1.[stl 源码分析] std::sort
2.STL源码学习（3）- vector详解
3.STL 源码剖析：sort
4.STL源码剖析总结笔记（2）：容器（containers）概览
5.STL源码分析之std::function
6.完整的上源C++库函数源代码哪里有下载?
[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、源码快速排序、剖析堆排序的最新优点。该算法在排序时根据几种算法的上源优缺点进行整合，形成一种被称为内省排序的源码通达信个股指标源码高效排序方法。
内省排序结合了快速排序和堆排序的剖析优点，快速排序在大部分情况下具有较高的最新效率，堆排序在最坏情况下仍能保持良好的上源性能。内省排序在排序过程中，源码先用快速排序进行大体排序，剖析然后递归地对未排序部分进行更细粒度的最新排序，直至完成整个排序过程。上源在快速排序效率较低时，源码内省排序会自动切换至插入排序，剖析以提高排序效率。
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。这种简单而直观的中国php源码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。
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。这个过程涉及data_allocator的mysql源码笔记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，新神武源码鼠标左键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。爬虫源码java
_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……
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。
完整的C++库函数源代码哪里有下载?
去官网吧
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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/
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。
