（1）在stl提供的各式各樣的演算法中，sort()是最複雜最龐大的乙個。這個演算法只接受randomaccessiterators
（隨機訪問迭代器），然後將區間內所有元素由小到大重新排列。第二個版本允許使用者自己指定乙個仿函式作為排序標準。
（2）對於關係型容器，底層自己採用有自動排序功能的rb-tree，不需要用到sort演算法，序列式容器中stack、queue和priority_queue是容器介面卡，都有特別的出入口，不允許使用者對其進行排序。剩下的vector、deque和list，前兩者的迭代器屬於randomaccessiterators，適合用sort演算法，list的迭代器則屬於bidirectioniterators，不在stl標準之列的slist，其迭代器更是屬於forwarditerators，都不適合於sort演算法。如果要對list或者slist排序，應該他們自己提供member function sort()。那麼為什麼泛型演算法sort()一定要求randomaccessiterators？
（3）stl的sort()演算法，資料量大時採用quick sort，分段遞迴排序。一旦分段後的資料量小於某個閾值，為避免quick sort的遞迴呼叫帶來過大的額外開銷，就改用insertion sort（插入排序）。如果遞迴層次過深，還會改用heap sort。
（4）如果我們拿insertion sort來處理大資料量，其o(n^2)的複雜度無法令人接受。大資料量有更好的排序演算法可供選擇。快排是目前已知的最快的排序方法，平均複雜度為o(n log n),最壞情況o(n^2)。不過introsort（極其類似 median-of - three quicksort的一種排序演算法）可將最壞情況推進到o（nlogn），早期的stl sort演算法都採用quicksort，sgi stl已經改用introsort。
quicksort的精神在於將大區間分割為小區間，分段排序，每乙個小區間排序完成後串接起來大區間也就完成了排序。最壞的情況發生在分割時產生了乙個空的子區間 - 那完全沒有達到分割的預期效果。
（5）median - of - three（三點中值）
任何乙個元素都可以被選來當做樞軸（pivot），但是其合適與否會影響快排的效率。為了避免元素當初輸入時不夠隨機所帶來的惡化效應，最理想最穩當的做法是去整個序列的頭、尾、**三個位置的元素，以其中值（median）作為數軸。這就叫median-of - three quicksort，為了能夠快速取出**位置的元素，顯然迭代器必須能夠隨機定位，亦即必須要是個randomaccessiterators。
（6）閾值threshold
面對只有十來個元素的小型序列，用像quicksort這樣複雜而可能需要大量運算的快速排序似乎顯得不划算。所以，在小資料量的情況下，insertionsort也可能快過quicksort，因為quick會為了極小的子串行而產生許多的函式遞迴呼叫。
基於這種情況，適度評估序列的大小，然後決定採用insertionsort還是quicksort。
堆排序比較和交換次數比快速排序多，所以平均而言比快速排序慢，也就是常數因子比快速排序大，如果你需要的是「排序」，那麼絕大多數場合都應該用快速排序而不是其它的o(nlogn)演算法。
但有時候你要的不是「排序」，而是另外一些與排序相關的東西，比如最大/小的元素，topk之類，這時候堆排序的優勢就出來了。用堆排序可以在n個元素中找到top k，時間複雜度是o(n log k)，空間複雜的是o(k)，而快速排序的空間複雜度是o(n)，也就是說，如果你要在很多元素中找很少幾個top k的元素，或者在乙個巨大的資料流裡找到top k，快速排序是不合適的，堆排序更省地方。
另外乙個適合用heap的場合是優先佇列，需要在一組不停更新的資料中不停地找最大/小元素，快速排序也不合適。
此外merge sort之類演算法雖說也是o(nlogn)，但一般都只在一些很特殊的場合才會用，比如n-way merge，可以把n個已經排好序的資料流合併成乙個排好序的資料流，當然這個演算法其實嚴格說並不能算是merge sort，只是用了其中的幾個步驟，不過思路是一樣的。
基於交換的排序常用的就這麼幾種（什麼冒泡選擇之類的你可以無視了），其它的不基於交換的排序比如radix sort、bucket sort之類由於應用場合比較特殊，一般很少用到。
std::sort的**如下：
template inline void sort(randomaccessiterator first, randomaccessiterator last)
}template void __introsort_loop(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator last, t*,
size depth_limit)
--depth_limit;
randomaccessiterator cut = __unguarded_partition
(first, last, t(__median(*first, *(first + (last - first)/2),
*(last - 1))));
__introsort_loop(cut, last, value_type(first), depth_limit);
last = cut;
}}
遞迴深度閾值
現在我們來關注迴圈條件和if語句。__introsort_loop的最後乙個引數depth_limit是前面所提到的判斷分割行為是否有惡化傾向的閾值，即允許遞迴的深度，呼叫者傳遞的值為2logn。注意看if語句，當遞迴次數超過閾值時，函式呼叫partial_sort，它便是堆排序:
template void __partial_sort(randomaccessiterator first, randomaccessiterator middle,
randomaccessiterator last, t*, compare comp)
template inline void partial_sort(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator middle,
randomaccessiterator last, compare comp)
template randomaccessiterator __unguarded_partition(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator last,
t pivot)
}
insertion sort（插入排序）
那麼同樣都是插入排序，__insertion_sort和__unguarded_insertion_sort有何不同，為什麼叫unguarded？接下來看看stl的實現：（注：這裡取得都是採用預設比較函式的版本）：
template void __unguarded_linear_insert(randomaccessiterator last, t value)
*last = value;
}template inline void __linear_insert(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator last, t*)
else
__unguarded_linear_insert(last, value);
}template void __insertion_sort(randomaccessiterator first, randomaccessiterator last)
template void __final_insertion_sort(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator last)
else
__insertion_sort(first, last);
}template void __unguarded_insertion_sort_aux(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator last, t*)
template inline void __unguarded_insertion_sort(randomaccessiterator first,
randomaccessiterator last)
STL sort函式的用法
sort在stl庫中是排序函式，有時冒泡 選擇等o n 2 演算法會超時時，我們可以使用stl中的快速排序o n log n 完成排序 sort在庫裡面，原型如下 template void sort randomaccessiterator first,randomaccessiterator l...
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