1 STL提供的Sort 算法

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C++之所以得到這么多人的喜歡，是因為它既具有面向對象的概念，又保持了C語言高效的特點。STL 排序算法同樣需要保持高效。因此，對于不同的需求，STL提供的不同的函數，不同的函數，實現的算法又不盡相同。

1.1 所有sort算法介紹

所有的sort算法的參數都需要輸入一個范圍，[begin, end)。這里使用的迭代器(iterator)都需是隨機迭代器(RadomAccessIterator), 也就是說可以隨機訪問的迭代器，如：it+n什么的。（partition 和stable_partition 除外）

如果你需要自己定義比較函數，你可以把你定義好的仿函數(functor)作為參數傳入。每種算法都支持傳入比較函數。以下是所有STL sort算法函數的名字列表:

函數名功能描述

sort	對給定區間所有元素進行排序
stable_sort	對給定區間所有元素進行穩定排序
partial_sort	對給定區間所有元素部分排序
partial_sort_copy	對給定區間復制并排序
nth_element	找出給定區間的某個位置對應的元素
is_sorted	判斷一個區間是否已經排好序
partition	使得符合某個條件的元素放在前面
stable_partition	相對穩定的使得符合某個條件的元素放在前面

其中nth_element 是最不易理解的，實際上，這個函數是用來找出第幾個。例如：找出包含7個元素的數組中排在中間那個數的值，此時，我可能不關心前面，也不關心后面，我只關心排在第四位的元素值是多少。

1.2 sort 中的比較函數

當你需要按照某種特定方式進行排序時，你需要給sort指定比較函數，否則程序會自動提供給你一個比較函數。 vector < int > vect; //... sort(vect.begin(), vect.end()); //此時相當于調用 sort(vect.begin(), vect.end(), less<int>() ); 上述例子中系統自己為sort提供了less仿函數。在STL中還提供了其他仿函數，以下是仿函數列表: 名稱功能描述

equal_to	相等
not_equal_to	不相等
less	小于
greater	大于
less_equal	小于等于
greater_equal	大于等于

需要注意的是，這些函數不是都能適用于你的sort算法，如何選擇，決定于你的應用。另外，不能直接寫入仿函數的名字，而是要寫其重載的()函數： less<int>() greater<int>()

當你的容器中元素時一些標準類型（int float char)或者string時，你可以直接使用這些函數模板。但如果你時自己定義的類型或者你需要按照其他方式排序，你可以有兩種方法來達到效果：一種是自己寫比較函數。另一種是重載類型的'<'操作賦。

#include <iostream> #include <algorithm> #include <functional> #include <vector> using namespace std;class myclass {public:myclass(int a, int b):first(a), second(b){}int first;int second;bool operator < (const myclass &m)const {return first < m.first;} };bool less_second(const myclass & m1, const myclass & m2) {return m1.second < m2.second; }int main() {vector< myclass > vect;for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++){myclass my(10-i, i*3);vect.push_back(my);}for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")\n";sort(vect.begin(), vect.end());cout<<"after sorted by first:"<<endl;for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")\n";cout<<"after sorted by second:"<<endl;sort(vect.begin(), vect.end(), less_second);for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")\n";return 0 ; } 知道其輸出結果是什么了吧： (10,0) (9,3) (8,6) (7,9) (6,12) (5,15) (4,18) (3,21) (2,24) (1,27) after sorted by first: (1,27) (2,24) (3,21) (4,18) (5,15) (6,12) (7,9) (8,6) (9,3) (10,0) after sorted by second: (10,0) (9,3) (8,6) (7,9) (6,12) (5,15) (4,18) (3,21) (2,24) (1,27)

1.3 sort 的穩定性

你發現有sort和stable_sort，還有 partition 和stable_partition， 感到奇怪吧。其中的區別是，帶有stable的函數可保證相等元素的原本相對次序在排序后保持不變?；蛟S你會問，既然相等，你還管他相對位置呢，也分不清楚誰是誰了？這里需要弄清楚一個問題，這里的相等，是指你提供的函數表示兩個元素相等，并不一定是一摸一樣的元素。

例如，如果你寫一個比較函數:

bool less_len(const string &str1, const string &str2) {return str1.length() < str2.length(); } 此時，"apple" 和 "winter" 就是相等的，如果在"apple" 出現在"winter"前面，用帶stable的函數排序后，他們的次序一定不變，如果你使用的是不帶"stable"的函數排序，那么排序完后，"Winter"有可能在"apple"的前面。

1.4 全排序

全排序即把所給定范圍所有的元素按照大小關系順序排列。用于全排序的函數有

template <class RandomAccessIterator> void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp);template <class RandomAccessIterator> void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp); 在第1，3種形式中，sort 和 stable_sort都沒有指定比較函數，系統會默認使用operator< 對區間[first,last)內的所有元素進行排序, 因此，如果你使用的類型義軍已經重載了operator<函數，那么你可以省心了。第2, 4種形式，你可以隨意指定比較函數，應用更為靈活一些。來看看實際應用：

班上有10個學生，我想知道他們的成績排名。

#include <iostream> #include <algorithm> #include <functional> #include <vector> #include <string> using namespace std;class student{public:student(const string &a, int b):name(a), score(b){}string name;int score;bool operator < (const student &m)const {return score< m.score;} };int main() {vector< student> vect;student st1("Tom", 74);vect.push_back(st1);st1.name="Jimy";st1.score=56;vect.push_back(st1);st1.name="Mary";st1.score=92;vect.push_back(st1);st1.name="Jessy";st1.score=85;vect.push_back(st1);st1.name="Jone";st1.score=56;vect.push_back(st1);st1.name="Bush";st1.score=52;vect.push_back(st1);st1.name="Winter";st1.score=77;vect.push_back(st1);st1.name="Andyer";st1.score=63;vect.push_back(st1);st1.name="Lily";st1.score=76;vect.push_back(st1);st1.name="Maryia";st1.score=89;vect.push_back(st1);cout<<"------before sort..."<<endl;for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<vect[i].name<<":\t"<<vect[i].score<<endl;stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>());cout <<"-----after sort ...."<<endl;for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<vect[i].name<<":\t"<<vect[i].score<<endl;return 0 ; } 其輸出是： ------before sort... Tom: 74 Jimy: 56 Mary: 92 Jessy: 85 Jone: 56 Bush: 52 Winter: 77 Andyer: 63 Lily: 76 Maryia: 89 -----after sort .... Bush: 52 Jimy: 56 Jone: 56 Andyer: 63 Tom: 74 Lily: 76 Winter: 77 Jessy: 85 Maryia: 89 Mary: 92 sort采用的是成熟的"快速排序算法"(目前大部分STL版本已經不是采用簡單的快速排序，而是結合內插排序算法)。注1，可以保證很好的平均性能、復雜度為n*log(n)，由于單純的快速排序在理論上有最差的情況，性能很低，其算法復雜度為n*n，但目前大部分的STL版本都已經在這方面做了優化，因此你可以放心使用。stable_sort采用的是"歸并排序"，分派足夠內存是，其算法復雜度為n*log(n), 否則其復雜度為n*log(n)*log(n)，其優點是會保持相等元素之間的相對位置在排序前后保持一致。

1.5 局部排序

局部排序其實是為了減少不必要的操作而提供的排序方式。其函數原型為： template <class RandomAccessIterator> void partial_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator middle, RandomAccessIterator last);template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void partial_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator middle, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp);template <class InputIterator, class RandomAccessIterator> RandomAccessIterator partial_sort_copy(InputIterator first, InputIterator last, RandomAccessIterator result_first, RandomAccessIterator result_last);template <class InputIterator, class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> RandomAccessIterator partial_sort_copy(InputIterator first, InputIterator last, RandomAccessIterator result_first, RandomAccessIterator result_last, Compare comp); 理解了sort 和stable_sort后，再來理解partial_sort 就比較容易了。先看看其用途: 班上有10個學生，我想知道分數最低的5名是哪些人。如果沒有partial_sort，你就需要用sort把所有人排好序，然后再取前5個。現在你只需要對分數最低5名排序，把上面的程序做如下修改： stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); 替換為： partial_sort(vect.begin(), vect.begin()+5, vect.end(),less<student>()); 輸出結果為： ------before sort... Tom: 74 Jimy: 56 Mary: 92 Jessy: 85 Jone: 56 Bush: 52 Winter: 77 Andyer: 63 Lily: 76 Maryia: 89 -----after sort .... Bush: 52 Jimy: 56 Jone: 56 Andyer: 63 Tom: 74 Mary: 92 Jessy: 85 Winter: 77 Lily: 76 Maryia: 89 這樣的好處知道了嗎？當數據量小的時候可能看不出優勢，如果是100萬學生，我想找分數最少的5個人......

partial_sort采用的堆排序（heapsort），它在任何情況下的復雜度都是n*log(n). 如果你希望用partial_sort來實現全排序，你只要讓middle=last就可以了。

partial_sort_copy其實是copy和partial_sort的組合。被排序(被復制)的數量是[first, last)和[result_first, result_last)中區間較小的那個。如果[result_first, result_last)區間大于[first, last)區間，那么partial_sort相當于copy和sort的組合。

1.6 nth_element 指定元素排序

nth_element一個容易看懂但解釋比較麻煩的排序。用例子說會更方便：
班上有10個學生，我想知道分數排在倒數第4名的學生。
如果要滿足上述需求，可以用sort排好序，然后取第4位（因為是由小到大排), 更聰明的朋友會用partial_sort, 只排前4位，然后得到第4位。其實這是你還是浪費，因為前兩位你根本沒有必要排序，此時，你就需要nth_element: template <class RandomAccessIterator> void nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth, RandomAccessIterator last);template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp); 對于上述實例需求，你只需要按下面要求修改1.4中的程序： stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); 替換為： nth_element(vect.begin(), vect.begin()+3, vect.end(),less<student>()); 運行結果為： ------before sort... Tom: 74 Jimy: 56 Mary: 92 Jessy: 85 Jone: 56 Bush: 52 Winter: 77 Andyer: 63 Lily: 76 Maryia: 89 -----after sort .... Jone: 56 Bush: 52 Jimy: 56 Andyer: 63 Jessy: 85 Mary: 92 Winter: 77 Tom: 74 Lily: 76 Maryia: 89 第四個是誰？Andyer，這個倒霉的家伙。為什么是begin()+3而不是+4? 我開始寫這篇文章的時候也沒有在意，后來在ilovevc?的提醒下，發現了這個問題。begin()是第一個，begin()+1是第二個，... begin()+3當然就是第四個了。

1.7 partition 和stable_partition

好像這兩個函數并不是用來排序的，'分類'算法，會更加貼切一些。partition就是把一個區間中的元素按照某個條件分成兩類。其函數原型為： template <class ForwardIterator, class Predicate> ForwardIterator partition(ForwardIterator first, ForwardIterator last, Predicate pred) template <class ForwardIterator, class Predicate> ForwardIterator stable_partition(ForwardIterator first, ForwardIterator last, Predicate pred); 看看應用吧：班上10個學生，計算所有沒有及格（低于60分）的學生。你只需要按照下面格式替換1.4中的程序： stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); 替換為： student exam("pass", 60); stable_partition(vect.begin(), vect.end(), bind2nd(less<student>(), exam)); 其輸出結果為： ------before sort... Tom: 74 Jimy: 56 Mary: 92 Jessy: 85 Jone: 56 Bush: 52 Winter: 77 Andyer: 63 Lily: 76 Maryia: 89 -----after sort .... Jimy: 56 Jone: 56 Bush: 52 Tom: 74 Mary: 92 Jessy: 85 Winter: 77 Andyer: 63 Lily: 76 Maryia: 89 看見了嗎，Jimy，Jone, Bush(難怪說美國總統比較笨??)都沒有及格。而且使用的是stable_partition, 元素之間的相對次序是沒有變.

2 Sort 和容器

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STL中標準容器主要vector, list, deque, string, set, multiset, map, multimay， 其中set, multiset, map, multimap都是以樹結構的方式存儲其元素詳細內容請參看：學習STL map, STL set之數據結構基礎. 因此在這些容器中，元素一直是有序的。

這些容器的迭代器類型并不是隨機型迭代器，因此，上述的那些排序函數，對于這些容器是不可用的。上述sort函數對于下列容器是可用的：

• vector
• string
• deque

如果你自己定義的容器也支持隨機型迭代器，那么使用排序算法是沒有任何問題的。

對于list容器，list自帶一個sort成員函數list::sort(). 它和算法函數中的sort差不多，但是list::sort是基于指針的方式排序，也就是說，所有的數據移動和比較都是此用指針的方式實現，因此排序后的迭代器一直保持有效（vector中sort后的迭代器會失效).

3 選擇合適的排序函數

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為什么要選擇合適的排序函數？可能你并不關心效率(這里的效率指的是程序運行時間), 或者說你的數據量很小， 因此你覺得隨便用哪個函數都無關緊要。

其實不然，即使你不關心效率，如果你選擇合適的排序函數，你會讓你的代碼更容易讓人明白，你會讓你的代碼更有擴充性，逐漸養成一個良好的習慣，很重要吧??。

如果你以前有用過C語言中的qsort, 想知道qsort和他們的比較，那我告訴你，qsort和sort是一樣的，因為他們采用的都是快速排序。從效率上看，以下幾種sort算法的是一個排序，效率由高到低（耗時由小變大）：

partion

stable_partition

nth_element

partial_sort

sort

stable_sort

記得，以前翻譯過Effective STL的文章，其中對如何選擇排序函數總結的很好：

• 若需對vector, string, deque, 或 array容器進行全排序，你可選擇sort或stable_sort；
• 若只需對vector, string, deque, 或 array容器中取得top n的元素，部分排序partial_sort是首選.
• 若對于vector, string, deque, 或array容器，你需要找到第n個位置的元素或者你需要得到top n且不關系top n中的內部順序，nth_element是最理想的；
• 若你需要從標準序列容器或者array中把滿足某個條件或者不滿足某個條件的元素分開，你最好使用partition或stable_partition；
• 若使用的list容器，你可以直接使用partition和stable_partition算法，你可以使用list::sort代替sort和stable_sort排序。若你需要得到partial_sort或nth_element的排序效果，你必須間接使用。正如上面介紹的有幾種方式可以選擇。

總之記住一句話：?如果你想節約時間，不要走彎路, 也不要走多余的路!

4 小結

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討論技術就像個無底洞，經常容易由一點可以引申另外無數個技術點。因此需要從全局的角度來觀察問題，就像觀察STL中的sort算法一樣。其實在STL還有make_heap, sort_heap等排序算法。本文章沒有提到。本文以實例的方式，解釋了STL中排序算法的特性，并總結了在實際情況下應如何選擇合適的算法。

轉載于:https://www.cnblogs.com/nktblog/p/4027127.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的STL之vetor 排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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