【微擎全网源码】【cola源码扩展】【突破箱源码】stl源码剖析

时间:2024-11-15 06:19:45 分类:chrome查看网站源码 来源:图像旋转例子源码

1.【STL源码剖析】总结笔记(2):容器(containers)概览
2.剖析std::sort函数设计,码剖避免coredump
3.STL源码剖析总结笔记(3):vector初识
4.STL源码剖析9-set、码剖multiset
5.STL 源码剖析:sort

stl源码剖析

【STL源码剖析】总结笔记(2):容器(containers)概览

       容器作为STL的码剖重要组成部分,其使用极大地提升了解决问题的码剖效率。深入研究容器内部结构与实现方式,码剖对提升编程技能至关重要。码剖微擎全网源码本文将对容器进行概览,码剖分为序列式容器、码剖关联式容器与无序容器三大类。码剖

       容器大致分为序列式容器、码剖关联式容器和无序容器。码剖其中序列式容器侧重于顺序存储,码剖关联式容器则强调元素间的码剖键值关系,而无序容器可以看作关联式容器的码剖一种。

       容器之间的码剖关系可以归纳为: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,cola源码扩展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。

剖析std::sort函数设计,避免coredump

       剖析STL中的std::sort函数设计,避免coredump

       在STL中,std::sort函数基于Musser在年提出的内省排序(Introspective sort)算法实现。该算法结合了插入排序、堆排序和快速排序的优点。本文将从源码角度深入分析std::sort函数的实现过程。

       std::sort函数在内部调用std::__sort函数。std::__sort主体分为两个部分:快排和堆排。快排通过递归调用__introsort_loop函数实现,堆排则在快排深度达到限制时触发。__introsort_loop函数存在两个限制条件,即快排的最大深度和元素个数的阈值。

       __introsort_loop函数通过while循环执行快排,每次循环寻找分割点后进入右分支递归。在递归回后,突破箱源码进入左分支。该实现避免了调用开销,且减少递归深度过深的情况。当不满足限制条件时,递归返回,留下小于阈值的元素进行后续处理。

       在快排部分,__unguarded_partition_pivot函数负责寻找分割点。它先计算中值,并将其移至数组首部,然后通过while循环调整数组元素,确保左侧元素不比中值大,右侧元素不比中值小。

       __unguarded_partition函数执行快排的分区操作,通过不断调整元素位置,最终实现数组的有序性。为避免越界错误,STL确保中值一定不是最大值,因此分区操作不会越界。

       如果比较器算法不符合严格弱序关系(即当比较器对象comp传入两个相等对象时返回值必须是false),则可能导致coredump。在数据分布为连续相等值时,如果比较器不符合要求,快排过程中可能会导致last指针越界。

       当快排深度达到限制时,STL使用堆排完成排序。__partial_sort函数实现堆排,取出数组中前部分元素并排序。__final_insertion_sort函数则通过插入排序处理局部无序的情况,优化排序速度。

       插入排序在数据主体有序时表现出高效性,智能程序源码STL利用这一点进一步优化排序过程。__insertion_sort函数执行插入排序,通过__unguarded_linear_insert函数寻找合适位置插入元素,实现高效排序。

       在编写自定义比较器算法时,确保其符合严格弱序关系,即当比较器对象comp传入两个相等对象时返回值为false,以避免核心崩溃(coredump)等问题,确保代码移植性。

       至此,我们对std::sort函数的实现流程有了深入理解,避免了由于错误使用导致的coredump问题,实现了更正确的程序设计。

STL源码剖析总结笔记(3):vector初识

       vector是c++中常用且重要的容器之一。相较于固定大小的array,vector拥有动态分配内存的特性,允许它在使用过程中随着元素的增删而自行调整大小。这种动态性使得vector在处理不可预知数据量时更为便捷。

       内部结构上,vector使用了数组作为存储基础,并通过start, finish和end of storage三个迭代器进行访问和管理空间。其中,start和finish分别指向可用空间的首端和尾端,end of storage则指向内存块的末尾。在vector大小为字节(位系统下,一个指针占4字节)的情况下,其大小为3。因此,vector可以灵活地通过迭代器定位数据的大小与位置。

       内存管理机制是vector的精华之一。当空间耗尽时,axon框架源码vector会自动扩展为二倍的内存容量,以容纳新增元素。此过程涉及创建新空间,复制原有数据,然后释放旧空间,确保资源的有效利用。

       vector提供了丰富的迭代器,遵循随机访问的行为,允许直接获取和修改数据,增强操作的效率。这些迭代器简化了对数据结构的遍历与修改操作。

       在添加与删除数据时,vector提供了pop_back(), erase, insert等高效方法。例如,pop_back()简单地删除尾部元素,erase允许清除一个范围内的数据,并通过复制来维持数据的连续性。insert操作根据具体需求进行数据的插入与调整,确保结构的完整性与数据的正确性。

       综上,vector以其灵活的内存管理和高效的数据操作,成为学习STL和掌握容器结构的理想选择。其清晰的内部机制和丰富的功能特性,为程序设计提供了强大的支持。

STL源码剖析9-set、multiset

       STL源码剖析-set、multiset

       在深入探讨STL源码时,set与multiset是关键组件,它们皆基于红黑树实现。这些数据结构设计旨在高效处理有序集合。set类及其内部rb tree模板参数identity,定义在stl_function.h文件中,是仿函数的一种实现。这表明set类能够灵活地根据用户自定义的比较规则来组织数据,从而提供强大的灵活性。

       具体而言,stl_set.h文件中定义了set类,它封装了红黑树结构,用于存储无重复元素的集合。借助rb tree的特性,set能够保证插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(log n)。而identity参数的选择,使得用户能基于不同的比较逻辑自定义元素间的相对顺序,适应多种应用场景。

       多集类multiset则是在set的基础上扩展而来的,它允许集合中元素重复出现。这种设计使得multiset在需要存储有重复元素的有序集合时更为适用。与set类似,multiset同样基于红黑树实现,但其模板参数identity的用法与set相同,依然定义在stl_function.h中,以便实现自定义的比较逻辑。

       在stl_multiset.h文件中,可找到multiset类的定义。它继承自set,并通过增加对重复元素的支持,为用户提供了一个更灵活的数据结构选择。通过灵活运用multiset,开发人员能够轻松实现需要频繁插入、删除重复元素的有序集合,同时保持高效的操作性能。

       总结而言,set与multiset作为STL中的重要组件,分别针对无重复元素与允许重复元素的有序集合提供高效实现。通过自定义比较逻辑与红黑树结构的结合,它们不仅保证了数据的有序性,还提供了高效的操作性能,成为众多应用程序中不可或缺的数据结构。

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……