稳定排序是指排序算法在排序完之后,相同元素之间的相对位置不发生变化。C++中,使用std::stable_sort()算法可以达到稳定排序的效果。在实际开发中,为了提高排序效率,我们需要在使用std::stable_sort()时注意一些细节。
一、std::stable_sort算法介绍
std::stable_sort()是C++ STL(Standard Template Library)中的一个普通算法,其作用是将一个序列进行排序,通常使用快速排序算法实现。与std::sort()不同的是,std::stable_sort()可以保证排序后,相同元素的相对位置不发生变化,从而达到稳定排序的效果。
std::stable_sort()的函数原型如下:
```
template
void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);
template
void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp);
```
其中,第一个参数是要排序的序列的起始位置,第二个参数是终止位置。第二个函数原型中,第三个参数是比较函数,在进行排序时用来做元素之间的大小比较。
二、std::stable_sort使用注意事项
1. 要求随机访问迭代器
std::stable_sort()算法要求使用随机访问迭代器,因为它使用的是比较(函数式)算法,可以随机访问序列中的任意一个元素。因此,使用std::stable_sort()的序列必须是一个可随机访问的序列,如vector、deque以及数组等等。
2. 比较严谨的函数式
std::stable_sort()算法需要在比较元素时使用一个自定义的比较函数,该比较函数必须是一个关于两个元素的比较固定形式,并且必须是严格意义上的且没有副作用的。
如果没有提供比较函数,则std::stable_sort()将默认使用元素行为的小于比较运算符来进行元素之间的比较。
3. 分治的局限性
std::stable_sort()是一种分治法排序算法,因此它对于大型序列有一定局限性。如果排序的序列非常大,那么可能会导致递归的深度过大,从而导致栈溢出的问题。此时,建议使用其他的排序算法,如选择排序或归并排序等。
三、std::stable_sort应用
下面,我们以一个具体的例子来说明std::stable_sort()的应用。
假设有一个vector存储着学生的个人信息,例如姓名、年龄与成绩等等,现要按照成绩对学生进行排名,如果成绩相同,则按姓名排序。
```
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
struct Student {
string name;
int age;
int score;
};
bool cmp(const Student &s1, const Student &s2) {
if (s1.score == s2.score) {
return s1.name < s2.name;
}
return s1.score > s2.score;
}
int main() {
vector
{"Alice", 19, 92},
{"Bob", 20, 87},
{"Cathy", 20, 70}};
stable_sort(students.begin(), students.end(), cmp);
for (auto &stu : students) {
cout << stu.name << " " << stu.age << " " << stu.score << endl;
}
return 0;
}
```
该代码的主函数中,首先定义了一个struct类型的Student表示学生个人信息,然后定义了一个vector类型的变量students存储多个学生信息。
在自定义的比较函数cmp中,将首先按照成绩从大到小排序,如果成绩相同,则按照姓名从小到大排序。最后,通过调用std::stable_sort()排序函数,对vector进行排序。最后,使用for循环遍历vector并输出结果。
运行结果为:
```
Alice 19 92
Tom 20 87
Bob 20 87
Cathy 20 70
```
可以看到,经过std::stable_sort()算法的排序之后,学生成绩相同的情况下,根据他们的姓名进行了重新排序。
四、总结
本文介绍了std::stable_sort()算法在C++中实现高效稳定排序的方法,并介绍了其在实际开发中的应用。同时,我们也指出了在使用std::stable_sort()时需要注意的细节问题,包括要求随机访问迭代器、比较严谨的函数式和分治的局限性等。