Ben her zaman, aslında karşılaştırmaya dayalı çeşitlerden daha fazla kullanıyorum, ama kuşkusuz sayısız şeyle her şeyden daha çok işe yarayan bir tuhaflık yapıyorum (neredeyse hiç dizelerle çalışıyorum, ve eğer genellikle eğer bu noktada yarıçapı Sıralama tekrarları filtrelemek ve küme kesişimlerini hesaplamak için tekrar yararlı olabilir; pratik olarak asla sözlükbilimsel karşılaştırmalar yapmam).
Temel bir örnek, arama veya medyan bölünmenin bir parçası olarak belirli bir boyuta göre radix sıralama noktaları veya çakışan noktaları, derinlik sıralama fragmanlarını tespit etmek için hızlı bir yol veya daha fazla önbellek dostu erişim sağlamak için birden fazla döngüde kullanılan bir indeks dizisini sıralamadır. modeller (yalnızca tekrar geri gitmek ve aynı belleği bir önbellek satırına yeniden yüklemek için bellekte ileri ve geri gitmiyor). En azından benim alanımda (bilgisayar grafikleri) sadece sabit boyutlu 32 bit ve 64 bit sayısal tuşları sıralamak için çok geniş bir uygulama var.
İçeri girmek ve söylemek istediğim şeylerden biri, radix diziliminin kayan nokta sayıları ve negatifleri üzerinde çalışabileceği, ancak olabildiğince taşınabilir bir FP sürümü yazmak zor. Ayrıca, O (n * K) iken, K, yalnızca anahtar boyutunun bayt sayısı olmalıdır (örn: bir milyon 32 bit tam sayı, kovada 2 ^ 8 giriş varsa, genellikle 4 bayt boyutlu geçişler alırdı). ). Hafıza erişim modeli aynı zamanda tipik olarak paralel bir diziye ve küçük bir kepçe dizisine ihtiyaç duymasına rağmen hızlı ikincilere göre önbellek dostu olma eğilimindedir (ikincisi genellikle yığına tam olarak sığabilir). QS, sporadik rasgele erişim düzenleriyle bir milyon tam sayı dizisini sıralamak için 50 milyon takas yapabilir. Radix sıralaması bunu 4 doğrusal olarak yapabilir, önbellek dostu veri üzerinden geçer.
Bununla birlikte, bunu küçük bir K ile yapamayacağımızın farkında olmama eksikliği, kayan nokta ile birlikte negatif sayılarla, sayı tabanı türlerinin popülaritesinin olmamasına önemli ölçüde katkıda bulunabilir.
İnsanların neden daha sık kullanmadıklarına dair fikrim gelince, genellikle sayıları sıralama veya arama anahtarı olarak kullanma gereksinimi olmayan birçok alanla ilgili olabilir. Bununla birlikte, sadece kişisel tecrübelerime dayanarak, eski meslektaşlarımın çoğu, mükemmel şekilde uygun olduğu durumlarda kısmen kullandılar ve kısmen de AP ve negatifler üzerinde çalışabileceğini bilmiyorlardı. Bu nedenle, yalnızca sayısal türler üzerinde çalışmanın yanı sıra, genellikle olduğundan daha az genel olarak uygulanabilir olduğu düşünülmektedir . Kayan nokta sayıları ve negatif tamsayılar üzerinde çalışmadığını düşünürsem, ben de onu pek kullanmazdım.
Bazı kriterler:
Sorting 10000000 elements 3 times...
mt_sort_int: {0.135 secs}
-- small result: [ 12 17 17 22 52 55 67 73 75 87 ]
mt_radix_sort: {0.228 secs}
-- small result: [ 12 17 17 22 52 55 67 73 75 87 ]
std::sort: {1.697 secs}
-- small result: [ 12 17 17 22 52 55 67 73 75 87 ]
qsort: {2.610 secs}
-- small result: [ 12 17 17 22 52 55 67 73 75 87 ]
Ve bu sadece naif uygulamamla ilgili ( mt_sort_intaynı zamanda sayı tabanı sıralama ancak anahtarın bir tamsayı olduğu varsayılabilir. Uzmanlar tarafından yazılmış standart bir uygulamanın ne kadar hızlı olabileceğini bir düşünün.
Ben radix bulunan tek vaka sıralamak gerçekten çok hızlı karşılaştırma tabanlı s 'C ++ çok daha kötü gibi std::sorthangi inanıyorum point, 32 say, elementlerin gerçekten küçük bir sayı için oldu std::sorttürlü kullanarak başlar daha iyi heapsorts ya da benzeri elemanların en küçük sayı için uygundur ekleme bu tür, ancak bu noktada benim uygulama sadece kullanır std::sort.