STL源码剖析笔记

在STL中,迭代器使得容器与算法分离开来,迭代器会定义五种类型。

 

 STL源码剖析笔记_第1张图片

 

 STL源码剖析笔记_第2张图片

 STL源码剖析笔记_第3张图片

STL源码剖析笔记_第4张图片

Hash_table是一种数据结构,和RB_tree类似。其中set、map、multi_set、multi_map都是基于RB_tree。

在STL中,patial_sort()和nth_element()不一样。patial_sort是的作用是对前n个元素进行排序,这个算法维持一个n个元素的堆,对这个堆进行维护。如果是对前n个升序排序,则维护一个最大堆,最后对这个堆进行堆排序,使得堆内部有序。如果是对前n个元素降序排序,则维护一个最小堆,最后对这个堆进行对排序,使得堆内部有序。

nth_element()是寻找第n小的元素(从0开始计算),这个算法采用的是快速排序的思想,直到找到快速排序的分割区间小于等于3,然后对这个区间采用插入排序获取结果。

疑问:为什么patial_sort()不采用快速排序的思想,然后采用插入排序?

寻找第n大的元,建议用快速排序类似的思想。寻找n个最大的元素,根据数据大小和内存大小来选择堆排序还是快速排序,因为快速排序需要较大的内存空间,而堆排序只需要维护一个堆的大小?(剑指offer)

在STL中,sort()排序算法是一个十分优秀的排序算法,这种算法综合了插入排序、堆排序和快速排序三种算法的优点。要求是randon_access_iterator。

首先sort()判断数据长度是否小于等于stl_threshold(一般为16),调用插入排序直接进行排序。否则根据选择的基数来判断递归的深度,如果大于阈值说明基数的选择不够理想,导致分层数过大,此时则调用堆排序使得排序算法复杂度稳定在nLogn,正如程序中所看到的partial_sort()函数,这个函数表示排序出前n个元素。否则就调用快速排序。值得注意的是,当数量比较大时,最后的分段数据都基本有序,此时调用插入排序的效果会比较理想。

在STL中,迭代器使得容器与算法分离开来,迭代器会定义五种类型。

 

Hash_table是一种数据结构,和RB_tree类似。其中set、map、multi_set、multi_map都是基于RB_tree。

在STL中,patial_sort()和nth_element()不一样。patial_sort是的作用是对前n个元素进行排序,这个算法维持一个n个元素的堆,对这个堆进行维护。如果是对前n个升序排序,则维护一个最大堆,最后对这个堆进行堆排序,使得堆内部有序。如果是对前n个元素降序排序,则维护一个最小堆,最后对这个堆进行对排序,使得堆内部有序。

nth_element()是寻找第n小的元素(从0开始计算),这个算法采用的是快速排序的思想,直到找到快速排序的分割区间小于等于3,然后对这个区间采用插入排序获取结果。

疑问:为什么patial_sort()不采用快速排序的思想,然后采用插入排序?

寻找第n大的元,建议用快速排序类似的思想。寻找n个最大的元素,根据数据大小和内存大小来选择堆排序还是快速排序,因为快速排序需要较大的内存空间,而堆排序只需要维护一个堆的大小?(剑指offer)

在STL中,sort()排序算法是一个十分优秀的排序算法,这种算法综合了插入排序、堆排序和快速排序三种算法的优点。要求是randon_access_iterator。

首先sort()判断数据长度是否小于等于stl_threshold(一般为16),调用插入排序直接进行排序。否则根据选择的基数来判断递归的深度,如果大于阈值说明基数的选择不够理想,导致分层数过大,此时则调用堆排序使得排序算法复杂度稳定在nLogn,正如程序中所看到的partial_sort()函数,这个函数表示排序出前n个元素。否则就调用快速排序。值得注意的是,当数量比较大时,最后的分段数据都基本有序,此时调用插入排序的效果会比较理想。

STL源码剖析笔记_第5张图片


STL源码剖析笔记_第6张图片

你可能感兴趣的:(STL源码剖析笔记)