1.完整的码剖码下C++库函数源代码哪里有?
2.STL源码剖析9-set、multiset
3.STL 源码剖析：sort
4.[stl 源码分析] std::sort
5.[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度

完整的析源C++库函数源代码哪里有?

       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

       p 依然按照默认排序方式 < 来理解。

       _GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3

       进入到_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3，码剖码下是析源一个神奇的 #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”，应该是码剖码下指直接插入吧。

       当__last 的析源atr改编指标源码值比前边元素的值小的时候，就一直进行交换，码剖码下最后把 __last 放到对应的析源位置。

       __unguarded_insertion_sort

       就是码剖码下直接对区间的每个元素进行插入。

       总结

       到这里，析源sort 的码剖码下源代码就剖完了（除了堆的那部分）。

       虽然没怎么看懂，析源但也理解了，码剖码下sort 的析源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码剖码下稳定，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、codezen图片源码堆排序的优点。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vr曲线源码排序，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。胜率100%源码

       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tensorflow2.2源码正确位置。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。

[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。