La ordenación de vectores es algo que se imparte desde los primeros años de carrera en informática con el método de la burbuja, inserción directa y alguno más con complejidad O(n^2). Más tarde cuando se profundiza en la algoritmia un poco llegamos a algoritmos más complejos de complejidad O(nLogn) se concluye que no hay nada mejor en la ordenación de vectores, y esas innovaciones son ya de hace bastante tiempo.
Métodos de ordenación de vectores
QuickSort, MergeSort, HeapSort … hay muchos Sort’s por el mundo y todos tienen ventaja frente a otros. Los que he mencionado son de los más conocidos con complejidades de O(nLogn). Por lo que he estado viendo, el MergeSort es el que se suele utilizar más por su baja cantidad de operaciones de computo. Es muy sencillo, ya que mezclar listas ordenadas de elementos tiene complejidad lineal y no tiene mucha historia. Su principal desventaja, la gran cantidad de memoria temporal utilizada, tiene cada vez menos importancia gracias a que la memoria se va abaratando cada vez más. Pero…
¿Que pasa en los dispositivos que no tienen mucha memoria? Lo primero que viene a la mente es que siempre hay alguien que tiene un equipo en el que la memoria se mide en K’s, pero no van por ahí los tiros. Los smartphones y tablets son cada vez más populares, y por ahora lo que se considera normal en estos dispositivos es lo que se tenía en escritorio hace ya bastante tiempo.
TimSort
En esta visión del ahorro de memoria + mergeSort es donde surge el algoritmo TimSort. Lo ideó Tim Peters para la ordenacion en Python (donde se pueden programar librerias nativas en C) y lo bautizó con su propio nombre, como el dice: «eh, me lo he ganado».
El TimSort no mejora en complejidad a su padre, el MergeSort, pero si que tiene ciertas optimizaciones que lo hacen que ahorre mucha memoria en los casos medios. Cuando una parte del vector está «bastante» ordenada no sigue dividiendo el vector en partes hasta llegar a una lista de un elemento, sino que utiliza la inserción directa para ordenar todo ese trozo. Aunque la inserción directa sea de complejidad O(n^2) para listas muy pequeñas de elementos es muy rápido gracias a su sencillez.
Si un tramo del vector que estamos intentado ordenar de mayor a menor por ejemplo, se encuentra ordenado de menor a mayor, el algoritmo invierte este tramo y continua.
Con esto y ajustando los vectores temporales al mínimo requerido timsort consigue un ahorro de memoria y de rendimiento respecto de MergeSort en vectores parcialmente ordenados o con muchos repetidos.
TimSort en C (Python) y en Java
Es por estas pequeñas cosas que el TimSort ha sido seleccionado para ser el tipo de ordenación de vectores por defecto en Java 7 (lanzamiento estimado en Julio de 2001) y en la plataforma para móviles Android (que se puede decir que es Java también)
También es la ordenación por defecto en Python, bastante lógico cuando el algoritmo se ideó en principio para este lenguaje. Esta implementación es nativa de Python, por eso está escrito en C (no todo lo nativo de Python está escrito en C pero sí es aconsejable para aumentar el rendimiento).
El TimSort de Tim lo puedes encontrar aquí (timsort.c) y una explicación de sus pruebas de rendimiento.
Otra implementación en java Josh Bloch con bastantes menos lineas de código.
Y … en JavaScript
Siendo un obsesionado del JavaScript me pregunté, ¿y no hay implementación en JavaScript?. En javascipt ya se pueden ordenar vecteres con el metodo nativo del Array sort(funcionDeComparacion) pero cada maquina viertual de JS utiliza la ordenación que más le conviene. Bueno en realidad la que han decidido sus desarrolladores. Pero de todas maneras, si los desarrolladores de una maquina virtual de JS decidieran implementarlo usarían el código ya existente si implementan en C/C++ como son el SpiderMonkey y el V8, o la versión Java para Rhino.
Utilizar una versión JavaScript para ordenar vectores en JavaScript sería una perdida de rendimiento, al menos en gran cantidad de los casos.
Mi pequeña contribución
Si aun así no te fias y quieres hacer tus propias pruebas de rendimiento he portado la versión Java del algoritmo a JavaScript (TimSort JavaScript), con algunas optimizaciones propias del lenguaje; intentando utilizar el mayor numero de métodos nativos del lenguaje, aunque estoy seguro de que se puede optimizar algo más hasta equipararse en rendimiento 1 a 1 al sort nativo (que puede que en cada implementación sea un algoritmo distinto). Actualmente solo supera en rendimiento al nativo en muy pocas ocasiones, cuando el vector tiene muy poca entropía; y en casos muy malos llega a duplicar el tiempo de computo de la versión nativa.
No he buscado mucho y no sé que algoritmos utilizan las maquinas virtuales de los navegadores de hoy en día así que indagaré un poco pero eso es otro post.