数据排序已经成为我们日常生活中必不可少的一个环节。在电子表格和数据库中，排序操作只需要简单的一两步即可完成。
随着计算机技术的快速发展，现代人对于数据排序已经形成了一种无感知的状态，邮件已按时间排好，购物车里的商品也早已排好，不需要特别的操作。
然而，我们回顾计算机的发展历程时，会发现排序问题曾是计算机领域中的一个重要问题。
在计算机发展初期，排序占据了绝大部分的计算资源，有时候甚至让人觉得，计算机不是为了解决计算问题而生，而是为了解决排序问题而生。
为了更深入地观察这个问题，让我们回到计算机诞生前夕，探寻在没有计算机的时代，人们是如何进行数据排序的。
IBM 打孔机
在 19 世纪末期，美国人口每年以 30% 的速度增长。1870 年，美国人口普查只涉及 5 个“调查科目”，到了 1880 年则增加到了 200 多个。完成 1880 年的人口普查花费了 8 年时间，因此处理大量数据成为当时亟待解决的问题。
于是，打孔机应运而生，为数据处理提供了巨大的便利。
1928 年，IBM 推出了标准的80列、矩形孔卡片，该卡片成为了当时数据处理的事实标准。
然而，我们来到这里的目的并不是为了复习历史，而是想了解打孔卡片（数据）的一些细节。
首先，我们需要了解打孔卡片的工作原理：每个卡片由 10 行编号为 0 至 9 的区域组成，以及一块区域，用于第 11 行和第 12 行（注意，没有编号为第 10 的行）。
每列的穿孔组合用于表示单个字符：
- 数字通过在行 0 至行 9 中直接打一个孔来表示。
- 字母需要两个孔来表示：一个在第 11、12 和 0 行，另一个在第 1 至 9 行。
比如数字 1 可以这么打孔:
字母 A 可以这么打孔
下面这段视频可以让你感受一下当年在卡片上打孔的操作过程：
IBM Sorter
面对一堆打好的卡片（数据），如何进行排序呢？
例如，我们希望将一叠卡片按照年龄进行排序。年龄的数据在卡片上可能占两列，一列为十位数，一列为个位数（为了描述方便，就不考虑百岁以上老人）。
IBM 提供用于对打孔卡片进行排序的机器 IBM Sorters。
IBM Sorter 有 13 个口袋，其中 12 个口袋对应卡片的 12 行，还有 1 个口袋用于空白、拒绝和错误。
在机器运行之前，需要确定要排序的列。例如，我们可以确定首先排序的列是年龄个位数所在的列，然后运行机器。
所有的卡片会按照年龄个位数从小到大依次掉到不同的口袋里。例如，年龄个位数为 0 的卡片会掉到一个口袋，年龄个位数为 1 的卡片会掉到另一个口袋，以此类推。
接下来，将年龄个位数排好序的卡片再次排序，这次需要将排序的列调整到年龄十位数所在的列。
这次所有年龄在 10-19 岁的会掉到一个口袋里，所有年龄在 20-29 岁的会掉到一个口袋，以此类推。
将不同口袋的卡片按序收集起来，就可以完成对所有年龄的排序。
熟悉排序算法的朋友，一定会发现这很像基数排序（Radix Sort）的思想。
[IBM Type 82 Sorter Working]： www.youtube.com/watch?v=RPO…
除了 IBM Sorter，IBM 还开发了一款叫做 IBM Collator 的机器。这种机器的功能类似于合并算法，可以将两堆已排序好的卡片合并成一堆。
冯诺依曼后来为了验证计算机是速度比机器快，就写了一个合作算法跟 IBM Collator 进行比较，详情请看：# 冯·诺依曼的第一个计算机程序是怎么做出来的？
这种机械式的排序方法虽然效率不高，但它为我们提供了一种重要的思路，即利用机器来完成大规模数据的处理。
二战时期，德国纳粹是 IBM 的重要客户。也就是说当时最先进的人口统计系统，曾经被纳粹用于管理犹太人。虽说技术无关政治，但这的确是 IBM 永远抹不掉的污点。
最后
回顾历史，我们发现在计算机还没有出现的时代，数据已经开始爆炸式增长了，排序当然就变成了一项相当复杂和耗时的任务。
计算机的出现，改变了数据的存储方式，也为数据排序带来了一次革命，使得数据处理变得更加高效和准确。
从最初简单的冒泡排序、插入排序、到后来复杂的合并排序、快速排序、桶排序，排序算法的发展历程也见证了计算机技术的不断进步和演变。
如果你想了解排序算法的历史演变，关注我，接下来的文章将会带你深入探索其中奥秘。
参考资料：
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[3] What - 如何清晰地理解算法复杂度 Big O？
[6] Why - 为什么排序算法复杂度上限是 O(NlogN)？
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