C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
今天看了一篇文章,讲各种语言的优势和劣势。其中一个观点:haskell非常适合写算法,因为使用者不用去关心具体的计算机实现,而只要关注于操作语义。这让它在专心研究算法的人中非常受欢迎。所以很多时候,语言的争论没有太多的意义,有意义的是它适不适合某些场景或者某些人。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
目前在网上讨论排序算法更多是C语言实现的。因为C语言可以展现出一些细节。但是从某种角度说,这也让“算法思想的光辉”被计算机操作细节所遮蔽。本文将使用C++的标准库去实现一些排序算法,我们从中将会发现它掩盖了很多计算机操作细节,而让算法的光辉得以显现。
实现
选择排序
template<class ForwardIt>
void selection_sort(ForwardIt begin, ForwardIt end)
for (ForwardIt i = begin; i != end; ++i)
std::iter_swap(i, std::min_element(i, end));
min_element返回两个索引之间最小元素的索引;iter_swap将最小索引和不停迭代的索引进行交换。
这就是选择排序:逐位替换之后(包含自身)序列中最小的元素。
合并排序
template<class ForwardIt>
void merge_sort(ForwardIt begin, ForwardIt end)
if (end - begin > 1)
ForwardIt middle = begin + (end - begin) / 2;
merge_sort(begin, middle);
merge_sort(middle, end);
std::inplace_merge(begin, middle, end);
inplace_merge会将有序序列[begin,middle)和有序序列[middle,end)合并成一个有序队列[begin,end)。因为merge_sort会递归下去,所以可以从最低粒度开始保证上述是有序的。
插入排序
template<class ForwardIt>
void insertion_sort(ForwardIt begin, ForwardIt end)
for (ForwardIt i = begin; i != end; ++i)
std::rotate(std::upper_bound(begin, i, *i), i, std::next(i));
upper_bound返回已排序[begin,i)序列中第一个大于i所指向值的迭代器j。rotate把i翻转到j,[j,i)之间的数据往后移动。
由于i是从begin开始迭代,所以可以保证[begin,i)区间是有序的。
rotate后两参数——i和std::next(i)构成了[i,i+1)区间,即只有迭代器i。
快速排序
template <class ForwardIt>
void quick_sort(ForwardIt first, ForwardIt last)
if (first == last) return;
auto pivot = *std::next(first, std::distance(first, last) / 2);
ForwardIt middle1 = std::partition(first, last,
[pivot](const auto& em) return em < pivot; );
ForwardIt middle2 = std::partition(middle1, last,
[pivot](const auto& em) return !(pivot < em); );
quick_sort(first, middle1);
quick_sort(middle2, last);
pivot指向容器中位置处于中间的迭代器所指向的值。
partition可以保证按照lambda表达式的结果,将序列分成两个区间,并返回第二个区间的首元素迭代器。
middlle1的左边元素都是小于pivot,右边的都是大于等于pivot的。
middle2指向的是大于pivot的元素区间首个迭代器。
[middle1,middle2)就是所有等于pivot的元素。
然后递归调用自身,分别处理[first,middle1)和[middle2,last)区间。
由于partition是不稳定的,如果希望使用稳定的版本,可以使用partition_stable替代。
堆排序
template<class ForwardIt>
void heap_sort(ForwardIt first, ForwardIt last)
std::make_heap(first, last);
std::sort_heap(first, last);
由于C++对此封装太多,所有我们没法从名称上看到其算法光辉。
评测
class UtSort:
public ::testing::Test
protected:
virtual void SetUp()
_data.resize(_data_count);
std::iota(_data.begin(), _data.end(), 1);
_orded_data.assign(_data.begin(), _data.end());
std::random_device rd;
std::mt19937 g(rd());
std::shuffle(_data.begin(), _data.end(), g);
template<class ForwardIt>
void test_the_same(ForwardIt begin, ForwardIt end) const
auto same_count = std::inner_product(begin, end,
_orded_data.begin(), 0,
std::plus<>(), std::equal_to<>());
ASSERT_EQ(same_count, std::distance(begin, end));
protected:
std::vector<int> _data;
decltype(_data) _orded_data;
size_t _data_count = 1024 * 256;
;
我们使用gtest测试框架。
第7行,我们构建了按1递增的数列_data,它是有序的。第9行将这个排序的数据保存到_orded_data中以供之后比较。第13行,我们将_data中的元素顺序打乱。
第18行,将计算两个序列中,相同位置的值相等的格式。如果我们算法正确,则个数和传入的迭代器个数一致。
为了测试每个排序的时间,我还设计了Perform用于统计时间
#include <gtest/gtest.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <vector>
#include <array>
#include <numeric>
#include <set>
#include <chrono>
#include <random>
using duration_mil = std::chrono::duration<double, std::milli>;
class Perform
public:
Perform()
_start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
~Perform()
_end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
duration_mil ms = _end - _start;
std::cout << ms.count() << "ms" << std::endl;
private:
decltype(std::chrono::high_resolution_clock::now()) _start;
decltype(std::chrono::high_resolution_clock::now()) _end;
;
于是之前介绍的几种排序的测试代码是
TEST_F(UtSort, quick_sort)
Perform perform;
quick_sort(_data.begin(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
TEST_F(UtSort, heap_sort)
Perform perform;
heap_sort(_data.begin(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
TEST_F(UtSort, insertion_sort)
Perform perform;
insertion_sort(_data.begin(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
TEST_F(UtSort, merge_sort)
Perform perform;
merge_sort(_data.begin(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
TEST_F(UtSort, selection_sort)
Perform perform;
selection_sort(_data.begin(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
除了这几种排序外,STL标准库还提供了其他几种方法
- 使用partial_sort进行局部排序
- 使用sort函数
- 使用关系容器,比如set
这三种的测试代码如下
TEST_F(UtSort, partial_sort)
Perform perform;
std::partial_sort(_data.begin(), _data.end(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
TEST_F(UtSort, stl_sort)
Perform perform;
std::sort(_data.begin(), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), _data.end());
TEST_F(UtSort, set_sort)
std::set<int> ordered_data;
Perform perform;
std::copy(make_move_iterator(_data.begin()), make_move_iterator(_data.end()), std::inserter(ordered_data, ordered_data.begin()));
test_the_same(ordered_data.begin(), ordered_data.end());
这儿特别提一句,如果我们不需要全排序,只需要前N个元素是排序的,则可以优先考虑partial_sort。因为它的效率很高,比如下面代码测试排序最小的10个元素
TEST_F(UtSort, partial_sort_head_10)
Perform perform;
std::partial_sort(_data.begin(), std::next(_data.begin(), 10), _data.end());
test_the_same(_data.begin(), std::next(_data.begin(), 10));
我们看下测试结果
[==========] Running 8 tests from 1 test case.
[----------] Global test environment set-up.
[----------] 8 tests from UtSort
[ RUN ] UtSort.quick_sort
135.274ms
[ OK ] UtSort.quick_sort (168 ms)
[ RUN ] UtSort.heap_sort
194.824ms
[ OK ] UtSort.heap_sort (225 ms)
[ RUN ] UtSort.insertion_sort
2637.53ms
[ OK ] UtSort.insertion_sort (2667 ms)
[ RUN ] UtSort.merge_sort
135.243ms
[ OK ] UtSort.merge_sort (165 ms)
[ RUN ] UtSort.selection_sort
337051ms
[ OK ] UtSort.selection_sort (337083 ms)
[ RUN ] UtSort.partial_sort
195.34ms
[ OK ] UtSort.partial_sort (225 ms)
[ RUN ] UtSort.stl_sort
84.7456ms
[ OK ] UtSort.stl_sort (118 ms)
[ RUN ] UtSort.set_sort
294.94ms
[ OK ] UtSort.set_sort (456 ms)
[ RUN ] UtSort.partial_sort_head_10
2.51487ms
[ OK ] UtSort.partial_sort_head_10 (31 ms)
[----------] 8 tests from UtSort (340973 ms total)
[----------] Global test environment tear-down
[==========] 8 tests from 1 test case ran. (340973 ms total)
[ PASSED ] 8 tests.
完整排序中,std::sort是最快的,其次是quick_sort和merge_sort。heap_sort和partial_sort差不多。最差的是selection_sort。
同时,我们看使用partial_sort只选出并排列最小的10个元素的耗时是2.51487毫秒。这比任何一个排序都要快两个数量级。
所以根据不同场景,选择合适的排序非常重要。
相关代码见:https://github.com/f304646673/stl_example/tree/master/sort
以上是关于C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
C++ STL应用与实现72: 标准库里的堆--如何使用标准库的heap算法
C++ STL应用与实现72: 标准库里的堆--如何使用标准库的heap算法