? ? ? ? 今天看了一篇文章，講各種語言的優勢和劣勢。其中一個觀點：haskell非常適合寫算法，因為使用者不用去關心具體的計算機實現，而只要關注于操作語義。這讓它在專心研究算法的人中非常受歡迎。所以很多時候，語言的爭論沒有太多的意義，有意義的是它適不適合某些場景或者某些人。（轉載請指明出于breaksoftware的csdn博客）

? ? ? ? 目前在網上討論排序算法更多是C語言實現的。因為C語言可以展現出一些細節。但是從某種角度說，這也讓“算法思想的光輝”被計算機操作細節所遮蔽。本文將使用C++的標準庫去實現一些排序算法，我們從中將會發現它掩蓋了很多計算機操作細節，而讓算法的光輝得以顯現。

實現

選擇排序

template<class ForwardIt>
void selection_sort(ForwardIt begin, ForwardIt end) {for (ForwardIt i = begin; i != end; ++i) {std::iter_swap(i, std::min_element(i, end));}
}

? ? ? ? min_element返回兩個索引之間最小元素的索引；iter_swap將最小索引和不停迭代的索引進行交換。

? ? ? ? 這就是選擇排序：逐位替換之后（包含自身）序列中最小的元素。

合并排序

template<class ForwardIt>
void merge_sort(ForwardIt begin, ForwardIt end)
{if (end - begin > 1) {ForwardIt middle = begin + (end - begin) / 2;merge_sort(begin, middle);merge_sort(middle, end);std::inplace_merge(begin, middle, end);}
}

? ? ? ? inplace_merge會將有序序列[begin,middle)和有序序列[middle,end)合并成一個有序隊列[begin,end)。因為merge_sort會遞歸下去，所以可以從最低粒度開始保證上述是有序的。

插入排序

template<class ForwardIt>
void insertion_sort(ForwardIt begin, ForwardIt end) {for (ForwardIt i = begin; i != end; ++i) {std::rotate(std::upper_bound(begin, i, *i), i, std::next(i));}
}

? ? ? ? upper_bound返回已排序[begin,i)序列中第一個大于i所指向值的迭代器j。rotate把i翻轉到j，[j,i)之間的數據往后移動。

? ? ? ? 由于i是從begin開始迭代，所以可以保證[begin,i)區間是有序的。

? ? ? ? rotate后兩參數——i和std::next(i)構成了[i,i+1)區間，即只有迭代器i。

快速排序

template <class ForwardIt>
void quick_sort(ForwardIt first, ForwardIt last) {if (first == last) return;auto pivot = *std::next(first, std::distance(first, last) / 2);ForwardIt middle1 = std::partition(first, last,[pivot](const auto& em) { return em < pivot; });ForwardIt middle2 = std::partition(middle1, last,[pivot](const auto& em) { return !(pivot < em); });quick_sort(first, middle1);quick_sort(middle2, last);
}

? ? ? ? pivot指向容器中位置處于中間的迭代器所指向的值。

? ? ? ? partition可以保證按照lambda表達式的結果，將序列分成兩個區間，并返回第二個區間的首元素迭代器。

? ? ? ? middlle1的左邊元素都是小于pivot，右邊的都是大于等于pivot的。

? ? ? ? middle2指向的是大于pivot的元素區間首個迭代器。

? ? ? ? [middle1,middle2)就是所有等于pivot的元素。

? ? ? ? 然后遞歸調用自身，分別處理[first,middle1)和[middle2,last)區間。

? ? ? ? 由于partition是不穩定的，如果希望使用穩定的版本，可以使用partition_stable替代。

堆排序

template<class ForwardIt>
void heap_sort(ForwardIt first, ForwardIt last) {std::make_heap(first, last);std::sort_heap(first, last);
}

? ? ? ? 由于C++對此封裝太多，所有我們沒法從名稱上看到其算法光輝。

評測

class UtSort:public ::testing::Test
{
protected:virtual void SetUp() {_data.resize(_data_count);std::iota(_data.begin(), _data.end(), 1);_orded_data.assign(_data.begin(), _data.end());std::random_device rd;std::mt19937 g(rd());std::shuffle(_data.begin(), _data.end(), g);} template<class ForwardIt>void test_the_same(ForwardIt begin, ForwardIt end) const {auto same_count = std::inner_product(begin, end,_orded_data.begin(), 0,std::plus<>(), std::equal_to<>());ASSERT_EQ(same_count, std::distance(begin, end));}protected:std::vector<int> _data;decltype(_data) _orded_data;size_t _data_count = 1024 * 256;
};  

? ? ? ? 我們使用gtest測試框架。

? ? ? ? 第7行，我們構建了按1遞增的數列_data，它是有序的。第9行將這個排序的數據保存到_orded_data中以供之后比較。第13行，我們將_data中的元素順序打亂。

? ? ? ?第18行，將計算兩個序列中，相同位置的值相等的格式。如果我們算法正確，則個數和傳入的迭代器個數一致。

? ? ? ?為了測試每個排序的時間，我還設計了Perform用于統計時間

#include <gtest/gtest.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <vector>
#include <array>
#include <numeric>
#include <set>
#include <chrono>
#include <random>using duration_mil = std::chrono::duration<double, std::milli>;class Perform {
public:Perform() {_start = std::chrono::high_resolution_clock::now();}~Perform() {_end = std::chrono::high_resolution_clock::now();duration_mil ms = _end - _start;std::cout << ms.count() << "ms" << std::endl;}
private:decltype(std::chrono::high_resolution_clock::now()) _start;decltype(std::chrono::high_resolution_clock::now()) _end;
};

? ? ? ? 于是之前介紹的幾種排序的測試代碼是

TEST_F(UtSort, quick_sort) {{Perform perform;quick_sort(_data.begin(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}TEST_F(UtSort, heap_sort) {{Perform perform;heap_sort(_data.begin(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}TEST_F(UtSort, insertion_sort) {{Perform perform;insertion_sort(_data.begin(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}TEST_F(UtSort, merge_sort) {{Perform perform;merge_sort(_data.begin(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}TEST_F(UtSort, selection_sort) {{Perform perform;selection_sort(_data.begin(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}

? ? ? ? 除了這幾種排序外，STL標準庫還提供了其他幾種方法

• 使用partial_sort進行局部排序
• 使用sort函數
• 使用關系容器，比如set

? ? ? ? 這三種的測試代碼如下

TEST_F(UtSort, partial_sort) {{Perform perform;std::partial_sort(_data.begin(), _data.end(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}TEST_F(UtSort, stl_sort) {{Perform perform;std::sort(_data.begin(), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), _data.end());
}TEST_F(UtSort, set_sort) {std::set<int> ordered_data;{Perform perform;std::copy(make_move_iterator(_data.begin()), make_move_iterator(_data.end()), std::inserter(ordered_data, ordered_data.begin()));}test_the_same(ordered_data.begin(), ordered_data.end());
}

? ? ? ? 這兒特別提一句，如果我們不需要全排序，只需要前N個元素是排序的，則可以優先考慮partial_sort。因為它的效率很高，比如下面代碼測試排序最小的10個元素

TEST_F(UtSort, partial_sort_head_10) {{Perform perform;std::partial_sort(_data.begin(), std::next(_data.begin(), 10), _data.end());}test_the_same(_data.begin(), std::next(_data.begin(), 10));
}

? ? ? ? 我們看下測試結果

[==========] Running 8 tests from 1 test case.
[----------] Global test environment set-up.
[----------] 8 tests from UtSort
[ RUN      ] UtSort.quick_sort
135.274ms
[       OK ] UtSort.quick_sort (168 ms)
[ RUN      ] UtSort.heap_sort
194.824ms
[       OK ] UtSort.heap_sort (225 ms)
[ RUN      ] UtSort.insertion_sort
2637.53ms
[       OK ] UtSort.insertion_sort (2667 ms)
[ RUN      ] UtSort.merge_sort
135.243ms
[       OK ] UtSort.merge_sort (165 ms)
[ RUN      ] UtSort.selection_sort
337051ms
[       OK ] UtSort.selection_sort (337083 ms)
[ RUN      ] UtSort.partial_sort
195.34ms
[       OK ] UtSort.partial_sort (225 ms)
[ RUN      ] UtSort.stl_sort
84.7456ms
[       OK ] UtSort.stl_sort (118 ms)
[ RUN      ] UtSort.set_sort
294.94ms
[       OK ] UtSort.set_sort (456 ms)
[ RUN      ] UtSort.partial_sort_head_10
2.51487ms
[       OK ] UtSort.partial_sort_head_10 (31 ms)
[----------] 8 tests from UtSort (340973 ms total)[----------] Global test environment tear-down
[==========] 8 tests from 1 test case ran. (340973 ms total)
[  PASSED  ] 8 tests.

? ? ? ? 完整排序中，std::sort是最快的，其次是quick_sort和merge_sort。heap_sort和partial_sort差不多。最差的是selection_sort。

? ? ? ? 同時，我們看使用partial_sort只選出并排列最小的10個元素的耗時是2.51487毫秒。這比任何一個排序都要快兩個數量級。

? ? ? ? 所以根據不同場景，選擇合適的排序非常重要。

? ? ? ? 相關代碼見：https://github.com/f304646673/stl_example/tree/master/sort

總結

以上是生活随笔為你收集整理的C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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