系统程序员成长计划-动态数组（三）（下）

 

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排序

对于前面提的两点额外要求：

o 算法同时支持升序和降序。

o 算法同时支持多种数据类型。

只要认真阅读过前面章节的读者，马上会想到用回调函数。这是对的。软件设计的关键在于熟能生巧，我们反复练习这些基本技巧也意在于此。熟到凭本能就可以运用正确的方法时，那也离所谓的高手不远了。言归正传，我们已经定义过比较回调函数的原型了：

typedef int (*DataCompareFunc)(void* ctx, void* data);

我们先实现一个整数的比较函数，升序比较函数的实现如下：

int int_cmp(void* a, void* b)
{
    return (int)a - (int)b;
}

降序比较函数的实现如下：

int int_cmp_invert(void* a, void* b)
{
    return (int)b - (int)a;
}

比较函数也不依赖于具体的数据类型，这样我们就把算法的变化部分独立出来了，是升序还是降序完全由回调函数决定。下面我们看看算法的具体实现。

冒泡排序

冒泡排序的名字很形象的表达了算法的原理，对于降序排列时，排序可以认为是轻的物体不断往上浮的过程。不过对于升序排序，排序认为是重的物体不断向 下沉更为合适。升序排列更符合人类的思考方式，这里我们按升序排序来实现冒泡排序(通过使用不同的比较函数，同样支持降序排序)。

Ret bubble_sort(void** array, size_t nr, DataCompareFunc cmp)
{
    size_t i     = 0;
    size_t max   = 0;
    size_t right = 0;

    return_val_if_fail(array != NULL && cmp != NULL, RET_INVALID_PARAMS);

    if(nr < 2)
    {
        return RET_OK;
    }

    for(right = nr - 1; right > 0; right--)
    {
        for(i = 1, max = 0; i < right; i++)
        {
            if(cmp(array[i], array[max]) > 0)
            {
                max = i;
            }
        }

        if(cmp(array[max], array[right]) > 0)
        {
            void* data = array[right];
            array[right] = array[max];
            array[max] = data;
        }
    }

    return RET_OK;
}

冒泡排序是最简单直观的排序算法，教科书上通常作为第一个排序算法来讲。从性能上来看，与其它高级排序算法相比，它似乎没有存在的理由。它除了教学目的之外，是否有实际价值呢？答案是有的。原因有两点：

o实现简单，简单的程序通常更可靠。虽然我很多年没有写过冒泡排序算法了，从写代码、编译到测试，都一次性通过了。写快速排序时却出了好几次错误， 而且最后参考了教科书才完成。如果非要自己动手写排序算法时，我会先写一个冒泡排序算法，直到一定需要更快的算法时才会考虑其它算法。

o 在小量数据时，所有排序算法性能差别不大。有文章指出，高级排序算法在元素个数多于1000时，性能才出现显著提升。在90%的情况下，我们存储的元素个数只有几十到上百个而已，比如进程数、窗口个数和配置信息等等的数量都不会很大，冒泡排序其实是更好的选择。

请记住：在完成同样任务的情况下，越简单越好。
同时记住：学从难处学，用从易处用。

快速排序

快速排序当然是以其性能优异出名了，而且它不需要额外的空间。如果数据量大而且全部在内存中时，快速排序是首选的排序方法。排序过程是先将元素分成 两个区，所有小于某个元素的值在第一个区，其它元素在第二区。然后分别对这两个区进行快速排序，直到所分的区只剩下一个元素为止。

void quick_sort_impl(void** array, size_t left, size_t right, DataCompareFunc cmp)
{
    size_t save_left  = left;
    size_t save_right = right;
    void* x = array[left];

    while(left < right)
    {
        while(cmp(array[right], x) >= 0 && left < right) right--;
        if(left != right)
        {
            array[left] = array[right];
            left++;
        }

        while(cmp(array[left], x) <= 0 && left < right) left++;
        if(left != right)
        {
            array[right] = array[left];
            right--;
        }
    }
    array[left] = x;

    if(save_left < left)
    {
        quick_sort_impl(array, save_left, left-1, cmp);
    }

    if(save_right > left)
    {
        quick_sort_impl(array, left+1, save_right, cmp);
    }

    return;
}

Ret quick_sort(void** array, size_t nr, DataCompareFunc cmp)
{
    Ret ret = RET_OK;

    return_val_if_fail(array != NULL && cmp != NULL, RET_INVALID_PARAMS);

    if(nr > 1)
    {
        quick_sort_impl(array, 0, nr - 1, cmp);
    }

    return ret;
}

战胜软件复杂度是《系统程序员成长计划》的中心思想之一。战胜软件复杂度包括防止复杂度增长和降低复杂度两个方面。降低复杂度的方法主要有抽象和分而治之两种，快速排序则是分而治之的具体体现。

归并排序

与快速排序一样，归并排序也是分而治之的应用。不同的是，它先让左右两部分进行排序，然后把它们合并起来。在排序左右两部分时，同样使用归并排序。快速排序可以认为是自顶向下的方法，而归并排序可以认为是自底向上的方法。

static Ret merge_sort_impl(void** storage, void** array, size_t low, size_t mid, size_t high, DataCompareFunc cmp)
{
    size_t i = low;
    size_t j = low;
    size_t k = mid;

    if((low + 1) < mid)
    {
        size_t x = low + ((mid - low) >> 1);
        merge_sort_impl(storage, array, low, x, mid, cmp);
    }

    if((mid + 1) < high)
    {
        size_t x = mid + ((high - mid) >> 1);
        merge_sort_impl(storage, array, mid, x, high, cmp);
    }

    while(j < mid && k < high)
    {
        if(cmp(array[j], array[k]) <= 0)
        {
            storage[i++] = array[j++];
        }
        else
        {
            storage[i++] = array[k++];
        }
    }

    while(j < mid)
    {
        storage[i++] = array[j++];
    }

    while(k < high)
    {
        storage[i++] = array[k++];
    }

    for(i = low; i < high; i++)
    {
        array[i] = storage[i];
    }

    return RET_OK;
}

Ret merge_sort(void** array, size_t nr, DataCompareFunc cmp)
{
    void** storage = NULL;
    Ret ret = RET_OK;

    return_val_if_fail(array != NULL && cmp != NULL, RET_INVALID_PARAMS);

    if(nr > 1)
    {
        storage = (void**)malloc(sizeof(void*) * nr);
        if(storage != NULL)
        {
            ret = merge_sort_impl(storage, array, 0, nr>>1, nr, cmp);

            free(storage);
        }
    }

    return ret;
}

归并排序需要额外的存储空间，其为被排序的数组一样大。大部分示例代码里，都在每次递归调用中分配空间，这些会带来性能上的下降。这里我们选择了事先分配一块空间，在排序过程中重复使用，算法更简单，性能也得到提高。

根据把要排序的数组分成N个部分，可以把归并排序称为N路排序。上面实现的归并排序实际是归并算法一个特例：两路归并。看似归并排序与快速排序相比 几乎没有优势可言，但是归并排序更重要的能力在于处理大量数据的排序，它不要求被排序的数据全部在内存中，所以在数据大于内存的容纳能力时，归并排序就更 能大展身手了。归并排序最常用的地方是数据库管理系统(DBMS)，因为数据库中存储的数据通常无法全部加载到内存中来的。有兴趣的读者可以阅读相关资 料。

排序算法的测试

排序算法的实现不同，但它们的目的都一样：让数据处于有序状态。所以在写自动测试时，没有必要为每一种算法写一个测试程序。通过将排序算法作为回调函数传入，我们可以共用一个测试程序：

static void** create_int_array(int n)
{
    int i = 0;
    int* array = (int*)malloc(sizeof(int) * n);

    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        array[i] = rand();
    }

    return (void**)array;
}

static void sort_test_one_asc(SortFunc sort, int n)
{
    int i = 0;
    void** array = create_int_array(n);

    sort(array, n, int_cmp);

    for(i = 1; i < n; i++)
    {
        assert(array[i] >= array[i-1]);
    }

    free(array);

    return;
}

void sort_test(SortFunc sort)
{
    int i = 0;
    for(i = 0; i < 1000; i++)
    {
        sort_test_one_asc(sort, i);
    }

    return ;
}

集成排序算法到动态数组中

把排序算法集中到动态数组并不合适，原因有：

o 绑定动态数组与特定算法不如让用户根据需要去选择。

o在动态数组中实现排序算法不利于算法的重用。

所以我们给动态数组增加一个排序函数，但排序算法通过回调函数传入：

Ret    darray_sort(DArray* thiz, SortFunc sort, DataCompareFunc cmp);

本节示例代码请到这里下载。