1.[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度
2.[stl 源码分析] std::sort
3.STL源码剖析9-set、码分码下multiset
4.STL 源码剖析：sort
5.完整的析源C++库函数源代码哪里有下载?
[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度
在对Linux上C++项目进行性能压测时，一个意外的码分码下发现是std::list::size方法的时间复杂度并非预期的高效。原来，析源这个接口在较低版本的码分码下g++（如4.8.2）中是通过循环遍历整个列表来计算大小的，这导致了明显的析源源码网2828性能瓶颈。@NagiS的码分码下提示揭示了这个问题可能与g++版本有关。
在功能测试阶段，析源CPU负载始终居高不下，码分码下通过火焰图分析，析源std::list::size的码分码下调用占据了大部分执行时间。火焰图的析源使用帮助我们深入了解了这一问题。
查阅相关测试源码（源自cplusplus.com），码分码下在较低版本的析源g++中，std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度，码分码下这种操作无疑增加了时间复杂度。然而，对于更新的g++版本（如9），如_glibcxx_USE_CXX_ABI宏启用后，list的实现进行了优化。它不再依赖遍历，开源源码卡房源码而是利用成员变量_M_size直接存储列表大小，从而将获取大小的时间复杂度提升到了[公式]，显著提高了性能。具体实现细节可在github上找到，如在/usr/include/c++/9/bits/目录下的代码。
[stl 源码分析] std::sort
std::sort在标准库中是一个经典的复合排序算法，结合了插入排序、快速排序、堆排序的优点。该算法在排序时根据几种算法的优缺点进行整合，形成一种被称为内省排序的高效排序方法。
内省排序结合了快速排序和堆排序的优点，快速排序在大部分情况下具有较高的效率，堆排序在最坏情况下仍能保持良好的性能。内省排序在排序过程中，先用快速排序进行大体排序，然后递归地对未排序部分进行更细粒度的排序，直至完成整个排序过程。在快速排序效率较低时，内省排序会自动切换至插入排序，易源码小程序源码下载以提高排序效率。
在实现上，std::sort使用了内省排序算法，并在适当条件下切换至插入排序以优化性能。其源码包括排序逻辑的实现和测试案例。排序源码主要由内省排序和插入排序两部分组成。
内省排序在排序过程中先快速排序，然后对未完全排序的元素进行递归快速排序。当子数组的长度小于某个阈值时，内省排序会自动切换至插入排序。插入排序在小规模数据中具有较高的效率，因此在内省排序中作为优化部分，提高了整个排序算法的性能。
插入排序在排序过程中，将新元素插入已排序部分的正确位置。这种简单而直观的算法在小型数据集或接近排序状态的数据中表现出色。内省排序通过将插入排序应用于小规模数据，进一步优化了排序算法的性能。
综上所述，std::sort通过结合内省排序和插入排序，源码家族源码交易平台实现了高效且稳定的数据排序。内省排序在大部分情况下提供高性能排序，而在数据规模较小或接近排序状态时，插入排序作为优化部分，进一步提高了排序效率。这种复合排序方法使得std::sort成为标准库中一个强大且灵活的排序工具。
STL源码剖析9-set、multiset
STL源码深入研究：set与multiset的内部结构详解
1. 结论
在C++标准模板库(STL)中，set和multiset是两种常用的数据结构，它们底层实现依赖于红黑树（rb tree）。set是一种无序的关联容器，不允许有重复元素，而multiset则允许元素重复，但仍然保持插入顺序。
2. set的实现
set内部的红黑树使用了stl_function.h中的仿函数模板参数，这个仿函数用于定义元素的比较规则。set类在stl_set.h文件中定义，它通过这个仿函数确保了元素的唯一性，保证了查找、插入和删除操作的交友app源码软件源码免费高效性。
3. multiset的特性
与set不同，multiset在stl_multiset.h中定义，它允许元素重复，这主要通过维护每个元素在树中的多个实例来实现。与set一样，它也依赖红黑树的数据结构，但对元素的比较规则更为宽松，允许基于给定的比较仿函数进行重复元素的插入和查找。
STL 源码剖析：sort
我大抵是太闲了。
更好的阅读体验。
sort 作为最常用的 STL 之一，大多数人对于其了解仅限于快速排序。
听说其内部实现还包括插入排序和堆排序，于是很好奇，决定通过源代码一探究竟。
个人习惯使用 DEV-C++，不知道其他的编译器会不会有所不同，现阶段也不是很关心。
这个文章并不是析完之后的总结，而是边剖边写。不免有个人的猜测。而且由于本人英语极其差劲，大抵会犯一些憨憨错误。
源码部分sort
首先，在 Dev 中输入以下代码：
然后按住 ctrl，鼠标左键sort，就可以跳转到头文件 stl_algo.h，并可以看到这个：
注释、模板和函数参数不再解释，我们需要关注的是函数体。
但是，中间那一段没看懂……
点进去，是一堆看不懂的#define。
查了一下，感觉这东西不是我这个菜鸡能掌握的。
有兴趣的 戳这里。
那么接下来，就应该去到函数__sort 来一探究竟了。
__sort
通过同样的方法，继续在stl_algo.h 里找到 __sort 的源代码。
同样，只看函数体部分。
一般来说，sort(a,a+n) 是对于区间 [公式] 进行排序，所以排序的前提是 __first != __last。
如果能排序，那么通过两种方式：
一部分一部分的看。
__introsort_loop
最上边注释的翻译：这是排序例程的帮助程序函数。
在传参时，除了首尾迭代器和排序方式，还传了一个std::__lg(__last - __first) * 2，对应 __depth_limit。
while 表示，当区间长度太小时，不进行排序。
_S_threshold 是一个由 enum 定义的数，好像是叫枚举类型。
当__depth_limit 为 [公式] 时，也就是迭代次数较多时，不使用 __introsort_loop，而是使用 __partial_sort（部分排序）。
然后通过__unguarded_partition_pivot，得到一个奇怪的位置（这个函数的翻译是无防护分区枢轴）。
然后递归处理这个奇怪的位置到末位置，再更新末位置，继续循环。
鉴于本人比较好奇无防护分区枢轴是什么，于是先看的__unguarded_partition_pivot。
__unguarded_partition_pivot
首先，找到了中间点。
然后__move_median_to_first（把中间的数移到第一位）。
最后返回__unguarded_partition。
__move_median_to_first
这里的中间数，并不是数列的中间数，而是三个迭代器的中间值。
这三个迭代器分别指向：第二个数，中间的数，最后一个数。
至于为什么取中间的数，暂时还不是很清楚。
`__unguarded_partition`
传参传来的序列第二位到最后。
看着看着，我好像悟了。
这里应该就是实现快速排序的部分。
上边的__move_median_to_first 是为了防止特殊数据卡 [公式] 。经过移动的话，第一个位置就不会是最小值，放在左半序列的数也就不会为 [公式] 。
这样的话，__unguarded_partition 就是快排的主体。
那么，接下来该去看部分排序了。
__partial_sort
这里浅显的理解为堆排序，至于具体实现，在stl_heap.h 里，不属于我们的讨论范围。
（绝对不是因为我懒。）
这样的话，__introsort_loop 就结束了。下一步就要回到 __sort。
__final_insertion_sort
其中某常量为enum { _S_threshold = };。
其中实现的函数有两个：
__insertion_sort
其中的__comp 依然按照默认排序方式 < 来理解。
_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3
进入到_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3，是一个神奇的 #define：
其上就是move_backward：
上边的注释翻译为：
__unguarded_linear_insert
翻译为“无防护线性插入”，应该是指直接插入吧。
当__last 的值比前边元素的值小的时候，就一直进行交换，最后把 __last 放到对应的位置。
__unguarded_insertion_sort
就是直接对区间的每个元素进行插入。
总结
到这里，sort 的源代码就剖完了（除了堆的那部分）。
虽然没怎么看懂，但也理解了，sort 的源码是在快排的基础上，通过堆排序和插入排序来维护时间复杂度的稳定，不至于退化为 [公式] 。
鬼知道我写这么多是为了干嘛……
完整的C++库函数源代码哪里有下载?
去官网吧
/
这里有C/C++标准库下载
/tech/stl/download.html
或直接下压缩包：/tech/stl/stl.tar
boost
/projects/boost/files/boost/1..0/