STL List::sort() 解析

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看侯捷翻译那本《STL源码剖析》中list内置sort的算法,书中注释说是quick sort,看了半天没看明白,
然后就把代码敲出来运行看看,上面的源码如下:
template
template
void list::sort()
{
if (node->next == node || link_type(node->next)->next == node)
return;

list carry;
list counter[64];
int fill = 0;
while (!empty())
{
carry.splice(carry.begin(), *this, begin());
int i = 0;
while (i < fill && !counter[i].empty())
{
counter[i].merge(carry);
carry.swap(counter[i++]);
}
carry.swap(counter[i]);
if (i == fill)
++fill;
}

for (int i = 1; i < fill; ++i)
counter[i].merge(counter[i - 1]);

swap(counter[fill - 1]);
}


对应的我的测试代码是:
typedef list IList;

void print(const IList& list)
{

IList::const_iterator ite = list.begin();
for (; ite != list.end(); ++ite)
{
cout << *ite << "  ";
}
cout << endl;

}

int main()
{
IList s;

s.push_back(7);
s.push_back(6);
s.push_back(5);
s.push_back(4);
s.push_back(3);
s.push_back(2);
s.push_back(1);
s.push_back(0);

IList carry;
IList counter[64];
int fill = 0;
int num = 0;
while (!s.empty())
{
cout << "取第" << num << "个数据: fill = " << fill << endl;
carry.splice(carry.begin(), s, s.begin());
int i = 0;
while (i < fill && !counter[i].empty())
{
counter[i].merge(carry);
carry.swap(counter[i++]);
}
carry.swap(counter[i]);
if (i == fill)
++fill;
//我自己加的计数
num++;

//打印每次完的结果
for (int i = 0; i < fill; ++i)
{
cout << i << "==";
print(counter[i]);
}
}

for (int i = 1; i < fill; ++i)
counter[i].merge(counter[i - 1]);
s.swap(counter[fill - 1]);

getchar();
return 0;
}

运行结果如下:
 
通过结果分析才发现明白这个算法是怎么回事,他是先归并前两个元素,然后归并后两个,再将这四个元素归并,
依次进行得到8个、16个……排好序的元素序列,在归并过程中counter数组里每个counter[i]中都存放的是2的
i次方个有序元素.其实这应该是一个归并排序,而不是注释所说的快速排序。
下面是别人对时间复杂度的分析:
假设总元素个数N=2^n-1。
首先merge函数的复杂度为O(m),因此最后一步的for循环复杂度为 求和i:2~n{2^i-1}=O(N)的时间。
再看while循环,tmp[0]有1个元素,tmp[1]有2个元素,。。。,tmp[n-1]有2^(n-1)个元素,他们都是通过 merge而后再swap(为常数时间)到最终层次的,因此总复杂度为:求和i:1~n{i*2^(i-1)}=O((n- 1)*2^n)=O(N*lgN)。
因此总时间复杂度为N*lgN。
时间复杂度分析源自http://hi.baidu.com/_%C2%B7_%C8%CB_%BC%D7_/blog/item/c7dfc017398ab11a5baf534e.html

转载地址:http://hi.baidu.com/passerryan/item/7c0385356d48dc9fb90c0324

关于stl_list的sort算法

原文地址:http://www.blog.edu.cn/user1/5010/archives/2006/1166534.shtml

stl中的list被实现为环状的双向链表,设置一个“哨”node作为end( )。list没有使用标准sort算法,而是实现自身的sort,本质上是mergesort(侯捷解释的是错的),但是采用了一个特殊的形式:

普通的mergesort直接将待排序的序列一分为二,然后各自递归调用mergesort,再使用Merge算法用O(n)的时间将已排完序的两个子序列归并,从而总时间效率为n*lg(n)。(mergesort是很好的排序算法,绝对时间很小,n*lg(n)之前的系数也很小,但是在内存中的排序算法中并不常见,我想可能主要还是因为耗空间太多,也是O(n))

list_sort所使用的mergesort形式上大不一样:将前两个元素归并,再将后两个元素归并,归并这两个小子序列成为4个元素的有序子序列;重复这一过程,得到8个元素的有序子序列,16个的,32个的。。。,直到全部处理完。主要调用了swap和merge函数,而这些又依赖于内部实现的transfer函数(其时间代价为O(1))。该mergesort算法时间代价亦为n*lg(n),计算起来比较复杂。list_sort中预留了64个temp_list,所以最多可以处理2^64-1个元素的序列,这应该足够了:)

为何list不使用普通的mergesort呢?这比较好理解,因为每次找到中间元素再一分为二的代价实在太大了,不适合list这种非RandomAccess的容器。

为何list不使用标准sort算法呢(标准sort要求RandomAccessIterator)?至少普通的quicksort我觉得应该是可以的,具体原因等查查标准算法实现再来说了。

下面把gcc4.02中list_sort的实现贴上:

template
    void
    list<_Tp, _Alloc>::
    sort()
    {
      // Do nothing if the list has length 0 or 1.
      if (this->_M_impl._M_node._M_next != &this->_M_impl._M_node
   && this->_M_impl._M_node._M_next->_M_next != &this->_M_impl._M_node)
      {
        list __carry;
        list __tmp[64];
        list * __fill = &__tmp[0];
        list * __counter;

        do
   {
     __carry.splice(__carry.begin(), *this, begin());

     for(__counter = &__tmp[0];
   __counter != __fill && !__counter->empty();
   ++__counter)
       {
   __counter->merge(__carry);
   __carry.swap(*__counter);
       }
     __carry.swap(*__counter);
     if (__counter == __fill)
       ++__fill;
   }
while ( !empty() );

        for (__counter = &__tmp[1]; __counter != __fill; ++__counter)
          __counter->merge(*(__counter - 1));
        swap( *(__fill - 1) );
      }
    }

对它的复杂度分析只能简单说说了,实际工作在草稿纸上完成:

假设总元素个数N=2^n-1。

首先merge函数的复杂度为O(m),因此最后一步的for循环复杂度为 求和i:2~n{2^i-1}=O(N)的时间。

再看do_while循环,tmp[0]有1个元素,tmp[1]有2个元素,。。。,tmp[n-1]有2^(n-1)个元素,他们都是通过merge而后再swap(为常数时间)到最终层次的,因此总复杂度为:求和i:1~n{i*2^(i-1)}=O((n-1)*2^n)=O(N*lgN)。

因此总时间复杂度为N*lgN。


转载地址:http://hi.baidu.com/oxcjfhxwtsacjnr/item/76346b32ae4368c3392ffad3

SGI STL list::sort()—快速排序(非递归实现方式)

头头不在,看了点自己喜欢的东东 :) 
遇下面的源码,简单扫了下,晕头转向~

// list 不能使用STL 算法 sort(),必须使用自己的 sort() member function,
// 因为STL算法sort() 只接受RamdonAccessIterator.
// 本函式采用 quick sort.
template
void list::sort() {
// 以下判断,如果是空白串行,或仅有一个元素,就不做任何动作。
if (node->next == node || link_type(node->next)->next == node) return;

// 一些新的 lists,做为中介数据存放区
list carry;
list counter[64];
int fill = 0;
while (!empty()) {
    carry.splice(carry.begin(), *this, begin()); //取出list中的一个数据,存入carry
    int i = 0;
    while(i < fill && !counter[i].empty()) {
      counter[i].merge(carry);                   //将carry中的数据,和 counter[i]链中原有数据合并
      carry.swap(counter[i++]);                  //交换carry 和counter[i] 数据
    }
    carry.swap(counter[i]);        
    if (i == fill) ++fill;
}

for (int i = 1; i < fill; ++i)                   // sort之后,善后处理,把数据统一起来
     counter[i].merge(counter[i-1]);
swap(counter[fill-1]);
}



你看出来了嘛? 

详细道来:
fill ------> 2^fill 表示现在能处理的数据的最大数目
counter[ fill ]---> 将处理完的2^fill个数据存入 counter[ fill ]中
carry---> 就像一个临时中转站, 在处理的数据不足 2 ^ fil l时,在counter[ i ] ( 0=
步骤如下: 
1) 读入一个数据(carry.splice),通过 carry 将数据存入 counter[0] 中;
     随后处理下一个数据, carry 保存数据
            a. counter[0].merge(carry) , 此时 counter[0] 容纳的数据个数 > 2^0 
            b. 将counter[0]链中的数据,通过carry,转移到counter[1]链,.... 直至处理的数据个数达到 2 ^ fill 

2) fill++ , 重复 1) 至处理完所有的数据。


非递归的快速排序实现方式,很巧妙!!!
counter 数组为64 --- 所以此算法,一次最多能处理 2 ^ 64 -2 个数据 

转载地址:http://www.cnblogs.com/qlee/archive/2011/05/10/2042176.html

list::sort() 源码解释

Posted on  2011-05-10 15:18  李大嘴 阅读( 852) 评论( 0)  编辑  收藏
复制代码
 
      
1 template < class T, class Alloc > 2 3   void list < T, Alloc > ::sort() { 4 5 if (node -> next == node || link_type(node -> next) -> next == node) return ; 6 7 list < T, Alloc > carry; 8 9 list < T, Alloc > counter[ 64 ]; 10 11 int fill = 0 ; 12 13 while ( ! empty()) { 14 15 carry.splice(carry.begin(), * this , begin()); 16 17 int i = 0 ; 18 19 while (i < fill && ! counter[i].empty()) { 20 21 counter[i].merge(carry); 22 23 carry.swap(counter[i ++ ]); 24 25 } 26 27 carry.swap(counter[i]); 28 29 if (i == fill) ++ fill; 30 31 } 32 33 for ( int i = 1 ; i < fill; ++ i) counter[i].merge(counter[i - 1 ]); 34 35 swap(counter[fill - 1 ]); 36 37 }
复制代码

这是sgi stl的 list.sort源码

侯捷的STL源码剖析 有对很多源码进行了解释,但这个函数切只是翻译了下原注释几乎没有对核心进行解释,而且貌似他的解释还是错误的。他说此函数采用quick sort。但没有发现快速排序的特征,没有找基准的位置,没有划分为左右,也不是内部排序..等。

第6章的算法的泛化过程find例子 貌似也错了。find函数返回比较不应该用数组的end()来比较,而应当用find函数的第2个参数做比较!


/* Written     By     MaiK */

    STL中的list被实现为环状的双向链表,设置一个“哨兵”node作为end( )。鉴于list的内存分配模型,list不能使用通用的标准sort算法,而是实现自身的sort,但是list有自己的成员函数sort()可供其自身调用,其实际模型是基于合并排序的。普通的mergesort直接将待排序的序列一分为二,然后各自递归调用mergesort,再使用Merge算法用O(n)的时间将已排完序的两个子序列归并,从而总时间效率为n*lg(n)。(mergesort是很好的排序算法,绝对时间很小,n*lg(n)之前的系数也很小,但是在内存中的排序算法中并不常见,我想可能主要还是因为耗空间太多,也是O(n)).

    不过list_sort所使用的mergesort形式上大不一样:将前两个元素归并,再将后两个元素归并,归并这两个小子序列成为4个元素的有序子序列;重复这一过程,得到8个元素的有序子序列,16个的,32个的。。。,直到全部处理完。主要调用了swap和merge函数,而这些又依赖于内部实现的transfer函数(其时间代价为O(1))。该mergesort算法时间代价亦为n*lg(n),计算起来比较复杂。list_sort中预留了 64个temp_list,所以最多可以处理2^64-1个元素的序列,这应该足够了。

/* Written     By    Lamar */

    类似2进制,每一次进位都是相邻高位数值的一半,所以是类2进制地。例如8,低位4满之后会进4个到8的。

转载地址:http://blog.chinaunix.net/uid-10647744-id-3083049.html 
SGI STL笔记(list中的sort算法)
STL的list容器提供了专有的sort算法,是一个以非递归形式的merge sort,虽然研究多时,无奈本人算法功底不济,本文权当抛砖引玉,望各路高手指点。

代码:
  1. template <class _Tp, class _Alloc>
  2. template <class _StrictWeakOrdering>
  3. void list<_Tp, _Alloc>::sort(_StrictWeakOrdering __comp)
  4. {
  5.     // Do nothing if the list has length 0 or 1.
  6.     if (_M_node->_M_next != _M_node && _M_node->_M_next->_M_next != _M_node) {
  7.         // 保存下层merge返回的结果
  8.         list<_Tp, _Alloc> __carry;
  9.         // 模拟merge sort使用的堆栈,保存部分有序的list
  10.         // 64应该写作sizeof(size_type) * 8,即最大的递归调用层次。
  11.         list<_Tp, _Alloc> __counter[64];
  12.         // 指示堆栈层次
  13.         int __fill = 0;
  14.         while (!empty()) {
  15.             // 将begin处的元素从list取下,insert到carry中
  16.             __carry.splice(__carry.begin(), *this, begin());
  17.             int __i = 0;
  18.             // 模拟递归时对下层的返回结果进行merge,并将结果交给carry
  19.             while(__i < __fill && !__counter[__i].empty()) {
  20.                 __counter[__i].merge(__carry, __comp);
  21.                 __carry.swap(__counter[__i++]);
  22.             }
  23.             // carry将结果保存到堆栈
  24.             __carry.swap(__counter[__i]);
  25.             // 更新递归层次
  26.             if (__i == __fill) ++__fill;
  27.         }

  28.         // 逐级获取结果
  29.         for (int __i = 1; __i < __fill; ++__i)
  30.             __counter[__i].merge(__counter[__i-1], __comp);
  31.         // 保存最终结果
  32.         swap(__counter[__fill-1]);
  33.     }
  34. }
再免费赠送一个正常merge sort的C实现:)
  1. void merge(int *vector, size_t size)
  2. {
  3.     // return if there's 0 or 1 element.
  4.     if (size <= 1) {
  5.         return ;
  6.     }

  7.     int half = size / 2;

  8.     merge(vector, half);
  9.     merge(vector + half, size - half);

  10.     merge_aux(vector, size);

  11.     return ;
  12. }

  13. static void merge_aux(int *vector, size_t size)
  14. {
  15.     int i, j, k;

  16.     int half = size / 2;

  17.     int clone[half];

  18.     for (= 0; i < half; ++i) {
  19.         clone[i] = vector[i];
  20.     }

  21.     for (= 0, j = half, k = 0; (< half) && (< size); ++k) {
  22.         if (clone[i] < vector[j]) {
  23.             swap(vector[k], clone[i]);
  24.             ++i;
  25.         }
  26.         else {
  27.             swap(vector[k], vector[j]);
  28.             ++j;
  29.         }
  30.     }

  31.     while (< half) {
  32.         vector[k++] = clone[i++];
  33.     }

  34.     return ;
  35. }
以下以对数据(5, 4, 3, 2, 1)排序为例,比较二者的主要差别。

1)递归形式:(圆圈内为本层排序好的数据)
STL List::sort() 解析_第1张图片
图1

因为递归形式的merge sort在每一层都对数据进行分解,所以递归树是一棵完全二叉树。

2)非递归形式:
STL List::sort() 解析_第2张图片
图2

因为非递归形式的算法是自底向上来merge数据,原始数据都处在同一层上,所以部分数据缺少中间的层次,最后仍然需要对这些结果再做一次合并(图2虚线引出的那些单元,就是由list::sort中最后那个for循环所处理)。

另外,由list本身来提供sort算法并不符合STL的设计原则,但若要将这样一个严重依赖底层实现的算法抽象出来,又需要做哪些改动呢?欢迎大家讨论。

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