1、准备工作
准备数据：
生成随机数并写入文件，之后在把数据读取出来
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//新生成整数随机数，并存储在txt文件中，
func NewIntRandm(fileName string, number, maxrandm int) {
filename := fileName
file, err := os.Create(filename)
if err != nil {
return
}
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
rans := make([]string, 0, number)
for i := 0; i < number; i++ {
rans = append(rans, strconv.Itoa(r.Intn(maxrandm)))
}
file.WriteString(strings.Join(rans, " "))
defer file.Close()
}
//把一串数组存入文件总
func SavaRandmInt(fileName string, data []int) {
if fileName == " " || len(data) == 0 {
return
}
var file *os.File
var openerr error
file, openerr = os.Open(fileName)
if openerr != nil {
var newerr error
file, newerr = os.Create(fileName)
if newerr != nil {
return
}
}
rans := make([]string, 0, len(data))
for _, v := range data {
rans = append(rans, strconv.Itoa(v))
}
file.WriteString(strings.Join(rans, " "))
defer file.Close()
}
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准备计时的程序：
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package util
import "time"
type Stopwatch struct {
start time.Time
stop time.Time
}
func (s *Stopwatch) Start() {
s.start = time.Now()
}
func (s *Stopwatch) Stop() {
s.stop = time.Now()
}
//纳秒
func (s Stopwatch) RuntimeNs() int {
return s.stop.Nanosecond() - s.start.Nanosecond()
}
//微妙
func (s Stopwatch) RuntimeUs() float64 {
return (float64)(s.stop.Nanosecond()-s.start.Nanosecond()) / 1000.00
}
//毫秒
func (s Stopwatch) RuntimeMs() float64 {
return (float64)(s.stop.Nanosecond()-s.start.Nanosecond()) / 1000000.00
}
//秒
func (s Stopwatch) RuntimeS() float64 {
return (float64)(s.stop.Nanosecond()-s.start.Nanosecond()) / 10000000000.00
}
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2、开始写排序
我模仿golang中的sort源码包中的写法，暴露了一个接口，把排序的实现都写在内部
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package sort
// package main
type Interface interface {
//获取数据的长度
Len() int
//判读索引为i和索引为j的值的大小，在实现的时候如果判断i>j 返回true，则为升序，反之为降序
Less(i, j int) bool
//交换索引i，j的值
Swap(i, j int)
}
//冒泡排序
func BubbleSort(data Interface) {
n := data.Len()
for index := 0; index < n; index++ {
for j := index + 1; j < n; j++ {
if data.Less(index, j) {
data.Swap(index, j)
}
}
}
}
//此方法比上面的冒泡算法快，因为我找最小元素是指记住下标，并没有每一次都做元素交换
func SelectSort(data Interface) {
n := data.Len()
var min int
for index := 0; index < n; index++ {
min = index
for j := index + 1; j < n; j++ {
if data.Less(min, j) {
min = j
}
}
data.Swap(index, min)
}
}
//插入排序
func InsertSrot(data Interface) {
count := data.Len()
for index := 1; index < count; index++ {
for j := index; j > 0 && data.Less(j, j-1); j-- { //j>0 做一个边界守护，不让下标小于0
data.Swap(j, j-1)
}
}
}
//希尔排序
func ShellSort(data Interface) {
N := data.Len()
h := 1
for h < N/3 {
h = 3*h + 1
}
for h > 0 {
for index := h; index < N; index++ {
for j := index; j >= h && data.Less(j, j-h); j -= h { //j>0 做一个边界守护，不让下标小于0
data.Swap(j, j-h)
}
}
h = h / 3
}
}
//快速排序
func QuickSort(data Interface) {
n := data.Len()
low, row := 0, n-1
quickSort(data, low, row)
}
func quickSort(data Interface, low, row int) {
if low < row {
i, j, x, last := low, row, low, 0 //0就是使用第一个作为基准值,last这个变量时为了基准最后一次交换变量时出现在那次
for i < j {
for i < j && data.Less(x, j) { //比x小的放在前面出现的坑中
j--
}
if i < j {
data.Swap(i, j)
i++
x = j
last = 1
}
for i < j && data.Less(i, x) { //比x大的放在后面出现的坑中
i++
}
if i < j {
data.Swap(i, j)
j--
x = i
last = -1
}
}
if last == 1 {
data.Swap(j, x)
} else if last == -1 {
data.Swap(i, x)
}
quickSort(data, low, i-1)
quickSort(data, i+1, row)
}
}
//通过控制Less方法来控制升序降序
func HeapSort(data Interface) {
makeHeap(data)
n := data.Len()
for i := n - 1; i >= 1; i-- {
data.Swap(0, i)
heapFixdown(data, 0, i)
}
}
func makeHeap(data Interface) {
n := data.Len()
for i := (n - 1) >> 1; i >= 0; i-- {
heapFixdown(data, i, n)
}
}
func heapFixdown(data Interface, r, n int) {
root := r //跟结点
for {
leftChildIndex := root<<1 + 1
if leftChildIndex >= n {
break
}
if leftChildIndex+1 < n && data.Less(leftChildIndex+1, leftChildIndex) {
leftChildIndex++
}
if data.Less(root, leftChildIndex) {
return
}
data.Swap(leftChildIndex, root)
root = leftChildIndex
}
}
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3、开始使用
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//先实现这个排序接口
type InSort []int
func (is InSort) Len() int {
return len(is)
}//降序
func (is InSort) Less(i, j int) bool {
return is[i] > is[j]
}
func (is InSort) Swap(i, j int) {
is[i], is[j] = is[j], is[i]
}
func main() {
fileName := "randm.txt"
// util.NewIntRandm(fileName, 1000000, 10000) //封装生成5000000个随机数字
fileUtil := util.FileUtil{}
insort := InSort{}
insort = fileUtil.ReaderAllInt(fileName) //读取生成的随机数
fmt.Println(insort.Len())
t := new(util.Stopwatch) //封装的计时间的方法
t.Start()
// sort.HeapSort(insort) //开始排序，519.8732 ms
sort.QuickSort(insort) //开始排序，7.0267 ms
t.Stop()
fmt.Println(t.RuntimeMs(), "ms")
util.SavaRandmInt("result.txt", insort)
}
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快排：10000数组 7.0267 ms，1000000数组 37.7612 ms
堆排序：10000数组 10.0039 ms，1000000数组 358.6429 ms
下面是我测试的一些数据：
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HeapSort(insort) //堆排序 10000个数 4.0013 ms,100000个数 54.0659 ms,很稳定，500000个数 208.1511 ms 很稳定
sort.QuickSort(insort, 0, len(insort)-1) //快速排序 10000个数 3.0017 ms,100000个数,33.0222 ms,很稳定，500000个数 150.1096 ms 很稳定,100000个数 94.0823 ms 很稳定
sort.SelectSort(insort) //选择排序 10000个数 130.8017 ms,100000个数 时间很长
sort.BubbleSort(insort) //冒泡排序 10000个数 203.5344ms ，100000个数 187.7438 ms
sort.InsertSrot(insort) // 插入排序 10000个数 858.6085 ms，100000个数,时间很长
sort.ShellSort(insort) //希尔插入 10000个数 10.9876 ms，100000个数 46.0322 m ，就做这个范围，很稳定，500000个数 141.8833 ms，相对稳定
sort.Sort(insort) //golang源码的排序 10000个数 6.0062 ms ，100000个数 19.9988 ms~89.0574 ms 不稳定,500000个数 358.2536 ms 稳定
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补充：golang 定时任务方面time.Sleep和time.Tick的优劣对比
golang 写循环执行的定时任务，常见的有以下三种实现方式:
1、time.Sleep方法：
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for {
time.Sleep(time.Second)
fmt.Println("我在定时执行任务")
}
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2、time.Tick函数：
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t1:=time.Tick(3*time.Second)
for {
select {
case <-t1:
fmt.Println("t1定时器")
}
}
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3、其中Tick定时任务，也可以先使用time.Ticker函数获取Ticker结构体，然后进行阻塞监听信息，这种方式可以手动选择停止定时任务，在停止任务时，减少对内存的浪费。
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t:=time.NewTicker(time.Second)
for {
select {
case <-t.C:
fmt.Println("t1定时器")
t.Stop()
}
}
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其中第二种和第三种可以归为同一类
这三种定时器的实现原理
一般来说，你在使用执行定时任务的时候，一般旁人会劝你不要使用time.Sleep完成定时任务，但是为什么不能使用Sleep函数完成定时任务呢，它和Tick函数比，有什么劣势呢？这就需要我们去探讨阅读一下源码，分析一下它们之间的优劣性。
首先，我们研究一下Tick函数，func Tick(d Duration) <-chan Time
调用Tick函数会返回一个时间类型的channel，如果对channel稍微有些了解的话，我们首先会想到，既然是返回一个channel，在调用Tick方法的过程中，必然创建了goroutine,该Goroutine负责发送数据，唤醒被阻塞的定时任务。我在阅读源码之后，确实发现函数中go出去了一个协程，处理定时任务。
按照当前的理解，使用一个tick,需要go出去一个协程，效率和对内存空间的占用肯定不能比sleep函数强。我们需要继续阅读源码才拿获取到真理。
简单的调用过程我就不陈述了，我在这介绍一下核心结构体和方法（删除了部分判断代码，解释我写在表格中）：
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func (tb *timersBucket) addtimerLocked(t *timer) {
t.i = len(tb.t) //计算timersBucket中，当前定时任务的长度
tb.t = append(tb.t, t)// 将当前定时任务加入timersBucket
siftupTimer(tb.t, t.i) //维护一个timer结构体的最小堆（四叉树），排序关键字为执行时间，即该定时任务下一次执行的时间
if !tb.created {
tb.created = true
go timerproc(tb)// 如果还没有创建过管理定时任务的协程，则创建一个，执行通知管理timer的协程，最核心代码
}
}
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timersBucket，顾名思义，时间任务桶，是外界不可见的全局变量。每当有新的timer定时器任务时，会将timer加入到timersBucket中的timer切片。
timerBucket结构体如下：
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type timersBucket struct {
lock mutex //添加新定时任务时需要加锁（冲突点在于维护堆）
t []*timer //timer切片，构造方式为四叉树最小堆
}
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func timerproc(tb *timersBucket) 详细介绍
可以称之为定时任务处理器，所有的定时任务都会加入timersBucket，然后在该函数中等待被处理。等待被处理的timer，根据when字段（任务执行的时间，int类型，纳秒级别）构成一个最小堆，每次处理完成堆顶的某个timer时，会给它的when字段加上定时任务循环间隔时间（即Tick(d Duration) 中的d参数），然后重新维护堆，保证when最小的timer在堆顶。当堆中没有可以处理的timer(有timer,但是还不到执行时间)，需要计算当前时间和堆顶中timer的任务执行时间差值delta，定时任务处理器沉睡delta段时间，等待被调度器唤醒。核心代码如下（注释写在每行代码的后面，删除一些判断代码以及不利于阅读的非核心代码）：
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func timerproc(tb *timersBucket) {
for {
lock(&tb.lock) //加锁
now := nanotime() //当前时间的纳秒值
delta := int64(-1) //最近要执行的timer和当前时间的差值
for {
if len(tb.t) == 0 {
delta = -1
break
}//当前无可执行timer,直接跳出该循环
t := tb.t[0]
delta = t.when - now //取when组小的的timer，计算于当前时间的差值
if delta > 0 {
break
}// delta大于0，说明还未到发送channel时间，需要跳出循环去睡眠delta时间
if t.period > 0 {
// leave in heap but adjust next time to fire
t.when += t.period * (1 + -delta/t.period)// 计算该timer下次执行任务的时间
siftdownTimer(tb.t, 0) //调整堆
} else {
// remove from heap，如果没有设定下次执行时间，则将该timer从堆中移除（time.after和time.sleep函数即是只执行一次定时任务）
last := len(tb.t) - 1
if last > 0 {
tb.t[0] = tb.t[last]
tb.t[0].i = 0
}
tb.t[last] = nil
tb.t = tb.t[:last]
if last > 0 {
siftdownTimer(tb.t, 0)
}
t.i = -1 // mark as removed
}
f := t.f
arg := t.arg
seq := t.seq
unlock(&tb.lock)//解锁
f(arg, seq) //在channel中发送time结构体,唤醒阻塞的协程
lock(&tb.lock)
}
if delta < 0 {
// No timers left - put goroutine to sleep.
goparkunlock(&tb.lock, "timer goroutine (idle)", traceEvGoBlock, 1)
continue
}// delta小于0说明当前无定时任务，直接进行阻塞进行睡眠
tb.sleeping = true
tb.sleepUntil = now + delta
unlock(&tb.lock)
notetsleepg(&tb.waitnote, delta) //睡眠delta时间，唤醒之后就可以执行在堆顶的定时任务了
}
}
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至此，time.Tick函数涉及到的主要功能就讲解结束了，总结一下就是启动定时任务时，会创建一个唯一协程，处理timer,所有的timer都在该协程中处理。
然后，我们再阅读一下sleep的源码实现，核心源码如下：
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//go:linkname timeSleep time.Sleep
func timeSleep(ns int64) {
*t = timer{} //创建一个定时任务
t.when = nanotime() + ns //计算定时任务的执行时间点
t.f = goroutineReady //执行方法
tb.addtimerLocked(t) //加入timer堆，并在timer定时任务执行协程中等待被执行
goparkunlock(&tb.lock, "sleep", traceEvGoSleep, 2) //睡眠，等待定时任务协程通知唤醒
}
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读了sleep的核心代码之后，是不是突然发现和Tick函数的内容很类似，都创建了timer,并加入了定时任务处理协程。神奇之处就在于，实际上这两个函数产生的timer都放入了同一个timer堆，都在定时任务处理协程中等待被处理。
优劣性对比，使用建议
现在我们知道了，Tick，Sleep，包括time.After函数，都使用的timer结构体，都会被放在同一个协程中统一处理，这样看起来使用Tick，Sleep并没有什么区别。
实际上是有区别的，Sleep是使用睡眠完成定时任务，需要被调度唤醒。Tick函数是使用channel阻塞当前协程，完成定时任务的执行。当前并不清楚golang 阻塞和睡眠对资源的消耗会有什么区别，这方面不能给出建议。
但是使用channel阻塞协程完成定时任务比较灵活，可以结合select设置超时时间以及默认执行方法，而且可以设置timer的主动关闭，以及不需要每次都生成一个timer(这方面节省系统内存，垃圾收回也需要时间)。
所以，建议使用time.Tick完成定时任务。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/Mrs_len/article/details/54094390