如何在 C++ 中打乱指针列表？答案

【问题标题】：How to shuffle list of pointers in C++?如何在 C++ 中打乱指针列表？
【发布时间】：2012-10-13 11:25:06
【问题描述】：

如何在 C++ 中打乱 stl 指针列表？我在类 Player 上有 stl 指针向量，我像

一样随机播放

std::random_shuffle(players.begin(), players.end());

是否已经有不需要随机访问的随机列表算法，或者我需要将列表转换为向量 => 随机播放 => 回到列表？有没有更优雅的解决方案？

【问题讨论】：

有什么理由需要使用列表吗？
请考虑，列表几乎总是远低于向量，即使在历来被视为优越的领域也是如此。
@BenjaminLindley 我需要大量的插入操作和列表是更好的选择，而且我已经继承了该代码并且有严格的截止日期，所以我现在不想赌博
您可能会问自己为什么首先使用std::list。 std::list 闪耀的情况是：1）您需要迭代器始终保持有效（例如，存储它们，但指向 std::deque 元素或向量中索引的指针是要考虑的替代方案），2）您想要恒定时间拼接.如果您既不需要 1 也不需要 2，请使用其他内容（这意味着 deque、vector 或 [multi]set）。

标签： c++ boost stl

【解决方案1】：

随机洗牌算法将特定元素与随机选择的元素交换。重复遍历列表来获取元素是非常低效的（也就是O(n^2)操作）。

这就是为什么最好（更快）将您的列表复制到一个数组中，进行随机洗牌并可能恢复列表。那将是 3*n 遍历，仍然是 O(n)。

【讨论】：

非常适合复杂性开始起作用的非常长的列表。但是对于短列表（如播放列表），常数因素可能会发挥更大的作用。将复杂性理论保存到我们不希望无限扩展的正确位置（不是这样）。
@LokiAstari 对于一个简短的列表，常数因素也无关紧要 - 无论你怎么做，它都很快。因此，恕我直言，您最好为速度很重要的大型播放列表做好准备，而不是针对无关紧要的短列表进行优化并在大型播放列表中失败。
我会先说常见情况的代码，然后仅在必要时进行优化。不是针对异常的代码，然后针对常见情况进行优化（过早的优化是万恶之源Knuth）。关键是当列表很短时，const 因素更重要。但这不是重点。不要盲目地应用你在大学里学到的东西。您需要知道应用它们的正确时间。这不是那种情况（直到您可以证明播放列表足够长才重要）。即使播放列表有 100,000 个，我也怀疑进行随机随机播放的时间对人眼来说是显而易见的。
你错了。只需对其进行基准测试，您就会看到。将 100,000 个元素复制到向量的随机洗牌会很快。为每次交换遍历列表的随机 shuffle 实现会慢很多。但你不必相信我的话，试试吧。
我并不是说它会更快。我是说您使用错误的技术来解决问题（即使您找到了正确的解决方案）。我是说复杂性理论与情况无关。此外，除非您在 1980 硬件上运行，否则我不认为它很明显（我试过）。

【解决方案2】：

std::random_shuffle 需要一个随机迭代器。 Vector 支持这一点，而 List 则不支持。 std::deque 怎么样，它是一种 Vector 和一种 List。

【讨论】：

【解决方案3】：

你的问题很有趣。所以，我试着写了一些东西，最后想出了这个。

    //---------- sample List initialization ------
    list<string> lst;
    lst.push_back("A");
    lst.push_back("B");
         ....
    lst.push_back("Y");
    lst.push_back("Z");

    #define LIST_SIZE 26
    //--------------------------------------------

    //------------- Shuffle Algorithm ------------
    unordered_multimap<int,string> mymap;
    int HashKeys[LIST_SIZE];
    srand((int)time(NULL) * (int)clock());

    for(int i = 0; i<LIST_SIZE; i++) // loop 'n' times
    {
        HashKeys[i] = rand(); // O(c) operation
    }

    for(int i = 0;lst.size() > 0; i++) // loop 'n' times
    {
         // O(n) operation ( varies from O(c) to O(n) according to the situations )
        mymap.insert(std::make_pair<int,string>(HashKeys[rand() % LIST_SIZE],lst.front()));
        lst.pop_front(); // O(c) operation
    }

    unordered_multimap<int,string>::iterator it;
    for(int i = 0; i < LIST_SIZE ;i++) // loop 'n' times
    {
        while(mymap.count(HashKeys[i]) > 0) // unpredictable
        {
            it = mymap.find(HashKeys[i]); // O(c) for single O(n) for multi
                    // ...USAGE...
            cout << it->second << endl;
                    lst.push_back(it->second);
                    //............
            mymap.erase(it); // O(c) operation
        }
    }
    //-------------------------------------------------

如果哈希图中的同一键有多个值，则时间复杂度为 O(n^2)。否则时间复杂度为 O(n)。所以一切都取决于函数(rand() % LIST_SIZE)

【讨论】：