1.STL 源码剖析:sort
2.STL源码学习(3)- vector详解
3.[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度
4.STL源码分析之std::function
5.STL源码剖析总结笔记(2):容器(containers)概览
6.STL源码剖析总结笔记(5):认识迭代器的源源码好帮手--list
STL 源码剖析:sort
我大抵是分析太闲了。
更好的源源码阅读体验。
sort 作为最常用的码分 STL 之一,大多数人对于其了解仅限于快速排序。分析java怎么查看源码
听说其内部实现还包括插入排序和堆排序,源源码于是码分很好奇,决定通过源代码一探究竟。分析
个人习惯使用 DEV-C++,源源码不知道其他的码分编译器会不会有所不同,现阶段也不是分析很关心。
这个文章并不是源源码析完之后的总结,而是码分边剖边写。不免有个人的分析猜测。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php源码 工具大全方法,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(把中间的微端传奇 源码数移到第一位)。
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,java韩顺平源码是一个神奇的 #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……
STL源码学习(3)- vector详解
STL源码学习(3)- vector详解
vector的迭代器与数据类型:vector内部的连续存储结构使得任何类型的数据指针都可以作为其迭代器。通过迭代器,可以执行诸如指针操作,如访问元素值。 vector定义了两个迭代器start和finish,分别指向元素的起始和终止地址,同时还有一个end_of_storage标记空间的结束位置。vector的容量保证大于等于已分配元素空间,提供了获取空间大小的函数,如front和back的值以引用返回,更高效。 空间配置原理:STL中的vector使用SGI STL容器的二级空间配置器。vector头部包含配置信息,如data_allocator作为空间配置器的别名。简单配置器(simple_alloc)是封装了高级和低级配置器调用的抽象类。 构造函数与内存管理:vector通过空间配置器创建元素。构造函数允许预分配并初始化元素,fill_initialize用于调整空间范围,allocate_and_fill则分配空间并填充。模拟炒股大赛 源码这个过程涉及data_allocator的allocate函数,分配空间并返回起始地址。 vector析构时,调用deallocate函数释放空间。pop_back和erase方法会移除元素并销毁相应空间,clear则清除全部元素。insert操作复杂,根据元素数量和容器状态可能需要扩容。 插入与扩展操作:push_back在末尾插入元素,如果空间不足,可能需要扩容。insert接受三个参数,根据情况处理插入操作,可能抛出异常并销毁部分元素。[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,一个意外的发现是std::list::size方法的时间复杂度并非预期的高效。原来,这个接口在较低版本的g++(如4.8.2)中是通过循环遍历整个列表来计算大小的,这导致了明显的性能瓶颈。@NagiS的提示揭示了这个问题可能与g++版本有关。
在功能测试阶段,CPU负载始终居高不下,通过火焰图分析,std::list::size的调用占据了大部分执行时间。火焰图的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),在较低版本的g++中,std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度,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,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源码分析之std::function
std::function是一个在C++中广泛应用的函数包装器,它允许你以类型安全的方式存储、复制和调用任何可复制构造的可调用目标,如普通函数、成员函数、类对象(重载了operator()的类的对象)、Lambda表达式等。通过使用std::function,可以避免使用函数指针时的类型不安全问题。
然而,许多人对于std::function内部是如何存储这些可调用目标的实现过程感到好奇。本文将深入探讨std::function的源码,揭示它的实现机制。首先,我们来看一下std::function的基本用法和功能。然后,我们将分析其源码,了解它如何存储和管理这些可调用目标。
在源码中,std::function是一个模板类,其核心成员变量_M_invoker存储了一个标准函数指针类型。这个指针并不直接管理可调用目标,而是负责调用存储在内部的可调用目标。实际的可调用目标则由类_Function_base::_M_functor管理。
为了实现这一点,std::function使用一个名为function的构造函数,通过一个名为_M_init_functor的函数来初始化_M_invoker,从而将可调用目标链接到_M_invoker上。这个过程涉及到一个名为_Base_manager的内部类,它负责存储和管理可调用目标。
在源码中,我们发现可调用目标的存储方式取决于其大小。对于小到足以在单个内存位置存储的目标,如普通函数指针,std::function直接使用_M_pod_data作为存储空间。而对于较大的目标,如Lambda表达式或类对象,它会动态分配内存来存储这些对象。
通过仔细分析这些内部实现,我们可以看到std::function是如何在存储和调用可调用目标之间建立起复杂的链接。这种设计使得std::function成为了一个灵活且强大的工具,能够在C++程序中实现高度动态和类型安全的函数调用。
总之,std::function通过巧妙地设计其内部实现,实现了对各种可调用目标的高效存储和调用。了解其源码可以帮助我们更好地利用std::function的强大功能,同时也能深入理解C++中类模板和动态内存管理的高级概念。
STL源码剖析总结笔记(2):容器(containers)概览
容器作为STL的重要组成部分,其使用极大地提升了解决问题的效率。深入研究容器内部结构与实现方式,对提升编程技能至关重要。本文将对容器进行概览,分为序列式容器、关联式容器与无序容器三大类。
容器大致分为序列式容器、关联式容器和无序容器。其中序列式容器侧重于顺序存储,关联式容器则强调元素间的键值关系,而无序容器可以看作关联式容器的一种。
容器之间的关系可以归纳为:序列式容器为基层,关联式容器则在基层基础上构建了更复杂的数据结构。例如,heap和priority容器以vector作为底层支持,而set和map则采用红黑树作为基础数据结构。此外,还存在一些非标准容器,如slist和以hash开头的容器。在C++ 中,slist更名为了forward-list,而hash开头的容器改名为了unordered开头。
在容器的实现中,sizeof()函数可能揭示容器的内部大小对比。需要注意的是,尽管在GNU 4.9版本中,一些容器的设计变得复杂,采用了较多的继承结构,但实际上,这些设计在功能上并未带来太大差异。
熟悉容器的结构后,我们可以从vector入手,探索其内部实现细节。其他容器同样蕴含丰富的学习内容,如在list中,迭代器(iterators)的设计体现了编程的精妙之处;而在set和map中,红黑树的实现展现了数据结构的高效管理。
本文对容器进行了概览,旨在提供一个全面的视角,后续将对vector、list、set、map等容器进行详细分析,揭示其背后的实现机制与设计原理。
STL源码剖析总结笔记(5):认识迭代器的好帮手--list
在深入探讨STL中的`list`容器之前,我们先简要回顾了`vector`的特性以及分配器(`allocator`)的作用。接下来,我们将转向一个具有代表性的容器——`list`。之所以说其具有代表性,是因为`list`利用非连续的空间存储元素,从而在空间利用上更为精确。学习`list`是掌握迭代器机制的第一步。
“list”实质上是双向链表,它具有两个重要特性:前向指针和后向指针。在STL中,`list`节点的定义可能使用`_list_node*`(可能为了兼容性或设计规范)来指代节点结构,其中包含了指向下一个节点和上一个节点的指针。
`list`的内部实现为一个环状的双向链表结构,通过一个指向虚拟尾节点的指针`node`来方便遍历。`begin()`和`end()`方法的实现依赖于这个`node`。此外,`empty()`、`size()`、`front()`(访问头节点内容)、`back()`(访问尾节点内容)等方法的实现相对直截了当。
`list`的迭代器(`iterator`)设计得更为复杂,因为非连续的空间分配使得简单指针的操作无法直接使用。迭代器需要智能地追踪当前节点及其前后的节点,以便进行递增、递减和取值操作。这要求迭代器实现诸如`++`和`--`等操作符的重载,同时还需要定义至少1-5个`typedef`类型来支持迭代器的基本行为。
`++`操作符的重载遵循前置`++`和后置`++`的区别:前置`++`直接返回计算后的结果(即更新后的迭代器),而后置`++`返回迭代器的副本,避免了在C++中直接对整数进行两次后置`++`的操作,因为这会导致未定义的行为。`*`和`->`操作符用于访问当前节点的数据和成员,后者通过`*`操作符访问节点数据后再通过指针访问成员,确保了数据的安全访问。
`list`的基本操作主要依赖于节点指针的移动和修改,如插入、删除等。这些操作通常需要考虑双向链表的特性以及虚拟尾节点的存在,以避免丢失数据或产生无效指针。例如,`transfer()`方法是一个关键功能,允许将一段连续范围的元素移动到链表中的特定位置,这是许多其他复杂操作的基础。
在`list`中,`transfer()`方法实现了将`[first,last)`范围内的元素移动到指定位置的逻辑,通过调整节点的`next`和`prev`指针来完成移动,同时确保了数据的完整性。基于`transfer()`方法,其他高级操作也能够实现,尽管这些操作通常不直接暴露给用户,而是通过封装在`list`内部的实现来提供。
学习`list`不仅有助于理解迭代器的设计原理,也为探索其他容器(如`vector`和`deque`)的实现提供了基础。在接下来的内容中,我们将详细探讨迭代器的实现技巧,以及如何在实际编程中利用这些概念来优化代码。
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