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STL中有多种排序算法，各有各的适用范围，下面听我一一道来：

I、完全排序
sort()
首先要隆重推出的当然是最最常用的sort了，sort有两种形式，第一种形式有两个迭代器参数，构成一个前开后闭的区间，按照元素的 less 关系排序；第二种形式多加一个指定排序准则的谓词。sort基本是最通用的排序函数，它使用快速排序算法，并且在递归过程中，当元素数目小于一个阈值（一般是16，我的试验是24）时，转成直接插入排序。伟大的数学家Knuth已经证明，在平均意义上，快速排序是最快的了；当然，最坏复杂性比较差。sort要求随机迭代器，因此对于很多编译器来说，对于前向迭代器（如list）使用sort是一个编译错误。(不过，在vc2005里面，这个错误信息实在很糟糕)

sort的基本使用方式如下：

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C++:

#include
#include
#include
#include

using namespace std;

void func1()
{
vector ar;
//向数组里面插入一些随机数
generate_n(back_inserter(ar), 100, rand);
//按从小到大排序
sort(ar.begin(), ar.end());
}
C++:#include #include #include #include using namespace std;void func1(){ vector ar; //向数组里面插入一些随机数 generate_n(back_inserter(ar), 100, rand); //按从小到大排序 sort(ar.begin(), ar.end());}
经常有人问如何从大到小逆排序，这个其实有很多中方式实现，如下面的例子：
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C++:

void func2()
{
vector ar;
//向数组里面插入一些随机数
generate_n(back_inserter(ar), 100, rand);

//方法1：使用函数作为谓词
sort(ar.begin(), ar.end(), GreateThan);
//方法2：使用仿函数作为谓词
//注意下面两种方法都需要有个括号，实际上是要产生一个临时对象
sort(ar.begin(), ar.end(), CompareInt());
//方法3：使用预定义的Adapter, 定义在 中
sort(ar.begin(), ar.end(), greater());
//方法4：正常排序，然后翻转过来
sort(ar.begin(), ar.end());
reverse(ar.begin(), ar.end());
//方法5：使用逆迭代器
sort(ar.rbegin(), ar.rend());
}

C++:void func2(){ vector ar; //向数组里面插入一些随机数 generate_n(back_inserter(ar), 100, rand); //方法1：使用函数作为谓词 sort(ar.begin(), ar.end(), GreateThan); //方法2：使用仿函数作为谓词 //注意下面两种方法都需要有个括号，实际上是要产生一个临时对象 sort(ar.begin(), ar.end(), CompareInt()); //方法3：使用预定义的Adapter, 定义在 中 sort(ar.begin(), ar.end(), greater()); //方法4：正常排序，然后翻转过来 sort(ar.begin(), ar.end()); reverse(ar.begin(), ar.end()); //方法5：使用逆迭代器 sort(ar.rbegin(), ar.rend());}
最后一种方法是我比较欣赏的，可以不能直接对原生数组使用，也就是说，如果ar的定义是int ar[MAXN]，上面其他的排序算法都可以简单的改成sort(ar, ar+MAXN, ...），但最后一个不行，要用另外一种比较丑陋的方式：

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C++:

#include
void func3(){
int ax[5]={1,3,4,5,2};
sort(reverse_iterator(ax+5), reverse_iterator(ax+0));
}
C++:#include void func3(){ int ax[5]={1,3,4,5,2}; sort(reverse_iterator(ax+5), reverse_iterator(ax+0));}
stable_sort
sort优点一大堆，一个缺点就是它不是一种稳定的排序。什么是排序的稳定性，就是如果出现两个元素相等时，要求排序之后他们之间保持原来的次序（比如我们先按学号排序，然后按成绩排序，这时就希望成绩相同的还是按照学号的次序排）。很可惜，快速排序算法就不是稳定的，要追求这个，只好用stable_sort了。

在各种排序算法中，合并排序是稳定的，但一般的合并排序需要额外的O(N)的存储空间，而这个条件不是一定能够满足的（可能是比较奢侈的）。所以在stable_sort内部，首先判断是否有足够的额外空间（如vecotr中的cap-size()部分），有的话就使用普通合并函数，总的时间复杂性和快速排序一个数量级，都是O(N*logN)。如果没有额外空间，使用了一个merge_without_buffer的关键函数进行就地合并（如何实现是比较有技巧的，完全可以专门谈一谈），这个合并过程不需要额外的存储空间，但时间复杂度变成O(N*logN)，这种情况下，总的stable_sort时间复杂度是O(N*logN*logN)。

总之，stable_sort稍微慢一点儿，但能够保证稳定，使用方法和sort一样。但很多时候可以不用这种方式和这个函数，比如上面的例子，完全可以在排序比较准则中写入成绩和学号两个条件就OK了
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C++:

class CStudent
{
public:
CStudent();
//注意这个比较函数中的const
bool operator arStu;
sort(arStu.begin(), arStu.end());
}
C++:class CStudent{public: CStudent(); //注意这个比较函数中的const bool operator arStu; sort(arStu.begin(), arStu.end());}
sort_heap
堆排序也是一种快速的排序算法，复杂度也是O(N*logN)。STL中有一些和堆相关的函数，能够构造堆，如果在构造好的堆上每次取出来根节点放在尾部，所有元素循环一遍，最后的结果也就有序了。这就是sort_heap了。它的使用要求区间前面已经构造成堆，如：
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C++:

void func5()
{
vector ar;
generate_n(back_inserter(ar), 100, rand);
make_heap(ar.begin(), ar.end());
sort_heap(ar.begin(), ar.end());
}
C++:void func5(){ vector ar; generate_n(back_inserter(ar), 100, rand); make_heap(ar.begin(), ar.end()); sort_heap(ar.begin(), ar.end());}
list.sort
对于list容器，是不能直接使用sort的（包括stable_sort），从技术的角度来说是由于sort要求随机迭代器；从算法的角度来说，list这种链表结构就不适合用快速排序。因此，list容器内部实现了专门的sort算法，这个算法采用的是合并排序，应该是稳定的（不确定）。

其他
优先队列（priority_queue）每次弹出的都是max值。实际上就是heap的一个容器方式的包装。
关联式容器自身就必须是有序的（针对key），对其迭代时，key是递增的。
II、部分排序
这些部分排序功能能够完成一段数据（而不是所有）的排序，在适当的适合使用可以节省计算量。不过用的人不多。

partial_sort(), partial_sort_copy()
这两个函数能够将整个区间中给定数目的元素进行排序，也就是说，结果中只有最小的M个元素是有序的。你当然也可以使用sort，区别就在于效率。如果M显著地小于N，时间就比较短；当然M太小了也不好，那还不如挨个找最小值了。

partial_sort接受三个参数，分别是区间的头，中间和结尾。执行后，将前面M（M=中间－头）个元素有序地放在前面，后面的元素肯定是比前面的大，但他们内部的次序没有保证。partial_sort_copy的区别在于把结果放到另外指定的迭代器区间中：
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C++:

void func6()
{
int ar[12]={69,23,80,42,17,15,26,51,19,12,35,8};
//只排序前7个数据
partial_sort(ar, ar+7, ar+12);
//结果是 8 12 15 17 19 23 26 80 69 51 42 35，后5个数据不定
vector res(7);
//前7项排序后放入res
partial_sort_copy(ar, ar+7, res.begin(), res.end(), greater() );
}
C++:void func6(){ int ar[12]={69,23,80,42,17,15,26,51,19,12,35,8}; //只排序前7个数据 partial_sort(ar, ar+7, ar+12); //结果是 8 12 15 17 19 23 26 80 69 51 42 35，后5个数据不定 vector res(7); //前7项排序后放入res partial_sort_copy(ar, ar+7, res.begin(), res.end(), greater() );}
这两个函数的实现使用的是堆的方法，先将前M个元素构造成堆，然后挨个检查后面的元素，看看是否小于堆的最大值，是的话就彼此交换，然后重排堆；最后将前面已经是最小的M个元素构成的堆作一次sort_heap就可以了。算法的复杂度差不多是O(N*logM)

nth_element
这个函数只真正排序出一个元素来，就是第n个。函数有三个迭代器的输入（当然还可以加上一个谓词），执行完毕后，中间位置指向的元素保证和完全排序后这个位置的元素一致，前面区间的元素都小于（精确地说，是不大于）后面区间的元素。

熟悉快速排序的马上就能发现，这实际上是一个按位置划分的算法。STL的规范中要求此函数的平均复杂度是线性的，和快速排序一样，这种算法的最坏复杂度比较差。在一般的实现（如SGI）中，采用三种取1的方法寻找划分元素，最坏复杂度是O(N^N)。虽然理论上有一些算法可以保证最坏线性复杂度，但算法过于复杂，STL一般也不采用。

III、排序辅助功能
partition, stable_partition
merge, inplace_merge
IV、有序区间操作

这个准备单独写一篇

引用
让我们继续期待郭老师的补充！

郭老师的boke地址 www.skywind.name/blog