筆者最近遇到壹個排序問題。
在群裏問完問題後
壹個小總結
不要懷疑我的食物，沒人愛吃。
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常規排序，例如:
根據人的年齡上升/下降。壹般我們用Swift內置的sorted來解決這個問題。
排序後會產生新的結果而不影響原來的順序；sort()將結果保存在原始數組中。
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不知道大家有沒有想過這樣的問題。
精確地
sort排序的原理是什麽？
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Swift內置的排序算法sort()在Swift5之後采用了TimSort，比之前的Introsort更加穩定。
什麽是穩定？
排序後保持相等元素的原始順序的能力。
例如
在真實數據中，可能會影響排序序列的穩定性。
音樂應用根據流行程度對熱門歌曲進行排名。
如果不夠穩定，那麽同樣人氣的歌曲，可能每次的排名結果都不壹樣。
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TimSort也是壹種混合算法，插入排序O(N2)+歸並排序O(nlogn)。因為插入和合並都是穩定性，所以TimSort也是。
TimSort的核心原理是剪切+合並。
具體實現請參考TimSort。
所以從這個角度來看，排序算法的時間復雜度是O(nlogn)。
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作者的需求是:
有產地單，但信息不全。您應該通過來源列表的id數組請求具體的詳細列表。
覆蓋原點列表
但是，返回的詳細列表沒有按照ids請求的順序排序(不是升序/降序)。
需要手動排序。
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標題可以理解為:
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暴力解:雙層for循環，時間復雜度o (n 2)
高階函數:flatMap+filter，類似於暴力解，時間復雜度o (n 2)。
由@SAGES**提出:
平面圖:
將結果合並到壹個新數組中，自動去掉nil，同時解包可選值。
由於嵌套關系和常數的省略，這個解的時間復雜度也是O (n 2)。
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先將模型數組映射到字典，然後在字典中查找ids映射，時間復雜度為O(n)。
由@Damonwo提出**
總的來說，O(2n)= & gt；所以這個解O(n)
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我開始想用sort，但是我對sort的理解就像登月壹樣。
停留在表面上，所以
這個解決方案
@ Winter *提議
這個解決方案的第壹步是根據下標將ids數組映射到字典中。
得到
[23: 1, 77: 2, 56: 3, 9: 0, 87: 4]
最後，按指標權重升序，用排序閉包對人的年齡進行排序。
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最終得到
[77: 2, 9: 0, 87: 5, 56: 4, 23: 1]
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所以總時間是O(n)+O(n)+O(nlogn)，較大的值是O(nlogn)。
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這個解類似於sort1，時間復雜度為O(nlogn)。
作者@ Tilami Bux * *，提議
優化後，firstIndex步驟也被放入map中，以降低搜索時間的復雜度。
也就是
這個想法相當於sort1。
所以總時間是O(n)+O(nlogn)，較大的值是O(nlogn)。
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在實際開發中
算法的選擇還是很其次的。
不考慮時間復雜度，高階函數會讓Swift優雅；相反，盡量使用較低的時間復雜度。
雖然這是壹個小的條件排序。
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選擇越多。
會分為優點和缺點
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歡迎分享自己的方法~