私は最近、Bose-Nelsonアルゴリズムを使用してコンパイル時にソートネットワークを生成する小さなクラスを書きました。
10個の数値に対して非常に高速なソートを作成するために使用できます。
/**
* A Functor class to create a sort for fixed sized arrays/containers with a
* compile time generated Bose-Nelson sorting network.
* \tparam NumElements The number of elements in the array or container to sort.
* \tparam T The element type.
* \tparam Compare A comparator functor class that returns true if lhs < rhs.
*/
template <unsigned NumElements, class Compare = void> class StaticSort
{
template <class A, class C> struct Swap
{
template <class T> inline void s(T &v0, T &v1)
{
T t = Compare()(v0, v1) ? v0 : v1; // Min
v1 = Compare()(v0, v1) ? v1 : v0; // Max
v0 = t;
}
inline Swap(A &a, const int &i0, const int &i1) { s(a[i0], a[i1]); }
};
template <class A> struct Swap <A, void>
{
template <class T> inline void s(T &v0, T &v1)
{
// Explicitly code out the Min and Max to nudge the compiler
// to generate branchless code.
T t = v0 < v1 ? v0 : v1; // Min
v1 = v0 < v1 ? v1 : v0; // Max
v0 = t;
}
inline Swap(A &a, const int &i0, const int &i1) { s(a[i0], a[i1]); }
};
template <class A, class C, int I, int J, int X, int Y> struct PB
{
inline PB(A &a)
{
enum { L = X >> 1, M = (X & 1 ? Y : Y + 1) >> 1, IAddL = I + L, XSubL = X - L };
PB<A, C, I, J, L, M> p0(a);
PB<A, C, IAddL, J + M, XSubL, Y - M> p1(a);
PB<A, C, IAddL, J, XSubL, M> p2(a);
}
};
template <class A, class C, int I, int J> struct PB <A, C, I, J, 1, 1>
{
inline PB(A &a) { Swap<A, C> s(a, I - 1, J - 1); }
};
template <class A, class C, int I, int J> struct PB <A, C, I, J, 1, 2>
{
inline PB(A &a) { Swap<A, C> s0(a, I - 1, J); Swap<A, C> s1(a, I - 1, J - 1); }
};
template <class A, class C, int I, int J> struct PB <A, C, I, J, 2, 1>
{
inline PB(A &a) { Swap<A, C> s0(a, I - 1, J - 1); Swap<A, C> s1(a, I, J - 1); }
};
template <class A, class C, int I, int M, bool Stop = false> struct PS
{
inline PS(A &a)
{
enum { L = M >> 1, IAddL = I + L, MSubL = M - L};
PS<A, C, I, L, (L <= 1)> ps0(a);
PS<A, C, IAddL, MSubL, (MSubL <= 1)> ps1(a);
PB<A, C, I, IAddL, L, MSubL> pb(a);
}
};
template <class A, class C, int I, int M> struct PS <A, C, I, M, true>
{
inline PS(A &a) {}
};
public:
/**
* Sorts the array/container arr.
* \param arr The array/container to be sorted.
*/
template <class Container> inline void operator() (Container &arr) const
{
PS<Container, Compare, 1, NumElements, (NumElements <= 1)> ps(arr);
};
/**
* Sorts the array arr.
* \param arr The array to be sorted.
*/
template <class T> inline void operator() (T *arr) const
{
PS<T*, Compare, 1, NumElements, (NumElements <= 1)> ps(arr);
};
};
#include <iostream>
#include <vector>
int main(int argc, const char * argv[])
{
enum { NumValues = 10 };
// Arrays
{
int rands[NumValues];
for (int i = 0; i < NumValues; ++i) rands[i] = rand() % 100;
std::cout << "Before Sort: \t";
for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
std::cout << "\n";
StaticSort<NumValues> staticSort;
staticSort(rands);
std::cout << "After Sort: \t";
for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
std::cout << "\n";
}
std::cout << "\n";
// STL Vector
{
std::vector<int> rands(NumValues);
for (int i = 0; i < NumValues; ++i) rands[i] = rand() % 100;
std::cout << "Before Sort: \t";
for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
std::cout << "\n";
StaticSort<NumValues> staticSort;
staticSort(rands);
std::cout << "After Sort: \t";
for (int i = 0; i < NumValues; ++i) std::cout << rands[i] << " ";
std::cout << "\n";
}
return 0;
}
if (compare) swapステートメントの代わりに、minおよびmaxの3項演算子を明示的にコーディングしていることに注意してください。これは、コンパイラーが分岐のないコードを使用するように調整するのに役立ちます。
ベンチマーク
以下のベンチマークはclang -O3でコンパイルされ、2012年中頃のMacBook Airで実行されました。
ランダムデータの並べ替え
DarioPのコードと比較すると、サイズ10の100万個の32ビットint配列を並べ替えるのにかかるミリ秒数は次のとおりです。
ハードコードされたソートネット10： 88.774 ms
テンプレート化されたBose-Nelsonソート10： 27.815 ms
このテンプレート化されたアプローチを使用して、他の数の要素のコンパイル時にソートネットワークを生成することもできます。
さまざまなサイズの100万配列をソートする時間（ミリ秒）。
サイズ2、4、8の配列のミリ秒数は、それぞれ1.943、8.655、20.246です。
クレジットグレンTeitelbaum広げられた挿入ソートのために。
以下は、6要素の小さな配列のソートごとの平均クロックです。ベンチマークコードと例は、この質問で見つけることができます：
最速の固定長6整数配列
Direct call to qsort library function : 326.81
Naive implementation (insertion sort) : 132.98
Insertion Sort (Daniel Stutzbach) : 104.04
Insertion Sort Unrolled : 99.64
Insertion Sort Unrolled (Glenn Teitelbaum) : 81.55
Rank Order : 44.01
Rank Order with registers : 42.40
Sorting Networks (Daniel Stutzbach) : 88.06
Sorting Networks (Paul R) : 31.64
Sorting Networks 12 with Fast Swap : 29.68
Sorting Networks 12 reordered Swap : 28.61
Reordered Sorting Network w/ fast swap : 24.63
Templated Sorting Network (this class) : 25.37
それは、6つの要素についての質問で最も速い例と同じくらい速く実行されます。
ソートされたデータのソートのパフォーマンス
多くの場合、入力配列は既にソートされているか、ほとんどソートされている可能性があります。
このような場合、挿入ソートの方が適しています。
データに応じて適切な並べ替えアルゴリズムを選択することができます。
ベンチマークに使用されたコードはここにあります。
ifステートメントが最適に機能します。ループを避けます。