フランチェスキーニソートで配列を並び替える
フランチェスキーニソートを使用する
フランチェスキーニソート (Franceschini sort) は比較回数・要素移動・補助記憶を同時に漸近最適へ近づけるインプレース整列の系統である。
古典的な未解決問題——最悪でも比較 O(n log n)・移動 O(n)・補助記憶 O(1) を両立できるか——に対し、肯定的な構成を与えたことで知られる。
安定版は同値の相対順序も保ちつつ同じ資源境界を狙う。実用上は定数倍と実装の重さからウィキソートやグレイルソートほどは使われないが、理論上の到達点として重要である。
下記のデモと計測コードは、フランチェスキーニソートが提案された論文の骨格を次のように簡略化した版である。
- バッファの切り出し: 順位おおよそ
n/4の要素をピボットにし、厳密に小さい要素を先頭へ集める。左側(アクティブ)は約n/4、右側(バッファ)は約3n/4になる。 - バッファ付き部分整列: アクティブ区間をバッファ先頭と交換し、そこを高い分岐数の d 分木ヒープソートで整える。分岐数をおよそ
n^{1/4}に取るとヒープの高さが定数に近く、要素あたりの移動が抑えられる。整列後、再び交換してアクティブ位置へ戻す。 - 残りへの再帰: ピボット以上の未整列側へ同じ手順を繰り返す。左はすでに整っており、かつ右のどの要素より小さいので、連結した配列全体が昇順になる。
- 小さな入力: 長さが小さいときは挿入ソート、または同じ d 分木ヒープへフォールバックする。
論文本体では、さらに標本とセグメント構造・ビット符号化(最小/最大要素ブロックの交換でポインタビットを作る)などで移動回数を O(n) に押し込む。計測コードはその外側の「四分割+バッファ+高分岐ヒープ」までを実装している。
procedure dary_heap_sort(A)
d = roughly length(A)^(1/4)
build_max_heap_with_branching_d(A)
for end from length(A)-1 down to 1
swap A[0] with A[end]
sift_down(A, 0, end-1, d)
procedure sort_with_buffer(Active, Buffer)
// |Buffer| >= |Active|
swap Active with Buffer[0 .. |Active|)
dary_heap_sort(Buffer[0 .. |Active|))
swap back
procedure franceschini_sort(A)
n = length(A)
if n is small then
insertion_or_dary_heap_sort(A)
return
pivot = select_kth(A, floor(n/4))
split = stable_gather of elements strictly < pivot to the front
if split = 0 or split > n - split then
dary_heap_sort(A)
return
sort_with_buffer(A[0 .. split), A[split .. n))
franceschini_sort(A[split .. n))
デモでは小さな配列向けに分岐数と閾値を下げている。本番の計測コードはより大きい入力で同じ骨格を動かす。
類似アルゴリズムとの相違点
ウィキソート・グレイルソート・コタソートも原地安定な O(n log n) を狙うブロックマージ系だが、内部バッファやキータグで隣接ランを併合する。フランチェスキーニソートは順位分割でバッファ領域を切り出し、高分岐ヒープなどで移動回数そのものを漸近的に減らす点が異なる。
ヒープソートの二分ヒープは移動が Θ(n log n) になりやすい。こちらは分岐数を大きくして高さを抑え、論文の「移動 O(n)」側の直感に寄せている。
計算時間量および空間計算量を計測する
| Size | Average time | Maximum time | Average memory | Maximum memory |
|---|---|---|---|---|
| 256 | 0.000009 | 0.000053 | 70 | 76 |
| 512 | 0.000020 | 0.000071 | 58 | 64 |
| 1024 | 0.000040 | 0.000103 | 66 | 72 |
| 2048 | 0.000091 | 0.000353 | 74 | 80 |
| 4096 | 0.000185 | 0.000335 | 62 | 68 |
| 8192 | 0.000426 | 0.004516 | 74 | 80 |
| 16384 | 0.000959 | 0.005731 | 62 | 68 |
| 32768 | 0.002238 | 0.014780 | 58 | 64 |
| 65536 | 0.005032 | 0.013629 | 78 | 84 |
| 131072 | 0.011317 | 0.035816 | 74 | 80 |
| 262144 | 0.025697 | 0.048032 | 57 | 64 |
計測に使用したコードを表示する
set -euo pipefail
WORKDIR="$(mktemp -d)"
trap 'rm -rf "$WORKDIR"' EXIT
cat > "$WORKDIR/Dockerfile" <<'EOF'
FROM rust:1.95.0
WORKDIR /app
RUN mkdir -p src
RUN cat > Cargo.toml <<'CARGO'
[package]
name = "rust-benchmark"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
[profile.release]
lto = true
codegen-units = 1
panic = "abort"
CARGO
RUN cat > src/main.rs <<'RUST'
use std::{
env,
process::Command,
time::{Duration, Instant},
};
const MIN_POWER: u32 = 8;
const MAX_POWER: u32 = 18;
const RUNS: usize = 8192;
// Pedagogical Franceschini–Geffert skeleton:
// peel ~n/4 elements by rank, sort that prefix with the remaining suffix as a
// swap buffer via a high-arity heap (constant-ish height → few moves per element),
// then recurse on the unsorted suffix. The published algorithm adds sample /
// segment / bit-encoding machinery for full O(n)-move asymptotics; this port
// keeps the outer structure and the d-ary heap idea for measurement.
fn franceschini_branch_factor(len: usize) -> usize {
if len <= 2 {
return 2;
}
// Aim for heap height around 4: d ≈ n^(1/4).
let mut d = 2usize;
while d * d * d * d < len {
d += 1;
if d > 64 {
break;
}
}
d.max(2)
}
fn franceschini_child(parent: usize, which: usize, d: usize) -> usize {
parent * d + 1 + which
}
fn franceschini_sift_down(a: &mut [usize], mut root: usize, end: usize, d: usize) {
loop {
let first = franceschini_child(root, 0, d);
if first > end {
break;
}
let mut best = first;
let last = (first + d - 1).min(end);
for child in first + 1..=last {
if a[child] > a[best] {
best = child;
}
}
if a[root] >= a[best] {
break;
}
a.swap(root, best);
root = best;
}
}
fn franceschini_dary_heap_sort(a: &mut [usize]) {
let n = a.len();
if n <= 1 {
return;
}
let d = franceschini_branch_factor(n);
let last_parent = (n - 2) / d;
for start in (0..=last_parent).rev() {
franceschini_sift_down(a, start, n - 1, d);
}
for end in (1..n).rev() {
a.swap(0, end);
if end > 1 {
franceschini_sift_down(a, 0, end - 1, d);
}
}
}
fn franceschini_insertion_sort(a: &mut [usize]) {
for i in 1..a.len() {
let key = a[i];
let mut j = i;
while j > 0 && a[j - 1] > key {
a[j] = a[j - 1];
j -= 1;
}
a[j] = key;
}
}
fn franceschini_partition_at(a: &mut [usize], left: usize, right: usize, pivot_index: usize) -> usize {
a.swap(pivot_index, right);
let pivot = a[right];
let mut store = left;
for i in left..right {
if a[i] < pivot {
a.swap(store, i);
store += 1;
}
}
a.swap(store, right);
store
}
fn franceschini_quickselect(a: &mut [usize], mut left: usize, mut right: usize, k: usize) {
while left < right {
let mid = left + (right - left) / 2;
// Median-of-three pivot index.
if a[right] < a[left] {
a.swap(left, right);
}
if a[mid] < a[left] {
a.swap(left, mid);
}
if a[right] < a[mid] {
a.swap(mid, right);
}
let pivot_index = franceschini_partition_at(a, left, right, mid);
if k == pivot_index {
return;
} else if k < pivot_index {
if pivot_index == 0 {
return;
}
right = pivot_index - 1;
} else {
left = pivot_index + 1;
}
}
}
fn franceschini_sort_with_buffer(active: &mut [usize], buffer: &mut [usize]) {
let m = active.len();
if m == 0 {
return;
}
debug_assert!(buffer.len() >= m);
for i in 0..m {
std::mem::swap(&mut active[i], &mut buffer[i]);
}
if m <= 32 {
franceschini_insertion_sort(&mut buffer[..m]);
} else {
franceschini_dary_heap_sort(&mut buffer[..m]);
}
for i in 0..m {
std::mem::swap(&mut active[i], &mut buffer[i]);
}
}
fn franceschini_rec(a: &mut [usize]) {
let n = a.len();
if n <= 1 {
return;
}
if n <= 64 {
if n <= 32 {
franceschini_insertion_sort(a);
} else {
franceschini_dary_heap_sort(a);
}
return;
}
let rank = n / 4;
franceschini_quickselect(a, 0, n - 1, rank);
let pivot = a[rank];
let mut split = 0usize;
for i in 0..n {
if a[i] < pivot {
a.swap(split, i);
split += 1;
}
}
// Need a non-empty active prefix and a buffer at least as large.
if split == 0 || split > n - split {
franceschini_dary_heap_sort(a);
return;
}
{
let (left, right) = a.split_at_mut(split);
franceschini_sort_with_buffer(left, right);
}
franceschini_rec(&mut a[split..]);
}
fn franceschini_sort(a: &mut [usize]) {
franceschini_rec(a);
}
fn benchmark_sort(array: &mut [usize]) {
franceschini_sort(array);
}
fn is_non_decreasing(a: &[usize]) -> bool {
a.windows(2).all(|w| w[0] <= w[1])
}
fn same_multiset(a: &[usize], b: &[usize]) -> bool {
if a.len() != b.len() {
return false;
}
let mut left = a.to_vec();
let mut right = b.to_vec();
left.sort_unstable();
right.sort_unstable();
left == right
}
fn check_correctness_case(label: &str, mut input: Vec<usize>) {
let original = input.clone();
benchmark_sort(&mut input);
if !is_non_decreasing(&input) {
panic!("correctness case {}: output is not sorted", label);
}
if !same_multiset(&input, &original) {
panic!("correctness case {}: elements were lost or added", label);
}
}
fn few_unique_values(size: usize, unique: usize, seed: u64) -> Vec<usize> {
let mut state = seed;
(0..size)
.map(|_| {
state ^= state << 13;
state ^= state >> 7;
state ^= state << 17;
(state as usize % unique) + 1
})
.collect()
}
fn run_correctness_checks() {
check_correctness_case("empty", vec![]);
check_correctness_case("single", vec![42]);
check_correctness_case("duplicates", vec![3, 1, 3, 2, 1, 2]);
check_correctness_case("sorted", vec![1, 2, 3, 4, 5]);
check_correctness_case("reverse", vec![5, 4, 3, 2, 1]);
check_correctness_case("all_equal", vec![7, 7, 7, 7]);
check_correctness_case("skewed_range", vec![1_000_000, 2, 1_000_001, 1, 999_999]);
// Static-buffer Grail skips the in-buffer build when key collection is sparse
// (ideal_buffer = false). Exercising that path catches regressions in buffer gating.
check_correctness_case(
"few_keys_len16",
vec![2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 4],
);
for seed in 0..32 {
check_correctness_case(
&format!("few_keys_len32_seed_{seed}"),
few_unique_values(32, 4, seed),
);
}
}
fn shuffled(size: usize, seed: u64) -> Vec<usize> {
let mut v: Vec<usize> = (1..=size).collect();
let mut state = seed;
for i in (1..size).rev() {
state ^= state << 13;
state ^= state >> 7;
state ^= state << 17;
let j = (state as usize) % (i + 1);
v.swap(i, j);
}
v
}
fn memory_usage_kb() -> usize {
// VmHWM (peak RSS, KiB). Reported memory subtracts a per-size baseline that only
// holds the input array, so the table reflects auxiliary space during sorting.
let contents = std::fs::read_to_string("/proc/self/status")
.unwrap_or_default();
for line in contents.lines() {
if let Some(rest) = line.strip_prefix("VmHWM:") {
let kb = rest
.split_whitespace()
.next()
.unwrap_or("0")
.parse::<usize>()
.unwrap_or(0);
return kb;
}
}
0
}
fn micros(d: Duration) -> u128 {
d.as_micros()
}
fn input_array(size: usize, seed: u64) -> Vec<usize> {
shuffled(size, seed)
}
fn run_baseline(size: usize) -> usize {
let _hold = input_array(size, 1);
memory_usage_kb()
}
fn run_once(size: usize, seed: usize) -> (u128, usize) {
let mut array = input_array(size, seed as u64);
let start = Instant::now();
benchmark_sort(&mut array);
let elapsed = start.elapsed();
let mem = memory_usage_kb();
let expected: Vec<usize> = (1..=size).collect();
if array != expected {
panic!(
"sort failed with seed {} for size {}",
seed,
size
);
}
(micros(elapsed), mem)
}
fn run_baseline_child(args: &[String]) {
let size = args[2].parse::<usize>().expect("invalid size");
let mem = run_baseline(size);
println!("{}", mem);
}
fn run_child(args: &[String]) {
let size = args[2].parse::<usize>().expect("invalid size");
let seed = args[3].parse::<usize>().expect("invalid seed");
let (elapsed_us, mem) = run_once(size, seed);
println!("{} {}", elapsed_us, mem);
}
fn main() {
let args: Vec<String> = env::args().collect();
if args.get(1).is_some_and(|arg| arg == "--baseline-once") {
run_baseline_child(&args);
return;
}
if args.get(1).is_some_and(|arg| arg == "--run-once") {
run_child(&args);
return;
}
run_correctness_checks();
println!(
"| {:>10} | {:>15} | {:>15} | {:>15} | {:>15} |",
"Size",
"Average time",
"Maximum time",
"Average memory",
"Maximum memory"
);
println!(
"|{:-<11}:|{:-<16}:|{:-<16}:|{:-<16}:|{:-<16}:|",
"",
"",
"",
"",
""
);
for power in MIN_POWER..=MAX_POWER {
let size = 1usize << power;
let baseline_output = Command::new(env::current_exe().expect("failed to find current executable"))
.arg("--baseline-once")
.arg(size.to_string())
.output()
.expect("failed to run benchmark baseline process");
if !baseline_output.status.success() {
panic!(
"benchmark baseline process failed: {}",
String::from_utf8_lossy(&baseline_output.stderr)
);
}
let baseline_stdout = String::from_utf8(baseline_output.stdout)
.expect("baseline process returned non-UTF-8 output");
let baseline_mem = baseline_stdout
.split_whitespace()
.next()
.expect("missing baseline memory usage")
.parse::<usize>()
.expect("invalid baseline memory usage");
let mut total_time: u128 = 0;
let mut max_time: u128 = 0;
let mut total_mem: usize = 0;
let mut max_mem: usize = 0;
for seed in 1..=RUNS {
let output = Command::new(env::current_exe().expect("failed to find current executable"))
.arg("--run-once")
.arg(size.to_string())
.arg(seed.to_string())
.output()
.expect("failed to run benchmark child process");
if !output.status.success() {
panic!(
"benchmark child process failed: {}",
String::from_utf8_lossy(&output.stderr)
);
}
let stdout = String::from_utf8(output.stdout)
.expect("child process returned non-UTF-8 output");
let mut fields = stdout.split_whitespace();
let elapsed_us = fields
.next()
.expect("missing elapsed time")
.parse::<u128>()
.expect("invalid elapsed time");
let mem = fields
.next()
.expect("missing memory usage")
.parse::<usize>()
.expect("invalid memory usage");
total_time += elapsed_us;
if elapsed_us > max_time {
max_time = elapsed_us;
}
let aux_mem = mem.saturating_sub(baseline_mem);
total_mem += aux_mem;
if aux_mem > max_mem {
max_mem = aux_mem;
}
}
let avg_time = total_time / RUNS as u128;
let avg_mem = total_mem / RUNS;
println!(
"| {:>10} | {:>15} | {:>15} | {:>15} | {:>15} |",
size,
format!("{}.{:06}", avg_time / 1_000_000, avg_time % 1_000_000),
format!("{}.{:06}", max_time / 1_000_000, max_time % 1_000_000),
avg_mem,
max_mem
);
}
}
RUST
RUN cargo build --release
CMD ["./target/release/rust-benchmark"]
EOF
docker build -t rust-benchmark "$WORKDIR"
docker run --rm --init rust-benchmark