相对于其他排序算法,stable_sort的时间复杂度为O(n log n),与快速排序、归并排序等算法相似。然而,由于stable_sort会保持相等元素的原有顺序,它可能会比其他排序算法慢一些,因为它需要额外的空间来保持相等元素的顺序。 在实际应用中,如果需要保持相等元素的相对顺序不变,那么stable_sort是一个很好的选择。但如果不...
stable_sort的时间复杂度为O(NlogN),其中N为容器中元素的个数。它采用的是一种分治法的思想,首先将容器分为两个子序列,然后对每个子序列进行排序,最后再将两个子序列合并起来。在合并的过程中,如果两个元素相等,那么会优先选择原来在前面的元素,这样就能够保持相等元素的相对位置不变。 在具体实现上,stable_sort...
std::stable_sort() std::stable_sort() 也是一种O(n log n)时间复杂度的排序算法,但它保证稳定性,即相等的元素将保持其原始顺序。这使得它在需要保持相等元素顺序的场景中很有用。注意,稳定排序的代价是额外的空间复杂度。 示例: 输出: 可以看到结果与 std::sort() 结果相同,但 std::stable_sort() 保...
std::partial_sort()底层采用堆排序,时间复杂度为N * log(M),其中N为last-first,M为middle-first。由于底层实现的限制,std::partial_sort()对容器的要求与std::sort()和std::stable_sort()相同。 不同库对std::stable_sort()的实现:libstdc++和libc++. 示例代码: #include<iostream>#include<vector>#inc...
如果判断divisions数量非常多的时候,选择使用堆排序(heap sort)来对范围进行排序。堆排序的优点是无论输入数据的分布情况如何,它的时间复杂度都稳定在 O(n log n)。因此,当无法有效地使用快速排序时,退化为堆排序是一种可行的选择,可以保证排序的时间复杂度稳定在一个较好的水平。例如遇到对完全倒序的数据进行正序...
stable_sort 1 为什么说 sort 的“期望”时间复杂度是 O（nlogn）呢？因为 sort（快速排序） 是不稳定排序，它会改变两个关键字相同的元素的相对顺序比如 1 1 1 1 sort 之后的 “1 1 1 1”这里面的“1”有可能就不是原来的“1”，这会增加 sort 的时间复杂度，有可能会被卡成 O（n²）该图来源...
默认情况下，如果元素数量少于32，会采用插入排序；否则，会根据区间划分的效率动态调整排序策略，当划分次数过多时，会切换到堆排序，保证时间复杂度在O(n log n)范围内。堆排序虽然不需要额外空间，但访问顺序不利于缓存优化，且建堆过程可能导致更多的交换操作。如果条件适合，sort还会选择快速排序，通过...
stable_sort函数的基本语法如下所示: ``` template<class RandomAccessIterator> void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); 第一个函数用来对[first, last)范围内的元素进行稳定排序,它调用了一个名为“merge_sort”的函数来实现具体的排序操作。该函数的时间复杂度为O(n log n)...
sort与stable_sort 这两个函数的原理都是快速排序,时间复杂度在所有排序中最低,为O(nlog2n) ; sort的应用; 1、可以传入两个参数; sort(a,a+N) ,其中a是数组,a+N表示对a[0]至a[N-1]的N个数进行排序(默认从小到大排序); 2、传入三个参数;...
此外,stable_sort 函数的性能也非常好,它的时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(n)。 stable_sort 函数的缺点是它只能对可迭代对象进行排序,不能对列表等不可迭代对象进行排序。此外,由于 stable_sort 函数是第三方库中的一个函数,使用它需要额外的导入语句。