我正在使用来自.RAW文件的RGB数据对1000多万uint64_t个进行排序，并且我{C}编程时间的79％用于qsort。我正在寻找这种特定数据类型的更快排序。
作为RAW图形数据，这些数字非常随机且大约80％独特。不需要对排序数据进行部分排序或运行。 uint16_t内的4 uint64_t是R，G，B和零（可能是一个小的数＆lt; = ~20）。
我有一个最简单的比较函数，我可以想到使用unsigned long long s（你不能只是减去它们）：
qsort(hpidx, num_pix, sizeof(uint64_t), comp_uint64);
...
int comp_uint64(const void *a, const void *b) {
if(*((uint64_t *)a) > *((uint64_t *)b)) return(+1);
if(*((uint64_t *)a) < *((uint64_t *)b)) return(-1);
return(0);
} // End Comp_uint64().
有一个非常有趣的＆＃34;编程拼图＆amp; Code Golf＆＃34;在StackExchange上，他们使用float。然后有QSort，RecQuick，堆，stooge，树，基数......
swenson / sort看起来很有趣，但对我的数据类型uint64_t没有（明显的）支持。 ＆＃34;快速排序＆＃34;时间是最好的。一些消息来源称系统qsort可以是任何东西，不一定是＆＃34;快速排序＆＃34;。
C ++排序绕过了void指针的通用转换，并实现了对C的性能的巨大改进。必须有一种优化的方法，以经线速度通过64位处理器猛击U8。
系统/编译器信息：
我目前正在使用带有Strawberry Perl的GCC
gcc version 4.9.2 (x86_64-posix-sjlj, built by strawberryperl.com
Intel 2700K Sandy Bridge CPU, 32GB DDR3
windows 7/64 pro
gcc -D__USE_MINGW_ANSI_STDIO -O4 -ffast-math -m64 -Ofast -march=corei7-avx -mtune=corei7 -Ic:/bin/xxHash-master -Lc:/bin/xxHash-master c:/bin/stddev.c -o c:/bin/stddev.g6.exe
qsort，QSORT()！试图使用Michael Tokarev的内联qsort。
＆＃34; READY-TO-USE＆＃34 ;?来自qsort.h文档
-----------------------------
* Several ready-to-use examples:
*
* Sorting array of integers:
* void int_qsort(int *arr, unsigned n) {
* #define int_lt(a,b) ((*a)<(*b))
* QSORT(int, arr, n, int_lt);
--------------------------------
Change from type "int" to "uint64_t"
compile error on TYPE???
c:/bin/bpbfct.c:586:8: error: expected expression before 'uint64_t'
QSORT(uint64_t, hpidx, num_pix, islt);
我无法找到一个真实的，编译的，有效的示例程序，只需使用＆＃34;一般概念进行评论＆＃34;
#define QSORT_TYPE uint64_t
#define islt(a,b) ((*a)<(*b))
uint64_t *QSORT_BASE;
int QSORT_NELT;
hpidx=(uint64_t *) calloc(num_pix+2, sizeof(uint64_t)); // Hash . PIDX
QSORT_BASE = hpidx;
QSORT_NELT = num_pix; // QSORT_LT is function QSORT_LT()
QSORT(uint64_t, hpidx, num_pix, islt);
//QSORT(uint64_t *, hpidx, num_pix, QSORT_LT); // QSORT_LT mal-defined?
//qsort(hpidx, num_pix, sizeof(uint64_t), comp_uint64); // << WORKS
＆＃34;即用型＆＃34;示例使用int，char *和struct elt的类型。不是uint64_t一种类型？试试long long
QSORT(long long, hpidx, num_pix, islt);
c:/bin/bpbfct.c:586:8: error: expected expression before 'long'
QSORT(long long, hpidx, num_pix, islt);
RADIXSORT：结果：RADIX_SORT是RADICAL！
I:\br3\pf.249465>grep "Event" bb12.log | grep -i Sort
<< 1.40 sec average
4) Time=1.411 sec = 49.61%, Event RADIX_SORT , hits=1
4) Time=1.396 sec = 49.13%, Event RADIX_SORT , hits=1
4) Time=1.392 sec = 49.15%, Event RADIX_SORT , hits=1
16) Time=1.414 sec = 49.12%, Event RADIX_SORT , hits=1
I:\br3\pf.249465>grep "Event" bb11.log | grep -i Sort
<< 5.525 sec average = 3.95 time slower
4) Time=5.538 sec = 86.34%, Event QSort , hits=1
4) Time=5.519 sec = 79.41%, Event QSort , hits=1
4) Time=5.519 sec = 79.02%, Event QSort , hits=1
4) Time=5.563 sec = 79.49%, Event QSort , hits=1
4) Time=5.684 sec = 79.83%, Event QSort , hits=1
4) Time=5.509 sec = 79.30%, Event QSort , hits=1
比开箱即用的任何种类qsort快3.94倍！
而且，更重要的是，有一些实际的，有效的代码，不仅仅是一些Guru所需要的80％，他们假设你知道他们所知道的一切，并且可以填写其他20％。
出色的解决方案！谢谢Louis Ricci！
答案 0 :(得分：8)
我会使用Radix Sort和8bit基数。对于64位值，优化良好的基数排序将不得不在列表上迭代9次（一次用于预先计算计数和偏移量，8次用于64位/ 8位）。 9 * N时间和2 * N空间（使用阴影阵列）。
这是优化基数排序的样子。
typedef union {
struct {
uint32_t c8[256];
uint32_t c7[256];
uint32_t c6[256];
uint32_t c5[256];
uint32_t c4[256];
uint32_t c3[256];
uint32_t c2[256];
uint32_t c1[256];
};
uint32_t counts[256 * 8];
} rscounts_t;
uint64_t * radixSort(uint64_t * array, uint32_t size) {
rscounts_t counts;
memset(&counts, 0, 256 * 8 * sizeof(uint32_t));
uint64_t * cpy = (uint64_t *)malloc(size * sizeof(uint64_t));
uint32_t o8=0, o7=0, o6=0, o5=0, o4=0, o3=0, o2=0, o1=0;
uint32_t t8, t7, t6, t5, t4, t3, t2, t1;
uint32_t x;
// calculate counts
for(x = 0; x < size; x++) {
t8 = array[x] & 0xff;
t7 = (array[x] >> 8) & 0xff;
t6 = (array[x] >> 16) & 0xff;
t5 = (array[x] >> 24) & 0xff;
t4 = (array[x] >> 32) & 0xff;
t3 = (array[x] >> 40) & 0xff;
t2 = (array[x] >> 48) & 0xff;
t1 = (array[x] >> 56) & 0xff;
counts.c8[t8]++;
counts.c7[t7]++;
counts.c6[t6]++;
counts.c5[t5]++;
counts.c4[t4]++;
counts.c3[t3]++;
counts.c2[t2]++;
counts.c1[t1]++;
}
// convert counts to offsets
for(x = 0; x < 256; x++) {
t8 = o8 + counts.c8[x];
t7 = o7 + counts.c7[x];
t6 = o6 + counts.c6[x];
t5 = o5 + counts.c5[x];
t4 = o4 + counts.c4[x];
t3 = o3 + counts.c3[x];
t2 = o2 + counts.c2[x];
t1 = o1 + counts.c1[x];
counts.c8[x] = o8;
counts.c7[x] = o7;
counts.c6[x] = o6;
counts.c5[x] = o5;
counts.c4[x] = o4;
counts.c3[x] = o3;
counts.c2[x] = o2;
counts.c1[x] = o1;
o8 = t8;
o7 = t7;
o6 = t6;
o5 = t5;
o4 = t4;
o3 = t3;
o2 = t2;
o1 = t1;
}
// radix
for(x = 0; x < size; x++) {
t8 = array[x] & 0xff;
cpy[counts.c8[t8]] = array[x];
counts.c8[t8]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t7 = (cpy[x] >> 8) & 0xff;
array[counts.c7[t7]] = cpy[x];
counts.c7[t7]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t6 = (array[x] >> 16) & 0xff;
cpy[counts.c6[t6]] = array[x];
counts.c6[t6]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t5 = (cpy[x] >> 24) & 0xff;
array[counts.c5[t5]] = cpy[x];
counts.c5[t5]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t4 = (array[x] >> 32) & 0xff;
cpy[counts.c4[t4]] = array[x];
counts.c4[t4]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t3 = (cpy[x] >> 40) & 0xff;
array[counts.c3[t3]] = cpy[x];
counts.c3[t3]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t2 = (array[x] >> 48) & 0xff;
cpy[counts.c2[t2]] = array[x];
counts.c2[t2]++;
}
for(x = 0; x < size; x++) {
t1 = (cpy[x] >> 56) & 0xff;
array[counts.c1[t1]] = cpy[x];
counts.c1[t1]++;
}
free(cpy);
return array;
}
编辑此实施基于JavaScript版本Fastest way to sort 32bit signed integer arrays in JavaScript?
这里是C基数排序的http://ideone.com/JHI0d9
的IDEONE答案 1 :(得分：4)
我看到一些选项，大致按最简单的顺序排列。
-flto开关启用链接时优化。这个可能让编译器内联你的比较函数。不尝试就太容易了。std::sort。我知道你的代码在C中，但是你可以制作一个只能排序并提供C接口的小模块。您已经在使用具有出色C ++支持的工具链。qsort快。请注意，您也可以使用单个分支而不是两个分支进行比较。找出哪个更大，然后减去。
答案 2 :(得分：-3)
也许有些人？：而不是ifs会让事情变得更快。