持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第27天，点击查看活动详情本文以一种迭代的方式阐述pdqsort

1.前言

1.1 工业界场景介绍

需求：某个时间段内，直播间礼物数TOP10房间获得奖励，需要在每个房间展示排行榜
解决方案：
- 礼物数量存储在 Redis-zset中，使用skiplist使得元素整体有序
- 使用Redis集群，避免单机压力过大，使用主从算法、分片算法
- 保证集群原信息的稳定，使用一致性算法
- 后端使用缓存算法(LRU)降低 Redis压力,展示房间排行榜

Python-timsort
- TimSort 是一个归并排序做了大量优化的版本。对归并排序排在已经反向排好序的输入时做了特别优化。对已经正向排好序的输入减少回溯。
- 对两种情况混合（一会升序，一会降序）的输入处理比较好。
C++ & Go(<=1.18)-introsort 内省排序
- 这个排序算法首先从快速排序开始，当递归深度超过一定深度（深度为排序元素数量的对数值）后转为堆排序，pdqsort的区别在于fallback时机、pivot选择策略、是否有针对不同pattern优化等
Rust-pdqsort 模式对抗快速排序

根据序列元素排列情况划分：
- 完全随机的情况(random)
- 有序/逆序的情况(sorted/reverse)
- 元素重复度较高的情况( mod8)
- 在此基础上，还需要根据序列长度的划分(16/128/1024)

所有短序列和元素有序情况下，插入排序性能最好在大部分的情况下，快速排序有较好的综合性能几乎在任何情况下，堆排序的表现都比较稳定

对于短序列(<=24)用插入排序
其他用快速排序（选择首个元素作为pivot)来保证整体性能，
当快速排序表现不佳，这种情况的次数达到limit(即bits.Len(length))时，使用堆排序来保证最坏情况下时间复杂度仍然为O(n*logn)

limit实现：初始值为bits.Len(length)，每次发现距离小于length/8就减1，直到limit被减到0

1.短序列的具体长度是多少呢?
12~32，在不同语言和场景中会有不同，在泛型版本根据测试选定24

2.如何得知快速排序表现不佳，以及何时切换到堆排序?
当最终pivot的位置离序列两端很接近时（距离小于 $length/8$ )判定其表现不佳，每次发现距离小于 $length/8$ 就减1，直到limit被减到0

如何让pdqsort 速度更快?

要做到寻找pivot所需要的开销平衡pivot带来的性能优化

采样，寻找近似中位数，优化-Pivot的选择。
- 短序列(<=8)，选择固定元素
- 中序列(<=50)，采样三个元素,median of three
- 长序列(>50)，采样九个元素,median of medians
对采样顺序/逆序处理
- 采样的元素都是逆序排列序列可能已经逆序 -> 翻转整个序列
- 采样的元素都是顺序排列序列可能已经有序 -> 使用有限制次数的插入排序（partiallnsertionSort）

还有什么场景我们没有优化?

当检测到此时的pivot和上次相同时（发生在leftSubArray),使用partitionEqual将重复元素排列在一起，减少重复元素对于pivot选择的干扰

下图黄色表示可能发生可能不发生