손 훑 기 golang 기본 데이터 구조 와 알고리즘 더미 정렬

발단
최근 에 < > ([일] 석 다 보 휘, 미 야자 키 수 일) 시 리 즈 를 읽 고 골 랑 으로 연습 할 예정 입 니 다.
더미 정렬

                 。
  ，          ，        。
    ，               。

         n       ，     O(nlogn)。
                    O(logn)。
     n ，            O(nlog n)。
  ，              O(nlog n)。

    ，                  、    、       O(n^2)   。

   <> 【 】    ；    

목표.

한 더 미 를 구성 하고 더 미 를 정렬 하 는 효율

을 테스트 한다.
설계 하 다.

IHeap: 정의 더미 의 인터페이스

tArrayHeap

배열 의 더미 에 기반 한 실현.

더 미 는 특수 한 이 진 트 리 이다. 부모 노드 는 항상 임의의 하위 노드

보다 작다.

쌓 인 부자 노드 의 색인 은 선형 관 계 를 가지 고 0 아래 표 시 를 예 로 들 면

parent.index = (node.index - 1) / 2

leftChild.index = node.index*2 + 1

rightChild.index = leftChild.index + 1

ISorter:

정렬 인터페이스 정의

정의 값 비교 함수 임 의 값 형식 호 환

비교 함수 조정 을 통 해 역순 출력

tHeapSort

tArrayHeap 을 이용 하여 쌓 기 정렬

먼저 전체 배열 push 를 heap

에 넣 습 니 다.

그리고 하나씩 팝 업 하면 됩 니 다

유닛 테스트
heap_sort_test. go, 테스트 과정 은 이전의 거품, 선택, 삽입 등 과 유사 하지만 테스트 배열 은 10 만 요소 로 확대 되 었 습 니 다.

package sorting

import (
    "fmt"
    "learning/gooop/sorting"
    "learning/gooop/sorting/heap_sort"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

func Test_HeapSort(t *testing.T) {
    fnAssertTrue := func(b bool, msg string) {
        if !b {
            t.Fatal(msg)
        }
    }

    reversed := false
    fnCompare := func(a interface{}, b interface{}) sorting.CompareResult {
        i1 := a.(int)
        i2 := b.(int)

        if i1 < i2 {
            if reversed {
                return sorting.GREATER
            } else {
                return sorting.LESS
            }
        } else if i1 == i2 {
            return sorting.EQUAL
        } else {
            if reversed {
                return sorting.LESS
            } else {
                return sorting.GREATER
            }
        }
    }

    fnTestSorter := func(sorter sorting.ISorter) {
        reversed = false

        // test simple array
        samples := []interface{} { 2,3,1,5,4,7,6 }
        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        fnAssertTrue(fmt.Sprintf("%v", samples) == "[1 2 3 4 5 6 7]",  "expecting 1,2,3,4,5,6,7")
        t.Log("pass sorting [2 3 1 5 4 7 6] >> [1 2 3 4 5 6 7]")

        // test 10000 items sorting
        rnd := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
        sampleCount := 100*1000
        t.Logf("prepare large array with %v items", sampleCount)
        samples = make([]interface{}, sampleCount)
        for i := 0;i < sampleCount;i++ {
            samples[i] = rnd.Intn(sampleCount*10)
        }

        t.Logf("sorting large array with %v items", sampleCount)
        t0 := time.Now().UnixNano()
        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        cost := time.Now().UnixNano() - t0
        for i := 1;i < sampleCount;i++ {
            fnAssertTrue(fnCompare(samples[i-1], samples[i]) != sorting.GREATER, "expecting <=")
        }
        t.Logf("end sorting large array, cost = %v ms", cost / 1000000)

        // test 0-20
        sampleCount = 20
        t.Log("sorting 0-20")
        samples = make([]interface{}, sampleCount)
        for i := 0;i < sampleCount;i++ {
            for {
                p := rnd.Intn(sampleCount)
                if samples[p] == nil {
                    samples[p] = i
                    break
                }
            }
        }
        t.Logf("unsort = %v", samples)

        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        t.Logf("sorted = %v", samples)
        fnAssertTrue(fmt.Sprintf("%v", samples) == "[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]", "expecting 0-20")
        t.Log("pass sorting 0-20")

        // test special
        samples = []interface{} {}
        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        t.Log("pass sorting []")

        samples = []interface{} { 1 }
        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        t.Log("pass sorting [1]")

        samples = []interface{} { 3,1 }
        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        fnAssertTrue(fmt.Sprintf("%v", samples) == "[1 3]",  "expecting 1,3")
        t.Log("pass sorting [1 3]")

        reversed = true
        samples = []interface{} { 2, 3,1 }
        sorter.Sort(samples, fnCompare)
        fnAssertTrue(fmt.Sprintf("%v", samples) == "[3 2 1]",  "expecting 3,2,1")
        t.Log("pass sorting [3 2 1]")
    }

    t.Log("
testing HeapSort")
    fnTestSorter(heap_sort.HeapSort)
}

테스트 출력
10 만 요소 의 정렬 은 수 십 밀리초 밖 에 걸 리 지 않 습 니 다. 거품, 선택, 삽입 등 정렬 보다 지수 급 이 높 아 집 니 다. 대 가 는 한 무더기 의 공간 을 더 차지 하 는 것 입 니 다.

$ go test -v heap_sort_test.go 
=== RUN   Test_HeapSort
    heap_sort_test.go:109: 
        testing HeapSort
    heap_sort_test.go:48: pass sorting [2 3 1 5 4 7 6] >> [1 2 3 4 5 6 7]
    heap_sort_test.go:53: prepare large array with 100000 items
    heap_sort_test.go:59: sorting large array with 100000 items
    heap_sort_test.go:66: end sorting large array, cost = 67 ms
    heap_sort_test.go:70: sorting 0-20
    heap_sort_test.go:81: unsort = [4 15 1 13 19 14 11 12 9 8 3 7 16 18 2 10 17 6 0 5]
    heap_sort_test.go:84: sorted = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
    heap_sort_test.go:86: pass sorting 0-20
    heap_sort_test.go:91: pass sorting []
    heap_sort_test.go:95: pass sorting [1]
    heap_sort_test.go:100: pass sorting [1 3]
    heap_sort_test.go:106: pass sorting [3 2 1]
--- PASS: Test_HeapSort (0.07s)
PASS
ok      command-line-arguments  0.076s

IHeap.go
정의 더미 인터페이스

package heap_sort

type IHeap interface {
    Size() int
    IsEmpty() bool
    IsNotEmpty() bool

    Push(value interface{})
    Pop() (error, interface{})
}

tArrayHeap

배열 의 더미 에 기반 한 실현.

더 미 는 특수 한 이 진 트 리 이다. 부모 노드 는 항상 임의의 하위 노드

보다 작다.

쌓 인 부자 노드 의 색인 은 선형 관 계 를 가지 고 0 아래 표 시 를 예 로 들 면

parent.index = (node.index - 1) / 2

leftChild.index = node.index*2 + 1

rightChild.index = leftChild.index + 1

package heap_sort

import (
    "errors"
    "learning/gooop/sorting"
)

type tArrayHeap struct {
    comparator sorting.CompareFunction
    items []interface{}
    size int
    version int64
}

func newArrayHeap(comparator sorting.CompareFunction) IHeap {
    return &tArrayHeap{
        comparator: comparator,
        items: make([]interface{}, 0),
        size: 0,
        version: 0,
    }
}

func (me *tArrayHeap) Size() int {
    return me.size
}

func (me *tArrayHeap) IsEmpty() bool {
    return me.size <= 0
}

func (me *tArrayHeap) IsNotEmpty() bool {
    return !me.IsEmpty()
}

func (me *tArrayHeap) Push(value interface{}) {
    me.version++

    me.ensureSize(me.size + 1)
    me.items[me.size] = value
    me.size++

    me.shiftUp(me.size - 1)
    me.version++
}


func (me *tArrayHeap) ensureSize(size int) {
    for ;len(me.items) < size; {
        me.items = append(me.items, nil)
    }
}

func (me *tArrayHeap) parentOf(i int) int {
    return (i - 1) / 2
}

func (me *tArrayHeap) leftChildOf(i int) int {
    return i*2 + 1
}

func (me *tArrayHeap) rightChildOf(i int) int {
    return me.leftChildOf(i) + 1
}

func (me *tArrayHeap) last() (i int, v interface{}) {
    if me.IsEmpty() {
        return -1, nil
    }

    i = me.size - 1
    v = me.items[i]
    return i,v
}

func (me *tArrayHeap) shiftUp(i int) {
    if i <= 0 {
        return
    }
    v := me.items[i]

    pi := me.parentOf(i)
    pv := me.items[pi]

    if me.comparator(v, pv) == sorting.LESS {
        me.items[pi], me.items[i] = v, pv
        me.shiftUp(pi)
    }
}

func (me *tArrayHeap) Pop() (error, interface{}) {
    if me.IsEmpty() {
        return gNoMoreElementsError, nil
    }

    me.version++

    top := me.items[0]
    li, lv := me.last()
    me.items[0] = nil
    me.size--

    if me.IsEmpty() {
        return nil, top
    }

    me.items[0] = lv
    me.items[li] = nil

    me.shiftDown(0)
    me.version++

    return nil, top
}

func (me *tArrayHeap) shiftDown(i int) {
    pv := me.items[i]
    ok, ci, cv := me.minChildOf(i)
    if ok && me.comparator(cv, pv) == sorting.LESS {
        me.items[i], me.items[ci] = cv, pv
        me.shiftDown(ci)
    }
}

func (me *tArrayHeap) minChildOf(p int) (ok bool, i int, v interface{}) {
    li := me.leftChildOf(p)
    if li >= me.size {
        return false, 0, nil
    }
    lv := me.items[li]

    ri := me.rightChildOf(p)
    if ri >= me.size {
        return true, li, lv
    }
    rv := me.items[ri]

    if me.comparator(lv, rv) == sorting.LESS {
        return true, li, lv
    } else {
        return true, ri, rv
    }
}

var gNoMoreElementsError = errors.New("no more elements")

ISorter

정렬 인터페이스 정의

정의 값 비교 함수 임 의 값 형식 호 환

비교 함수 조정 을 통 해 역순 출력

package sorting

type ISorter interface {
    Sort(data []interface{}, comparator CompareFunction) []interface{}
}

type CompareFunction func(a interface{}, b interface{}) CompareResult

type CompareResult int
const LESS CompareResult = -1
const EQUAL CompareResult = 0
const GREATER CompareResult = 1

tHeapSort

정렬 기 를 쌓 아 ISorter 인터페이스

실현

tArrayHeap 을 이용 하여 쌓 기 정렬

먼저 전체 배열 push 를 heap

에 넣 습 니 다.

그리고 하나씩 팝 업 하면 됩 니 다

package heap_sort

import "learning/gooop/sorting"

type tHeapSort struct {
}

func newHeapSort() sorting.ISorter {
    return &tHeapSort{}
}


func (me *tHeapSort) Sort(data []interface{}, comparator sorting.CompareFunction) []interface{} {
    heap := newArrayHeap(comparator)
    for _,it := range data {
        heap.Push(it)
    }

    for i,_ := range data {
        e,v := heap.Pop()
        if e == nil {
            data[i] = v
        } else {
            panic(e)
        }
    }

    return data
}


var HeapSort = newHeapSort()

(end)