当前排名靠前的答案的一个主要问题是,对std::distance 的调用在最坏的情况下使迭代成为二次方。没有唯一键的序列会导致更糟糕的情况行为,这尤其令人遗憾,因为这正是 3 路分区旨在加速的情况。
这以最佳方式实现了 Bentley-McIlroy 3 路分区,以用于双向迭代器,
template <typename Bi1, typename Bi2>
Bi2 swap_ranges_backward(Bi1 first1, Bi1 last1, Bi2 last2)
{
typedef typename std::reverse_iterator<Bi1> ri1;
typedef typename std::reverse_iterator<Bi2> ri2;
return std::swap_ranges(ri1(last1), ri1(first1), ri2(last2)).base();
}
template <typename Bi, typename Cmp>
std::pair<Bi, Bi>
partition3(Bi first, Bi last,
typename std::iterator_traits<Bi>::value_type pivot, Cmp comp)
{
Bi l_head = first;
Bi l_tail = first;
Bi r_head = last;
Bi r_tail = last;
while ( true )
{
// guarded to avoid overruns.
//
// @note this is necessary since ordered comparisons are
// unavailable for bi-directional iterator types.
while ( true )
if (l_tail == r_head)
goto fixup_final;
else if (comp(*l_tail, pivot))
++l_tail;
else
break;
--r_head;
while ( true )
if (l_tail == r_head)
goto fixup_right;
else if (comp(pivot, *r_head))
--r_head;
else
break;
std::iter_swap(l_tail, r_head);
// compact equal to sequence front/back.
if (!comp(*l_tail, pivot))
std::iter_swap(l_tail, l_head++);
if (!comp(pivot, *r_head))
std::iter_swap(r_head, --r_tail);
++l_tail;
}
fixup_right:
// loop exited before chance to eval.
if (!comp(pivot, *r_head))
++r_head;
fixup_final:
// swap equal to partition point.
if ((l_tail - l_head) <= (l_head - first))
l_tail = std::swap_ranges(l_head, l_tail, first);
else
l_tail = swap_ranges_backward(first, l_head, l_tail);
if ((r_tail - r_head) <= (last - r_tail))
r_head = swap_ranges_backward(r_head, r_tail, last);
else
r_head = std::swap_ranges(r_tail, last, r_head);
// equal range in values equal to pivot.
return std::pair<Bi, Bi>(l_tail, r_head);
}
注意:这已使用 Bentley 验证套件进行了测试。受保护的提前的一个很好的副作用是,这个函数对于一般用途是安全的(对pivot 或序列长度没有限制)。
示例用法,
template<typename Bi, typename Cmp>
void qsort_bi(Bi first, Bi last, Cmp comp)
{
auto nmemb = std::distance(first, last);
if (nmemb <= 1)
return;
Bi pivot = first;
std::advance(pivot, std::rand() % nmemb);
std::pair<Bi, Bi> equal = partition3(first, last, *pivot, comp);
qsort_bi(first, equal.first, comp);
qsort_bi(equal.second, last, comp);
}
template<typename Bi>
void qsort_bi(Bi first, Bi last)
{
typedef typename std::iterator_traits<Bi>::value_type value_type;
qsort_bi(first, last, std::less<value_type>());
}
虽然上述排序可能有效,但它说明了另一个答案已经提出的观点,即双向迭代器和快速排序不适合。
如果无法在恒定时间内选择合适的支点,性能损失会使快速排序成为劣等选择。此外,双向迭代器对于链表上的最佳排序来说过于通用,因为它们无法利用列表的优势,例如恒定时间插入和拼接。最后,另一个更微妙(可能有争议)的问题是,用户希望链表上的排序是稳定的。
我的建议? sgi STL 使用的自下而上的迭代归并排序。它经过验证、稳定、简单和快速(保证 n*log(n))。不幸的是,这个算法似乎没有唯一的名称,而且我无法单独找到一个实现的链接,所以在这里重复。
这是一个非常巧妙的算法,它的工作方式类似于二进制计数器(非空列表等于 1)。 Counter 保存大小为 2^index 的列表(即 1,2,4,8 ...)。随着每个元素(位)的添加,可能会启动一个进位,该进位将级联成更高阶的列表(二进制加法)。
template <typename Tp>
void msort_list(std::list<Tp>& in)
{
std::list<Tp> carry;
std::list<Tp> counter[64];
int fill = 1;
while (!in.empty()) {
carry.splice(carry.begin(), in, in.begin());
int i = 0;
for (; !counter[i].empty(); i++) {
// merge upwards for stability.
counter[i].merge(carry);
counter[i].swap(carry);
}
counter[i].swap(carry);
if (i == fill) ++fill;
}
for (int i = 1; i < fill; i++)
counter[i].merge(counter[i-1]);
in.swap(counter[fill-1]);
}
注意:此版本在几个方面与原版有所不同。 1) 我们从 1 而不是 0 开始 fill,这允许我们跳过大小检查并在不影响行为的情况下进行最终交换。 2) 原来的内部循环条件添加了i < fill,这个检查是无关的(可能是计数器数组是动态的版本的保留)。