java 排序Comparable和Comparator使用

java提供了两个排序用的接口Comparable和Comparator,一般情况下使用区别如下：

1. Comparable 接口用于类的固定排序方式上面，比如类实现Comparable接口，实现compareTo方法，
   做为类默认排序实现。
2. Comprator接口通常用于特殊场景下面的排序方式，比如学生成绩在计算过程中需要按照不同科目排序一样。

无论实现哪个接口，都可以使用Collections.sort方法对集合或者数组进行排序。

public class Collections {  public static 
    
     > void sort(List
     
       list) {        list.sort(null);    }   public static 
      
        void sort(List
       
         list, Comparator
         c) {        list.sort(c);    }  }
       
      
     
    

可以看到，具体实现由List的sort方法解决。

public class List{ default void sort(Comparator
     c) {        Object[] a = this.toArray();        Arrays.sort(a, (Comparator) c);        ListIterator
    
      i = this.listIterator();        for (Object e : a) {            i.next();            i.set((E) e);        }    }}
    

没有搞明白为什么方法是default的包权限？

list直接把数据转换为数组，转换为数据排序实现。

public class Arrays{    public static 
    
      void sort(T[] a, Comparator
      c) {        if (c == null) {            sort(a);        } else {            if (LegacyMergeSort.userRequested)                legacyMergeSort(a, c);            else                TimSort.sort(a, 0, a.length, c, null, 0, 0);        }    }    public static void sort(Object[] a) {            if (LegacyMergeSort.userRequested)                legacyMergeSort(a);            else                ComparableTimSort.sort(a, 0, a.length, null, 0, 0);        }}
    

处理过程中都出现legencyMergeSort，jdk8中已经标记为将要移除的算法，mergeSort就是归并排序。

严格来讲，TimSort也是归并排序的一种优化版本，具体的算法实现方式最早来源于python的实现。有兴趣可以搜索下

资料。

归并排序:将2个或者多个有序集合合并为一个更大的有序集合。

具体做法；将长度为n的数组看做是n个数据，两两合并为一个长度为2的有序集合；重复前面的步骤，直到得到一个长度为n的数组为止。

简单来讲MergeSort需要把数组分治，利用第三个数据来承载合并后的数据，这样可能产生大量的数组对象。

TimSort是将归并的过程在本地实现。这部分还没有搞懂，搞定后再继续。

public  class TimSort{    static 
    
      void sort(T[] a, int lo, int hi, Comparator
      c,                         T[] work, int workBase, int workLen) {        assert c != null && a != null && lo >= 0 && lo <= hi && hi <= a.length;        int nRemaining  = hi - lo;        if (nRemaining < 2)            return;         if (nRemaining < MIN_MERGE) {            int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);            binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen, c);            return;        }        TimSort
     
       ts = new TimSort<>(a, c, work, workBase, workLen);        int minRun = minRunLength(nRemaining);        do {            int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi, c);            if (runLen < minRun) {                int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;                binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen, c);                runLen = force;            }            ts.pushRun(lo, runLen);            ts.mergeCollapse();            lo += runLen;            nRemaining -= runLen;        } while (nRemaining != 0);        assert lo == hi;        ts.mergeForceCollapse();        assert ts.stackSize == 1;    }}