Timsort 是一种对现实世界数据有效的排序算法，而不是在学术实验室中创造的。Tim Peters在 2001 年为 Python 编程语言创建了 Timsort 。Timsort 首先分析它要排序的列表，然后根据对列表的分析选择一种方法。自从该算法被发明以来，它已被用作 Python、Java、Android平台和 GNU Octave 的默认排序算法。Timsort 的大 O 符号是 O(n log n)。了解 Big O 表示法
Timsort 的排序时间与归并排序相同，这比你可能知道的大多数其他排序要快。Timsort 实际上利用了插入排序和归并排序，你很快就会看到。彼得斯设计的 Timsort 使用已经排序的元素，这些元素存在于大多数现实世界的数据集中。它把这些已经排序的元素称为 "自然运行"。它在数据上进行迭代，将元素收集到运行中，同时将这些运行合并成一个。数组中的元素少于 64 个。如果我们要排序的数组中的元素少于64个，Timsort 将执行插入式排序。插入排序是一种简单的排序，对小列表最有效。它对较大的列表相当慢，但对小列表却非常快。插入排序的原理如下：
在这个例子中，我们将新排序的元素插入到一个新的子数组中，该子数组从数组的开头开始。这是一个显示插入排序的 gif：
如果没有递减，它看起来像这样：
minrun的大小是根据数组的大小来决定的。该算法选择它，使随机数组中的大多数运行都是，或成为minrun的长度。当运行的数量等于或略小于2的幂时，合并2个数组会更有效率。Timsort选择minrun是为了试图确保这种效率，确保minrun等于或小于2的幂。该算法从32到64的范围内选择minrun。它选择的minrun使原始数组的长度除以minrun后等于或略小于2的幂。如果运行的长度小于minrun，你就计算出远离minrun的那个运行的长度。使用这个新的数字，你在运行的前面抓取那么多的项目，并执行插入排序来创建一个新的运行。因此，如果minrun是63，而run的长度是33，你就做63-33=30。然后你从run的末端抓取30个元素，所以这是run[33]中的30个项目，然后执行插入排序来创建一个新的run。这一部分完成后，我们现在应该在一个列表中拥有一堆排序的运行。
想象一下，一摞盘子。你不能从底部拿盘子，所以你必须从顶部拿。一堆东西也是如此。Timsort试图在mergesort运行时平衡两种相互竞争的需求。一方面，我们希望尽可能地推迟合并，以便利用以后可能出现的模式。但我们更希望尽快进行合并，以利用刚刚发现的运行在内存层次中仍然很高的运行。我们也不能把合并的时间拖得 "太长"，因为记住那些仍未合并的运行会消耗内存，而且堆栈的大小是固定的。为了确保我们有这样的妥协，Timsort跟踪了堆栈上最近的三个项目，并创建了两个必须对这些项目成立的定律。What turned out to be a good compromise maintains two invariants on the stack entries, where A, B and C are the lengths of the three righmost not-yet merged slices结果是一个很好的妥协，在堆栈条目上保持了两个不变量，其中A、B和C是最右边的三个尚未合并的片子的长度。通常情况下，将不同长度的相邻运行合并到位是很难的。更加困难的是，我们必须要保持稳定性。为了解决这个问题，Timsort设置了临时内存。它将两个运行中较小的（同时调用运行A和B）放入该临时内存。
然后Timsort将进入奔腾模式。Timsort不对A[0]和B[0]进行相互检查，而是对a[0]中b[0]的适当位置进行二进制搜索。这样，Timsort可以将A的一整段移到合适的位置。然后Timsort在B中搜索A[0]的适当位置，然后Timsort就可以一次将B的一整节移动到位。让我们看看这个动作。Timsort检查B[0]（它是5），并使用二进制搜索在A中寻找正确位置。那么，B[0]属于A列表的后面。现在Timsort检查A[0]（也就是1）在B的正确位置。现在我们知道，B属于A的末尾，A属于B的开头。事实证明，如果B[0]的适当位置非常接近A的开头（或反之），这种操作是不值得的。因此，如果没有回报，驰骋模式很快就会退出。此外，Timsort注意到了这一点，并通过增加进入驰骋模式所需的只赢A或只赢B的连续次数，使以后更难进入驰骋模式。如果驰骋模式得到了回报，Timsort会让它更容易重新进入。简而言之，Timsort做了2件令人难以置信的事。
# based off of this code https://gist.github.com/nandajavarma/a3a6b62f34e74ec4c31674934327bbd3
# Brandon Skerritt
# https://skerritt.tech
def binary_search(the_array, item, start, end):
if start == end:
if the_array[start] > item:
return start
else:
return start + 1
if start > end:
return start
mid = round((start + end)/ 2)
if the_array[mid] < item:
return binary_search(the_array, item, mid + 1, end)
elif the_array[mid] > item:
return binary_search(the_array, item, start, mid - 1)
else:
return mid
"""
Insertion sort that timsort uses if the array size is small or if
the size of the "run" is small
"""
def insertion_sort(the_array):
l = len(the_array)
for index in range(1, l):
value = the_array[index]
pos = binary_search(the_array, value, 0, index - 1)
the_array = the_array[:pos] + [value] + the_array[pos:index] + the_array[index+1:]
return the_array
def merge(left, right):
"""Takes two sorted lists and returns a single sorted list by comparing the
elements one at a time.
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
"""
if not left:
return right
if not right:
return left
if left[0] < right[0]:
return [left[0]] + merge(left[1:], right)
return [right[0]] + merge(left, right[1:])
def timsort(the_array):
runs, sorted_runs = [], []
length = len(the_array)
new_run = [the_array[0]]
# for every i in the range of 1 to length of array
for i in range(1, length):
# if i is at the end of the list
if i == length - 1:
new_run.append(the_array[i])
runs.append(new_run)
break
# if the i'th element of the array is less than the one before it
if the_array[i] < the_array[i-1]:
# if new_run is set to None (NULL)
if not new_run:
runs.append([the_array[i]])
new_run.append(the_array[i])
else:
runs.append(new_run)
new_run = []
# else if its equal to or more than
else:
new_run.append(the_array[i])
# for every item in runs, append it using insertion sort
for item in runs:
sorted_runs.append(insertion_sort(item))
# for every run in sorted_runs, merge them
sorted_array = []
for run in sorted_runs:
sorted_array = merge(sorted_array, run)
print(sorted_array)
timsort([2, 3, 1, 5, 6, 7])list.sort()sorted(list)总的来说，我对ruby还比较陌生，我正在为我正在创建的对象编写一些rspec测试用例。许多测试用例都非常基础，我只是想确保正确填充和返回值。我想知道是否有办法使用循环结构来执行此操作。不必为我要测试的每个方法都设置一个assertEquals。例如:describeitem,"TestingtheItem"doit"willhaveanullvaluetostart"doitem=Item.new#HereIcoulddotheitem.name.shouldbe_nil#thenIcoulddoitem.category.shouldbe_nilendend但我想要一些方法来使用
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