c 中sort对二维数组排序是不是一定要用vector

上次整理书架时，我发现按作者姓名排序比按出版年份排序更直观。
这让我想起了一些关于C中数组排序的事情。

比如有一个二维数组score[5 ][3 ]，存储的是学生成绩，我想按照总分降序排序。
直接转成一维数组就可以了。
将score[i][j]更改为score[i3 +j]，然后使用从score[0]到score[1 4 ]的排序。
排序后按i3 +j返回。
我记得有一次尝试使用这种方法对 1 00 行 5 列的数据进行排序。
转换为一维时，有 5 00 个元素。
排序只用了0.3 秒就完成了。
虽然最后我必须手动将一维结果填充回二维数组，但这很容易。

或者你可以编写自己的比较函数。
例如，要按第 2 列排序，比较函数将为 boolcompare(int a[], int b[]) { return a[1 ] > b[1 ]; }，然后排序（&result[0][0], &result[5 ][0], 比较）。
上次给同学安排座位的时候用过。
我写了一个根据高度从高到低的比较函数，很快就完成了。

当然用vector>更简单，直接sort(v.begin(), v.end(), Compare)就可以了，不用担心内部细节。
但有时你只想使用通用数组，例如，一些较旧的系统有严格的内存限制。
我记得有一次，当我在嵌入表上运行代码时，使用向量时发生了堆栈溢出。
最后我用二维数组+自定义比较函数解决了这个问题。

等等，还有一件事。
使用数组签名进行直接比较也是可行的。
例如， for(i=0;i<5 for(j=i+1>上次我对一个只有1 0行的小数据集进行排序，这个方法可以在0.1 秒内完成，但是如果我对1 0000行进行排序...
我突然想到，如果二维数组的行和列不固定怎么办？例如，如果每次的数据量不同，则不会建立映射关系。
此时向量或动态分配的数组可能比固定大小的数组更合适？

计数排序

上周我在小组讨论中听到了如何计算算法的解释。
这个算法很有趣。

当我第一次接触2 02 3 手数算法时，我发现它是一种不依赖比较的计数算法，适合对有限的整数进行排序。

朋友说计数排序的核心是通过统计元素出现的次数来确定位置。

比如他说统计频率的步骤是帮助数组C记住数组A的每个元素出现了多少次。

然后我朋友说把介词的和转换成数组C的形式的前缀，意思是元素个数小于等于当前元素。

反向饱和是关键。
A从后向前跑，确定元素在B坐标序列中的位置，在C坐标中，并调整C坐标以建立稳定。

说明在初始化过程中，数组C的大小由取值范围决定。
例如，如果最大值为 2 5 6 ，则 C 数组有 2 5 6 个元素。

在统计阶段，他让我想象他通过了A，并统计每个值出现的次数。

总计算的前缀为C[i] += C[i-1 ]，从而终止每个元素最后一个位置的扩展。

反向填充举了个例子，从A的末尾开始，将元素放置在B的所需位置，减少C的值来处理重复元素。

我问稳定性是如何建立的，他说稳定性的定义是相等元素排序后相对顺序保持不变。
计数类型的稳定性就是从A来回移动到C的值，使得相同的元素被放置在原来的B行中。

他提到了优化和变异，说如果不需要稳定性，可以直接改成A，但是给定的时间需要额外的空间。

他还补充了选择类型的稳定性，称在内存中第一个位置的稳定性可以在选择模式中做出，但会增加空间的复杂性。

对于复杂度来说，复杂度时间为 O(n+k)，其中 k 是范围值。
复杂度空间也是O(n+k)，C和B相加。

他举了最后一个例子，取A=[4 ,2 ,2 ,8 ,3 ]，MAX=9 ，计算数组C，计算前缀之和，填充倒数数组B。

最终B=[2 ,2 ,3 ,4 ,8 ]。

我说过这个算法对于排序小范围整数非常有效。

然后他总结说，计算中利用统计量和前缀来高效定位元素的位置，适合小范围的积分排序。
稳定性来自于遍历对策和动态调整计数顺序。
优化空间复杂度需要牺牲稳定性或增加存储时间。
朋友说完这句话，我们就结束了讨论，继续各自的工作。
算了，你瞧。