AI 时代，读源码还有用吗？从 Kotlin 集合排序说起

各位 Kotlin 爱好者们，早上好，我相信各位已经特别精通排序了，毕竟谁没有刷过几个月 leetcode 呢。

但我依然希望你花五分钟时间，看看在 Kotlin 中，排序功能是如何完成的，在这个时代，没准你也会为你的 AI 伙伴优化几行代码，甚至在 AGENTS.md 文件中写上几句：如果使用排序，请使用如下方法。

排序

Kotlin 中给集合排序，看起来并不是什么复杂的事情：升序用 sorted()，降序用 sortedDescending()，按某个字段排序就用 sortedBy()。

如果继续往下看，就会发现"调整元素顺序"其实至少包含三件完全不同的事情：

• 排序：按照某种规则重新排列元素；
• 反转：把集合当前的顺序倒过来；
• 洗牌：随机打乱元素顺序。

这三类操作的结果、复杂度以及是否修改原集合都不一样。尤其是 sortedDescending() 和 reversed()，虽然有时看起来能得到相同结果，但它们表达的含义完全不同。

这篇文章就从最常用的 API 开始，一点点看进 Kotlin 标准库的实现。

排序、反转和洗牌

假设有下面这个集合：

val numbers = listOf(3, 1, 2)

分别调用三个函数：

println(numbers.sorted())    // [1, 2, 3]
println(numbers.reversed())  // [2, 1, 3]
println(numbers.shuffled())  // 每次结果都可能不同

sorted() 会根据元素的大小重新排序；reversed() 不关心元素大小，它只做一件事儿------把原来的顺序倒过来；shuffled() 则会生成一个随机排列。

因此，如果一个集合原本已经按照升序排列：

val sorted = listOf(1, 2, 3)

println(sorted.sortedDescending()) // [3, 2, 1]
println(sorted.reversed())         // [3, 2, 1]

两者碰巧得到了相同的结果。但只要原集合不是升序排列，这种等价关系就不存在了。

自然顺序排序

Kotlin 提供了两个最基础的排序函数：

• sorted()：按照自然顺序升序排列；
• sortedDescending()：按照自然顺序降序排列。

例如：

val names = listOf("rock", "byte", "coding")

println(names.sorted())
// [byte, coding, rock]

println(names.sortedDescending())
// [rock, coding, byte]

这里的"自然顺序"，来自元素自身实现的 Comparable。

String、Int 等常见类型本身已经实现了 Comparable，所以可以直接调用 sorted()。如果是我们自己定义的类型，也可以通过实现 Comparable 给它定义一个默认顺序：

data class Developer(
    val name: String,
    val experience: Int,
) : Comparable<Developer> {

    override fun compareTo(other: Developer): Int {
        return experience.compareTo(other.experience)
    }
}

现在，Developer 的自然顺序就是按照工作年限升序排列：

val developers = listOf(
    Developer("compose", 5),
    Developer("kotlin", 3),
    Developer("android", 7),
)

println(developers.sorted())
// [Developer(name=kotlin, experience=3),
//  Developer(name=compose, experience=5),
//  Developer(name=android, experience=7)]

不过，实现 Comparable 意味着我们在表达：这个类型存在一个清晰、稳定并且足够通用的默认顺序。

如果排序规则只适用于某个页面或某个业务场景，就没有必要为了排序去修改数据类型。这时使用 Comparator 通常更加合适，后面会详细讲到。

还有一点需要注意：sorted() 和 sortedDescending() 都会返回新的 List，不会修改原集合。

val source = mutableListOf(3, 1, 2)
val result = source.sorted()

println(source) // [3, 1, 2]
println(result) // [1, 2, 3]

如果希望直接修改 MutableList 或数组，应该使用 sort()、sortDescending() 等原地排序函数。

Kotlin 的大部分函数，可以从英文命名方式来猜测其行为，例如 sorted() 表示返回的结果已经经过排序了，而 sort() 表示对当前结构进行排序。

sorted() 内部做了什么

下面是 Kotlin/JVM 标准库中 Iterable<T>.sorted() 的核心实现。为了方便阅读，这里省略了部分注解：

public fun <T : Comparable<T>> Iterable<T>.sorted(): List<T> {
    if (this is Collection) {
        if (size <= 1) return this.toList()

        @Suppress("UNCHECKED_CAST")
        return (toTypedArray<Comparable<T>>() as Array<T>)
            .apply { sort() }
            .asList()
    }

    return toMutableList().apply { sort() }
}

它并没有一上来就对所有 Iterable 使用同一种处理方式，而是先判断当前对象是不是 Collection。

Collection：先转数组，再排序

Collection 有明确的 size，标准库可以提前知道需要多大的存储空间。因此，当元素数量大于 1 时，它会沿着下面这条路径执行：

Collection -> Array -> 原地排序 -> List

具体可以分成三步：

1. 调用 toTypedArray()，把集合复制到一个临时数组中；
2. 对这个临时数组调用 sort()，原地完成排序；
3. 调用 asList()，把排序后的数组包装成 List 返回。

asList() 不会再次复制数组，而是返回一个由该数组支持的只读 List 视图。由于这个临时数组没有暴露给调用者，所以从外部使用时，可以把返回值理解为一次独立的排序结果。

当集合只有 0 个或 1 个元素时，根本没有排序的必要，因此直接调用 toList() 返回。

这里仍然会创建一个结果列表，而不是简单地返回 this。这是因为 sorted() 的返回类型是只读 List，并且它不应该把原来的可变集合直接泄漏出去。

普通 Iterable：先收集到 MutableList

Iterable 只保证可以获取迭代器，并不保证能提前知道元素数量，也不保证底层数据支持随机访问。

因此，标准库会走另一条路径：

return toMutableList().apply { sort() }

它先完整遍历 Iterable，把所有元素收集到一个新的 MutableList 中，然后再原地排序。

无论走哪条路径，排序都不可能只看一部分数据。要确定一个元素最终应该放在哪里，就必须把参与排序的元素都拿到手。因此，排序本质上是一个需要保存全部数据的有状态操作。

Sequence

在很多情况下，Sequence 都很特殊。

Sequence<T> 并没有继承 Iterable<T>，它拥有自己的一套 sorted()、sortedBy() 和 sortedWith() 扩展函数：

val sequence = sequenceOf(3, 1, 2)
val result: Sequence<Int> = sequence.sorted()

Sequence.sorted() 返回的仍然是 Sequence，所以从 API 表面看，它是一个惰性的中间操作。不过，它同时也是一个有状态操作：真正开始迭代时，依旧需要先读取全部元素并完成排序，然后才能产出第一个结果。

这也意味着不要对无限序列调用 sorted()。因为它永远收集不完所有元素，自然也永远无法给出第一个排序结果。

这一点，非常重要！！！

快速排序

sorted() 并不总会进入双轴快速排序。实际上，在 JVM 上需要区分两类数组：

• IntArray、LongArray 等基本类型数组，JDK 常使用双轴快速排序等实现；
• Array<T> 这样的对象数组，排序要求保持稳定，常见 JDK 实现使用 TimSort 一类的稳定排序算法。

Iterable<T>.sorted() 转换出来的是对象数组，因此更接近第二种情况。

当然，标准库源码最终采用哪一种具体算法，属于平台和 JDK 实现细节，未来也可能变化。对业务代码来说，更值得依赖的是 API 明确承诺的性质：Kotlin 的这些对象排序函数是稳定排序。

什么是稳定排序

稳定排序，各位可能比我懂得多了。

它的大致意思是：如果两个元素在比较器看来相等，那么排序之后，它们仍然会保持原来的相对顺序。

例如：

data class Developer(
    val name: String,
    val experience: Int,
)

val developers = listOf(
    Developer("Alice", 5),
    Developer("Bob", 3),
    Developer("Charlie", 5),
)

val result = developers.sortedBy { it.experience }

结果为：

Bob(3), Alice(5), Charlie(5)

Alice 和 Charlie 的工作年限相同，所以它们排序后的先后关系没有发生变化。

这一点在多级排序和分阶段排序时尤其重要。不过在 Kotlin 中，如果规则明确，通常还是建议把多个条件写进同一个 Comparator，这样更容易读懂。

使用 sortedWith()

当对象没有自然顺序，或者当前场景需要一套临时规则时，可以使用 sortedWith()：

val sortedByMultiple = developers.sortedWith(
    compareByDescending<Developer> { it.experience }
        .thenBy { it.name }
)

这段代码表达了两个排序条件：

1. 先按照工作年限降序排列；
2. 如果工作年限相同，再按照名字升序排列。

输出结果类似下面这样：

Developer(name=android, experience=7)
Developer(name=compose, experience=5)
Developer(name=kotlin, experience=3)

compareBy()、compareByDescending()、thenBy() 和 thenByDescending() 本质上都在帮助我们组合 Comparator。

如果手动编写，大概会是这样：

val comparator = Comparator<Developer> { left, right ->
    val experienceResult =
        right.experience.compareTo(left.experience)

    if (experienceResult != 0) {
        experienceResult
    } else {
        left.name.compareTo(right.name)
    }
}

显然，使用标准库提供的比较器工厂更简洁，也不容易把升序和降序写反。

sortedWith() 的源码

sortedWith() 的实现和 sorted() 几乎一样：

public fun <T> Iterable<T>.sortedWith(
    comparator: Comparator<in T>,
): List<T> {
    if (this is Collection) {
        if (size <= 1) return this.toList()

        @Suppress("UNCHECKED_CAST")
        return (toTypedArray<Any?>() as Array<T>)
            .apply { sortWith(comparator) }
            .asList()
    }

    return toMutableList().apply {
        sortWith(comparator)
    }
}

唯一真正发生变化的地方，是排序时多传入了一个 Comparator。

对于 Collection，它仍然会先转成数组，然后调用数组的 sortWith(comparator)；对于普通 Iterable，则先转成 MutableList，再调用列表的 sortWith(comparator)。

这也是 Kotlin 标准库中很常见的一种设计方式：先提供一个能力完整的底层函数，再通过一些更易用的函数去组合它，而不是把同一套排序逻辑复制很多遍。

我们自己写的代码，最终也会形成一套基本逻辑，然后各个业务通过基本逻辑进行衍生、变化、发展。

更好用的 sortedWith() ------ sortedBy

如果只是想按照某个字段排序，直接使用 sortedWith() 会稍微有些啰嗦：

developers.sortedWith(
    compareBy { it.experience }
)

因此 Kotlin 又提供了 sortedBy()：

val sortedByExperience = developers.sortedBy {
    it.experience
}

它的源码非常简单：

public inline fun <T, R : Comparable<R>> Iterable<T>.sortedBy(
    crossinline selector: (T) -> R?,
): List<T> {
    return sortedWith(compareBy(selector))
}

sortedBy() 自己不负责排序，它只做了两件事：

1. 使用 compareBy(selector) 创建一个 Comparator；
2. 把这个 Comparator 交给 sortedWith()。

因此，sortedBy() 会自动继承 sortedWith() 的实现和优化路径。

sortedByDescending() 也是同样的思路：

public inline fun <T, R : Comparable<R>>
    Iterable<T>.sortedByDescending(
        crossinline selector: (T) -> R?,
    ): List<T> {
    return sortedWith(compareByDescending(selector))
}

至于 sortedDescending()，它同样没有重新实现一套降序排序逻辑：

public fun <T : Comparable<T>>
    Iterable<T>.sortedDescending(): List<T> {
    return sortedWith(reverseOrder())
}

reverseOrder() 会生成一个与自然顺序相反的 Comparator，再由 sortedWith() 完成真正的排序。

可以把它们的关系简单理解为：

sortedDescending() ─┐
sortedBy()          ├─> 构造 Comparator ─> sortedWith()
sortedByDescending()┘

sortedBy() 的选择器可能执行很多次

sortedBy { it.experience } 看起来像是先把每个元素转换成 experience，然后再对这些值排序，但实际并不是这样。

compareBy(selector) 创建的比较器，在每次比较两个元素时，都会分别调用一次 selector。而一个元素在完整排序过程中通常会参与多次比较，所以 selector 也可能被重复执行很多次。

如果选择器只是读取一个字段，完全不必担心：

developers.sortedBy { it.experience }

但如果里面包含数据库查询、文件读取、复杂解析或昂贵计算，就不适合直接这样写：

items.sortedBy { calculateExpensiveKey(it) }

更稳妥的做法是先计算一次排序键：

val result = items
    .map { item -> item to calculateExpensiveKey(item) }
    .sortedBy { (_, key) -> key }
    .map { (item, _) -> item }

这会增加一份中间数据，但能够避免排序过程中重复计算昂贵的键。

是否值得这样做，取决于集合大小和选择器的成本，这就依赖开发者经验了。

排序时如何处理 null

sortedBy() 的选择器可以返回可空类型：

data class User(
    val name: String,
    val score: Int?,
)

默认情况下，compareBy { it.score } 会把 null 视为比非空值更小，因此升序排列时 null 会出现在前面。

如果业务规则要求把 null 放到最后，可以显式指定：

val comparator = compareBy<User, Int?>(
    nullsLast(naturalOrder())
) { it.score }

val result = users.sortedWith(comparator)

比起依赖默认行为，把 null 的位置写出来往往更容易理解，尤其是在比较规则比较复杂时。

编写 Comparator 时不要直接做减法

有些代码会使用两个整数相减来实现比较器：

// 不推荐
val comparator = Comparator<Developer> { a, b ->
    a.experience - b.experience
}

我相信各位开发者们应该经常这样写。

对于普通的小数字，它看起来没有问题。但如果两个值接近 Int 的上下边界，减法可能溢出，最终得到错误的顺序。

应该使用 compareTo() 或 compareValues()：

val comparator = Comparator<Developer> { a, b ->
    a.experience.compareTo(b.experience)
}

除此之外，一个正确的比较器还应该保持规则一致。例如，如果 a > b、b > c，那么结果也应该满足 a > c。否则，排序结果可能不可预测，某些平台实现甚至会直接抛出异常。

reversed()：反转的是当前顺序

排序讲完之后，再来看反转。

val list = listOf("kotlin", "Android", "skydoves")
val reversedList = list.reversed()

println(reversedList)
// [skydoves, Android, kotlin]

reversed() 不会比较任何元素。它只关心元素当前所处的位置，然后把第一个和最后一个交换、第二个和倒数第二个交换，直到走到中间。

Iterable<T>.reversed() 的核心实现如下：

public fun <T> Iterable<T>.reversed(): List<T> {
    if (this is Collection && size <= 1) {
        return toList()
    }

    val list = toMutableList()
    list.reverse()
    return list
}

可以看到，它的过程非常简单直接：

1. 先处理 0 个或 1 个元素的情况；
2. 调用 toMutableList() 创建一个副本；
3. 对副本调用 reverse()；
4. 返回反转后的结果。

所以 reversed() 不会修改原集合：

val source = mutableListOf(1, 2, 3)
val result = source.reversed()

println(source) // [1, 2, 3]
println(result) // [3, 2, 1]

如果希望直接修改可变列表，则使用 reverse()：

val source = mutableListOf(1, 2, 3)
source.reverse()

println(source) // [3, 2, 1]

函数名只差一个字母 d，行为却完全不同：

函数	返回结果	是否修改接收者
reversed()	新的 List	否
reverse()	Unit	是

JVM 上的 Collections.reverse()

在 JVM 平台，MutableList.reverse() 最终会使用 java.util.Collections.reverse()。它并不是不加判断地使用下标访问，而是会根据列表类型选择不同路径。

其核心逻辑可以简化为：

public static void reverse(List<?> list) {
    int size = list.size();

    if (size < REVERSE_THRESHOLD || list instanceof RandomAccess) {
        for (int i = 0, mid = size >> 1, j = size - 1;
             i < mid;
             i++, j--) {
            swap(list, i, j);
        }
    } else {
        ListIterator front = list.listIterator();
        ListIterator back = list.listIterator(size);

        for (int i = 0, mid = size >> 1; i < mid; i++) {
            Object value = front.next();
            front.set(back.previous());
            back.set(value);
        }
    }
}

支持随机访问的列表

ArrayList 实现了 RandomAccess，按下标读取和写入元素都是常数时间，因此最适合使用左右指针交换：

[A, B, C, D]
 ↑        ↑
 i        j

先交换 A 和 D，再交换 B 和 C，整个过程只需要遍历一半元素，时间复杂度仍然是 O(n)。

不支持随机访问的列表

LinkedList 没有实现 RandomAccess。如果仍然反复调用 get(i) 和 set(i)，每一次下标访问都可能重新遍历链表，最终很容易退化为 O(n²)。

所以 Collections.reverse() 会在列表较大时改用两个 ListIterator：一个从前往后走，另一个从后往前走。这样仍然只需要线性遍历。

这段实现会根据数据结构的访问特性选择合适的遍历方式，这种特殊化的做法，在前一篇文章中，亦有讲解。

数组的 reversed() 和 reverse()

数组同样提供 reversed()：

public fun <T> Array<out T>.reversed(): List<T> {
    if (isEmpty()) return emptyList()

    val list = toMutableList()
    list.reverse()
    return list
}

注意它返回的是新的 List<T>，并不会修改原数组。

而数组的 reverse() 会直接修改数组本身。它的核心实现就是经典的双指针交换：

public fun <T> Array<T>.reverse() {
    val midPoint = (size / 2) - 1
    if (midPoint < 0) return

    var reverseIndex = lastIndex

    for (index in 0..midPoint) {
        val tmp = this[index]
        this[index] = this[reverseIndex]
        this[reverseIndex] = tmp
        reverseIndex--
    }
}

对于奇数长度的数组，中间元素不需要移动；对于偶数长度的数组，刚好交换 size / 2 次。

整个操作的时间复杂度是 O(n)，如果忽略临时交换变量，占用的额外空间是 O(1)。

asReversed()：不复制数据的反向视图

如果接收者是 List，Kotlin 还提供了一个容易被忽略的函数：asReversed()。

val source = mutableListOf(1, 2, 3)
val view = source.asReversed()

println(view) // [3, 2, 1]

source += 4
println(view) // [4, 3, 2, 1]

reversed() 会复制元素并生成一个独立结果；asReversed() 返回的则是原列表的反向视图。它不需要复制整份数据，但原列表发生变化时，视图也会随之变化。

因此两者并没有绝对的好坏：

• 需要独立快照时，使用 reversed()；
• 需要避免复制，并且能接受结果与原列表联动时，使用 asReversed()。

shuffled()：随机打乱顺序

最后来看洗牌：

val frameworks = listOf("Compose", "Flutter", "React")

println(frameworks.shuffled())
// 每次输出都可能不同

shuffled() 的实现和 reversed() 有些相似：先创建可变副本，再在副本上执行原地操作。

public fun <T> Iterable<T>.shuffled(): List<T> =
    toMutableList().apply { shuffle() }

因此，它同样不会修改原集合。

如果手里本来就是 MutableList，并且希望直接打乱它，可以调用 shuffle()：

val frameworks = mutableListOf("Compose", "Flutter", "React")
frameworks.shuffle()

shuffle and shuffled，此时此刻，恰如 sort and sorted。

Fisher--Yates 洗牌算法

Kotlin 的洗牌实现采用的是现代 Fisher--Yates 算法。它的思路是从后往前遍历，每次从尚未确定的位置中随机选出一个元素，放到当前位置。

核心代码如下：

public fun <T> MutableList<T>.shuffle(random: Random) {
    for (i in lastIndex downTo 1) {
        val j = random.nextInt(i + 1)
        this[j] = this.set(i, this[j])
    }
}

第一次看到最后一行，可能会觉得有些绕：

this[j] = this.set(i, this[j])

set(i, value) 在写入新值的同时，还会返回位置 i 原来的元素。因此，这一行代码其实完成了一次交换：

val oldValueAtI = this.set(i, this[j])
this[j] = oldValueAtI

为了看清楚整个过程，假设现在有一个列表：

[A, B, C, D]

第一次循环，i = 3，从 0..3 中随机得到 j = 1，交换 B 和 D：

[A, D, C, B]

此时最后一个位置已经确定，后续不会再动它。

第二次循环，i = 2，从 0..2 中随机选择一个位置。假设选中了 j = 2，那么 C 与自己交换，列表保持不变：

[A, D, C, B]

第三次循环，i = 1，从 0..1 中随机得到 j = 0，交换 A 和 D：

[D, A, C, B]

循环结束后，索引 0 的元素也自然确定下来。

对于基于数组的列表，这个过程只需要从后向前遍历一次，因此时间复杂度是 O(n)。原地洗牌本身只需要常数级额外空间；而 shuffled() 还需要先复制出一个新的列表，所以整体需要 O(n) 的结果空间。

在 JVM 上，无参数的 MutableList.shuffle() 会直接委托给 java.util.Collections.shuffle()。OpenJDK 会检查列表是否支持随机访问：对于 ArrayList 这类实现了 RandomAccess 的列表，它会直接通过下标交换元素；对于元素数量达到阈值的非随机访问列表，例如 LinkedList，则会先将元素复制到数组中完成洗牌，再通过迭代器写回，从而避免频繁的下标访问导致 O(n2) 的性能问题。

数组的 shuffle()

数组的洗牌逻辑几乎一样，只是交换元素时使用了一个临时变量：

public fun <T> Array<T>.shuffle(random: Random) {
    for (i in lastIndex downTo 1) {
        val j = random.nextInt(i + 1)

        val copy = this[i]
        this[i] = this[j]
        this[j] = copy
    }
}

数组本身支持常数时间的下标访问，因此每次交换都是 O(1)，整个算法仍然是 O(n)。

Fisher--Yates 的重要性质是：只要随机数生成器本身没有偏差，每一种可能的排列出现的概率都相同。

测试时如何得到可重复的结果

默认的 shuffled() 每次都可能产生不同结果，这在实际使用中没有问题，但会让单元测试变得不稳定。

Kotlin 允许传入指定的随机数生成器：

val result = frameworks.shuffled(Random(42))

固定种子后，同一平台和实现下可以得到可重复的随机序列，更适合测试和问题复现。

不过，kotlin.random.Random 并不是为密码、令牌等安全场景设计的。如果随机结果涉及安全性，应该使用平台提供的密码学安全随机数生成器。

到底应该选择哪个函数

最后把这些函数放在一起看：

需求	返回新结果	原地修改
按自然顺序升序排列	sorted()	sort()
按自然顺序降序排列	sortedDescending()	sortDescending()
按字段排序	sortedBy() / sortedByDescending()	sortBy() / sortByDescending()
使用复杂比较规则	sortedWith()	sortWith()
反转当前顺序	reversed()	reverse()
获取反向视图	asReversed()	---
随机打乱顺序	shuffled()	shuffle()

它们的常见复杂度如下：

操作	时间复杂度	新结果所需空间	是否稳定
排序	O(n log n)	O(n)	是
反转	O(n)	O(n)	不涉及比较
洗牌	O(n)	O(n)	不涉及比较

表中的空间复杂度针对 sorted()、reversed() 和 shuffled() 这类返回新结果的函数。原地版本不需要再创建一份完整结果，但具体排序算法仍可能使用额外的临时空间。

一点想法

Kotlin 提供了 sorted、sortedBy、sortedWith、reversed 和 shuffled 等集合操作函数，可以灵活地调整集合中元素的排列顺序。它们不仅支持自定义比较器，还可以组合多个排序条件，让我们能够以函数式的方式处理数据，代码也更加简洁、清晰。

有人可能会问：现在 AI 写代码已经这么普遍，还有必要花时间去看这些标准库的内部实现吗？

我的答案是：依然有必要。AI 大多数时候只是把功能跑通，它倾向于给出一个能工作的答案，而不会主动替你思考"这个选择器会被调用很多次，是不是该先把排序键算出来""这个列表不支持随机访问，原地洗牌会不会退化"。这些细节，恰恰是工程经验真正发挥作用的地方。一个优秀的工程师，对性能和代码味道的敏感度，往往超过 AI------不是因为他记得更多 API，而是因为他知道一行代码背后发生了什么。

所以，读源码的意义不在于背诵实现，而在于建立一种判断力：知道哪些地方 AI 给的方案够用，哪些地方需要自己再推一把。这种判断力，正是 AI 时代里工程师最该保留的东西。