Sorting 有没有一个好的库可以对C语言中的大数组进行排序？

如果我有一个大的整数或浮点数组，什么是好的算法/ 排序的实现（在C中）

这是一个有点晚在游戏中编辑。。。但是我在寻找正确性和速度。

qsort（）来自标准库，这是一个很好的例子

在以下情况下，比较函数很简单：

int cmp_int(const void *a, const void *b)
{
    const int *ia = a;
    const int *ib = b;

    if (*ia < *ib)
        return -1;

    if (*ia > *ib)
        return 1;

    return 0;
}

int cmp_float(const void *a, const void *b)
{
    const float *fa = a;
    const float *fb = b;

    if (*fa < *fb)
        return -1;

    if (*fa > *fb)
        return 1;

    return 0;
}

int-cmp\u-int（常数无效*a，常数无效*b）
{
常数int*ia=a；
常数int*ib=b；
如果（*ia<*ib）
返回-1；
如果（*ia>*ib）
返回1；
返回0；
}
整数cmp_浮点（常数无效*a，常数无效*b）
{
常数浮点*fa=a；
常量浮点*fb=b；
如果（*fa<*fb）
返回-1；
如果（*fa>*fb）
返回1；
返回0；
}

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（编辑：基于从a中减去b的版本依赖于签名溢出行为，因此这不是一个好主意。）

使用。。。除非你对数字有所了解

您已使用基数排序进行标记。你准备投入多少内存？数字是否在特定范围内？它们是否具有使基数排序可行的特性

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除非您想使用大量内存，Q排序是一个不错的选择。

< P>排序数字数组时，考虑基数排序算法。如果设计得当，这些排序应该比GLIBC qsort（）提供更好的性能

usort库包含所有主要C数字类型的特定于类型的实现

在我的64位intel笔记本电脑上，对于N=1000000的双精度浮点数，基数排序比GLIBC qsort的速度优势约为2.5倍。然而，随着N的增长，优势应该更大，因为基数排序是一种线性时间算法，需要通过数据的次数恒定

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对于非常小的N，相同的代码将分派到introsort或insertion排序

考虑到我们现在获得的大量RAM，下面的设置排序是可能的：在一个巨大的RAM位数组中为每个数字标记位，然后通过扫描RAM来读取它们。大量特定于硬件的优化可应用于标记和扫描阶段。

只有在有密集的、理想连续的数字列表进行排序时，基数排序才有效。如果你有，比如说，一副洗过的牌，效果会很好；如果你有一个可能重复的分散的数字范围，那就不太好了。嗨，约翰，我不明白你的评论。与quicksort/introsort相比，基数排序时间是非常确定的，quicksort/introsort根据数据的统计信息而变化-还有，我认为你的例子是相反的。对于洗牌组，我认为快速排序/导入排序会更快。啊。。。我现在弄糊涂了。对于分类甲板，我希望快速排序更快。但基数排序应该在排序时间上表现出较小的差异。没有真正的理由说明基数排序必须是特定于endian的。例如，如果您使用的是65536个存储桶，那么（NUMBER&65535）将始终为您提供最低有效的16位数字，而不管硬件的端性如何。Endianness只有在通过类型双关指针查看底层表示时才会出现。我发现，只要数组的大小足够大，基数排序就会大大超过qsort。对于这些小情况，分配到基于比较的排序（使用静态比较）可确保针对qsort的一致执行增益。这是usort实施的策略。正如你所建议的。。。内存使用：是原始数组大小的两倍。但是，对于具有足够虚拟RAM的64位计算机，这不会是一个问题。。。对于高度重复或预分类的数据。。。基于比较的排序数据可能是更好的选择。当数组接近二级缓存大小时，它们各自如何执行？这取决于被排序类型的大小。对于有符号的8字节整数，差异是2.5-3倍的范围。非常方便和通用。。。但不是特别快；比较操作不是内联的。我想知道java快速排序（我认为可以使用内联比较）是否比glibc qsort（）更具竞争力。另一方面，对于内联比较，我的解决方案中建议的usort库包括一个带有内联比较的通用introsort。比较是由#includer定义的宏定义的，这是通用的。@setjmp。。。然后内联他的解决方案。在C中内联函数并不难，因为C中无法内联函数指针参数；编译器无法确定指针在运行时的值。至少，这是我上次调查时发现的。原则上，C编译器没有理由不注意到对qsort的特定调用总是传递一个常量函数指针，并且在幕后创建一个神奇的qsort（）内联版本。不过，我怀疑是否有编译器真正做到了这一点，主要是因为这不太可能值得一试。在任何情况下，非内联比较的开销在快速排序文献中都有提到。。。Bentely和McGilroy的一篇论文“设计排序函数”记录了这一点。USort库还包含测试代码，用于比较introsort与内联比较与GLIBC qsort（使用随机双精度作为输入）：{{N introsort（secs）GLIBC（secs）x倍加速10000000 1.6881 2.837 1.68}我相信introsort的优势主要来自内联（直到最近，在我的代码中，introsort才取代了quicksort）-1因为根据你的评论，你真的不应该问这个问题。faq表明这是公司创始人欢迎的…虽然它也指出这会激怒一些用户。但是，我真的希望通过这样做能学到一些东西。例如，如果其他人遇到了为每一个问题定制/优化排序的麻烦e-C数字