type Interface interface {
 // 返回要排序的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度
 Len() int
 //比較下標(biāo)為i和j對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)大小，可自己控制升序和降序  
Less(i, j int) bool
 // 交換下標(biāo)為i，j對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
 Swap(i, j int)
}

type Person struct {
 Name string
 Age int
}

type ByAge []Person
//實(shí)現(xiàn)了sort接口中的三個(gè)方法，則可以使用排序方法了
func (a ByAge) Len() int   { return len(a) }
func (a ByAge) Swap(i, j int)  { a[i], a[j] = a[j], a[i] }
func (a ByAge) Less(i, j int) bool { return a[i].Age < a[j].Age }

func Example() {
 people := []Person{
  {"Bob", 31},
  {"John", 42},
  {"Michael", 17},
  {"Jenny", 26},
 }

 fmt.Println(people)
 sort.Sort(ByAge(people)) //此處調(diào)用了sort包中的Sort()方法,我們看一下這個(gè)方法
 fmt.Println(people)

 // Output:
 // [Bob: 31 John: 42 Michael: 17 Jenny: 26]
 // [Michael: 17 Jenny: 26 Bob: 31 John: 42]
}

//sort包只提供了這一個(gè)公開的公使用的排序方法，
func Sort(data Interface) {
 // Switch to heapsort if depth of 2*ceil(lg(n+1)) is reached.
 //如果元素深度達(dá)到2*ceil(lg(n+1))則選用堆排序
 n := data.Len()
 maxDepth := 0
 for i := n; i > 0; i >>= 1 {
  maxDepth++
 }
 maxDepth *= 2
 quickSort(data, 0, n, maxDepth)
}

//快速排序
//它這里會(huì)自動(dòng)選擇是用堆排序還是插入排序還是快速排序，快速排序就是
func quickSort(data Interface, a, b, maxDepth int) {
 //如果切片元素少于十二個(gè)則使用希爾插入法
 for b-a > 12 { // Use ShellSort for slices <= 12 elements
  if maxDepth == 0 {
   heapSort(data, a, b) //堆排序方法，a=0,b=n
   return
  }
  maxDepth--
  mlo, mhi := doPivot(data, a, b)
  // Avoiding recursion on the larger subproblem guarantees
  // a stack depth of at most lg(b-a).
  if mlo-a < b-mhi {
   quickSort(data, a, mlo, maxDepth)
   a = mhi // i.e., quickSort(data, mhi, b)
  } else {
   quickSort(data, mhi, b, maxDepth)
   b = mlo // i.e., quickSort(data, a, mlo)
  }
 }
 if b-a > 1 {
  // Do ShellSort pass with gap 6
  // It could be written in this simplified form cause b-a <= 12
  for i := a + 6; i < b; i++ {
   if data.Less(i, i-6) {
    data.Swap(i, i-6)
   }
  }
  insertionSort(data, a, b)
 }
}

//堆排序
func heapSort(data Interface, a, b int) {
 first := a
 lo := 0
 hi := b - a

 // Build heap with greatest element at top.
 //構(gòu)建堆結(jié)構(gòu)，最大的元素的頂部，就是構(gòu)建大根堆
 for i := (hi - 1) / 2; i >= 0; i-- {
  siftDown(data, i, hi, first)
 }

 // Pop elements, largest first, into end of data.
 //把first插入到data的end結(jié)尾
 for i := hi - 1; i >= 0; i-- {
  data.Swap(first, first+i) //數(shù)據(jù)交換
  siftDown(data, lo, i, first) //堆重新篩選
 }
}

// siftDown implements the heap property on data[lo, hi).
// first is an offset into the array where the root of the heap lies.
func siftDown(data Interface, lo, hi, first int) {
 //hi為數(shù)組的長(zhǎng)度
 //這里有一種做法是把跟元素給取到存下來，但是為了方法更抽象，省掉了這部，取而代之的是在swap的時(shí)候進(jìn)行相互交換
 root := lo //根元素的下標(biāo)
 for {
  child := 2*root + 1 //左葉子結(jié)點(diǎn)下標(biāo)
  //控制for循環(huán)介紹，這種寫法更簡(jiǎn)潔，可以查看我寫的堆排序的文章
  if child >= hi { 
   break
  }
  //防止數(shù)組下標(biāo)越界，判斷左孩子和右孩子那個(gè)大
  if child+1 < hi && data.Less(first+child, first+child+1) { 
   child++
  }
  //判斷最大的孩子和根元素之間的關(guān)系
  if !data.Less(first+root, first+child) {
   return
  }
  //如果上面都 滿足，則進(jìn)行數(shù)據(jù)交換
  data.Swap(first+root, first+child)
  root = child
 }
}