STL中各种排序算法的区别

在此之前，我所知道的STL中的排序算法只有sort.

但是，经过实践发现单单sort并不是那么够用的。

 

事实上， STL中的算法分为好多种。

1.partition

2.stable_partition

3.nth_element

4.partial_sort

5.sort

6.stable_sort

下面我们来讲一下他们的区别所在。

一、partition算法可以把满足特定条件的元素放在区间的前部，并且返回一个迭代器，指向第一个不满足条件的元素。

 

例如：我们要找出一个班级中成绩大于60分的学生，那么我们应该这样做。

bool IsPass(int a)

{

     return a>=60;

}

vector<int>::iterator Pass = partition(record.begin(),record.end(),IsPass);

在此调用后，所有分数大于60分的学生都被放在record.begin()到Pass之间，而分数小于60分的学生都被放在Pass到record.end()之间。

二、但是如果我们想在partition的排序过程中，保持相同元素的相对位置，那么我们就应该使用stable_partition.

比如，学生A和学生B的成绩相同，而且学生B在原来元素中的位置比学生A靠前。

如果用partition进行排序，排序后学生A和学生B的位置就存在了不确定性，但是如果用stable_partition进行排序，那么就保持了相同元素的相对位置，也就是学生B仍然在学生A的前面。

三、假设我要取一个班级里面排名前20名的学生，并且对前20名的学生进行排序。那么用sort是比较浪费时间的。sort是对所有的学生进行排序，而我们需要的只是对前20名的学生进行排序。那么我们就可以考虑使用partial_sort来进行操作。

partial_sort是一种部分排序的算法，它只取指定条件的前n个元素进行排序。

具体使用方法如下：

bool Compare(int a, int b)

{

    return a>b;

}

partial_sort(record.begin(), record.begin()+20, record.end(), Compare);

四、如果我们只要知道前20名是哪几个人就可以了，而不需要知道他们的顺序。那么我们就可以使用nth_element来解决问题，耗费的时间会少于partial_sort。

nth_element是把符合条件的前n个放在前端。

使用方法如下：

bool Compare(int a, int b)

{

    return a>b;

}

nth_element(record.begin(),record.begin()+19,record.end(),Compare);

要注意的是nth_element的第二个参数指向的是符合条件的最后一个元素。

而partial_sort的第二个参数指向的是符合条件的元素的后一个元素。

当区间元素个数不大于32 时，直接做一次全排序，只有元素个数足够多时，才采用常规的线性复杂度算法。

 

nth_element还有个特殊的用途，就是可以用来查找一个区间的中间值，或者某个特定百分比上的值。

例子如下：

bool Compare(int a, int b)

{

    return a>b;

}

vector<int>::iterator Pos;

//查找区间中成绩处在20%的元素。

Pos = record.begin() + record.size()*0.2;

nth_element(record.begin(), Pos, record.end(), Compair);

Pos指向的就是成绩处在20%的元素。

五、sort是我们最常用的排序算法，但是大家是否知道它的一个重要特性？

也就是当碰到几个相同元素的时候，sort 是如何处理他们的。

事实上，sort如果碰到几个相同的元素，为了提高算法的速度，就没有保持相同元素的相对位置。

但是有时候，保持相同文件的相对位置对我们至关重要，那么我们就需要考虑用其他的排序算法来实现了。

六、stable_sort就满足了我们上面所提的要求。它在排序的过程中可以保持相同元素的相对位置。这在某些情况下还是必须的。