C++ STL 算法与自定义算法的区别

引言

C++ 编程中的算法以算法形式用于高效地对数据结构执行操作。算法大致分为两类：STL 算法和自定义算法。 它们以不同的方式工作，并根据项目需求以多样化的方式使项目受益。此外，它们之间的区别将有助于开发人员做出更好的设计决策。

什么是 STL 算法？

STL 算法是预定义的通用算法，属于 C++ 标准模板库。它们经过优化和广泛测试，可对元素执行各种操作，例如排序、搜索以及许多容器操作，无论是 数组、向量 还是 列表。STL 中提供的算法是最有效、可重用且一致的，从而减少了手动实现的工作量。STL 算法的另一个优点是使用它们可以促进代码的可读性更纯净，因为这些算法在不同的系统和编译器上是标准化的。此外，由于 STL 包中的算法是通用的，因此它们并不是解决特定任务或非常非标准数据结构的最有效解决方案。

什么是自定义算法？

自定义算法是由程序员专门为特定问题或操作开发的。这些算法仅为应用程序的需求而设计，有时可能比通用的 STL 算法具有更好的性能。自定义算法可以控制内存使用、执行速度以及开发人员应用的特殊优化。但是，除非应用程序算法经过正确设计或测试，否则它们也可能引入错误和低效率。与使用 STL 算法相比，它们通常需要更多的开发时间和精力。

总而言之，对于代码清晰度、可重用性和可靠性至关重要的标准任务，STL 算法是最佳选择。自定义算法将在需要卓越性能或控制力的场合得到突出。这在很大程度上取决于问题领域和应用程序的特定性能要求。

性质

在考察 C++ 中 STL 算法和自定义算法之间的区别时，会出现几个独特的属性，这些属性突显了它们各自的优势和局限性。这些属性对于理解每种方法如何融入更广泛的软件开发背景至关重要，尤其是在性能、灵活性和易用性方面。

1. 通用性和专用性
   STL 算法被设计为通用的。它们被构建成适用于所有类型的数据结构，从数组和向量到列表以及 C++ 标准库提供的其他容器。这种通用性使它们具有极高的可重用性，并适用于广泛的程序。相比之下，自定义算法是特定的。它们是为了完成特定任务或处理 STL 算法无法很好地支持的非标准数据结构而编写的。这种专用性允许开发人员详细说明算法，以产生改进的性能或满足问题的特殊要求。
2. 性能和优化
   STL 算法针对常见用例进行了优化，除此之外，它们在效率和通用适用性平衡方面都非常接近。自定义算法在大多数情况下都具有良好且经过验证的性能，这具有实际意义。作为最后的手段，它们可以用来满足最高的性能要求，并针对特定的数据集或工作负载提供特定的优化。由于自定义算法是用对要解决的特定问题的深入了解编写的，因此通常可以在自定义算法中进行 STL 算法无法进行的优化。
3. 易用性和代码可读性
   STL 算法相对容易使用。它们属于 C++ 标准库，因此开发人员无需编写、测试或调试它们。标准化的接口和对代码的更好理解使其更易于理解和维护。另一方面，自定义算法通常实现起来更费力，如果复杂或文档记录不佳，其他人可能更难理解。自定义算法中通常存在的额外复杂性会导致代码可读性降低和维护开销增加。
4. 可靠性和测试
   STL 算法经过充分测试和记录，这使得它们在一般情况下非常可靠。开发人员可以确信这些算法在大多数情况下都能正常工作，而无需进行更深入的测试。但是，自定义算法需要针对错误和预期行为进行广泛测试，因为它们必须从头开始编写。因此，更容易在过程中引入错误或低效率，这些都需要仔细调试和优化。
5. 灵活性和控制力
   尽管 STL 算法对于它们可以使用的容器非常适应，但有时它们在定制可能性方面受到限制。开发人员在内部工作方面的控制力很小，有时这可能是一个缺点，特别是当需要特殊行为或性能调整时。自定义算法更灵活，具有更大的控制力，因为开发人员可以根据应用程序的精确需求对其进行微调，这提供了更大的灵活性，但需要付出更多的时间和专业知识才能正确实现。
   总的来说，选择 STL 算法还是自定义算法取决于任务的性质。STL 算法最适合通用用途，其中易用性、可靠性和效率都起着关键作用。自定义算法最适合需要微调性能或独特问题解决方法的专用任务。

STL 算法与自定义算法之间的主要区别

STL 算法和自定义算法之间有几个主要区别。一些主要区别如下：

1. 预定义和定制构建
   
   • STL 算法：这些是 C++ 标准库提供的预定义算法。
   • 自定义算法：这些算法是程序员为特定目的手工构建的。
2. 易用性和开发时间
   
   • STL 算法：易于使用，因为它们已经实现，可以节省开发时间。
   • 自定义算法：设计、实现和测试它们需要更多的时间。
3. 效率和可能的优化
   
   • STL 算法：总的来说，它们针对所有类型的通用应用程序进行了最佳优化。它们永远不是特定情况下的最佳选择。
   • 自定义算法：它们可以针对特定场景进行大量优化，甚至可以在这些细微的情况下提供更好的性能。
4. 可靠性和错误几率
   
   • STL 算法：这些算法经过充分测试，因此可靠。发生错误的几率很小。
   • 自定义算法：这些算法出错和低效率的几率更高，因为它们是定制编写的，并且是通过使用不同的代码片段进行测试的。
5. 标准化和灵活性
   
   • STL 算法：更一致且独立于平台；因此，代码将更易于维护和移植。
   • 自定义算法：它提供了更大的灵活性和控制力，这将产生可以根据您的需求量身定制的性能和行为。
6. 控制少和完全控制
   
   • STL 算法：内部受到限制，以确保广泛使用。
   • 自定义算法：算法的操作，以及使用的内存量和执行时间的速度都可以完全控制。
7. 代码可读性和复杂性
   
   • STL 算法：它促进更整洁、更易读的代码，因为它们遵循标准定义。
   • 自定义算法：增加了额外的复杂性，因此人类阅读、思考和维护起来会显得杂乱和令人困惑。
8. 可移植性和平台特定优化
   
   • STL 算法：作为 C++ 标准库的一部分，它在不同平台和编译器上是可移植的。
   • 自定义算法：它可以针对特定的硬件或平台进行优化，这可能会降低其可移植性。
9. 内置调试和自定义调试
   
   • STL 算法：大多数开发环境都自动调试和支持；因此，一个人修复任何错误所需的时间更少。
   • 自定义算法：必须手动调试和测试，这会增加开发时间，并且如果未彻底完成，还会引入错误。
10. 可重用性和特定于上下文的使用
    
    • STL 算法：由于其通用设计，它在各种上下文中都具有高度可重用性。
    • 自定义算法：通常是特定于上下文的；因此，除非设计得当，否则在不同的项目中不可重用。
11. 内存管理
    
    • STL 算法：这种 内存管理 以标准化方式完成，将所有上述工作从开发人员手中移除。
    • 自定义算法：内存管理完全由开发人员自行决定，因此可以根据个人需求进行优化。这可能导致内存泄漏或低效率的可能性。
12. 与标准容器和自定义数据结构的兼容性
    
    • STL 算法：它使用标准 C++ 容器，如 std::vector、std::list 和 std::array。
    • 自定义算法：它可以开发用于运行在特定、非标准或应用程序特定的数据结构上，这些数据结构在 STL 中不可用。
13. 内置异常处理和手动处理
    
    • STL 算法包含内置的 异常处理。换句话说，它们的源代码更安全。
    • 自定义算法需要开发人员手动实现异常处理。因此，如果管理不当，可能会发生错误。
14. 学习曲线
    
    • STL 算法：总的来说，大多数程序员会发现学习和使用 STL 算法更容易，因为它们有很好的文档记录并且常用。
    • 自定义算法：可能需要更深入地了解算法设计并理解特定的问题领域。
15. 并行性和并发性
    
    • STL 算法：从 C++17 开始的一些 STL 算法，如 std::for_each，可以通过极少的代码更改支持并行执行。
    • 自定义算法：开发人员必须显式实现并行性和并发性，这很困难，并且很可能导致令人不快的竞态条件情况。
16. 安全性和未定义行为的风险
    
    • STL 算法：未定义行为的风险极低；它们经过广泛测试并且是标准化的。
    • 自定义算法：未定义行为的风险很高，尤其是当算法没有针对边界情况或重载进行充分规划时。
17. 向后兼容性
    
    • STL 算法：通常向后兼容早期版本的 C++；代码可以很长时间保持不变。
    • 自定义算法：它们经常需要随着新的语言标准或库版本进行更改。
18. 线程安全
    
    • STL 算法：一些 STL 算法本身就被设计成线程安全的，或者可以很容易地以最少的工作量实现线程安全。
    • 自定义算法：必须手动添加线程安全，这会增加复杂性和 同步 问题。
19. 文档、支持和自定义文档
    
    • STL 算法：文档齐全，拥有庞大的社区和大量的在线资源可用于故障排除。
    • 自定义算法：需要自定义文档，并且支持责任完全由开发团队承担。

复杂度

STL 算法是 C++ 标准库的一部分，专门设计用于通用、高效且易于使用的常见任务，如排序、搜索和修改容器。它降低了开发复杂性，因为程序员依赖于经过充分测试、经过优化的代码，这些代码可以在不同的数据结构中正确运行。这意味着 STL 算法易于使用、接口标准化且可靠。它将确保开发人员不必花费时间重新实现基本操作，也不必在调用这些函数时过多地担心正确性和性能。但是，它们不够灵活，对于非常专业的用途或高性能应用程序来说，可能根本不是最佳选择。

然而，自定义算法在开发和优化方面要复杂得多。在这里，开发人员可以完全控制算法的所有方面，以便开发人员可以根据问题的精确需求“调整”它，包括特殊数据结构或性能要求。但是，编写自定义算法需要深入的算法设计、计算复杂性和优化技术专业知识。随着测试、调试和性能调优需要手动进行，尤其是在处理边缘情况或大型数据集时，复杂性会增加。自定义算法的代码也更冗长，并且随着时间推移，当需求发生变化且初始解决方案的创建者不再可用时，维护起来会变得更加困难。

促成复杂性差异的另一个因素是，STL 算法适用于与任何实际容器以及大多数实际数据类型一起工作；然而，它们不适用于非标准或小众性能优化。另一方面，自定义算法几乎可以适应任何情况，这意味着最大的灵活性。尽管如此，由于可扩展性差或效率低下，这需要付出额外的努力。由于需要进行仔细的测试以避免错误、低效率以及潜在的未定义行为，因此开发复杂性进一步加剧。

结论

C++ 标准库提供的 STL 算法的最大优势与其通用性质最为契合：它们高效、可靠且易于实现。它们极大地缩短了开发时间，因为可以使用经过充分测试的优化函数来处理常见任务，如排序、搜索或修改容器。STL 算法足以处理所有大多数应用程序。代码变得易于维护、可移植且可读。然而，STL 的通用性质本身在面对某些特殊或性能敏感情况时，常常会阻碍其效率。

而自定义算法则为开发人员提供了量身定制解决方案以满足特定问题或数据集的灵活性，以实现优化的性能或行为，但它们在设计、实现和测试方面面临着更大的复杂性。在这方面，虽然在标准 STL 算法未能满足独特要求时可能需要自定义算法，但它们同样要求很高，需要仔细开发，以避免任何低效率、错误或增加维护开销。

因此，STL 算法非常适合通用性要求，这些要求关注标准化、便利性和效率。然而，自定义算法适用于处理需要优化以满足独特挑战或应用程序方面的需求。