c++ sort 函数 中,整形数组可以用begin,end吗?如 int a[100],a.begin(),a.end()
时间: 2024-09-22 17:01:43 浏览: 21
在 C++ 的标准库 `<algorithm>` 中,`sort()` 函数通常用于对容器(如数组、vector、list 等)进行排序。对于整型数组 `int a[]`,虽然不是容器,但是可以借助 `begin()` 和 `end()` 这两个遍历器函数,配合数组下标来模拟容器的行为。
当你写 `int a[100]`, `a.begin()` 返回的是数组的第一个元素的地址,相当于 `&a[0]`,而 `a.end()` 则返回数组最后一个元素之后的位置,即 `a + 100`(由于数组索引从0开始,所以`a+100`实际上是溢出后的地址)。然后你可以将这两个值传递给 `sort()` 函数,表示需要排序的区间:
```cpp
#include <algorithm>
int a[100];
// 注意这里是一个范围表达式,它等价于 std::begin(a) 到 std::end(a)
std::sort(std::begin(a), std::end(a));
```
然而,这并不是标准 C++ 推荐的做法,因为数组作为 `sort()` 的输入并不直观,可能会导致错误。更好的做法是直接提供数组的起始和结束下标:
```cpp
// 或者这样指定排序范围
std::sort(a, a + 100);
```
相关问题
c++sort函数可以对二维数组排序吗
C++标准库中的`std::sort`函数主要用于对一维范围内的元素进行排序,它默认处理的是线性访问的数据结构,例如向量(vector)、数组(array)等。对于二维数组,`std::sort`直接使用可能会有些复杂,因为它是按行还是按列排序取决于具体的实现策略。
如果你想对二维数组按照某一维度的内容进行排序,通常的做法是先将其转换为一维数据,例如提取每一行或每一列作为排序的关键值,然后再调用`std::sort`。这可以通过遍历二维数组并构建一个新的容器(如vector),其中存储需要排序的元素来进行。
下面是一个简单的示例,假设有一个二维整数数组`arr`,我们想根据第一列的值排序:
```cpp
#include <algorithm>
#include <vector>
std::vector<std::pair<int, int>> arr_2d; // 假设二维数组已经填充好
// 转换为一维,这里使用pair存储每个元素及其索引
std::vector<std::pair<int, std::size_t>> flat_arr;
for (const auto& row : arr_2d) {
flat_arr.push_back({row[0], row_index}); // row_index表示当前行的位置
}
// 对flat_arr的第一元素(即每行的第一个元素)进行排序
std::sort(flat_arr.begin(), flat_arr.end());
// 根据排序后的索引重构二维数组
std::vector<std::pair<int, int>> sorted_arr_2d;
sorted_arr_2d.reserve(arr_2d.size());
for (const auto& pair : flat_arr) {
sorted_arr_2d.push_back(arr_2d[pair.second]);
}
```
sort(time.begin(),time.end(),greater<int>());
这段代码使用了 `sort` 函数对 `time` 向量进行排序,排序的规则是按照从大到小的顺序,即使用 `greater<int>` 作为排序的比较函数。`sort` 函数是 C++ STL 中的标准库函数,用于对数组或向量等容器进行排序。
`sort` 函数的一般形式为:
```cpp
sort(first, last, cmp);
```
其中,`first` 和 `last` 分别是容器中需要排序的元素的起始位置和终止位置;`cmp` 是一个可选的比较函数,用于指定排序的规则。如果不指定比较函数,则默认按照从小到大的顺序进行排序。
在本代码中,`time.begin()` 和 `time.end()` 分别表示 `time` 向量中需要排序的元素的起始位置和终止位置,而 `greater<int>()` 是一个函数对象,用于指定按照从大到小的顺序进行排序。因此,`sort` 函数会将 `time` 向量中的元素按照从大到小的顺序进行排序。
需要注意的是,使用 `sort` 函数进行排序的时间复杂度为 $O(n\log n)$,其中 $n$ 是容器中需要排序的元素的数量。对于大规模的数据排序,需要考虑到排序算法的时间复杂度。