C++ STL中sort简单理解

最新推荐文章于 2025-04-17 11:42:57 发布

小晴洛

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分类专栏： STL C++ 文章标签： c++ STL

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本文介绍了C++ STL中的sort函数，详细讲解了sort的实现原理，包括内省式排序（IntroSort）如何在快排性能下降时切换至堆排序，确保O(nlgn)的时间复杂度。同时，文章提及了sort与其他排序函数如stable_sort、partial_sort的区别，并提供了sort在不同容器中的适用情况。

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0、学完《数据结构》课程后，了解到排序的多种算法，例如堆排序、快速排序、直接排序、归并排序等。同样我们使用c++标准库中sort()可以避免我们直接动手写一个排序的算法从而简单的达到我们所需要的效果。

思考一个问题：sort()使用的是哪种排序算法？

1、sort()实现的详解

1.1函数声明

#include <algorithm>



template< class RandomIt >

void sort( RandomIt first, RandomIt last );



template< class RandomIt, class Compare >

void sort( RandomIt first, RandomIt last, Compare comp );

stl提供两种调用sort()的方式，一是使用默认的 < 操作符比较，二是自定义比较函数方式。

bool operator < (const class &m)const {

                return first < m.first;

        }//运算符重载

bool less_second(const class & m1, const class & m2) {

        return m1.second < m2.second;

}

1.2算法实现原理

STL中的sort不是普通的快速排序，更是对普通的快速排序进行优化，它还结合了插入排序和堆排序。根据不同的数量级别以及不同情况，能自动选用合适的排序方法。当数据量较大时采用快速排序，分段递归。一旦分段后的数据量小于某个阀值，为避免递归调用带来过大的额外负荷，便会改用插入排序。而如果递归层次过深，有出现最坏情况的倾向，还会改用堆排序。

普通的快速排序，每次选定第一个元素为基准元素将排序码分为前后两个子块，循环下去，直到排序完成。简单来说就是从中间到两端的排序。一般情况下时间复杂度是O(nlbn)，但基准元素的选择不当即导致分割的子块不当，时间复杂度会恶化到O(n*n)。

1.3内省式排序 introsort

为了避免这种情况，David R.Musser于1996年提出一种混合式排序算法：Introspective Sorting（内省式排序），简称IntroSort，其行为大部分与上面所说的median-of-three Quick Sort完全相同，但是当分割行为有恶化为二次方的倾向时，能够自我侦测，转而改用堆排序，使效率维持在堆排序的 O(nlgn)，又比一开始就使用堆排序来得好。

2、代码展示

下面是完整的SGI STL sort()源码（使用默认<操作符版）

template <class _RandomAccessIter>

inline void sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __last) {

  __STL_REQUIRES(_RandomAccessIter, _Mutable_RandomAccessIterator);

  __STL_REQUIRES(typename iterator_traits<_RandomAccessIter>::value_type,

                 _LessThanComparable);

  if (__first != __last) {

    __introsort_loop(__first, __last,

                     __VALUE_TYPE(__first),

                     __lg(__last - __first) * 2);

    __final_insertion_sort(__first, __last);

  }

}

其中，__introsort_loop便是上面介绍的内省式排序，其第三个参数中所调用的函数__lg()便是用来控制分割恶化情况，代码如下：

template <class Size>

inline Size __lg(Size n) {

    Size k;

    for (k = 0; n > 1; n >>= 1) ++k;

    return k;

}

即求lg(n)（取下整），意味着快速排序的递归调用最多 2*lg(n) 层。

内省式排序算法如下：

template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Size>

void __introsort_loop(_RandomAccessIter __first,

                      _RandomAccessIter __last, _Tp*,

                      _Size __depth_limit)

{

  while (__last - __first > __stl_threshold) {

    if (__depth_limit == 0) {

      partial_sort(__first, __last, __last);

      return;

    }

    --__depth_limit;

    _RandomAccessIter __cut =

      __unguarded_partition(__first, __last,

                            _Tp(__median(*__first,

                                         *(__first + (__last - __first)/2),

                                         *(__last - 1))));

    __introsort_loop(__cut, __last, (_Tp*) 0, __depth_limit);

    __last = __cut;

  }

}