TimSort算法是一种起源于归并排序和插入排序的混合排序算法，设计初衷是为了在真实世界中的各种数据中可以有较好的性能。该算法最初是由Tim Peters于2002年在Python语言中提出的。
TimSort 是一个归并排序做了大量优化的版本。对归并排序排在已经反向排好序的输入时表现O(n2)的特点做了特别优化。对已经正向排好序的输入减少回溯。对两种情况混合（一会升序，一会降序）的输入处理比较好。
在jdk1.7之后，Arrays类中的sort方法有一个分支判断，当LegacyMergeSort.userRequested为true的情况下，采用legacyMergeSort，否则采用ComparableTimSort。并且在legacyMergeSort的注释上标明了该方法会在以后的jdk版本中废弃，因此以后Arrays类中的sort方法将采用ComparableTimSort类中的sort方法。
public static void sort(Object[] a, int fromIndex, int toIndex) {
if (LegacyMergeSort.userRequested)
legacyMergeSort(a, fromIndex, toIndex);
else
ComparableTimSort.sort(a, fromIndex, toIndex);
}
下面是ComparableTimSort的sort方法
static void sort(Object[] a) {
sort(a, 0, a.length);
}
static void sort(Object[] a, int lo, int hi) {
rangeCheck(a.length, lo, hi);
int nRemaining = hi - lo;
if (nRemaining < 2)
return; // Arrays of size 0 and 1 are always sorted
// If array is small, do a "mini-TimSort" with no merges
if (nRemaining < MIN_MERGE) {
int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi);
binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen);
return;
}
/**
* March over the array once, left to right, finding natural runs,
* extending short natural runs to minRun elements, and merging runs
* to maintain stack invariant.
*/
ComparableTimSort ts = new ComparableTimSort(a);
int minRun = minRunLength(nRemaining);
do {
// Identify next run
int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi);
// If run is short, extend to min(minRun, nRemaining)
if (runLen < minRun) {
int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;
binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen);
runLen = force;
}
// Push run onto pending-run stack, and maybe merge
ts.pushRun(lo, runLen);
ts.mergeCollapse();
// Advance to find next run
lo += runLen;
nRemaining -= runLen;
} while (nRemaining != 0);
// Merge all remaining runs to complete sort
assert lo == hi;
ts.mergeForceCollapse();
assert ts.stackSize == 1;
}
（1）传入的待排序数组若小于阈值MIN_MERGE（Java实现中为32，Python实现中为64），则调用 binarySort，这是一个不包含合并操作的 mini-TimSort。
a) 从数组开始处找到一组连接升序或严格降序（找到后翻转）的数
b) Binary Sort：使用二分查找的方法将后续的数插入之前的已排序数组，binarySort对数组a[lo:hi]进行排序，并且a[lo:start]是已经排好序的。算法的思路是对a[start:hi]中的元素，每次使用binarySearch为它在a[lo:start]中找到相应位置，并插入。
（2）开始真正的TimSort过程：
（2.1） 选取minRun大小，之后待排序数组将被分成以minRun大小为区块的一块块子数组
a) 如果数组大小为2的N次幂，则返回16（MIN_MERGE / 2）
b) 其他情况下，逐位向右位移（即除以2），直到找到介于16和32间的一个数
- minRun
private static int minRunLength(int n) {
assert n >= 0;
int r = 0; // Becomes 1 if any 1 bits are shifted off
while (n >= MIN_MERGE) {
r |= (n & 1);
n >>= 1;
}
return n + r;
}这个函数根据 n 计算出对应的 natural run 的最小长度。MIN_MERGE 默认为32，如果n小于此值，那么返回n 本身。否则会将 n 不断地右移，直到少于 MIN_MERGE，同时记录一个 r 值，r 代表最后一次移位n时，n最低位是0还是1。 最后返回 n + r，这也意味着只保留最高的 5 位，再加上第六位。
（2.2）do-while
（2.2.1）找到初始的一组升序数列，countRunAndMakeAscending 会找到一个run ，这个run 必须是已经排序的，并且函数会保证它为升序，也就是说，如果找到的是一个降序的，会对其进行翻转。
（2.2.2）若这组区块大小小于minRun，则将后续的数补足，利用binarySort 对 run 进行扩展，并且扩展后，run 仍然是有序的。
（2.2.3）当前的 run 位于 a[lo:runLen] ，将其入栈ts.pushRun(lo, runLen);//为后续merge各区块作准备：记录当前已排序的各区块的大小
（2.2.4）对当前的各区块进行merge，merge会满足以下原则（假设X，Y，Z为相邻的三个区块）：
a) 只对相邻的区块merge
b) 若当前区块数仅为2，If X<=Y，将X和Y merge
b) 若当前区块数>=3，If X<=Y+Z，将X和Y merge，直到同时满足X>Y+Z和Y>Z由于要合并的两个
run是已经排序的，所以合并的时候，有会特别的技巧。假设两个run是run1,run2，先用gallopRight在run1里使用binarySearch查找run2 首元素的位置k, 那么run1中k前面的元素就是合并后最小的那些元素。然后，在run2中查找run1 尾元素的位置len2，那么run2中len2后面的那些元素就是合并后最大的那些元素。最后，根据len1与len2大小，调用mergeLo或者mergeHi将剩余元素合并。
（2.2.5） 重复2.2.1 ~ 2.2.4，直到将待排序数组排序完
（2.2.6） Final Merge：如果此时还有区块未merge，则合并它们
（3）示例
*注意*：为了演示方便，我将TimSort中的minRun直接设置为2，否则我不能用很小的数组演示。。。同时把MIN_MERGE也改成2（默认为32），这样避免直接进入binary sort。
初始数组为[7,5,1,2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14]
=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)，同时countRunAndMakeAscending 函数会保证它为升序
[1,5,7] [2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14]=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[3] => 进入merge循环 (2.2.4)
do not merge因为栈大小仅为1 => 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
[1,5,7] [2,6,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14] => 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[3, 5] => 进入merge循环 (2.2.4)
merge因为runLen[0]<=runLen[1]
1) gallopRight：寻找run1的第一个元素应当插入run0中哪个位置（”2”应当插入”1”之后），然后就可以忽略之前run0的元素（都比run1的第一个元素小）
2) gallopLeft：寻找run0的最后一个元素应当插入run1中哪个位置（”7”应当插入”8”之前），然后就可以忽略之后run1的元素（都比run0的最后一个元素大）
这样需要排序的元素就仅剩下[5,7] [2,6]，然后进行mergeLow
完成之后的结果：
[1,2,5,6,7,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14] => 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[8]
退出当前merge循环因为栈中的区块仅为1 => 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16,14]
=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块大小为[8,2]=> 进入merge循环 (2.2.4)
do not merge因为runLen[0]>runLen[1]=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16] [14]=> 入栈 (2.2.3)
当前的栈区块为[8,2,5]=>
do not merege run1与run2因为不满足runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2]
merge run2与run3因为runLen[1]<=runLen[2]
1) gallopRight：发现run1和run2就已经排好序
完成之后的结果：
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14]=> 入栈 (2.2.3)
当前入栈的区块大小为[8,7]
退出merge循环因为runLen[0]>runLen[1]=> 寻找连续的降序或升序序列 (2.2.1)
最后只剩下[14]这个元素：[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14]=> 入栈 (2.2.3)
当前入栈的区块大小为[8,7,1]=> 进入merge循环 (2.2.4)
merge因为runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2]
因为runLen[0]>runLen[2]，所以将run1和run2先合并。（否则将run0和run1先合并）
1) gallopRight & 2) gallopLeft
这样需要排序的元素剩下[13,15] [14]，然后进行mergeHigh
完成之后的结果：
[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,14,15,16] 当前入栈的区块为[8,8]=>
继续merge因为runLen[0]<=runLen[1]
1) gallopRight & 2) gallopLeft
需要排序的元素剩下[5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11]，然后进行mergeHigh
完成之后的结果：
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16] 当前入栈的区块大小为[16]=>
不需要final merge因为当前栈大小为1=>
结束参考：
http://www.lifebackup.cn/timsort-java7.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Timsort