Timsort is an adaptive, stable,
  natural mergesort. It has supernatural
  performance on many kinds of partially
  ordered arrays (less than lg(N!)
  comparisons needed, and as few as
  N-1), yet as fast as Python's previous
  highly tuned samplesort hybrid on
  random arrays.

我们是否看到timsort在CPython之外使用？是否有意义？

解决方案

我们链接的描述看起来很笼统。

它看起来并不特别熟悉，但是在广泛的软件领域中，"智能"合并排序非常普遍。

至于是否有意义，这取决于我们要排序的内容以及比较与内存分配的相对成本。在内存受限的环境中，需要最多2 * N字节的额外内存的排序并不是一个好的选择。

该算法非常通用，但是其好处却是特定于Python的。与大多数排序例程不同，Python的list.sort(使用timsort所关心的)避免了不必要的比较，因为通常比较比交换项目(始终只是一组指针副本)甚至分配一些对象要昂贵得多。额外的内存(因为它始终只是一个指针数组，并且与任何Python操作中的平均开销相比，开销都较小。)

如果我们受到类似的限制，那么它可能是合适的。我还没有看到其他情况下的比较确实如此昂贵的情况，尽管:-)

是的，在CPython之外(特别是在Python之外)或者一般情况下使用timsort相当有意义。

当前正在努力用timsort替换Java的"修改的合并排序"，并且初步结果是非常积极的。

现在在Wikipedia上回答：timsort将在从Android复制了Java 7的Java 7中使用。