Читаем Эффективное использование STL полностью

Алгоритмы sort, stable_sort, partial_sort и nth_element работают с итераторами произвольного доступа, поэтому они применимы только к контейнерам vector, string, deque и array. Сортировка элементов в стандартных ассоциативных контейнерах бессмысленна, поскольку эти контейнеры автоматически хранятся в отсортированном состоянии благодаря собственным функциям сравнения. Единственным контейнером, к которому хотелось бы применить алгоритмы sort, stable_sort, partial_sort и nth_element, является контейнер list — к сожалению, это невозможно, но контейнер list отчасти компенсирует этот недостаток функцией sort (интересная подробность: list:.-sort выполняет стабильную сортировку). Таким образом, полноценная сортировка list возможна, но алгоритмы partial_sort и nth_element приходится имитировать. В одном из таких обходных решений элементы копируются в контейнер с итераторами произвольного доступа, после чего нужный алгоритм применяется к этому контейнеру. Другое обходное решение заключается в создании контейнера, содержащего list:: iterator, применении алгоритма к этому контейнеру и последующему обращению к элементам списка через итераторы. Третье решение основано на использовании информации упорядоченного контейнера итераторов для итеративной врезки (splice) элементов list в нужной позиции. Как видите, выбор достаточно широк.

Алгоритмы partition и stable_partition отличаются от sort, stable_sort, partial_ sort и nth_element тем, что они работают только с двусторонними итераторами. Таким образом, алгоритмы partition и stable_partition могут использоваться с любыми стандартными последовательными контейнерами.

Подведем краткий итог возможностей и средств сортировки.

•Полная сортировка в контейнерах vector, string, deque и array: алгоритмы sort и stable_sort.

•Выделение n начальных элементов в контейнерах vector, string, deque и array: алгоритм partial_sort.

•Идентификация n начальных элементов или элемента, находящегося в позиции n, в контейнерах vector, string, deque и array: алгоритм nth_element.

•Разделение элементов стандартного последовательного контейнера на удовлетворяющие и не удовлетворяющие некоторому критерию: алгоритмы partition и stable_partition.

•Контейнер list: алгоритмы partition и stable_partition; вместо sort и stable_sort может использоваться list:: sort. Алгоритмы partial_sort или nth_element приходится имитировать. Существует несколько вариантов их реализации, некоторые из которых были представлены выше.

Чтобы данные постоянно находились в отсортированном состоянии, сохраните их в стандартном ассоциативном контейнере. Стоит также рассмотреть возможность использования стандартного контейнера priority_queue, данные которого тоже хранятся в отсортированном виде (контейнер priority_queue традиционно считается частью STL, но, как упоминалось в предисловии, в моем определении «контейнер STL» должен поддерживать итераторы, тогда как контейнер priority_queue их не поддерживает).

«А что можно сказать о быстродействии?» — спросите вы. Хороший вопрос. В общем случае время работы алгоритма зависит от объема выполняемой работы, а алгоритмам стабильной сортировки приходится выполнять больше работы, чем алгоритмам, игнорирующим фактор стабильности. В следующем списке алгоритмы, описанные в данном совете, упорядочены по возрастанию затрачиваемых ресурсов (времени и памяти):

1.partition;
2.stable_partition;
3.nth_element;
4.partial_sort;
5.sort;
6.stable_sort.

При выборе алгоритма сортировки я рекомендую руководствоваться целью, а не соображениями быстродействия. Если выбранный алгоритм ограничивается строго необходимыми функциями и не выполняет лишней работы (например, partiti

on вместо полной сортировки алгоритмом sort), то программа будет не только четко выражать свое предназначение, но и наиболее эффективно решать поставленную задачу средствами STL.

Совет 32. Сопровождайте вызовы remove-подобных алгоритмов вызовом erase

Начнем с краткого обзора remove, поскольку этот алгоритм вызывает больше всего недоразумений в STL. Прежде всего необходимо рассеять все сомнения относительно того, что делает алгоритм remove, а также почему и как он это делает. Объявление remove выглядит следующим образом:

template

ForwardIterator remove(ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& value);

Как и все алгоритмы, remove получает пару итераторов, определяющих интервал элементов, с которыми выполняется операция. Контейнер при вызове не передается, потому remove не знает, в каком контейнере находятся искомые элементы. Более того, remove не может самостоятельно определить этот контейнер, поскольку не существует способа перехода от итератора к контейнеру, соответствующему ему.

Перейти на страницу:

Все книги серии Библиотека программиста

Программист-фанатик
Программист-фанатик

В этой книге вы не найдете описания конкретных технологий, алгоритмов и языков программирования — ценность ее не в этом. Она представляет собой сборник практических советов и рекомендаций, касающихся ситуаций, с которыми порой сталкивается любой разработчик: отсутствие мотивации, выбор приоритетов, психология программирования, отношения с руководством и коллегами и многие другие. Подобные знания обычно приходят лишь в результате многолетнего опыта реальной работы. По большому счету перед вами — ярко и увлекательно написанное руководство, которое поможет быстро сделать карьеру в индустрии разработки ПО любому, кто поставил себе такую цель. Конечно, опытные программисты могут найти некоторые идеи автора достаточно очевидными, но и для таких найдутся темы, которые позволят пересмотреть устоявшиеся взгляды и выйти на новый уровень мастерства. Для тех же, кто только в самом начале своего пути как разработчика, чтение данной книги, несомненно, откроет широчайшие перспективы. Издательство выражает благодарность Шувалову А. В. и Курышеву А. И. за помощь в работе над книгой.

Чед Фаулер

Программирование, программы, базы данных / Программирование / Книги по IT

Похожие книги

C++: базовый курс
C++: базовый курс

В этой книге описаны все основные средства языка С++ - от элементарных понятий до супервозможностей. После рассмотрения основ программирования на C++ (переменных, операторов, инструкций управления, функций, классов и объектов) читатель освоит такие более сложные средства языка, как механизм обработки исключительных ситуаций (исключений), шаблоны, пространства имен, динамическая идентификация типов, стандартная библиотека шаблонов (STL), а также познакомится с расширенным набором ключевых слов, используемым в .NET-программировании. Автор справочника - общепризнанный авторитет в области программирования на языках C и C++, Java и C# - включил в текст своей книги и советы программистам, которые позволят повысить эффективность их работы. Книга рассчитана на широкий круг читателей, желающих изучить язык программирования С++.

Герберт Шилдт

Программирование, программы, базы данных
Programming with POSIX® Threads
Programming with POSIX® Threads

With this practical book, you will attain a solid understanding of threads and will discover how to put this powerful mode of programming to work in real-world applications. The primary advantage of threaded programming is that it enables your applications to accomplish more than one task at the same time by using the number-crunching power of multiprocessor parallelism and by automatically exploiting I/O concurrency in your code, even on a single processor machine. The result: applications that are faster, more responsive to users, and often easier to maintain. Threaded programming is particularly well suited to network programming where it helps alleviate the bottleneck of slow network I/O. This book offers an in-depth description of the IEEE operating system interface standard, POSIX (Portable Operating System Interface) threads, commonly called Pthreads. Written for experienced C programmers, but assuming no previous knowledge of threads, the book explains basic concepts such as asynchronous programming, the lifecycle of a thread, and synchronization. You then move to more advanced topics such as attributes objects, thread-specific data, and realtime scheduling. An entire chapter is devoted to "real code," with a look at barriers, read/write locks, the work queue manager, and how to utilize existing libraries. In addition, the book tackles one of the thorniest problems faced by thread programmers-debugging-with valuable suggestions on how to avoid code errors and performance problems from the outset. Numerous annotated examples are used to illustrate real-world concepts. A Pthreads mini-reference and a look at future standardization are also included.

David Butenhof

Программирование, программы, базы данных