一个“运行“（图1）。针对这个run序列，每次拿一个run出来进行归并。每次归并会将两个run合并成一个run。每个run最少要有2个元素.Timesor按照升序和降序划分出每个run：run如果是是升序的，那么运行中的后一元素要大于或等于前一元素（a [lo] <= a [lo + 1] <= a [lo + 2] <= ... ）;如果run是严格降序的，即运行中的前一元素大于后一元素（a [lo]> a [lo + 1]> a [lo + 2]> ...），需要将run中的元素翻转（这里注意降序的部分必须是“严格”降序才能进行翻转。因为TimSort的一个重要目标是保持稳定性的稳定性。如果在这种情况下进行翻转这个算法就不稳定）。

1.1跑的最小长度

        运行是已经排好序的一块分区.RUN可能会有不同的长度，Timesort根据运行的长度来选择排序的策略。例如如果运行的长度小于某一个值，则会选择插入排序算法来排序。运行的最小长度（minrun）取决于数组的大小。当数组元素少于个时，那么运行的最小长度便是数组的长度，这是Timsort用插入排序算法来排序。当数组元素大于等于时，对于较大的阵列中，从到的范围内选择一个称为minrun的数，使得阵列的大小除以最小游程大小，等于或略小于2的幂。最终的算法只需要数组大小的6个最高有效位，如果剩余的位被设置，则添加一个，并将该结果用作minrun。该算法适用于所有情况，包括数组大小小于的情况。

        根据 信息学理论 ，在平均情况下，比较排序不会比O（n log n）更快。由于Timsort算法利用了现实中大多数数据中会有一些排好序的区，所以Timsort会比

        O对于随机数没有可用利用的排好序的区，Timsort时间复杂度会是log（n！）。下表是Timsort与其他比较排序算法时间复杂度（time complexity）的比较。

第一天：Arrays.sort和Collection实现原理

       专栏首秀，坚持写题铸习惯

       专栏创建月，笔墨未动。新篇起，reentrantlock源码誓成习惯，日日更新，安心之道。

       面试题集锦，实则基础学。开发理论，理解为先。

       Arrays.sort与Collection.sort揭秘

       底层调用，Arrays.sort主导。源码追踪，揭示奥秘。

       list.sort与ArrayList实现，继承链，方法调用，逻辑清晰。

       Arrays.sort(a, c)，比较器调用，逻辑判断，决定排序方式。

       LegacyMergeSort.userRequested，关键值，揭示排序策略。

       sort(a)调用，进入排序核心。

       TimSort的引入，新版本改进，算法优化，效率提升。

       总结，TimSort贯穿始终，替代旧有算法，性能更优。

TimSort: C/C++版本

       Timsort是一种高效稳定的混合排序算法，融合了优化过的归并排序和二分插入排序。本文将介绍C/C++版本的Tim排序算法，该算法基于Python源码改编，保留了算法的核心部分。读者可参考Python源码和文章了解相关资料。点赞、评论并分享源代码。

       TimSort的核心函数包括：1. 数据分块，2. 计算数据块的有序部分，3. 二分插入排序，4. Galloping归并，5. Galloping优化归并，6. 数据块融合顺序。

       数据分块

       该排序算法采用自底向上的归并排序，无需递归，因此首先需要将数据分割成小块，范围在0-个点之间。根据数据长度计算合适的最小数据块长度，尽量保证数据块数量为2的幂次。

       计算每个数据块的有序部分

       为了减少不必要的比较和内存拷贝，执行二分排序前，需要计算数据段有序部分的长度。这一步对于重复数据或部分有序数据非常有用，可以减少对象比较和内存拷贝。该函数计算升序和严格降序，降序部分后续会进行翻转。

       二分插入排序

       对于小规模数据，二分插入排序是最快的。它通过替换正常插入排序的查找部分为二分查找来实现。

       Gallop归并

       Gallop归并是一种快速查找方式，用于优化两列有序数组的归并过程。通过比较两列数组A，B的最小长度，减少无意义的比较。Gallop模式的核心是，在比较未成功后，加大移动力度，2k+1。这种方法类似于动态数组内存扩展策略，最终比较次数为logn。在发现大致位置后，利用二分查找搜索最终位置。不直接使用二分查找的原因是，其比较次数略高于Gallop。然而，频繁的函数调用会降低性能，因此设定一个阈值，超过阈值时使用Gallop搜索，否则使用正常搜索。

       Gallop优化归并

       这是算法的精华部分，通过比较法和Gallop来回切换，以达到最佳性能。最小Gallop值决定了是否进入Gallop模式，初始值为7。如果进入次数过多，该值会逐渐增加，以动态适应数据类型。合并两个数组时，左边的数组规模略小于右边。在合并前，先去除已排序的部分。

       数据块融合顺序

       由于归并采用循环实现，合并顺序对性能有很大影响。理想情况下，相似长度的数据段应先合并。因此，发明者巧妙地使用栈模拟函数递归，通过计算每段数据树的深度来决定是否融合，最后强制融合尾部数据。

       主体部分排序大致遵循上述思路

       与STL比较，速度提升显著，尤其是在重复数据较多的场景下，TimSort可能接近O(n)复杂度。