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操作数据，而非容器

一、概述

泛型算法（Generic Algorithm） 是 C++ Standard Template Library (STL) 的核心组成部分，其本质是与容器类型无关的通用操作逻辑。通过模板和迭代器机制，泛型算法能够对任意满足迭代器接口的容器（如 vector、list、map）进行操作，实现代码复用和高度灵活性。

核心特征：

容器无关性：不依赖具体容器类型，只要求容器提供迭代器。
类型安全：通过模板参数推导类型，编译期检查错误。
高性能：针对不同容器底层数据结构优化（如 vector 的连续内存访问、list 的链表节点操作）。

STL 泛型算法可分为以下几类

类别	典型算法	功能描述
非修改序列算法	`for_each`, `count`	遍历或统计元素，不修改容器
修改序列算法	`copy`, `transform`	生成新序列或就地修改元素
排序与划分算法	`sort`, `partition`	重排元素顺序
二分搜索算法	`lower_bound`, `binary_search`	在有序序列中高效查找
集合算法	`set_union`, `includes`	对有序集合进行交、并、差操作
堆操作算法	`make_heap`, `push_heap`	实现堆数据结构操作
数值算法	`accumulate`, `inner_product`	数学运算（求和、内积等）

二、泛型算法的原理

1、泛型算法的核心原则

算法与容器解耦
泛型算法不直接操作容器，而是通过迭代器（Iterator） 间接访问容器元素。迭代器作为中间层，屏蔽了不同容器的底层实现差异（如 vector 的连续内存、list 的链表节点），使算法能统一处理所有支持迭代器的容器。
不改变容器结构
算法永远不会直接添加或删除容器元素，因此不会改变容器的大小（size）或容量（capacity）。这一设计保证了算法的通用性和安全性。
```
std::vector<int> v = {3, 1, 4, 1, 5};
auto it = std::find(v.begin(), v.end(), 1); // 查找元素，但不修改容器
```

2、算法对元素的操作限制

允许的操作	禁止的操作
修改元素的值（如赋值）	添加或删除元素
移动元素的位置	改变容器的容量或大小

允许：修改元素值
算法可以通过迭代器修改元素的值，例如 std::replace 替换指定值：
```
std::replace(v.begin(), v.end(), 1, 9); // 将所有1替换为9
```
允许：移动元素位置
算法可以重新排列元素顺序，例如 std::sort 排序：
```
std::sort(v.begin(), v.end()); // 元素按升序排列
```
禁止：改变容器大小
算法无法直接调用容器的 insert() 或 erase() 方法。之前有举过std::remove 仅标记要删除的元素，需结合 erase() 完成实际删除的例子：
```
auto new_end = std::remove(v.begin(), v.end(), 3); // 移动元素，不改变大小
v.erase(new_end, v.end()); // 真正删除元素
```

3、插入器（Inserter）的桥梁作用（算法不会直接不改变容器结构，只会借助其他工具）

插入器的功能
插入器是一种特殊迭代器，允许算法间接向容器添加元素。当对插入器赋值时，它会在底层容器上执行插入操作（如 push_back、insert）。

插入器类型

插入器类型	底层操作	示例
`std::back_inserter`	调用 `push_back()`	适用于 `vector`、`deque`、`list`
`std::front_inserter`	调用 `push_front()`	适用于 `deque`、`list`
`std::inserter`	调用 `insert()` 指定位置	通用型插入器

示例：使用插入器实现元素添加

#include <vector>
#include <iterator>
#include <algorithm>int main() {std::vector<int> src = {1, 2, 3};std::vector<int> dest;// 通过back_inserter间接添加元素std::copy(src.begin(), src.end(), std::back_inserter(dest));// dest变为{1, 2, 3}return 0;
}

4、泛型算法的工作流程

输入阶段
算法接受一对迭代器（begin, end）定义操作范围，以及可能的辅助参数（如比较函数、插入器等）。
执行阶段
通过迭代器遍历元素，按需修改值或移动位置，但不改变容器结构。
输出阶段
返回结果可能是一个迭代器（如 find 返回找到的位置）或通过插入器间接操作容器。

流程图：

5、为什么禁止算法直接操作容器？

通用性：避免算法依赖具体容器的接口（如 vector::push_back 和 list::push_front 不同）。
安全性：防止误操作导致容器状态不一致（如迭代器失效）。
性能：允许编译器优化迭代器操作（如连续内存的指针算术）。

5、泛型算法的核心特性

特性	说明
容器无关性	通过迭代器抽象，适配所有支持迭代器的容器
元素操作可控	可修改值或移动元素，但不改变容器大小
插入器的间接扩展	通过特殊迭代器间接添加元素，保持算法逻辑简洁
编译时类型安全	模板机制确保操作的类型匹配，避免运行时错误

三、基本泛型算法

理解算法的最基本的方法就是了解它们是否读取元素、改变元素或是重排元素顺序。

(1)总纲

1、泛型算法基本架构

输入范围机制
- 双迭代器界定：所有算法通过[begin, end)半开区间操作元素
```
sort(vec.begin(), vec.end());  // 对整个vector排序
find(lst.begin(), lst.end(), 42);  // 在list中查找元素
```
- 容器无关性：算法不直接操作容器，仅通过迭代器间接访问
- 尾后迭代器：end()指向最后一个元素的后一位，确保空范围安全

参数通用模式

algorithm(first_iter, last_iter, [predicate/op]);
// 示例：统计大于5的元素
count_if(v.begin(), v.end(), [](int x){return x > 5;});

2、算法行为分类

类型	特点	典型算法
观察型	不修改元素，仅读取	`find`, `count`, `accumulate`
修改型	直接修改元素值	`replace`, `fill`, `copy`
重排型	改变元素顺序但不修改值	`sort`, `reverse`, `shuffle`

// 观察型：查找元素位置
auto pos = find(v.begin(), v.end(), target);// 修改型：将所有负数替换为0
replace_if(v.begin(), v.end(), [](int x){return x < 0;}, 0);// 重排型：按自定义规则排序
sort(v.begin(), v.end(), [](int a, int b){return a%10 < b%10;});

可组合性

// 组合排序与查找
sort(v.begin(), v.end());
auto it = lower_bound(v.begin(), v.end(), 42);

4、一些建议

掌握共性规律
- 所有算法都遵循操作范围->处理元素->返回结果的流程
- 70%算法可归入"读/改/排"三大类
关注关键参数
- 前两个参数必为输入范围
- 可选参数包括：谓词（判断条件）、输出位置、自定义操作函数

实践建议

// 从简单算法入手理解模式
vector<int> data {5,3,7,2};// 1. 使用find_if查找首个偶数
auto it = find_if(data.begin(), data.end(), [](int x){return x%2==0;});// 2. 用transform转换元素
transform(data.begin(), data.end(), data.begin(), [](int x){return x*2;});// 3. 结合sort和unique去重
sort(data.begin(), data.end());
auto last = unique(data.begin(), data.end());
data.erase(last, data.end());

(2)基本泛型算法

2.1观察型算法（只读）

核心定义

本质：仅读取输入范围内的元素，不修改容器内容或元素顺序的算法类型
设计目标：通过统一接口实现数据的安全观察与计算

核心特征

无副作用性
- 算法执行后保证原始数据完全不变
- 适用于需要保留原始数据场景（如统计分析、条件检测）
输入范围依赖
- 通过[begin, end)迭代器对操作数据范围
- 典型参数结构：
```
result_type algorithm(first_iter, last_iter, [predicate]);
```

谓词扩展性

支持通过谓词（Predicate）自定义读取逻辑

// 统计字符串长度大于5的元素
count_if(vec.begin(), vec.end(), [](const string& s){return s.size() >5;});

常见算法分类

算法类型	典型代表	返回值类型
查找型	`find`, `search`, `adjacent_find`	迭代器（指向目标位置）
计数型	`count`, `count_if`	整型数值（统计结果）
比较型	`equal`, `mismatch`	bool或差异位置对
累积型	`accumulate`, `inner_product`	计算值（如求和/内积）
遍历型	`for_each`	可选的函数对象返回值

关键使用模式

// 示例1：查找首个满足条件的元素
vector<int> data {7, 4, 9, 2};
auto it = find_if(data.begin(), data.end(), [](int x){return x%3 ==0;});  // 返回指向9的迭代器// 示例2：跨容器元素比较
list<string> names {"Alice", "Bob"};
vector<string> tmp {"Alice", "Charlie"};
bool match_front = equal(names.begin(), names.end(), tmp.begin());  // 返回false// 示例3：数值计算
int sum = accumulate(data.begin(), data.end(), 0);  // 7+4+9+2=22

设计原则体现

统一性
所有只读算法遵循相同的迭代器接口规范，例如：

// 所有查找类算法返回迭代器
auto pos1 = find(...);     // 值查找
auto pos2 = search(...);   // 子序列查找

泛型扩展
通过模板支持任意元素类型：

// 对自定义类型有效
struct Person { string name; int age; };
vector<Person> people;
auto elder = find_if(people.begin(), people.end(),[](const Person& p){return p.age >60;});

安全保证
即使操作无效范围也不会导致数据破坏：

vector<int> empty_vec;
// 安全操作：返回empty_vec.end()
auto result = find(empty_vec.begin(), empty_vec.end(), 42);

应用场景建议

数据质量检查

// 验证容器中是否存在非法值
bool has_negative = any_of(data.begin(), data.end(),[](int x){return x <0;});

元数据分析

// 计算文本行平均长度
vector<string> lines = read_file();
int total = accumulate(lines.begin(), lines.end(), 0,[](int sum, const string& s){return sum + s.size();});
double avg = static_cast<double>(total)/lines.size();

预处理验证

// 排序前检查是否已有序
if(!is_sorted(data.begin(), data.end())) {sort(data.begin(), data.end());
}

注意事项

迭代器有效性
确保输入的迭代器范围[begin, end)构成有效区间
谓词纯度
谓词函数应当是无副作用的纯函数（不修改外部状态）

性能选择
对已排序数据优先使用binary_search等优化算法：

// 比线性查找更高效
bool exists = binary_search(sorted_data.begin(), sorted_data.end(), target);

2.2修改型算法（算法不检查写操作）

核心概念

定义
通过迭代器修改容器元素值或结构的算法，属于修改型算法
- 直接修改：在原容器上改变元素值（如fill）
- 输出写入：将结果写入另一个容器（如transform）

统一接口特征

// 典型参数结构
algorithm(input_begin, input_end, [output_iter], [operation]);

常见算法分类

算法类型	典型代表	修改方式	关键特性
原位修改型	`fill`, `replace`, `generate`	直接修改输入范围内的元素	无需额外存储空间
拷贝输出型	`copy`, `transform`	将结果写入另一个容器	需要预分配输出空间
条件修改型	`replace_if`, `remove_if`	根据谓词选择性修改元素	常配合lambda使用
结构变更型	`remove`, `unique`	逻辑删除后需配合`erase`	实际修改容器物理结构

详细解释

1. 填充与赋值

算法	功能	示例
`std::fill`	将区间填充为指定值	`fill(v.begin(), v.end(), 0)`
`std::generate`	通过函数生成值填充区间	`generate(v.begin(), v.end(), rand)`
`std::iota`	填充递增序列（C++11 起）	`iota(v.begin(), v.end(), 1)`

2. 元素转换

算法	功能	示例
`std::transform`	对每个元素应用函数并写入目标位置	`transform(src.begin(), src.end(), dest.begin(), toupper)`
`std::replace`	替换区间内的特定值	`replace(v.begin(), v.end(), 3, 10)`
`std::replace_if`	按条件替换元素	`replace_if(v.begin(), v.end(), is_odd, 0)`

3. 删除与去重

算法	功能	示例
`std::remove`	移除指定值（需配合 `erase`）	`v.erase(remove(v.begin(), v.end(), 42), v.end())`
`std::remove_if`	按条件移除元素	`v.erase(remove_if(v.begin(), v.end(), is_negative), v.end())`
`std::unique`	移除相邻重复元素（需先排序）	`v.erase(unique(v.begin(), v.end()), v.end())`

4. 重新排列

算法	功能	示例
`std::reverse`	反转区间元素顺序	`reverse(v.begin(), v.end())`
`std::rotate`	循环移动区间元素	`rotate(v.begin(), v.begin()+2, v.end())`
`std::shuffle`	随机打乱元素顺序（需随机引擎）	`shuffle(v.begin(), v.end(), rand_gen)`

5. 复制与移动

算法	功能	示例
`std::copy`	复制源区间到目标位置	`copy(src.begin(), src.end(), dest.begin())`
`std::move`	移动元素到目标位置（C++11 起）	`move(src.begin(), src.end(), dest.begin())`

使用场景

初始化容器
使用 fill、generate 或 iota 填充初始值。
数据清洗
通过 remove、remove_if 或 unique 删除无效或冗余数据。
数据转换
使用 transform 或 replace 修改元素格式或内容。
算法优化
通过 reverse、rotate 或 shuffle 调整数据顺序以满足特定需求。
数据迁移
使用 copy 或 move 将数据转移到其他容器。

核心写入方式

1. 原位直接修改

vector<int> vec(5); 
fill(vec.begin(), vec.end(), 10);  // 所有元素变为10
replace(vec.begin(), vec.end(), 10, 20); // 10替换为20

2. 输出到其他容器

vector<int> src {1,2,3}, dest;
// 需要确保dest有足够空间（或使用插入迭代器）
copy(src.begin(), src.end(), back_inserter(dest)); // 转换+写入模式
transform(src.begin(), src.end(), back_inserter(dest),[](int x){return x*2;});  // dest得到[2,4,6]

3. 条件性修改

vector<int> data {5,-3,7,-2};
replace_if(data.begin(), data.end(), [](int x){return x <0;}, 0);  // 负数替换为0auto new_end = remove_if(data.begin(), data.end(),[](int x){return x%2 ==0;}); // 逻辑删除偶数
data.erase(new_end, data.end());  // 物理删除

关键注意事项

空间预分配

// 错误：未预分配空间
vector<int> dest;  
copy(src.begin(), src.end(), dest.begin()); // 崩溃！// 正确：使用插入迭代器
copy(src.begin(), src.end(), back_inserter(dest));

迭代器失效

vector<int> data {1,2,3,4};
auto it = data.begin();
fill(data.begin(), data.end(), 0);  // 安全操作
data.push_back(5);                  // 使it可能失效

谓词副作用

// 错误示例：带副作用的谓词
int counter = 0;
replace_if(data.begin(), data.end(),[&](int x){return ++counter >2;}, 0); // 结果不可预测

典型应用模式

// 数据清洗管道
vector<int> process_data(vector<int>& raw) {vector<int> result;// 1. 去除非正数remove_copy_if(raw.begin(), raw.end(), back_inserter(result),[](int x){return x <=0;});// 2. 数值规范化transform(result.begin(), result.end(), result.begin(),[](int x){return x*100;});// 3. 去重处理sort(result.begin(), result.end());auto last = unique(result.begin(), result.end());result.erase(last, result.end());return result;
}

（3）重排型容器算法

1、重排型算法概述

重排型算法通过重新排列容器内元素的顺序实现特定目标，不改变元素值。这些算法定义在头文件 <algorithm> 中，部分需要 <random> 支持。核心特点如下：

不改变容器大小（除非配合erase）
依赖迭代器范围，支持不同容器
时间复杂度各异，需根据场景选择

类别	算法列表	用法说明
排序（Sorting）	`sort`, `stable_sort`, `partial_sort`	- `sort(first, last)`：对迭代器范围 `[first, last)` 内的元素进行排序。 - `stable_sort(first, last)`：稳定排序，相同元素相对顺序不变。 - `partial_sort(first, middle, last)`：部分排序，使 `[first, middle)` 有序，剩余元素无序。
反转（Reversing）	`reverse`	`reverse(first, last)`：反转迭代器范围 `[first, last)` 内元素的顺序。
旋转（Rotating）	`rotate`, `rotate_copy`	- `rotate(first, middle, last)`：将 `[middle, last)` 区间的元素移到 `[first, last)` 最前方。 - `rotate_copy(first, middle, last, dest)`：旋转复制，结果存入 `dest` 开始的位置。
随机重排（Shuffling）	`shuffle`	`shuffle(first, last, rng)`：利用随机数生成器 `rng`（如 `default_random_engine`）对 `[first, last)` 内元素随机重排。
排列生成（Permutation）	`next_permutation`, `prev_permutation`	- `next_permutation(first, last)`：求下一个字典序排列，成功返回 `true`，否则 `false`。 - `prev_permutation(first, last)`：求上一个字典序排列，成功返回 `true`，否则 `false`。
分区（Partitioning）	`partition`, `stable_partition`	- `partition(first, last, pred)`：按谓词 `pred` 分区，不保证元素相对顺序。 - `stable_partition(first, last, pred)`：稳定分区，保留元素相对顺序。

2.关键算法详解

1. 排序算法

std::sort
- 功能：对范围内的元素进行升序排序（默认）或自定义排序。
- 实现原理：通常为IntroSort（快速排序 + 堆排序的混合）。
- 时间复杂度：平均 O(n log n)，最坏 O(n²)。
- 示例：
```
#include <vector>
#include <algorithm>std::vector<int> vec = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6};
std::sort(vec.begin(), vec.end());  // 默认升序
std::sort(vec.begin(), vec.end(), std::greater<int>()); // 降序
```
std::stable_sort

示例：

struct Item { int id; int value; };
std::vector<Item> items = {{1,3}, {2,3}, {3,1}};
std::stable_sort(items.begin(), items.end(), [](const Item& a, const Item& b) {return a.value < b.value;  // 按 value 排序，相同值保持插入顺序
});
// 结果顺序：{3,1}, {1,3}, {2,3}

注意：时间复杂度 O(n log n)，内存占用较高。
特点：保持相等元素的原始相对顺序。
适用场景：需要稳定排序时（如按多字段排序）。

`std::partial_sort`

用途：部分排序（仅排序前 N 个元素）

示例：

std::vector<int> v = {9, 5, 2, 7, 4};
// 仅排序前3个元素，其余不保证顺序
std::partial_sort(v.begin(), v.begin() + 3, v.end());
// 结果：2,4,5,9,7（前3位有序，后两位无序）

注意：时间复杂度 O(n log k)（k 为排序部分大小）。

2. 反转算法

std::reverse
- 功能：反转容器中元素的顺序。
- 实现原理：交换首尾对称位置的元素。
- 时间复杂度：O(n)。
- 示例：
```
std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
std::reverse(vec.begin(), vec.end());  // 结果为 {5, 4, 3, 2, 1}
```

3. 旋转算法

std::rotate

功能：将 [first, middle, last) 范围内的元素左旋，使 middle 成为新的第一个元素。
时间复杂度：O(n)。

示例：

std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
auto mid = vec.begin() + 2;  // 指向元素3
std::rotate(vec.begin(), mid, vec.end());  // 结果 {3, 4, 5, 1, 2}

`std::rotate_copy`

用途：旋转并拷贝到新容器，不修改原数据

示例：

std::vector<int> src = {1,2,3,4,5};
std::vector<int> dest(src.size());
std::rotate_copy(src.begin(), src.begin()+2, src.end(), dest.begin());
// dest: 3,4,5,1,2（原容器不变）

4. 随机重排算法

std::shuffle

功能：随机打乱元素顺序。
依赖：需提供随机数生成器（如 std::mt19937）。

示例：

#include <random>
std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
std::random_device rd;
std::mt19937 rng(rd());
std::shuffle(vec.begin(), vec.end(), rng);

注意：使用高质量随机数生成器（如 mt19937）。

5. 排列生成算法

std::next_permutation

功能：按字典序生成下一个更大的排列。
返回值：bool（若存在更小排列则返回 false）。

示例：

#include <algorithm>
#include <vector>
#include <iostream>
int main() {std::vector<int> v = {1,2,3};
do {// 依次输出：123, 132, 213, 231, 312, 321for (auto i : v) {std::cout << i;}std:: cout<<std::endl;
} while (std::next_permutation(v.begin(), v.end()));
}

`std::prev_permutation`

用途：生成下一个字典序更小的排列

示例：

#include <algorithm>
#include <vector>
#include <iostream>
int main() {std::vector<int> v = {1,2,3};
do {// 依次输出：123, 132, 213, 231, 312, 321for (auto i : v) {std::cout << i;}std:: cout<<std::endl;
} while (std::next_permutation(v.begin(), v.end()));std::vector<int> v1 = {3,2,1};
do {// 依次输出：321, 312, 231, 213, 132, 123for(auto i : v1) {std::cout << i;}std::cout << std::endl;
} while (std::prev_permutation(v1.begin(), v1.end()));return 0;
}

6. 分区算法

std::partition

功能：根据谓词条件将元素分为满足条件和不满足条件的两组，并将满足条件的元素移到前端。
不保证稳定性（相等元素可能交换顺序）。

示例：

std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
auto it = std::partition(vec.begin(), vec.end(), [](int x) { return x % 2 == 0; });
// 偶数在前，奇数在后，如 {4, 2, 3, 1, 5}

`std::stable_partition`

用途：分区并保持元素相对顺序

示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>int main() {std::vector<int> v = {1,2,3,4,1,5};auto it = std::stable_partition(v.begin(), v.end(), [](int x) { return x < 3; });// 结果：1,2,1,3,4,5 → 1,2 保持顺序，剩余元素保持顺序for (auto i : v) {std::cout << i << " ";}return 0;
}

注意：时间复杂度 O(n)，但可能使用额外内存。

3.总结与选择建议

算法类型	典型场景	性能与特点
`sort`	需要快速排序，不关心相等元素顺序	O(n log n)，非稳定
`stable_sort`	需保持相等元素原始顺序（如多字段排序）	O(n log n)，内存占用较高
`partial_sort`	仅需前 N 个元素有序（如排行榜前10名）	O(n log k)，k 为部分排序大小
`rotate`	循环移动元素（如缓冲区处理）	O(n)
`shuffle`	随机化数据（如游戏洗牌）	O(n)，依赖随机数生成器质量
`next_permutation`	遍历所有排列（如密码破解、组合优化）	O(n) 单次调用
`stable_partition`	分区且需保持元素顺序（如日志按级别分类）	O(n)，可能使用额外内存

四、如何去“定制”自己的算法呢？

1. 默认比较与自定义操作的必要性

C++标准库算法如sort默认使用<运算符比较元素。但在以下情况需自定义比较逻辑：

默认排序规则不适用：如按字符串长度而非字典序排序。
元素类型未定义<运算符：如自定义结构体需按特定成员排序。

2. 向算法传递函数：以`sort`为例

sort的重载版本允许传入谓词（Predicate），自定义排序规则。

示例1：按字符串长度排序

#include <vector>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <iostream>
#include <string_view>/*** @brief 比较两个字符串视图的长度，判断第一个字符串是否比第二个字符串短。* * @param first 第一个要比较的字符串视图。* @param second 第二个要比较的字符串视图。* @return true 如果 first 的长度小于 second 的长度。* @return false 如果 first 的长度大于或等于 second 的长度。*/
// 自定义比较函数（二元谓词）
bool isShorter(const std::string_view first, const std::string_view second) {return first.size() < second.size();
}int main() {std::vector<std::string> vec = {"apple", "banana", "cherry", "date"};std::sort(vec.begin(), vec.end(), isShorter); // 按长度升序排列for (const auto &str : vec) {std::cout << str << " (" << str.size() << "), ";}// 结果：date (4), apple (5), banana (6), cherry (6)return 0;
}

3. 谓词的定义与分类

谓词：返回bool的可调用对象（函数、函数对象、Lambda）。
- 一元谓词：接受一个参数，如find_if的条件判断。
- 二元谓词：接受两个参数，如sort的比较操作。

示例2：自定义结构体排序

struct Person {std::string name;int age;
};// 按年龄升序的二元谓词
/*** @brief 比较两个 Person 对象的年龄，判断第一个对象的年龄是否小于第二个对象的年龄。* * @param a 第一个要比较的 Person 对象的常量引用。* @param b 第二个要比较的 Person 对象的常量引用。* @return true 如果 a 的年龄小于 b 的年龄。* @return false 如果 a 的年龄大于或等于 b 的年龄。*/
#include <cassert>bool compareByAge(const Person &a, const Person &b, bool ascending = true) {if (ascending) {return a.age < b.age;}return a.age > b.age;
}int main() {std::vector<Person> people = {{"Alice", 30}, {"Bob", 25}, {"Charlie", 20}};// 升序排序std::sort(people.begin(), people.end(), [](const Person &a, const Person &b) {return compareByAge(a, b, true);});// 降序排序std::sort(people.begin(), people.end(), [](const Person &a, const Person &b) {return compareByAge(a, b, false);});return 0;
}

4. 严格弱序条件

自定义二元谓词必须满足严格弱序，确保排序逻辑合理：

非自反性：comp(a, a) == false。
不对称性：若comp(a, b) == true，则comp(b, a) == false。
传递性：若comp(a, b) && comp(b, c)，则comp(a, c)。
等价传递性：若a与b等价，b与c等价，则a与c等价。

错误示例：使用<=破坏严格弱序

// 错误：违反非自反性和不对称性
bool badCompare(int a, int b) {return a <= b; // 若a == b，返回true，导致未定义行为
}

5. 使用Lambda简化谓词

对于简单逻辑，Lambda表达式更便捷。

示例3：Lambda按结构体成员排序

struct Point { int x, y; };int main() {std::vector<Point> points = {{3, 5}, {1, 2}, {2, 4}};// 按 x 坐标升序排序std::sort(points.begin(), points.end(), [](const Point &a, const Point &b) { // 比较两个点的 x 坐标return a.x < b.x; });// 结果：{1,2}, {2,4}, {3,5}return 0;
}

6.小结

自定义排序：通过传递二元谓词，覆盖sort的默认<比较。
严格弱序：确保谓词满足条件，避免未定义行为。
灵活选择：函数、Lambda、函数对象均可作为谓词，按需使用。

再见咯

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一、概述

STL 泛型算法可分为以下几类

二、泛型算法的原理

1、泛型算法的核心原则

​2、算法对元素的操作限制

​3、插入器（Inserter）的桥梁作用（算法不会直接不改变容器结构，只会借助其他工具）

​4、泛型算法的工作流程

​5、为什么禁止算法直接操作容器？

​5、泛型算法的核心特性

三、基本泛型算法

(1)总纲

1、泛型算法基本架构

2、算法行为分类

4、一些建议

(2)基本泛型算法

2.1观察型算法（只读）

核心定义

​核心特征

​常见算法分类

​关键使用模式

​设计原则体现

​应用场景建议

​注意事项

2.2修改型算法 （算法不检查写操作）

核心概念

常见算法分类

详细解释

核心写入方式

1. 原位直接修改

2. 输出到其他容器

3. 条件性修改

关键注意事项

典型应用模式

（3）重排型容器算法

1、重排型算法概述

2.关键算法详解

1. 排序算法

std::partial_sort

2. 反转算法

3. 旋转算法

std::rotate_copy

4. 随机重排算法

5. 排列生成算法

std::prev_permutation

6. 分区算法

std::stable_partition

3.总结与选择建议

四、如何去“定制”自己的算法呢？

1. 默认比较与自定义操作的必要性

2. 向算法传递函数：以sort为例

3. 谓词的定义与分类

4. 严格弱序条件

5. 使用Lambda简化谓词

6.小结

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2、算法对元素的操作限制

3、插入器（Inserter）的桥梁作用（算法不会直接不改变容器结构，只会借助其他工具）

4、泛型算法的工作流程

5、为什么禁止算法直接操作容器？

5、泛型算法的核心特性

核心特征

常见算法分类

关键使用模式

设计原则体现

应用场景建议

注意事项

2.2修改型算法（算法不检查写操作）

`std::partial_sort`

`std::rotate_copy`

`std::prev_permutation`

`std::stable_partition`

2. 向算法传递函数：以`sort`为例