c++ STL 算法和容器跨平台和性能是否相同？答案

【问题标题】：is c++ STL algorithms and containers same across platforms and performance?c++ STL 算法和容器跨平台和性能是否相同？
【发布时间】：2010-03-10 14:29:16
【问题描述】：

在学习了大量的 c++ 之后，我现在进入了 STL 容器和算法模板库，我主要关心的是，

1) 这个库在 MS、linux 和其他操作系统等不同平台上是否相同？

2) 程序 c++ 模块的质量或效率会随着 STL 容器和算法的更多使用而降低，我认为我无法根据所有需求对其进行自定义。

3) 这个模板库好用在linux系统编程，内核模块中吗？

4) 最后我可以在编程比赛中使用它吗，因为它可以减轻很多编码和压力。

【问题讨论】：

我曾经参加过一场比赛，不允许 C++ 程序员使用 STL，因为这对 C 和 Java 程序员来说是不公平的优势：P
请参阅kerneltrap.org/node/2067 以讨论您的第三点。在变成咆哮之前，这实际上是一个有用的讨论。

标签： c++ stl-algorithm stl

【解决方案1】：

1) 这个库在 MS、linux 和其他操作系统等不同平台上是否相同？

没有。除了标准化的接口外，每个编译器套件的实现都是不同的，有时它们还提供自定义扩展，例如hash_map。

2) 程序 c++ 模块的质量或效率会随着 STL 容器和算法的更多使用而降低，我认为我无法根据所有需求对其进行自定义。

我不这么认为。质量和效率应该比自己做一个要好得多，除非你有非常特殊的需要。

3) 这个模板库好用在linux系统编程、内核模块中吗？

内核最好使用 C。

4) 最后我可以在编程比赛中使用它吗，因为它可以减轻很多编码和压力。

取决于比赛的规则。

【讨论】：

【解决方案2】：

1) 标准（接口）相同。实现方式不同。

2) 程序的质量或效率仅取决于您的技能。 STL 为您提供可以使用和误用的好处。

3) 不适用于内核模块，适用于用户模式应用程序。

4) 通常 C++ 竞赛允许 STL。

【讨论】：

【解决方案3】：

1) API 相同。标准中指定的限制行为（例如 O(n) ）。实施供应商特定。意味着您可以依赖应用的扩展。

2) 只要你要问这个问题，你的代码的质量和效率都可能通过使用 STL 来提高。

3) 不在内核中。

4) C++ constests 应该允许 STL。

【讨论】：

其实，我曾经通过从vector切换到C-Style数组有一个改进。
有什么改进？表现？您是否分析了调试或发布版本？
标准中的约束是上限，但在某些情况下，特定的 STL 实现可以生成比其他实现更快的代码（算法上更快的代码）。例子是：vector<vector<int> >::push_back，当从N增加容量时，g++实现会调用vector<int>复制构造函数N次，总共O(N*M)操作（M是内部向量的大小） . Dinkumware 实现（在 VS 中）将在新的更大容器中创建空的 vector<int> 并执行 N 优化的交换操作，成本为 O(N)。