C++之所以得到这么多人的喜欢,是因为它既具有面向对象的概念,又保持了C语言高效的特点。STL 排序算法同样需要保持高效。因此,对于不同的需求,STL提供的不同的函数,不同的函数,实现的算法又不尽相同。
所有的sort算法的参数都需要输入一个范围,[begin, end)。这里使用的迭代器(iterator)都需是随机迭代器(RadomAccessIterator), 也就是说可以随机访问的迭代器,如:it+n什么的。(partition 和stable_partition 除外)
如果你需要自己定义比较函数,你可以把你定义好的仿函数(functor)作为参数传入。每种算法都支持传入比较函数。以下是所有STL sort算法函数的名字列表:
函数名 | 功能描述 |
---|---|
sort | 对给定区间所有元素进行排序 |
stable_sort | 对给定区间所有元素进行稳定排序 |
partial_sort | 对给定区间所有元素部分排序 |
partial_sort_copy | 对给定区间复制并排序 |
nth_element | 找出给定区间的某个位置对应的元素 |
is_sorted | 判断一个区间是否已经排好序 |
partition | 使得符合某个条件的元素放在前面 |
stable_partition | 相对稳定的使得符合某个条件的元素放在前面 |
其中nth_element 是最不易理解的,实际上,这个函数是用来找出第几个。例如:找出包含7个元素的数组中排在中间那个数的值,此时,我可能不关心前面,也不关心后面,我只关心排在第四位的元素值是多少。
当你需要按照某种特定方式进行排序时,你需要给sort指定比较函数,否则程序会自动提供给你一个比较函数。
vector < int > vect; //... sort(vect.begin(), vect.end()); //此时相当于调用 sort(vect.begin(), vect.end(), less<int>() );
上述例子中系统自己为sort提供了less仿函数。在STL中还提供了其他仿函数,以下是仿函数列表:
名称 | 功能描述 |
---|---|
equal_to | 相等 |
not_equal_to | 不相等 |
less | 小于 |
greater | 大于 |
less_equal | 小于等于 |
greater_equal | 大于等于 |
需要注意的是,这些函数不是都能适用于你的sort算法,如何选择,决定于你的应用。另外,不能直接写入仿函数的名字,而是要写其重载的()函数:
less<int>() greater<int>()
当你的容器中元素时一些标准类型(int float char)或者string时,你可以直接使用这些函数模板。但如果你时自己定义的类型或者你需要按照其他方式排序,你可以有两种方法来达到效果:一种是自己写比较函数。另一种是重载类型的'<'操作赋。
#include <iostream> #include <algorithm> #include <functional> #include <vector> using namespace std; class myclass { public: myclass(int a, int b):first(a), second(b){} int first; int second; bool operator < (const myclass &m)const { return first < m.first; } }; bool less_second(const myclass & m1, const myclass & m2) { return m1.second < m2.second; } int main() { vector< myclass > vect; for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++){ myclass my(10-i, i*3); vect.push_back(my); } for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")/n"; sort(vect.begin(), vect.end()); cout<<"after sorted by first:"<<endl; for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")/n"; cout<<"after sorted by second:"<<endl; sort(vect.begin(), vect.end(), less_second); for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")/n"; return 0 ; }1.3 sort 的稳定性
你发现有sort和stable_sort,还有 partition 和stable_partition, 感到奇怪吧。其中的区别是,带有stable的函数可保证相等元素的原本相对次序在排序后保持不变。或许你会问,既然相等,你还管他相对位置呢,也分不清楚谁是谁了?这里需要弄清楚一个问题,这里的相等,是指你提供的函数表示两个元素相等,并不一定是一摸一样的元素。
例如,如果你写一个比较函数:
bool less_len(const string &str1, const string &str2) { return str1.length() < str2.length(); }
此时,"apple" 和 "winter" 就是相等的,如果在"apple" 出现在"winter"前面,用带stable的函数排序后,他们的次序一定不变,如果你使用的是不带"stable"的函数排序,那么排序完后,"Winter"有可能在"apple"的前面。
全排序即把所给定范围所有的元素按照大小关系顺序排列。用于全排序的函数有
template <class RandomAccessIterator> void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp); template <class RandomAccessIterator> void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp);
在第1,3种形式中,sort 和 stable_sort都没有指定比较函数,系统会默认使用operator< 对区间[first,last)内的所有元素进行排序, 因此,如果你使用的类型义军已经重载了operator<函数,那么你可以省心了。第2, 4种形式,你可以随意指定比较函数,应用更为灵活一些。来看看实际应用:
班上有10个学生,我想知道他们的成绩排名。
#include <iostream> #include <algorithm> #include <functional> #include <vector> #include <string> using namespace std; class student{ public: student(const string &a, int b):name(a), score(b){} string name; int score; bool operator < (const student &m)const { return score< m.score; } }; int main() { vector< student> vect; student st1("Tom", 74); vect.push_back(st1); st1.name="Jimy"; st1.score=56; vect.push_back(st1); st1.name="Mary"; st1.score=92; vect.push_back(st1); st1.name="Jessy"; st1.score=85; vect.push_back(st1); st1.name="Jone"; st1.score=56; vect.push_back(st1); st1.name="Bush"; st1.score=52; vect.push_back(st1); st1.name="Winter"; st1.score=77; vect.push_back(st1); st1.name="Andyer"; st1.score=63; vect.push_back(st1); st1.name="Lily"; st1.score=76; vect.push_back(st1); st1.name="Maryia"; st1.score=89; vect.push_back(st1); cout<<"------before sort..."<<endl; for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<vect[i].name<<":/t"<<vect[i].score<<endl; stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); cout <<"-----after sort ...."<<endl; for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<vect[i].name<<":/t"<<vect[i].score<<endl; return 0 ; }sort采用的是成熟的"快速排序算法"(目前大部分STL版本已经不是采用简单的快速排序,而是结合内插排序算法)。注1,可以保证很好的平均性能、复杂度为n*log(n),由于单纯的快速排序在理论上有最差的情况,性能很低,其算法复杂度为n*n,但目前大部分的STL版本都已经在这方面做了优化,因此你可以放心使用。stable_sort采用的是"归并排序",分派足够内存是,其算法复杂度为n*log(n), 否则其复杂度为n*log(n)*log(n),其优点是会保持相等元素之间的相对位置在排序前后保持一致。
局部排序其实是为了减少不必要的操作而提供的排序方式。其函数原型为:
template <class RandomAccessIterator> void partial_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator middle, RandomAccessIterator last); template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void partial_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator middle, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp); template <class InputIterator, class RandomAccessIterator> RandomAccessIterator partial_sort_copy(InputIterator first, InputIterator last, RandomAccessIterator result_first, RandomAccessIterator result_last); template <class InputIterator, class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> RandomAccessIterator partial_sort_copy(InputIterator first, InputIterator last, RandomAccessIterator result_first, RandomAccessIterator result_last, Compare comp);
理解了sort 和stable_sort后,再来理解partial_sort 就比较容易了。先看看其用途: 班上有10个学生,我想知道分数最低的5名是哪些人。如果没有partial_sort,你就需要用sort把所有人排好序,然后再取前5个。现在你只需要对分数最低5名排序,把上面的程序做如下修改:
stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); 替换为: partial_sort(vect.begin(), vect.begin()+5, vect.end(),less<student>());
这样的好处知道了吗?当数据量小的时候可能看不出优势,如果是100万学生,我想找分数最少的5个人......
partial_sort采用的堆排序(heapsort),它在任何情况下的复杂度都是n*log(n). 如果你希望用partial_sort来实现全排序,你只要让middle=last就可以了。
partial_sort_copy其实是copy和partial_sort的组合。被排序(被复制)的数量是[first, last)和[result_first, result_last)中区间较小的那个。如果[result_first, result_last)区间大于[first, last)区间,那么partial_sort相当于copy和sort的组合。
nth_element一个容易看懂但解释比较麻烦的排序。用例子说会更方便:
班上有10个学生,我想知道分数排在倒数第4名的学生。
如果要满足上述需求,可以用sort排好序,然后取第4位(因为是由小到大排), 更聪明的朋友会用partial_sort, 只排前4位,然后得到第4位。其实这是你还是浪费,因为前两位你根本没有必要排序,此时,你就需要nth_element:
template <class RandomAccessIterator> void nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth, RandomAccessIterator last); template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> void nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth, RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp);
对于上述实例需求,你只需要按下面要求修改1.4中的程序:
stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); 替换为: nth_element(vect.begin(), vect.begin()+3, vect.end(),less<student>());
第四个是谁?Andyer,这个倒霉的家伙。为什么是begin()+3而不是+4? 我开始写这篇文章的时候也没有在意,后来在ilovevc 的提醒下,发现了这个问题。begin()是第一个,begin()+1是第二个,... begin()+3当然就是第四个了。
好像这两个函数并不是用来排序的,'分类'算法,会更加贴切一些。partition就是把一个区间中的元素按照某个条件分成两类。其函数原型为:
template <class ForwardIterator, class Predicate> ForwardIterator partition(ForwardIterator first, ForwardIterator last, Predicate pred) template <class ForwardIterator, class Predicate> ForwardIterator stable_partition(ForwardIterator first, ForwardIterator last, Predicate pred);
看看应用吧:班上10个学生,计算所有没有及格(低于60分)的学生。你只需要按照下面格式替换1.4中的程序:
stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>()); 替换为: student exam("pass", 60); stable_partition(vect.begin(), vect.end(), bind2nd(less<student>(), exam));
使用的是stable_partition, 元素之间的相对次序是没有变.
STL中标准容器主要vector, list, deque, string, set, multiset, map, multimay, 其中set, multiset, map, multimap都是以树结构的方式存储其元素详细内容请参看:学习STL map, STL set之数据结构基础. 因此在这些容器中,元素一直是有序的。
这些容器的迭代器类型并不是随机型迭代器,因此,上述的那些排序函数,对于这些容器是不可用的。上述sort函数对于下列容器是可用的:
vector
string
deque
如果你自己定义的容器也支持随机型迭代器,那么使用排序算法是没有任何问题的。
对于list容器,list自带一个sort成员函数list::sort(). 它和算法函数中的sort差不多,但是list::sort是基于指针的方式排序,也就是说,所有的数据移动和比较都是此用指针的方式实现,因此排序后的迭代器一直保持有效(vector中sort后的迭代器会失效).
如果你以前有用过C语言中的qsort, 想知道qsort和他们的比较,那我告诉你,qsort和sort是一样的,因为他们采用的都是快速排序。从效率上看,以下几种sort算法的是一个排序,效率由高到低(耗时由小变大):
partion
stable_partition
nth_element
partial_sort
sort
stable_sort