.NET 4.5 这个版本的Array.Sort更改了STL的内观排序算法，那相对于快速排序内观排序到底有什么优化过的呢？
根据维基百科所说，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。
采用这个方法，Introsort既能在常规数据集上实现快速排序的高性能，又能在最坏情况下仍保持 O（N log N） 的时间复杂度。
由于这两种算法都属于比较排序算法，所以Introsort也是一个比较排序算法。
按我的理解可以说是快速排序+插入排序+堆排序的混合方式；
优化过的快速排序：
private static void IntroSort<T>(T[] array, int low, int height, int depthLimit, IComparer<T> comparer, bool desc = false) { while (height > low) { int partitionSize = height - low + 1; //判断区间长度少于等于16时候不再使用快速排序提升效率 if (partitionSize <= IntrosortSizeThreshold) { if (partitionSize == 1) { return; } if (partitionSize == 2) { //长度为2的时候直接左右尝试交换 if (desc) { SwapIfLessthan(array, low, height, comparer); } else { SwapIfGreater(array, low, height, comparer); } return; } if (partitionSize == 3) { //长度为3时候，三数取中分割法 if (desc) { SwapMed3ByLessthan(array, low, height, height - 1, comparer); } else { SwapMed3(array, low, height, height - 1, comparer); } return; } //使用插入排序算法 InsertionSort(array, low, height, desc); return; } if (depthLimit == 0) { HeapSort(array, low, height, desc); return; } depthLimit--; //pivotpos划分后的基准记录的位置 //对R[low..high]做划分 int pivotpos = PickPivotAndPartition(array, low, height, comparer, desc); //对右区间递归排序 IntroSort(array, pivotpos + 1, height, depthLimit, comparer, desc); //对左区间递归排序 因为有个while所以不需要递归，相当于QuickSort(array,low,pivotpos-1); height = pivotpos - 1; } }
1.利用基于三中值分区的中枢值来做快排
//分治法：三数取中分割法 private static int PickPivotAndPartition<T>(T[] keys, int lo, int hi, IComparer<T> comparer, bool desc) { //用区间中位记录作为基准 int median = GetMedian(lo, hi); //采取keys[lo],keys[median],keys[hi]三者之中的那个第二大的元素为主元时 //便能尽最大限度保证快速排序算法不会出现O（N^2）的最坏情况 if (desc) { SwapMed3ByLessthan(keys, lo, hi, median, comparer); } else { SwapMed3(keys, lo, hi, median, comparer); } //基准 T pivot = keys[median]; //注意：hi-1是因为上面的三数取中算法已经做了低位和高位比较， //所以这里获取hi-1（前一个比较），下面的高位实际是高位前一个位置 //尝试中间和高位交换 Swap(keys, median, hi - 1); int left = lo; //这里意义是为了下面--right使用， //如果数组是5开始递减应该是3开始， //因为Swap(keys, median, hi - 1); //已经做了比较减少一位 int right = hi - 1; //从区间两端交替向中间扫描，直至left=right为止 while (left < right) { if (desc) { //left左边的元素大于pivot，right右边的元素都小于pivot //线性时间的原地划分，只扫描数组一次就能完成 //使用++left为了跳过第一位，因为上面已经坐了三数取中 //从左向右扫描实,左边的元素比基准大,遇到小于pivot时候停止 while (comparer.Compare(keys[++left], pivot) > 0) ; //从右向左扫描，右边的元素比基准小,遇到大于pivot时候停止 while (comparer.Compare(keys[--right], pivot) < 0) ; } else { //left左边的元素小于pivot，right右边的元素都大于pivot //线性时间的原地划分，只扫描数组一次就能完成 //使用++left为了跳过第一位，因为上面已经坐了三数取中 //从左向右扫描实,左边的元素比基准小,遇到大于pivot时候停止 while (comparer.Compare(keys[++left], pivot) < 0) ; //从右向左扫描，右边的元素比基准大,遇到小于pivot时候停止 while (comparer.Compare(keys[--right], pivot) > 0) ; } //左右碰撞退出扫描，准备下次递归 if (left >= right) break; //进行交换 Swap(keys, left, right); } //pivot 上面做了Swap(keys, median, hi - 1); //中位和高位比较，所以这里需要基准位置left和高位(hi - 1 同上)交换， //因为上面循环的--right已经跳过比较。 Swap(keys, left, hi - 1); //基准记录已被最后定位 return left; }
2.设定一个使用切分时数组长度的最小值，如果小于这个值，就使用插入排序（这个最小值根据经验给定，一般设定为16）
//判断区间长度少于等于16时候不再使用快读排序提升效率 if (partitionSize <= IntrosortSizeThreshold) { if (partitionSize == 1) { return; } if (partitionSize == 2) { //长度为2的时候直接左右尝试交换 if (desc) { SwapIfLessthan(array, low, height, comparer); } else { SwapIfGreater(array, low, height, comparer); } return; } if (partitionSize == 3) { //长度为3时候，三数取中分割法 if (desc) { SwapMed3ByLessthan(array, low, height, height - 1, comparer); } else { SwapMed3(array, low, height, height - 1, comparer); } return; } //使用插入排序算法 InsertionSort(array, low, height, desc); return; }
3.监视快排的递归深度，以确保高效的处理。如果快排递归深度超过log(n)级，那么内观排序切换到堆排序
if (depthLimit == 0) { HeapSort(array, low, height, desc); return; } depthLimit--;