【C++ STL学习笔记】C++ STL常用算法（排序、合并、搜索和分区）
文章目录
- C++ sort()排序函数用法详解
-
- C++ sort()排序函数
- C++ stable_sort()用法详解
- C++ partial_sort()函数详解
-
- C++ partial_sort()排序函数
- C++ partial_sort_copy()排序函数
- C++ STL标准库这么多排序函数，该如何选择？
- 自定义STL算法规则，应优先使用函数对象！
- C++ merge()和inplace_merge()函数用法（详解版）
-
- C++ merge()函数
- C++ inplace_merge()函数
- C++ find()函数用法详解（超级详细）
- 能用STL算法，绝不自己实现！
-
- 为什么STL算法效率更高
- STL算法和容器中的成员方法同名时，该如何选择？
http://c.biancheng.net/stl/algorithms/
C++ sort()排序函数用法详解
C++ STL 标准库提供有很多实用的排序函数，如表 1 所示。通过调用它们，我们可以很轻松地实现对普通数组或者容器中指定范围内的元素进行排序。
| 函数名 | 用法 |
|---|---|
| sort (first, last) | 对容器或普通数组中 [first, last) 范围内的元素进行排序，默认进行升序排序。 |
| stable_sort (first, last) | 和 sort() 函数功能相似，不同之处在于，对于 [first, last) 范围内值相同的元素，该函数不会改变它们的相对位置。 |
| partial_sort (first, middle, last) | 从 [first,last) 范围内，筛选出 muddle-first 个最小的元素并排序存放在 [first，middle) 区间中。 |
| partial_sort_copy (first, last, result_first, result_last) | 从 [first, last) 范围内筛选出 result_last-result_first 个元素排序并存储到 [result_first, result_last) 指定的范围中。 |
| is_sorted (first, last) | 检测 [first, last) 范围内是否已经排好序，默认检测是否按升序排序。 |
| is_sorted_until (first, last) | 和 is_sorted() 函数功能类似，唯一的区别在于，如果 [first, last) 范围的元素没有排好序，则该函数会返回一个指向首个不遵循排序规则的元素的迭代器。 |
| void nth_element (first, nth, last) | 找到 [first, last) 范围内按照排序规则（默认按照升序排序）应该位于第 nth 个位置处的元素，并将其放置到此位置。同时使该位置左侧的所有元素都比其存放的元素小，该位置右侧的所有元素都比其存放的元素大。 |
对于表 1 中罗列的这些函数，本教程会一一进行讲解，这里先介绍 sort() 函数。
C++ sort()排序函数
C++ STL 标准库中的 sort() 函数，本质就是一个模板函数。正如表 1 中描述的，该函数专门用来对容器或普通数组中指定范围内的元素进行排序，排序规则默认以元素值的大小做升序排序，除此之外我们也可以选择标准库提供的其它排序规则（比如std::greater降序排序规则），甚至还可以自定义排序规则。
sort() 函数是基于快速排序实现的，有关快速排序的具体实现过程，感兴趣的读者可阅读《快速排序（QSort，快排）算法》一文。
需要注意的是，sort() 函数受到底层实现方式的限制，它仅适用于普通数组和部分类型的容器。换句话说，只有普通数组和具备以下条件的容器，才能使用 sort() 函数：
- 容器支持的迭代器类型必须为随机访问迭代器。这意味着，sort() 只对 array、vector、deque 这 3 个容器提供支持。
- 如果对容器中指定区域的元素做默认升序排序，则元素类型必须支持
<小于运算符；同样，如果选用标准库提供的其它排序规则，元素类型也必须支持该规则底层实现所用的比较运算符； - sort() 函数在实现排序时，需要交换容器中元素的存储位置。这种情况下，如果容器中存储的是自定义的类对象，则该类的内部必须提供移动构造函数和移动赋值运算符。
另外还需要注意的一点是，对于指定区域内值相等的元素，sort() 函数无法保证它们的相对位置不发生改变。例如，有如下一组数据：
2 1 2 3 2
可以看到，该组数据中包含多个值为 2 的元素，此时如果使用 sort() 函数进行排序，则值为 2 的这 3 个元素的相对位置可能会发生改变，比如排序结果为：
1 2 2 2 3
可以看到，原本红色的元素 2 位于绿色 2 和橙色 2 的左侧，但经过 sort() 函数排序之后，它们的相对位置发生了改变，即红色 2 移动到了绿色 2 和橙色 2 的右侧。
实际场景中，如果需要保证值相等元素的相对位置不发生改变，可以选用 stable_sort() 排序函数。有关该函数的具体用法，后续章节会做详细讲解。
值得一提的是，sort() 函数位于
#include
sort() 函数有 2 种用法，其语法格式分别为：
//对 [first, last) 区域内的元素做默认的升序排序
void sort (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);
//按照指定的 comp 排序规则，对 [first, last) 区域内的元素进行排序
void sort (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp);
其中，first 和 last 都为随机访问迭代器，它们的组合 [first, last) 用来指定要排序的目标区域；另外在第 2 种格式中，comp 可以是 C++ STL 标准库提供的排序规则（比如 std::greater），也可以是自定义的排序规则。
关于如何自定义一个排序规则，除了《C++ STL关联式容器自定义排序规则》一节介绍的 2 种方式外，还可以直接定义一个具有 2 个参数并返回 bool 类型值的函数作为排序规则。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::sort
#include // std::vector
//以普通函数的方式实现自定义排序规则
bool mycomp(int i, int j) {
return (i < j);
}
//以函数对象的方式实现自定义排序规则
class mycomp2 {
public:
bool operator() (int i, int j) {
return (i < j);
}
};
int main() {
std::vector myvector{ 32, 71, 12, 45, 26, 80, 53, 33 };
//调用第一种语法格式，对 32、71、12、45 进行排序
std::sort(myvector.begin(), myvector.begin() + 4); //(12 32 45 71) 26 80 53 33
//调用第二种语法格式，利用STL标准库提供的其它比较规则（比如 greater）进行排序
std::sort(myvector.begin(), myvector.begin() + 4, std::greater()); //(71 45 32 12) 26 80 53 33
//调用第二种语法格式，通过自定义比较规则进行排序
std::sort(myvector.begin(), myvector.end(), mycomp2());//12 26 32 33 45 53 71 80
//输出 myvector 容器中的元素
for (std::vector::iterator it = myvector.begin(); it != myvector.end(); ++it) {
std::cout << *it << ' ';
}
return 0;
}
程序执行结果为：
12 26 32 33 45 53 71 80
可以看到，程序中分别以函数和函数对象的方式自定义了具有相同功能的 mycomp 和 mycomp2 升序排序规则。需要注意的是，和为关联式容器设定排序规则不同，给 sort() 函数指定排序规则时，需要为其传入一个函数名（例如 mycomp ）或者函数对象（例如 std::greater() 或者 mycomp2()）。
那么，sort() 函数的效率怎么样吗？该函数实现排序的平均时间复杂度为N*log2N（其中 N 为指定区域 [first, last) 中 last 和 first 的距离）。
C++ stable_sort()用法详解
通过阅读《C++ sort()排序函数》一节，读者已经了解了 sort() 函数的功能和用法。值得一提的是，当指定范围内包含多个相等的元素时，sort() 排序函数无法保证不改变它们的相对位置。那么，如果既要完成排序又要保证相等元素的相对位置，该怎么办呢？可以使用 stable_sort() 函数。
有些场景是需要保证相等元素的相对位置的。例如对于一个保存某种事务（比如银行账户）的容器，在处理这些事务之前，为了能够有序更新这些账户，需要按照账号对它们进行排序。而这时就很有可能出现相等的账号（即同一账号在某段时间做多次的存取钱操作），它们的相对顺序意味着添加到容器的时间顺序，此顺序不能修改，否则很可能出现账户透支的情况。
值得一提的是，stable_sort() 函数完全可以看作是 sort() 函数在功能方面的升级版。换句话说，stable_sort() 和 sort() 具有相同的使用场景，就连语法格式也是相同的（后续会讲），只不过前者在功能上除了可以实现排序，还可以保证不改变相等元素的相对位置。
注意，关于 stable_sort() 函数的使用场景，《C++ sort() 排序函数》一节已经做了详细的介绍，这里不再赘述。另外，stable_sort() 函数是基于归并排序实现的，关于此排序算法的具体实现过程，感兴趣的读者可阅读《归并排序算法》一文。
和 sort() 函数一样，实现 stable_sort() 的函数模板也位于
#include
并且，table_sort() 函数的用法也有 2 种，其语法格式和 sort() 函数完全相同（仅函数名不同）：
//对 [first, last) 区域内的元素做默认的升序排序
void stable_sort ( RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last );
//按照指定的 comp 排序规则，对 [first, last) 区域内的元素进行排序
void stable_sort ( RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp );
其中，first 和 last 都为随机访问迭代器，它们的组合 [first, last) 用来指定要排序的目标区域；另外在第 2 种格式中，comp 可以是 C++ STL 标准库提供的排序规则（比如 std::greater），也可以是自定义的排序规则。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::stable_sort
#include // std::vector
//以普通函数的方式实现自定义排序规则
bool mycomp(int i, int j) {
return (i < j);
}
//以函数对象的方式实现自定义排序规则
class mycomp2 {
public:
bool operator() (int i, int j) {
return (i < j);
}
};
int main() {
std::vector myvector{ 32, 71, 12, 45, 26, 80, 53, 33 };
//调用第一种语法格式，对 32、71、12、45 进行排序
std::stable_sort(myvector.begin(), myvector.begin() + 4); //(12 32 45 71) 26 80 53 33
//调用第二种语法格式，利用STL标准库提供的其它比较规则（比如 greater）进行排序
std::stable_sort(myvector.begin(), myvector.begin() + 4, std::greater()); //(71 45 32 12) 26 80 53 33
//调用第二种语法格式，通过自定义比较规则进行排序,这里也可以换成 mycomp2()
std::stable_sort(myvector.begin(), myvector.end(), mycomp);//12 26 32 33 45 53 71 80
//输出 myvector 容器中的元素
for (std::vector::iterator it = myvector.begin(); it != myvector.end(); ++it) {
std::cout << *it << ' ';
}
return 0;
}
程序执行结果为：
12 26 32 33 45 53 71 80
那么，stable_sort() 函数的效率怎么样呢？当可用空间足够的情况下，该函数的时间复杂度可达到O(N*log2(N))；反之，时间复杂度为O(N*log2(N)2)，其中 N 为指定区域 [first, last) 中 last 和 first 的距离。
C++ partial_sort()函数详解
假设这样一种情境，有一个存有 100 万个元素的容器，但我们只想从中提取出值最小的 10 个元素，该如何实现呢？
通过前面的学习，读者可能会想到使用 sort() 或者 stable_sort() 排序函数，即通过对容器中存储的 100 万个元素进行排序，就可以成功筛选出最小的 10 个元素。但仅仅为了提取 10 个元素，却要先对 100 万个元素进行排序，可想而知这种实现方式的效率是非常低的。
对于解决类似的问题，C++ STL 标准库提供了更高效的解决方案，即使用 partial_sort() 或者 partial_sort_copy() 函数，本节就对这 2 个排序函数的功能和用法做详细的讲解。
首先需要说明的是，partial_sort() 和 partial_sort_copy() 函数都位于 头文件中，因此在使用这 2 个函数之前，程序中应引入此头文件：
#include
C++ partial_sort()排序函数
要知道，一个函数的功能往往可以从它的函数名中体现出来，以 partial_sort() 函数为例，partial sort 可直译为“部分排序”。partial_sort() 函数的功能确是如此，即该函数可以从指定区域中提取出部分数据，并对它们进行排序。
但“部分排序”仅仅是对 partial_sort() 函数功能的一个概括，如果想彻底搞清楚它的功能，需要结合该函数的语法格式。partial_sort() 函数有 2 种用法，其语法格式分别为：
//按照默认的升序排序规则，对 [first, last) 范围的数据进行筛选并排序
void partial_sort (RandomAccessIterator first,
RandomAccessIterator middle,
RandomAccessIterator last);
//按照 comp 排序规则，对 [first, last) 范围的数据进行筛选并排序
void partial_sort (RandomAccessIterator first,
RandomAccessIterator middle,
RandomAccessIterator last,
Compare comp);
其中，first、middle 和 last 都是随机访问迭代器，comp 参数用于自定义排序规则。
partial_sort() 函数会以交换元素存储位置的方式实现部分排序的。具体来说，partial_sort() 会将 [first, last) 范围内最小（或最大）的 middle-first 个元素移动到 [first, middle) 区域中，并对这部分元素做升序（或降序）排序。
需要注意的是，partial_sort() 函数受到底层实现方式的限制，它仅适用于普通数组和部分类型的容器。换句话说，只有普通数组和具备以下条件的容器，才能使用 partial_sort() 函数：
- 容器支持的迭代器类型必须为随机访问迭代器。这意味着，partial_sort() 函数只适用于 array、vector、deque 这 3 个容器。
- 当选用默认的升序排序规则时，容器中存储的元素类型必须支持 <小于运算符；同样，如果选用标准库提供的其它排序规则，元素类型也必须支持该规则底层实现所用的比较运算符；
- partial_sort() 函数在实现过程中，需要交换某些元素的存储位置。因此，如果容器中存储的是自定义的类对象，则该类的内部必须提供移动构造函数和移动赋值运算符。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::partial_sort
#include // std::vector
using namespace std;
//以普通函数的方式自定义排序规则
bool mycomp1(int i, int j) {
return (i > j);
}
//以函数对象的方式自定义排序规则
class mycomp2 {
public:
bool operator() (int i, int j) {
return (i > j);
}
};
int main() {
std::vector myvector{ 3,2,5,4,1,6,9,7};
//以默认的升序排序作为排序规则，将 myvector 中最小的 4 个元素移动到开头位置并排好序
std::partial_sort(myvector.begin(), myvector.begin() + 4, myvector.end());
cout << "第一次排序:\n";
for (std::vector::iterator it = myvector.begin(); it != myvector.end(); ++it)
std::cout << *it << ' ';
cout << "\n第二次排序:\n";
// 以指定的 mycomp2 作为排序规则，将 myvector 中最大的 4 个元素移动到开头位置并排好序
std::partial_sort(myvector.begin(), myvector.begin() + 4, myvector.end(), mycomp2());
for (std::vector::iterator it = myvector.begin(); it != myvector.end(); ++it)
std::cout << *it << ' ';
return 0;
}
程序执行结果为：
第一次排序:
1 2 3 4 5 6 9 7
第二次排序:
9 7 6 5 1 2 3 4
值得一提的是，partial_sort() 函数实现排序的平均时间复杂度为N*log(M)，其中 N 指的是 [first, last) 范围的长度，M 指的是 [first, middle) 范围的长度。
C++ partial_sort_copy()排序函数
partial_sort_copy() 函数的功能和 partial_sort() 类似，唯一的区别在于，前者不会对原有数据做任何变动，而是先将选定的部分元素拷贝到另外指定的数组或容器中，然后再对这部分元素进行排序。
partial_sort_copy() 函数也有 2 种语法格式，分别为：
//默认以升序规则进行部分排序
RandomAccessIterator partial_sort_copy (
InputIterator first,
InputIterator last,
RandomAccessIterator result_first,
RandomAccessIterator result_last);
//以 comp 规则进行部分排序
RandomAccessIterator partial_sort_copy (
InputIterator first,
InputIterator last,
RandomAccessIterator result_first,
RandomAccessIterator result_last,
Compare comp);
其中，first 和 last 为输入迭代器；result_first 和 result_last 为随机访问迭代器；comp 用于自定义排序规则。
partial_sort_copy() 函数会将 [first, last) 范围内最小（或最大）的 result_last-result_first 个元素复制到 [result_first, result_last) 区域中，并对该区域的元素做升序（或降序）排序。
值得一提的是，[first, last] 中的这 2 个迭代器类型仅限定为输入迭代器，这意味着相比 partial_sort() 函数，partial_sort_copy() 函数放宽了对存储原有数据的容器类型的限制。换句话说，partial_sort_copy() 函数还支持对 list 容器或者 forward_list 容器中存储的元素进行“部分排序”，而 partial_sort() 函数不行。
但是，介于 result_first 和 result_last 仍为随机访问迭代器，因此 [result_first, result_last) 指定的区域仍仅限于普通数组和部分类型的容器，这和 partial_sort() 函数对容器的要求是一样的。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::partial_sort_copy
#include // std::list
using namespace std;
bool mycomp1(int i, int j) {
return (i > j);
}
class mycomp2 {
public:
bool operator() (int i, int j) {
return (i > j);
}
};
int main() {
int myints[5] = { 0 };
std::list mylist{ 3,2,5,4,1,6,9,7 };
//按照默认的排序规则进行部分排序
std::partial_sort_copy(mylist.begin(), mylist.end(), myints, myints + 5);
cout << "第一次排序：\n";
for (int i = 0; i < 5; i++) {
cout << myints[i] << " ";
}
//以自定义的 mycomp2 作为排序规则，进行部分排序
std::partial_sort_copy(mylist.begin(), mylist.end(), myints, myints + 5, mycomp2());
cout << "\n第二次排序：\n";
for (int i = 0; i < 5; i++) {
cout << myints[i] << " ";
}
return 0;
}
程序执行结果为：
第一次排序：
1 2 3 4 5
第二次排序：
9 7 6 5 4
可以看到，程序中调用了 2 次 partial_sort_copy() 函数，其作用分别是：
- 第 20 行：采用默认的升序排序规则，在 mylist 容器中筛选出最小的 5 个元素，然后将它们复制到 myints[5] 数组中，并对这部分元素进行升序排序；
- 第 27 行：采用自定义的 mycomp2 降序排序规则，从 mylist 容器筛选出最大的 5 个元素，同样将它们复制到 myints[5] 数组中，并对这部分元素进行降序排序；
值得一提的是，partial_sort_copy() 函数实现排序的平均时间复杂度为N*log(min(N,M))，其中 N 指的是 [first, last) 范围的长度，M 指的是 [result_first, result_last) 范围的长度。
C++ STL标准库这么多排序函数，该如何选择？
通过前面的学习我们知道，C++ STL 标准库共提供了 4 种排序函数，这里先带大家回顾一下，如表 1 所示。
| 排序函数 | 功能 |
|---|---|
| sort() | 对指定范围内所有的数据进行排序，排序后各个元素的相对位置很可能发生改变。 |
| stable_sort() | 对指定范围内所有的数据进行排序，并确保排序后各个元素的相对位置不发生改变。 |
| partial_sort() | 对指定范围内最大或最小的 n 个元素进行排序。 |
| nth_element() | 调整指定范围内元素的存储位置，实现位于位置 n 的元素正好是全排序情况下的第 n 个元素，并且按照全排序规则排在位置 n 之前的元素都在该位置之前，按照全排序规则排在位置 n 之后的元素都在该位置之后。 |
关于以上 4 种排序函数各自的用法，读者可阅读之前的文章，这里不再过多赘述。
值得一提的是，以上 4 种排序函数在使用时，都要求传入随机访问迭代器，因此这些函数都只适用于 array、vector、deque 以及普通数组。
当操作对象为 list 或者 forward_list 序列式容器时，其容器模板类中都提供有 sort() 排序方法，借助此方法即可实现对容器内部元素进行排序。其次，对关联式容器（包括哈希容器）进行排序是没有实际意义的，因为这类容器会根据既定的比较函数（和哈希函数）维护内部元素的存储位置。
那么，当需要对普通数组或者 array、vector 或者 deque 容器中的元素进行排序时，怎样选择最合适（效率最高）的排序函数呢？这里为大家总结了以下几点：
- 如果需要对所有元素进行排序，则选择 sort() 或者 stable_sort() 函数；
- 如果需要保持排序后各元素的相对位置不发生改变，就只能选择 stable_sort() 函数，而另外 3 个排序函数都无法保证这一点；
- 如果需要对最大（或最小）的 n 个元素进行排序，则优先选择 partial_sort() 函数；
- 如果只需要找到最大或最小的 n 个元素，但不要求对这 n 个元素进行排序，则优先选择 nth_element() 函数。
除此之外，很多读者都关心这些排序函数的性能。总的来说，函数功能越复杂，做的工作越多，它的性能就越低（主要体现在时间复杂度上）。对于以上 4 种排序函数，综合考虑它们的时间和空间效率，其性能之间的比较如下所示：
nth_element() > partial_sort() > sort() > stable_sort() <–从左到右，性能由高到低
建议大家，在实际选择排序函数时，应更多从所需要完成的功能这一角度去考虑，而不是一味地追求函数的性能。换句话说，如果你选择的算法更有利于实现所需要的功能，不仅会使整个代码的逻辑更加清晰，还会达到事半功倍的效果。
自定义STL算法规则，应优先使用函数对象！
作为一门面向对象的编程语言，使用 C++ 编写程序有一个缺点，即随着代码面向对象程度的提高，其执行效率反而会降低。例如，经实验证明几乎在所有情况下，直接操作一个 double 类型变量的执行效率，要比操作一个含 double 类型成员属性的类对象更高。
对于大多数读者来说，以上所说是很容易想通的，因为它符合我们对高级编程语言的认知。但本节要介绍的内容，一定程序上会打破这个认知。
前面章节中，我们学习了 STL 标准库中所有的排序算法，比如 sort()、stable_sort() 以及 nth_element() 等。不知读者有没有发现，这些排序算法都单独提供了带有 comp 参数的语法格式，借助此参数，我们可以自定义排序规则。
以 sort() 排序函数为例，其语法格式有以下 2 种：
//无 comp 参数
void sort (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);
//有 comp 参数
void sort (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp);
显然仅从使用语法上看，它们唯一的区别在于，第 2 种多了一个 comp 参数。
事实上，对于 STL 标准库中的每个算法，只要用户需要自定义规则，该算法都会提供有带 comp 参数的语法格式。
本质上讲，comp 参数用于接收用户自定义的函数，其定义的方式有 2 种，既可以是普通函数，也可以是函数对象。例如：
#include // std::cout
#include // std::sort
#include // std::vector
//以普通函数的方式实现自定义排序规则
inline bool mycomp(int i, int j) {
return (i < j);
}
//以函数对象的方式实现自定义排序规则
class mycomp2 {
public:
bool operator() (int i, int j) {
return (i < j);
}
};
int main() {
std::vector myvector{ 32, 71, 12, 45, 26, 80, 53, 33 };
//调用普通函数定义的排序规则
std::sort(myvector.begin(), myvector.end(), mycomp);
//调用函数对象定义的排序规则
//std::sort(myvector.begin(), myvector.end(), mycomp2());
for (std::vector::iterator it = myvector.begin(); it != myvector.end(); ++it) {
std::cout << *it << ' ';
}
return 0;
}
程序执行结果为：
12 26 32 33 45 53 71 80
注意，为了提高执行效率，其函数都定义为内联函数（在类内部定义的函数本身就是内联函数）。至于为什么内联函数比普通函数的执行效率高，可阅读《C++ inline内联函数》一文。
要知道，函数对象可以理解为伪装成函数的对象，根据以往的认知，函数对象的执行效率应该不如普通函数。但事实恰恰相反，即便如上面程序那样，将普通函数定义为更高效的内联函数，其执行效率也无法和函数对象相比。
通过在 4 个不同的 STL 平台上，对包含 100 万个 double 类型数据的 vector 容器进行排序，最差情况下使用函数对象的执行效率要比普通内联函数高 50%，最好情况下则高 160%。
那么，是什么原因导致了它们执行效率上的差异呢？以 mycomp2() 函数对象为例，其 mycomp2::operator() 也是一个内联函数，编译器在对 sort() 函数进行实例化时会将该函数直接展开，这也就意味着，展开后的 sort() 函数内部不包含任何函数调用。
而如果使用 mycomp 作为参数来调用 sort() 函数，情形则大不相同。要知道，C++ 并不能真正地将一个函数作为参数传递给另一个函数，换句话说，如果我们试图将一个函数作为参数进行传递，编译器会隐式地将它转换成一个指向该函数的指针，并将该指针传递过去。
也就是说，上面程序中的如下代码：
std::sort(myvector.begin(), myvector.end(), mycomp);
并不是真正地将 mycomp 传递给 sort() 函数，它传递的仅是一个指向 mycomp() 函数的指针。当 sort() 函数被实例化时，编译器生成的函数声明如下所示：
std::sort(vector::iterator first,
vector::iterator last,
bool (*comp)(int, int));
可以看到，参数 comp 只是一个指向函数的指针，所以 sort() 函数内部每次调用 comp 时，编译器都会通过指针产生一个间接的函数调用。
也正是基于这个原因，C++ sort() 函数要比 C 语言 qsort() 函数的执行效率更高。读者可能会问，程序中 comp() 函数也是内联函数，为什么 C++ 不像函数对象那样去处理呢？具体原因我们无从得知，事实上也没必要关心，也许是编译器开发者觉得这种优化不值得去做。
除了效率上的优势之外，相比普通函数，以函数对象的方式自定义规则还有很多隐藏的优势。例如在某些特殊情况下，以普通函数的形式编写的代码看似非常合理，但就是无法通过编译，这也许是由于 STL 标准库的原因，也许是编译器缺陷所至，甚至两者都有可能。而使用函数对象的方式，则可以有效避开这些“坑”，而且还大大提升的代码的执行效率。
总之，以函数对象的方式为 STL 算法自定义规则，具有效率在内的诸多优势。当调用带有 comp 参数的 STL 算法时，除非调用 STL 标准库自带的比较函数，否则应优先以函数对象的方式自定义规则。
C++ merge()和inplace_merge()函数用法（详解版）
有些场景中，我们需要将 2 个有序序列合并为 1 个有序序列，这时就可以借助 merge() 或者 inplace_merge() 函数实现。
值得一提的是，merge() 和 inplace_merge() 函数都定义在
#include
C++ merge()函数
merge() 函数用于将 2 个有序序列合并为 1 个有序序列，前提是这 2 个有序序列的排序规则相同（要么都是升序，要么都是降序）。并且最终借助该函数获得的新有序序列，其排序规则也和这 2 个有序序列相同。
举个例子，假设有 2 个序列，分别为5,10,15,20,25和7,14,21,28,35,42，显然它们不仅有序，而且都是升序序列。因此借助 merge() 函数，我们就可以轻松获得如下这个有序序列：
5 7 10 15 17 20 25 27 37 47 57
可以看到，该序列不仅包含以上 2 个序列中所有的元素，并且其本身也是一个升序序列。
值得一提的是，C++ STL 标准库的开发人员考虑到用户可能需要自定义排序规则，因此为 merge() 函数设计了以下 2 种语法格式：
//以默认的升序排序作为排序规则
OutputIterator merge (InputIterator1 first1, InputIterator1 last1,
InputIterator2 first2, InputIterator2 last2,
OutputIterator result);
//以自定义的 comp 规则作为排序规则
OutputIterator merge (InputIterator1 first1, InputIterator1 last1,
InputIterator2 first2, InputIterator2 last2,
OutputIterator result, Compare comp);
可以看到，first1、last1、first2 以及 last2 都为输入迭代器，[first1, last1) 和 [first2, last2) 各用来指定一个有序序列；result 为输出迭代器，用于为最终生成的新有序序列指定存储位置；comp 用于自定义排序规则。同时，该函数会返回一个输出迭代器，其指向的是新有序序列中最后一个元素之后的位置。
注意，当采用第一种语法格式时，[first1, last1) 和 [first2, last2) 指定区域内的元素必须支持 < 小于运算符；同样当采用第二种语法格式时，[first1, last1) 和 [first2, last2) 指定区域内的元素必须支持 comp 排序规则内的比较运算符。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::merge
#include // std::vector
using namespace std;
int main() {
//first 和 second 数组中各存有 1 个有序序列
int first[] = { 5,10,15,20,25 };
int second[] = { 7,17,27,37,47,57 };
//用于存储新的有序序列
vector myvector(11);
//将 [first,first+5) 和 [second,second+6) 合并为 1 个有序序列，并存储到 myvector 容器中。
merge(first, first + 5, second, second + 6, myvector.begin());
//输出 myvector 容器中存储的元素
for (vector::iterator it = myvector.begin(); it != myvector.end(); ++it) {
cout << *it << ' ';
}
return 0;
}
程序执行结果为：
5 7 10 15 17 20 25 27 37 47 57
可以看到，first 数组和 second 数组中各存有 1 个升序序列，通过借助 merge() 函数，我们成功地将它们合并成了一个有序序列，并存储到 myvector 容器中。
注意，merge() 函数底层是通过拷贝的方式实现合并操作的。换句话说，上面程序在采用 merge() 函数实现合并操作的同时，并不会对 first 和 second 数组有任何影响。有关该函数的具体实现过程，可查看 C++ STL merge() 官网。
实际上，对于 2 个有序序列是各自存储（像 first 和 second 这样）还是存储到一起，merge() 函数并不关心，只需要给它传入恰当的迭代器（或指针），该函数就可以正常工作。因此，我们还可以将上面程序改写为：
//该数组中存储有 2 个有序序列
int first[] = { 5,10,15,20,25,7,17,27,37,47,57 };
//用于存储新的有序序列
vector myvector(11);
//将 [first,first+5) 和 [first+5,first+11) 合并为 1 个有序序列，并存储到 myvector 容器中。
merge(first, first + 5, first + 5, first +11 , myvector.begin());
可以看到，2 个有序序列全部存储到了 first 数组中，但只要给 merge() 函数传入正确的指针，仍可以将它们合并为 1 个有序序列。
感兴趣的读者，可自行验证这段程序，其最终会得到和上面程序相同的 myvector 容器。
C++ inplace_merge()函数
事实上，当 2 个有序序列存储在同一个数组或容器中时，如果想将它们合并为 1 个有序序列，除了使用 merge() 函数，更推荐使用 inplace_merge() 函数。
和 merge() 函数相比，inplace_merge() 函数的语法格式要简单很多：
//默认采用升序的排序规则
void inplace_merge (BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator middle,
BidirectionalIterator last);
//采用自定义的 comp 排序规则
void inplace_merge (BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator middle,
BidirectionalIterator last, Compare comp);
其中，first、middle 和 last 都为双向迭代器，[first, middle) 和 [middle, last) 各表示一个有序序列。
和 merge() 函数一样，inplace_merge() 函数也要求 [first, middle) 和 [middle, last) 指定的这 2 个序列必须遵循相同的排序规则，且当采用第一种语法格式时，这 2 个序列中的元素必须支持 < 小于运算符；同样，当采用第二种语法格式时，这 2 个序列中的元素必须支持 comp 排序规则内部的比较运算符。不同之处在于，merge() 函数会将最终合并的有序序列存储在其它数组或容器中，而 inplace_merge() 函数则将最终合并的有序序列存储在 [first, last) 区域中。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::merge
using namespace std;
int main() {
//该数组中存储有 2 个有序序列
int first[] = { 5,10,15,20,25,7,17,27,37,47,57 };
//将 [first,first+5) 和 [first+5,first+11) 合并为 1 个有序序列。
inplace_merge(first, first + 5,first +11);
for (int i = 0; i < 11; i++) {
cout << first[i] << " ";
}
return 0;
}
程序执行结果为：
5 7 10 15 17 20 25 27 37 47 57
可以看到，first 数组中包含 2 个升序序列，借助 inplace_merge() 函数，实现了将这 2 个序列合并为 1 个升序序列，且新序列仍存储在 first 数组中。
C++ find()函数用法详解（超级详细）
find() 函数本质上是一个模板函数，用于在指定范围内查找和目标元素值相等的第一个元素。
如下为 find() 函数的语法格式：
InputIterator find (InputIterator first, InputIterator last, const T& val);
其中，first 和 last 为输入迭代器，[first, last) 用于指定该函数的查找范围；val 为要查找的目标元素。
正因为 first 和 last 的类型为输入迭代器，因此该函数适用于所有的序列式容器。
另外，该函数会返回一个输入迭代器，当 find() 函数查找成功时，其指向的是在 [first, last) 区域内查找到的第一个目标元素；如果查找失败，则该迭代器的指向和 last 相同。
值得一提的是，find() 函数的底层实现，其实就是用==运算符将 val 和 [first, last) 区域内的元素逐个进行比对。这也就意味着，[first, last) 区域内的元素必须支持==运算符。
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::find
#include // std::vector
using namespace std;
int main() {
//find() 函数作用于普通数组
char stl[] ="http://c.biancheng.net/stl/";
//调用 find() 查找第一个字符 'c'
char * p = find(stl, stl + strlen(stl), 'c');
//判断是否查找成功
if (p != stl + strlen(stl)) {
cout << p << endl;
}
//find() 函数作用于容器
std::vector myvector{ 10,20,30,40,50 };
std::vector::iterator it;
it = find(myvector.begin(), myvector.end(), 30);
if (it != myvector.end())
cout << "查找成功：" << *it;
else
cout << "查找失败";
return 0;
}
程序执行结果为：
c.biancheng.net/stl/
查找成功：30
可以看到，find() 函数除了可以作用于序列式容器，还可以作用于普通数组。
对于 find() 函数的底层实现，C++ 标准库中给出了参数代码，感兴趣的读者可自行研究：
template
InputIterator find (InputIterator first, InputIterator last, const T& val)
{
while (first!=last) {
if (*first==val) return first;
++first;
}
return last;
}
能用STL算法，绝不自己实现！
前面章节已经介绍了很多算法函数，比如 find()、merge()、sort() 等。不知读者有没有发现，每个算法函数都至少要用一对迭代器来指明作用区间，并且为了实现自己的功能，每个函数内部都势必会对指定区域内的数据进行遍历操作。
举几个例子，find() 函数会对指定区域的数据逐个进行遍历，确认其是否为要查找的目标元素；merge() 函数内部也会分别对 2 个有序序列做逐个遍历，从而将它们合并为一个有序序列；sort() 函数在对指定区域内的元素进行排序时，其底层也会遍历每个元素。
事实上，虽然这些算法函数的内部实现我们不得而知，但无疑都会用到循环结构。可以这么说，STL 标准库中几乎所有的算法函数，其底层都是借助循环结构实现的。
在此基础上，由于 STL 标准库使用场景很广，因此很多需要手动编写循环结构实现的功能，用 STL 算法函数就能完成。举个例子：
#include // std::cout
#include // std::for_each
#include // std::string
#include // std::vector
#include
using namespace std;
class Address {
public:
Address(string url) :url(url) {};
void display() {
cout << "url:" << this->url << endl;
}
private:
string url;
};
int main() {
vectoradds{ Address("http://c.biancheng.net/stl/"),
Address("http://c.biancheng.net/java/"),
Address("http://c.biancheng.net/python/") };
//手动编写循环结构
cout << "first：\n";
for (auto it = adds.begin(); it != adds.end(); ++it) {
(*it).display();
}
//调用 STL 标准库中的算法函数
cout << "second：\n";
for_each(adds.begin(), adds.end(), mem_fun_ref(&Address::display));
return 0;
}
程序执行结果为：
first：
url:http://c.biancheng.net/stl/
url:http://c.biancheng.net/java/
url:http://c.biancheng.net/python/
second：
url:http://c.biancheng.net/stl/
url:http://c.biancheng.net/java/
url:http://c.biancheng.net/python/
可以看到，对于输出 adds 容器中存储的元素，除了可以手动编写循环结构实现，还可以使用 STL 标准库提供的 for_each() 函数。
那么，手动编写循环结构和调用 STL 算法函数相比，哪种实现方式更好呢？毫无疑问，直接调用算法会更好，理由有以下几个：
- 算法函数通常比自己写的循环结构效率更高；
- 自己写循环比使用算法函数更容易出错；
- 相比自己编写循环结构，直接调用算法函数的代码更加简洁明了。
- 使用算法函数编写的程序，可扩展性更强，更容易维护；
后面 3 个理由相信读者很容易理解，接下来重点讲一下“为什么算法函数的效率更高”。
为什么STL算法效率更高
仍以上面程序为例，如下是我们手动编写的循环代码：
for (auto it = adds.begin(); it != adds.end(); ++it) {
(*it).display();
}
此段代码中，每一次循环都要执行一次 end() 方法，事实上该方法并不需要多次调用，因为它的值自始至终都没有发生改变。也就是说，end() 方法只需要调用一次就够啦，for_each() 函数就对这一点进行了优化：
for_each(adds.begin(), adds.end(), mem_fun_ref(&Address::display));
可以看到，通过将 end() 方法作为参数传入 for_each() 函数，该方法只执行了 1 次。当然，这也仅是众多优化中的一处。事实上，STL 标准库的开发者对每个算法函数的底层实现代码都多了优化，使它们的执行效率达到最高。
有读者可能会说，难道我们自己对循环结构进行优化不行吗？可以，但是其执行效率仍无法和算法函数相提并论。
一方面，STL 开发者可以根据他们对容器底层的了解，对整个遍历过程进行优化，而这是我们难以做到的。以 deque 容器为例，该容器底层会将数据存储在多个大小固定的连续空间中。对于这些连续空间的遍历，只有 STL 开发者才知道这些连续空间的大小，才知道如何控制指针逐个遍历这些连续空间。
另一方面，某些 STL 函数的底层实现使用了复杂的科学计算方法，并不是普通 C++ 程序员能驾驭的。例如，在实现对某个序列进行排序时，我们很难编写出比 sort() 函数更高效的代码。
总之，STL 开发者比使用者更了解内部的实现细节，他们会充分利用这些知识来对算法进行优化。
当然，只有熟悉 STL 标准库提供的函数，才能在实际编程时想到使用它们。作为一个专业的 C++ 程序员，我们必须熟悉 STL 标准库中的每个算法函数，并清楚它们各自的功能。
C++ STL 标准库中包含 70 多个算法函数，如果考虑到函数的重载，大约有 100 多个不同的函数模板。本章仅介绍一些常用的算法函数，如果想了解全部的 STL 算法，读者可参考 C++ STL标准库官网。
STL算法和容器中的成员方法同名时，该如何选择？
通过前面的学习，我们已经掌握了一些 STL 算法的功能和用法。值得一提的是，STL 标准库提供有 70 多种算法函数，其中有些函数名称和 STL 容器模板类中提供的成员方法名相同。
例如，STL 标准库提供了 sort() 和 merge() 函数，而 list 容器模板类中也提供有同名的 sort() 和 merge() 成员方法。再比如，STL 标准库提供有 count()、find()、lower_bound()、upper_bound() 以及 equal_range() 这些函数，而每个关联式容器（除哈希容器外）也提供有相同名称的成员方法。
那么，当某个 STL 容器提供有和算法同名的成员方法时，应该使用哪一个呢？大多数情况下，我们应该使用 STL 容器提供的成员方法，而不是同名的 STL 算法，原因包括：
- 虽然同名，但它们的底层实现并不完全相同。相比同名的算法，容器的成员方法和自身结合地更加紧密。
- 相比同名的算法，STL 容器提供的成员方法往往执行效率更高；
举个例子：
#include // std::cout
#include // std::find
#include // std::set
#include // std::string
using namespace std;
//为 set 容器自定义排序规则，即按照字符串长度进行排序
class mycomp {
public:
bool operator() (const string &i, const string &j) const {
return i.length() < j.length();
}
};
int main() {
//定义 set 容器，其排序规则为 mycomp
std::set myset{"123","1234","123456"};
//调用 set 容器成员方法
set::iterator iter = myset.find(string("abcd"));
if (iter == myset.end()) {
cout << "查找失败" << endl;
}
else {
cout << *iter << endl;
}
//调用 find() 函数
auto iter2 = find(myset.begin(), myset.end(), string("abcd"));
if (iter2 == myset.end()) {
cout << "查找失败" << endl;
}
else {
cout << *iter << endl;
}
return 0;
}
程序执行结果为：
1234
查找失败
可以看到，程序中分别调用了 find() 函数和 set 容器自带的 find() 成员方法，都用于查找 “abcd” 这个字符串，但查找结果却不相同。其中，find() 成员方法成功找到了和 “abcd” 长度相同的 “1234”，但 find() 函数却查找失败。
之所以会这样，是因为 find() 成员方法和 find() 函数底层的实现机制不同。前者会依照 mycomp() 规则查找和 “abcd” 匹配的元素，而 find() 函数底层仅会依据 “==” 运算符查找 myset 容器中和 “abcd” 相等的元素，所以会查找失败。
不仅如此，无论是序列式容器还是关联式容器，成员方法的执行效率要高于同名的 STL 算法。仍以 find() 函数和 set 容器中的 find() 成员方法为例。要知道，find() 函数是通过“逐个比对”来实现查找的，它以线性时间运行；而由于 set 容器底层存储结构采用的是红黑树，所以 find() 成员方法以对数时间运行，而非线性时间。
换句话说，对于含有一百万个元素的 set 容器，如果使用 find() 成员方法查找目标元素，其最差情况下的比对次数也不会超过 40 次（平均只需要比对 20 次就可以查找成功）；而使用同名的 find() 函数查找目标元素，最差情况下要比对一百万次（平均比对 50 万次才能查找成功）。
所谓“最差情况”，指的是当前 set 容器中未存储有目标元素。
并且需要注意的一点是，虽然有些容器提供的成员方法和某个 STL 算法同名，但该容器只能使用自带的成员方法，而不适用同名的 STL 算法。比如，sort() 函数根本不能应用到 list 容器上，因为该类型容器仅支持双向迭代器，而 sort() 函数的参数类型要求为随机访问迭代器；merge() 函数和 list 容器的 merge() 成员方法之间也存在行为上的不同，即 merge() 函数是不允许修改源数据的，而 list::merge() 成员方法就是对源数据做修改。
总之，当读者需要在 STL 算法与容器提供的同名成员方法之间做选择的时候，应优先考虑成员方法。几乎可以肯定地讲，成员方法的性能更优越，也更贴合当前要操作的容器。