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编程问答

STL sort()函数详解

發(fā)布時(shí)間:2025/5/22 编程问答 14 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 STL sort()函数详解 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

西方有句諺語(yǔ):不要重復(fù)發(fā)明輪子!

STL幾乎封裝了所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的算法,從鏈表到隊(duì)列,從向量到堆棧,對(duì)hash到二叉樹,從搜索到排序,從增加到刪除......可以說(shuō),如果你理解了STL,你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已不用拘泥于算法本身,從而站在巨人的肩膀上去考慮更高級(jí)的應(yīng)用。

排序是最廣泛的算法之一,本文詳細(xì)介紹了STL中不同排序算法的用法和區(qū)別。

1 STL提供的Sort 算法


C++之所以得到這么多人的喜歡,是因?yàn)樗染哂忻嫦驅(qū)ο蟮母拍?#xff0c;又保持了C語(yǔ)言高效的特點(diǎn)。STL 排序算法同樣需要保持高效。因此,對(duì)于不同的需求,STL提供的不同的函數(shù),不同的函數(shù),實(shí)現(xiàn)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(shù)都需要輸入一個(gè)范圍,[begin, end)。這里使用的迭代器(iterator)都需是隨機(jī)迭代器(RadomAccessIterator), 也就是說(shuō)可以隨機(jī)訪問(wèn)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(shù),你可以把你定義好的仿函數(shù)(functor)作為參數(shù)傳入。每種算法都支持傳入比較函數(shù)。以下是所有STL sort算法函數(shù)的名字列表:

函數(shù)名功能描述
sort對(duì)給定區(qū)間所有元素進(jìn)行排序
stable_sort對(duì)給定區(qū)間所有元素進(jìn)行穩(wěn)定排序
partial_sort對(duì)給定區(qū)間所有元素部分排序
partial_sort_copy對(duì)給定區(qū)間復(fù)制并排序
nth_element找出給定區(qū)間的某個(gè)位置對(duì)應(yīng)的元素
is_sorted判斷一個(gè)區(qū)間是否已經(jīng)排好序
partition使得符合某個(gè)條件的元素放在前面
stable_partition相對(duì)穩(wěn)定的使得符合某個(gè)條件的元素放在前面
其中nth_element 是最不易理解的,實(shí)際上,這個(gè)函數(shù)是用來(lái)找出第幾個(gè)。例如:找出包含7個(gè)元素的數(shù)組中排在中間那個(gè)數(shù)的值,此時(shí),我可能不關(guān)心前面,也不關(guān)心后面,我只關(guān)心排在第四位的元素值是多少。

1.2 sort 中的比較函數(shù)

當(dāng)你需要按照某種特定方式進(jìn)行排序時(shí),你需要給sort指定比較函數(shù),否則程序會(huì)自動(dòng)提供給你一個(gè)比較函數(shù)。 vector < int > vect; //... sort(vect.begin(), vect.end()); //此時(shí)相當(dāng)于調(diào)用 sort(vect.begin(), vect.end(), less<int>() ); 上述例子中系統(tǒng)自己為sort提供了less仿函數(shù)。在STL中還提供了其他仿函數(shù),以下是仿函數(shù)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(shù)不是都能適用于你的sort算法,如何選擇,決定于你的應(yīng)用。另外,不能直接寫入仿函數(shù)的名字,而是要寫其重載的()函數(shù): less<int>() greater<int>() 當(dāng)你的容器中元素時(shí)一些標(biāo)準(zhǔn)類型(int float char)或者string時(shí),你可以直接使用這些函數(shù)模板。但如果你時(shí)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(lái)達(dá)到效果:一種是自己寫比較函數(shù)。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(jié)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(wěn)定性

你發(fā)現(xiàn)有sort和stable_sort,還有 partition 和stable_partition, 感到奇怪吧。其中的區(qū)別是,帶有stable的函數(shù)可保證相等元素的原本相對(duì)次序在排序后保持不變。或許你會(huì)問(wèn),既然相等,你還管他相對(duì)位置呢,也分不清楚誰(shuí)是誰(shuí)了?這里需要弄清楚一個(gè)問(wèn)題,這里的相等,是指你提供的函數(shù)表示兩個(gè)元素相等,并不一定是一摸一樣的元素。

例如,如果你寫一個(gè)比較函數(shù):

bool less_len(const string &str1, const string &str2) {return str1.length() < str2.length(); } 此時(shí),"apple" 和 "winter" 就是相等的,如果在"apple" 出現(xiàn)在"winter"前面,用帶stable的函數(shù)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(shù)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(guān)系順序排列。用于全排序的函數(shù)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(méi)有指定比較函數(shù),系統(tǒng)會(huì)默認(rèn)使用operator< 對(duì)區(qū)間[first,last)內(nèi)的所有元素進(jìn)行排序, 因此,如果你使用的類型義軍已經(jīng)重載了operator<函數(shù),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(shù),應(yīng)用更為靈活一些。來(lái)看看實(shí)際應(yīng)用:

班上有10個(gè)學(xué)生,我想知道他們的成績(jī)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(jīng)不是采用簡(jiǎn)單的快速排序,而是結(jié)合內(nèi)插排序算法)。 注1 ,可以保證很好的平均性能、復(fù)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(fù)雜度為n*n,但目前大部分的STL版本都已經(jīng)在這方面做了優(yōu)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(nèi)存是,其算法復(fù)雜度為n*log(n), 否則其復(fù)雜度為n*log(n)*log(n),其優(yōu)點(diǎn)是會(huì)保持相等元素之間的相對(duì)位置在排序前后保持一致。

1.5 局部排序

局部排序其實(shí)是為了減少不必要的操作而提供的排序方式。其函數(shù)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(lái)理解partial_sort 就比較容易了。先看看其用途: 班上有10個(gè)學(xué)生,我想知道分?jǐn)?shù)最低的5名是哪些人。如果沒(méi)有partial_sort,你就需要用sort把所有人排好序,然后再取前5個(gè)。現(xiàn)在你只需要對(duì)分?jǐn)?shù)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(jié)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(dāng)數(shù)據(jù)量小的時(shí)候可能看不出優(yōu)勢(shì),如果是100萬(wàn)學(xué)生,我想找分?jǐn)?shù)最少的5個(gè)人......

partial_sort采用的堆排序(heapsort),它在任何情況下的復(fù)雜度都是n*log(n). 如果你希望用partial_sort來(lái)實(shí)現(xiàn)全排序,你只要讓middle=last就可以了。

partial_sort_copy其實(shí)是copy和partial_sort的組合。被排序(被復(fù)制)的數(shù)量是[first, last)和[result_first, result_last)中區(qū)間較小的那個(gè)。如果[result_first, result_last)區(qū)間大于[first, last)區(qū)間,那么partial_sort相當(dāng)于copy和sort的組合。

1.6 nth_element 指定元素排序

nth_element一個(gè)容易看懂但解釋比較麻煩的排序。用例子說(shuō)會(huì)更方便:
班上有10個(gè)學(xué)生,我想知道分?jǐn)?shù)排在倒數(shù)第4名的學(xué)生。
如果要滿足上述需求,可以用sort排好序,然后取第4位(因?yàn)槭怯尚〉酱笈?, 更聰明的朋友會(huì)用partial_sort, 只排前4位,然后得到第4位。其實(shí)這是你還是浪費(fèi),因?yàn)榍皟晌荒愀緵](méi)有必要排序,此時(shí),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(duì)于上述實(shí)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(yùn)行結(jié)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(gè)是誰(shuí)?Andyer,這個(gè)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(shí)候也沒(méi)有在意,后來(lái)在 ilovevc ?的提醒下,發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題。begin()是第一個(gè),begin()+1是第二個(gè),... begin()+3當(dāng)然就是第四個(gè)了。

1.7 partition 和stable_partition

好像這兩個(gè)函數(shù)并不是用來(lái)排序的,'分類'算法,會(huì)更加貼切一些。partition就是把一個(gè)區(qū)間中的元素按照某個(gè)條件分成兩類。其函數(shù)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(yīng)用吧:班上10個(gè)學(xué)生,計(jì)算所有沒(méi)有及格(低于60分)的學(xué)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(jié)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(jiàn)了嗎,Jimy,Jone, Bush(難怪說(shuō)美國(guó)總統(tǒng)比較笨? ?)都沒(méi)有及格。而且使用的是stable_partition, 元素之間的相對(duì)次序是沒(méi)有變.

2 Sort 和容器


STL中標(biāo)準(zhǔn)容器主要vector, list, deque, string, set, multiset, map, multimay, 其中set, multiset, map, multimap都是以樹結(jié)構(gòu)的方式存儲(chǔ)其元素詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參看: 學(xué)習(xí)STL map, STL set之?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ) . 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(jī)型迭代器,因此,上述的那些排序函數(shù),對(duì)于這些容器是不可用的。上述sort函數(shù)對(duì)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(jī)型迭代器,那么使用排序算法是沒(méi)有任何問(wèn)題的。

對(duì)于list容器,list自帶一個(gè)sort成員函數(shù)list::sort(). 它和算法函數(shù)中的sort差不多,但是list::sort是基于指針的方式排序,也就是說(shuō),所有的數(shù)據(jù)移動(dòng)和比較都是此用指針的方式實(shí)現(xiàn),因此排序后的迭代器一直保持有效(vector中sort后的迭代器會(huì)失效).

3 選擇合適的排序函數(shù)


為什么要選擇合適的排序函數(shù)?可能你并不關(guān)心效率(這里的效率指的是程序運(yùn)行時(shí)間), 或者說(shuō)你的數(shù)據(jù)量很小, 因此你覺(jué)得隨便用哪個(gè)函數(shù)都無(wú)關(guān)緊要。

其實(shí)不然,即使你不關(guān)心效率,如果你選擇合適的排序函數(shù),你會(huì)讓你的代碼更容易讓人明白,你會(huì)讓你的代碼更有擴(kuò)充性,逐漸養(yǎng)成一個(gè)良好的習(xí)慣,很重要吧??。

如果你以前有用過(guò)C語(yǔ)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?yàn)樗麄儾捎玫亩际强焖倥判颉男噬峡?#xff0c;以下幾種sort算法的是一個(gè)排序,效率由高到低(耗時(shí)由小變大):

  • partion
  • stable_partition
  • nth_element
  • partial_sort
  • sort
  • stable_sort
  • 記得,以前翻譯過(guò)Effective STL的文章,其中對(duì) 如何選擇排序函數(shù) 總結(jié)的很好:
    • 若需對(duì)vector, string, deque, 或 array容器進(jìn)行全排序,你可選擇sort或stable_sort;
    • 若只需對(duì)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(duì)于vector, string, deque, 或array容器,你需要找到第n個(gè)位置的元素或者你需要得到top n且不關(guān)系top n中的內(nèi)部順序,nth_element是最理想的;
    • 若你需要從標(biāo)準(zhǔn)序列容器或者array中把滿足某個(gè)條件或者不滿足某個(gè)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(jié)約時(shí)間,不要走彎路, 也不要走多余的路!

    4 小結(jié)


    討論技術(shù)就像個(gè)無(wú)底洞,經(jīng)常容易由一點(diǎn)可以引申另外無(wú)數(shù)個(gè)技術(shù)點(diǎn)。因此需要從全局的角度來(lái)觀察問(wèn)題,就像觀察STL中的sort算法一樣。其實(shí)在STL還有make_heap, sort_heap等排序算法。本文章沒(méi)有提到。本文以實(shí)例的方式,解釋了STL中排序算法的特性,并總結(jié)了在實(shí)際情況下應(yīng)如何選擇合適的算法。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的STL sort()函数详解的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

    如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。

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