Golang 如何对float64s切片进行排序

在Golang中，对于切片的排序，Go自带了排序库sort，该库的排序是稳定、原地排序。在此，我们将详细介绍如何对float64s切片进行排序。

1. 浮点数排序

在进行浮点数排序时，小数部分的误差会导致排序结果不准确。为了解决这个问题，可以通过定义自己的比较函数来解决。比如通过定义格式化函数来去掉前4位小数来消除误差。

import (
    "fmt"
    "sort"
)

func main() {
    nums := []float64{1.1388, 2.998, 0.0234, 3.141592657}

    sort.Slice(nums, func(i, j int) bool { 
        return fmt.Sprintf("%.4f", nums[i]) < fmt.Sprintf("%.4f", nums[j]) 
    })

    fmt.Println(nums)
}

2. 优化的浮点数排序

上述方法是一种常规的浮点数排序方式，但当需要对一个非常大的切片进行排序时，性能问题会比较明显。在实际应用中，我们可以采用其他的方法来优化浮点数排序的性能。

使用math.Float64bits()将float64转化为一个uint64类型的二进制数据，然后将它进行比较。这是因为uint64类型的排序比float64类型要快。

import (
    "sort"
    "math"
)

func lessEqualThan(a, b float64) bool {
    return math.Float64bits(a) <= math.Float64bits(b)
}

func QuickSort(arr []float64) {
    if len(arr) <= 1 {
        return
    }

    pivot := len(arr) / 2
    var left, right []float64
    for i, num := range arr {
        if i == pivot {
            continue
        }
        if lessEqualThan(num, arr[pivot]) {
            left = append(left, num)
        } else {
            right = append(right, num)
        }
    }

    QuickSort(left)
    QuickSort(right)

    copy(arr[:len(left)], left)
    copy(arr[len(left)+1:], right)
    arr[len(left)] = arr[pivot]
}

如果数据量非常大，可以通过并行计算来提高排序性能。

import (
    "sort"
    "sync"
)

func ParallelQuickSort(arr []float64) {
    const sortLimit = 1000
    if len(arr) < sortLimit {
        QuickSort(arr)
        return
    }

    pivot := len(arr) / 2

    var left, right []float64
    for i, num := range arr {
        if i == pivot {
            continue
        }
        if num <= arr[pivot] {
            left = append(left, num)
        } else {
            right = append(right, num)
        }
    }

    var wg sync.WaitGroup
    var leftChan, rightChan []float64
    wg.Add(2)

    go func() {
        leftChan = ParallelSort(left)
        wg.Done()
    }()
    go func() {
        rightChan = ParallelSort(right)
        wg.Done()
    }()

    wg.Wait()

    copy(arr[0:len(leftChan)], leftChan)
    copy(arr[len(leftChan)+1:], rightChan)
    arr[len(leftChan)] = arr[pivot]
}

func ParallelSort(arr []float64) []float64 {
    const chunks = 4
    chunkSize := (len(arr) + chunks - 1) / chunks
    if chunkSize == 0 {
        return arr
    }

    chans := make([]chan []float64, chunks)
    for i := range chans {
        chans[i] = make(chan []float64, 1)
        start := i * chunkSize
        end := start + chunkSize
        if end > len(arr) {
            end = len(arr)
        }

        chanCopy := make([]float64, end-start)
        copy(chanCopy, arr[start:end])
        go func(ch chan []float64, val []float64) {
            QuickSort(val)
            ch <- val
           }(chans[i], chanCopy)
    }

    var wg sync.WaitGroup
    for i, ch := range chans {
        wg.Add(1)
        go func(index int, ch chan []float64) {
            defer wg.Done()
            chans[index] = ParallelSort(<-ch)
        }(i, ch)
    }

    wg.Wait()

    var result []float64
    for i := range chans {
        result = append(result, chans[i]...)
    }
    QuickSort(result)
    return result
}

上述优化方法可以大大提升排序的性能。

结论

此篇文章介绍了在Golang中对float64s切片进行排序的两种方法，分别是常规的浮点数排序和优化的浮点数排序。常规排序方法通过自定义比较函数来解决浮点数排序误差的问题，但对于大量数据会影响性能。优化方法则通过使用math.Float64bits()将float64类型转换为uint64类型，并对float64s切片进行并行计算来提升性能。在实际应用中，我们可以根据数据类型和数据量选择不同的排序方法来优化算法性能。