1.[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度
2.[stl 源码分析] std::sort
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[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，一个意外的码下发现是std::list::size方法的时间复杂度并非预期的高效。原来，码下这个接口在较低版本的码下g++（如4.8.2）中是通过循环遍历整个列表来计算大小的，这导致了明显的码下性能瓶颈。@NagiS的码下股票预测信息源码提示揭示了这个问题可能与g++版本有关。
在功能测试阶段，码下CPU负载始终居高不下，码下通过火焰图分析，码下std::list::size的码下调用占据了大部分执行时间。火焰图的码下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），码下在较低版本的码下g++中，std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度，码下这种操作无疑增加了时间复杂度。码下充值渠道源码然而，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，而是利用成员变量_M_size直接存储列表大小，从而将获取大小的共享云源码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、堆排序的江湖源码购买优点。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，正确阅读源码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，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，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。
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