OmX 自适应排序优化 Mission 实战混合排序策略、加权成本评估与沙箱契约解析【免费下载链接】oh-my-codexOmX - Oh My codeX: Your codex is not alone. Add hooks, agent teams, HUDs, and so much more.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oh/oh-my-codex本文围绕 OmXOh My codeX仓库中的missions/adaptive-sort-optimization/任务包深入讲解如何在一个确定性的混合数据分布排序基准上做算法工程优化。你将掌握 OmX autoresearch 任务沙箱sandbox的评估契约与安全边界、混合排序hybrid sort的调度原理与三个核心阈值参数的作用以及以加权比较/移动成本替代墙钟时间的基准打分机制并了解如何在保持排序正确性的前提下通过参数调优与轻量启发式提升评估分数。一、任务定位这是 OmX 的一次算法工程型研究演示在 OmX 仓库中missions/adaptive-sort-optimization/是一个面向omx autoresearch流程设计的任务包pilot mission。与仓库内其他演示如 ML 表格分类、噪声高维贝叶斯优化、潜在子空间发现不同本任务不是调模型超参而是把排序算法策略本身当作被优化的对象在多个确定的输入分布上让混合排序策略以更少的加权操作代价完成排序。任务包由两个文件组成职责分离清晰mission.md定义目标——在多个确定性输入分布上优化自适应排序策略并明确成功标准加权成本分数优于当前保留基线、所有基准用例排序正确、策略保持轻量与确定性sandbox.md定义评估契约与沙箱操作规则——评估器命令、输出格式、保留策略以及允许改动/避免改动的边界。对应地被优化的代码与基准位于 playground/adaptive_sort_demo/含 config.json 与 sort_benchmark.py而外层的 playground/README.md 将本演示归入确定性或种子可控评估、小代码足迹、评估器驱动的 keep/discard 循环这一设计目标之下。二、沙箱评估契约sandbox.md逐条解读sandbox.md 的核心是一段 YAML front-matter它直接决定了 autoresearch 流程如何评判每次候选改动evaluator: command: python3 scripts/eval-adaptive-sort-optimization.py format: json keep_policy: score_improvement各字段的实际语义如下evaluator.command评估器的调用命令。它运行一个独立脚本把基准结果以 JSON 形式输出。注意仓库内实际的评估器脚本位于 src/scripts/eval/eval-adaptive-sort-optimization.py实际运行时需要按该路径调用evaluator.format: json评估器必须以 JSON 作为与上层autoresearch 监督器交换结果的格式keep_policy: score_improvement保留策略为分数改进。只有候选改动的评分严格优于当前保留基线时才被采纳这与 playground/README.md 中evaluator-driven keep/discard loops的描述一致——每次迭代的取舍由分数决定而非人工主观判断。sandbox 正文则把任务严格收拢在playground/adaptive_sort_demo/范围内并用两栏列出边界允许的改动Allowed changeshybrid sort 的调度逻辑hybrid sort dispatch logic阈值调优threshold tuning轻量级确定性启发式lightweight deterministic heuristics直接支撑优化目标的小型结构性清理small structural cleanups that directly support the optimization避免的改动Avoid与仓库无关的改动unrelated repository changes新增依赖adding new dependencies仅为了让分数更容易而修改基准用例changing the benchmark cases only to make the score easier最后一句把任务定性为算法工程任务保持基准确定性并在混合数据分布上改进加权成本。这意味着作弊式改基准、引入第三方排序库、或顺手重构仓库其他模块都属于契约外的行为。三、被优化的基准实现加权成本模型与四种基础算法sort_benchmark.py 是整套基准的核心它不测量墙钟时间而是用可计数的操作原语模拟排序代价。关键设计如下。3.1 成本模型Metrics与OpsMetrics记录两类操作并给出加权总分dataclass class Metrics: comparisons: int 0 moves: int 0 def score(self) - float: return self.comparisons 0.35 * self.movesOps封装了所有触碰数据的动作compare(a, b)每次比较计一次comparisonsmove(count)按count累加moves。所有排序算法都只能通过Ops访问数据从而让代价统计做到精确且零墙钟噪声。这里的权重系数0.35是关键一次移动的代价只相当于 0.35 次比较。也就是说在成本函数看来多搬几次数据比多做几次比较更便宜——这直接影响了后续策略选择的取舍方向例如对接近有序的数据用移动多但比较少的插入排序可能是划算的。3.2 四种基础算法基准内置了三种子算法外加一个纯归并排序的基线对照insertion_sort标准插入排序。每轮取key向前比较并搬移元素最后落位。对近乎有序输入表现优秀代价为 O(n) 量级比较 O(n) 移动merge_sort递归归并排序。先切分再合并合并阶段每次比较后move()一次剩余片段用move(len(left) - i)等批量记数。它是稳定的 O(n log n) 对照基线counting_sort计数排序。ops.move(len(counts))记录初始化计数数组的成本遍历填入counts[value - offset] 1再展开输出。当值域跨度小时近乎线性baseline_sort直接转发给merge_sort用于给整个任务提供纯归并排序的参照分数。3.3 确定性没有随机源基准中的每个用例都由算术递推式生成如((i * 37 11) % 101)没有任何随机种子或采样步骤Ops统计与Metrics.score()也都是纯函数计算。因此同一份 config 在任何机器、任何时间运行都会得到完全相同的分数——这正是 sandbox 强调保持基准确定性的底气也让score_improvement保留策略具备可复现性。四、混合排序调度器hybrid_sort与三个阈值参数hybrid_sort是任务真正要优化的对象它根据输入特征在三种子算法之间做运行时调度调度决策由 config.json 中的三个参数控制{ algorithm: hybrid_sort, params: { insertion_threshold: 12, run_detection_min: 10, counting_span_limit: 128 } }调度逻辑如下sort_benchmark.py 中的hybrid_sortdef hybrid_sort(values, config, ops): params dict(config.get(params, {})) insertion_threshold int(params.get(insertion_threshold, 12)) run_detection_min int(params.get(run_detection_min, 10)) counting_span_limit int(params.get(counting_span_limit, 128)) if len(values) insertion_threshold: return insertion_sort(values, ops) if values: min_value min(values) max_value max(values) if max_value - min_value counting_span_limit: return counting_sort(values, min_value, max_value, ops) if longest_non_decreasing_run(values) run_detection_min: return insertion_sort(values, ops) return merge_sort(values, ops)三个参数各自的含义与影响参数默认值作用优化影响insertion_threshold12数组长度不超过该值时直接走插入排序决定小规模输入用移动多、比较少的插入排序替代归并的开销拐点counting_span_limit128值域跨度max - min不超过该值时走计数排序决定何时用线性计数排序吃掉小值域输入duplicates、low-cardinality 用例的胜负手run_detection_min10最长非递减段run长度达到该值时走插入排序让近乎有序输入跳过归并享受插入排序的 O(n) 近似代价配套的辅助函数longest_non_decreasing_run(values)在单次线性扫描中计算最长非递减连续段的长度用于run_detection_min判定。从源码结构看这三个阈值共同构成一个两阶段路由先看规模 → 再看值域 → 再看有序度 → 兜底归并。值得注意的一点counting_sort在实现中把初始化计数数组和遍历展开都计入移动成本ops.move(len(counts))、ops.move(count)因此当值域跨度接近counting_span_limit时计数排序的初始化成本会被放大。据 playground/README.md 记录该任务的已保留最优结果是把计数排序切换到观测到的值域跨度score 从2.1198297352756628提升到9.411498969440865提升约 7.29——这意味着对调度逻辑做工程级调整而非堆依赖、改基准正是契约鼓励的优化方向。五、评估器脚本与分数公式评估器 src/scripts/eval/eval-adaptive-sort-optimization.py 是 sandbox 契约里evaluator.command指向的落地实现它把成本翻译成分数result subprocess.run( [sys.executable, playground/adaptive_sort_demo/sort_benchmark.py], checkFalse, capture_outputTrue, textTrue, ) # ... payload json.loads(result.stdout) total_cost float(payload[total_cost]) score 10000.0 / total_cost print(json.dumps({pass: total_cost 0, score: score}))几个要点评估器通过子进程调用sort_benchmark.py的main()后者输出run_config(load_config())的 JSON若子进程返回码非零评估器输出{pass: False, score: 0.0}并退出分数定义为10000.0 / total_cost即总加权成本越低、分数越高且pass仅在total_cost 0时成立。这个score正是keep_policy: score_improvement直接比较的量autoresearch 监督器每一轮拿到候选改动的score若高于当前基线则保留否则丢弃。六、基准用例五个分布 × 三个规模 × 权重build_cases()在 sort_benchmark.py 中生成 15 个用例5 种分布 × 规模 32/64/96每种用例带一个权重用例族生成方式权重分布特征random-{n}((i * 37 11) % 101)1.0伪随机、值域 0–100考验通用排序能力reverse-{n}list(range(n, 0, -1))1.1完全逆序最坏输入之一nearly-sorted-{n}i if i % 9 else max(0, i - 3)1.2几乎有序、偶发小扰动适配 run 检测与插入排序duplicates-{n}((i * 7) % 8)1.3大量重复值、值域仅 8适配计数排序low-cardinality-{n}((i * 13 5) % 16)1.15低基数、值域 16同样利好计数排序每个用例的加权成本为weight * ops.metrics.score()总和累加为total_cost。由于权重侧重duplicates1.3与 nearly-sorted1.2占比最高一套好的策略应当优先在重复值与近有序输入上压低成本而不是把力气都花在 random 用例上——这正是自适应三个字的含义所在。正确性由评估循环内的断言兜底if out ! sorted(values): raise AssertionError(fincorrect sort output for {name})任何产生错误排序的候选改动都会在断言处失败进而导致评估器输出pass: false, score: 0.0无法通过保留策略。七、如何在仓库中运行与验证7.1 直接运行基准不需要安装任何依赖仅标准库json、dataclasses、pathlib在仓库根目录执行python3 playground/adaptive_sort_demo/sort_benchmark.py输出为 JSON包含algorithm、total_cost与逐用例的weighted_cost例如结构如下{algorithm: hybrid_sort, total_cost: 1062.3, cases: [{case: random-32, weighted_cost: 89.1}, ...]}7.2 通过评估器打分python3 src/scripts/eval/eval-adaptive-sort-optimization.py输出为{pass: true, score: 分数}其中score 10000.0 / total_cost。7.3 作为 autoresearch mission 运行在已安装 OmX 的环境下可以走完整的自动研究循环omx autoresearch missions/adaptive-sort-optimization运行后可在.omx/logs/autoresearch/run-id/下检查manifest.json、candidate.json、iteration-ledger.json查看监督器对每轮候选的 keep/discard/stop 决策参见 missions/README.md 的说明。快捷方式方面run-autoresearch-showcase.sh 提供了sorting这个 showcase 别名映射到本 mission可用scripts/run-autoresearch-showcase.sh sorting一键启动。八、优化要点总结算法工程视角综合 sandbox 契约、基准实现与评估公式可归纳出几条可落地的优化路线阈值调优优先insertion_threshold、run_detection_min、counting_span_limit三个参数直接控制调度路由是成本最低、风险最小的优化面调参后跑评估器对比score即可。启发式可以更细sandbox 明确允许轻量级确定性启发式。例如可以基于Ops成本模型推断对已检测到的长 run 段走插入排序、对剩余部分再递归调度属于契约允许的hybrid sort dispatch logic改进。警惕值域跨度陷阱counting_sort会把计数数组初始化计入移动成本因此当值域接近counting_span_limit时计数排序未必划算——据 playground 记录保留最优解正是通过将计数排序切换到观测到的值域跨度来大幅降本分数 2.12 → 9.41这说明成本模型的细节本身就藏着优化空间。守住边界不新增依赖、不改基准用例、不做无关仓库改动。任何让sorted(values)断言失败或让pass变 false 的改动都会被评估器直接判 0 分。最后提醒本任务的评判完全由keep_policy: score_improvement驱动优化目标始终是在保持正确性与确定性的前提下降低加权成本。这是一次典型的、可复现的算法工程练习——先读懂成本模型再谈调度优化。【免费下载链接】oh-my-codexOmX - Oh My codeX: Your codex is not alone. 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