对于编程算法，可能很多读者在学校第一个了解的就是冒泡排序，但是你真的知道 Python 内建排序算法 list.sort() 的原理吗?它使用的是一种快速、稳定的排序算法 Timsort，其时间复杂度为 O(n log n)，该算法的目标在于处理大规模真实数据。

Timsort 是一种对真实数据非常有效的排序算法。Tim Peters 在 2001 年为 Python 编程语言创造了 Timsort。Timsort 首先分析它要排序的列表，然后基于该分析选择合理方案。

Timsort 自发明以来，就成为 Python、Java 、Android 平台和 GNU Octave 的默认排序算法。

图源：

Timsort 的排序时间与 Mergesort 相近，快于其他大多数排序算法。Timsort 实际上借鉴了插入排序和归并排序的方法，后文将详细介绍它的具体过程。

Peters 设计 Timsort 是为了利用大量存在于现实数据集中的有序元素，这些有序元素被称为「natural runs」。总而言之，Timsort 会先遍历所有数据并找到数据中已经排好序的分区，且每一个分区可以称为一个 run，最后再按规则将这些 run 归并为一个。

数组中元素少于 64 个

如果排序的数组中元素少于 64 个，那么 Timsort 将执行插入排序。插入排序是对小型列表最有效的简单排序，它在大型列表中速度很慢，但是在小型列表中速度很快。插入排序的思路如下：

逐个查看元素

通过在正确的位置插入元素来建立排序列表

下面的跟踪表说明了插入排序如何对列表 [34, 10, 64, 51, 32, 21] 进行排序的：

在这个示例中，我们将从左向右开始排序，其中黑体数字表示新的已排序子数组。在原数组每一个元素的排序中，它会从右到左对比已排序子数组，并插入适当的位置。用动图来说明插入排序：

天然有序的区块：run

如果列表大于 64 个元素，则 Timsort 算法首先遍历列表，查找「严格」升序或降序的部分(Run)。如果一个部分递减，Timsort 将逆转这个部分。因此，如果 run 递减，则如下图所示(run 用粗体表示)：

如果没有递减，则如下图所示：

minrun 的大小是根据数组大小确定的。Timsort 算法选择它是为了使随机数组中的大部分 run 变成 minrun。当 run N 的长度等于或略小于 2 的倍数时，归并 2 个数组更加高效。Timsort 选择 minrun 是为了确保 minrun 等于或稍微小于 2 的倍数。

该算法选择 minrun 的范围为 32 ~ 64。当除以 minrun 时，使原始数组的长度等于或略小于 2 的倍数。

如果 run 的长度小于 minrun，则计算 minrun 减去 run 的长度。我们可以将 run 之外的新元素(minrun - run 个)放到 run 的后面，并执行插入排序来创建新的 run，这个新的 run 长度和 minrun 相同。

如果 minrun 是 63，而 run 的长度是 33，那么可以获取 63 - 33 = 30 个新元素。然后将这 30 个新元素放到 run 的末尾并作为新的元素，所以 run 的第 34 个元素 run[33] 有 30 个子元素。最后只需要对后面 30 个元素执行一个插入排序就能创建一个长度为 63 的新 run。

在这一部分完成之后，现在应该在一个列表中有一系列已排序的 run。

归并

Timsort 现在需要执行归并排序来合并 run，需要确保在归并排序的同时保持稳定和平衡。为了保持稳定，两个等值的元素不应该交换，这不仅保持了它们在列表中的原始位置，而且使算法更快。

当 Timsort 搜索到 runs 时，它们会被添加到堆栈中。一个简单的堆栈是这样的：

想象一堆盘子。你不能从底部取盘子，必须从顶部取，堆栈也是如此。

当归并不同的 run 时，Timsort 试图平衡两个相互矛盾的需求。一方面，我们希望尽可能地延迟归并，以便利用之后可能出现的模式。但我们更希望尽快归并，以利用刚才发现的在内存层级中仍然排名很高的 run。我们也不能「过分」延迟合并，因为它记住未合并的运行需要消耗内存，而堆栈的大小是固定的。

为了得到折衷方案，Timsort 追踪堆栈上最近的三个项，并为这些堆栈项创建了两个必须保持为 True 的规则：

A > B + C

B > C

其中 A、B 和 C 是堆栈中最近的三个项。

用 Tim Peters 自己的话来说：

通常，将不同长度的相邻 run 归并在一起是很难的。更困难的是还必须要保持稳定。为了解决这个问题，Timsort 设置了临时内存。它将两个 run 中较小的(同时调用 runA 和 runB)放在这个临时内存中。

GALLOPING(飞奔模式)

当 Timsort 归并 A 和 B 时，它注意到一个 run 已经连续多次「获胜」。如果 run A 的数值完全小于 run B，那么 run A 会回到原始位置。归并这两个 run 会耗费巨大工作量，而且还不会取得任何效果。

通常情况下，数据会有一些预设的内部结构。Timsort 假设，如果 run A 中的值大多低于 run B 的值，那么 A 的值可能就会小于 B。

然后 Timsort 将进入飞奔模式。Timsort 不是检查 A[0] 和 B[0]，而是二分法搜索 B[0] 在 A[0] 中的合理位置。这样，Timsort 可以将 A 的整个部分移动到合适的位置。然后，Timsort 在 B 中搜索 A[0] 的适当位置。然后，Timsort 将立即移动整个 B 到合适的位置。

Timsort 检查 B[0](值为 5)，并使用二分法搜索查找其 A 中的正确位置。

现在 B[0] 在 A 列表的后面，Timsort 检查 B 的正确位置是否有 A[0](即 1)，所以我们要看 1 的位置。这个数在 B 的前部，现在我们知道 B 在 A 的后边，A 在 B 的前边。

如果 B[0] 的位置非常接近 A 的前端(反之亦然)，那么这个操作就没必要了。Timsort 也会注意到这一点，并通过增加连续获得 A 或 B 的数量提高进入飞奔模式的门槛。如果飞奔模式合理，Timsort 使它更容易重新进入该模式。

简而言之，Timsort 做了两件非常好的事情：

具有预设的内部结构的数组具有良好的性能

能够保持稳定的排序

在此之前，为了实现稳定的排序，必须将列表中的项压缩为整数，并将其排序为元组数组。

代码

下面的源代码基于我和 Nanda Javarma 的工作。源代码并不完整，也不是类似于 Python 的官方 sort() 源代码。这只是我实现的一个简化的 Timsort，可以对 Timsort 有个整体把握。此外，Python 中的内置 Timsort 算法是在 C 中正式实现的，因此能获得更好的性能。

Timsort 的原始源代码：

https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/listobject.c。

# 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_arraythe_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 = [], [] 

    lenlength = 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]) 

Timsort 实际上在 Python 中已经内建了，所以这段代码只充当概念解释。要使用 Timsort，只需在 Python 中写：

list.sort() 

或者：

sorted(list) 

如果你想掌握 Timsort 的工作方式并对其有所了解，我强烈建议你尝试自己实现它!

原文链接：

https://hackernoon.com/timsort-the-fastest-sorting-algorithm-youve-never-heard-of-36b28417f399

【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】

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