std::sort对vector排序最直接，默认升序、O(n log n)，需随机访问迭代器；升序用sort(v.begin(),v.end())，降序加std::greater，自定义比较用lambda。
用 std::sort 对 vector 排序最直接
绝大多数情况，直接调用 std::sort 就够了，它默认升序，时间复杂度稳定在 O(n log n)，底层通常是 introsort（快排+堆排+插排混合）。注意它要求迭代器支持随机访问——vector 完全满足。
常见错误是传错迭代器范围：漏掉 .end() 或写成 .begin() + size()（虽等价但不推荐，冗余且易错）。
- 升序：
std::sort(v.begin(), v.end()); - 降序：
std::sort(v.begin(), v.end(), std::greater<int>());</int> - 自定义比较（比如按绝对值）：
std::sort(v.begin(), v.end(), [](int a, int b) { return abs(a)
排序 vector 里的自定义类型要重载或传比较函数
如果 vector<Person> 这类类型没定义 operator<，std::sort 会编译失败，报错类似 invalid operands to binary expression。
两种解法：要么在类里加 bool operator<(const Person& other) const；要么外部传 lambda 或函数对象。后者更灵活，尤其当排序逻辑多变时（比如有时按年龄、有时按姓名）。
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- 类内定义：
bool operator<(const Person& p) const { return age < p.age; } - 外部传 lambda：
std::sort(people.begin(), people.end(), [](const Person& a, const Person& b) { return a.name < b.name; }); - 注意 lambda 捕获列表为空即可，别误写成
[&]——除非真需要修改外部变量
std::stable_sort 和 std::sort 的关键区别在哪
当 vector 中有多个等价元素（比如相同分数的学生），你希望它们原始的相对顺序不变，就必须用 std::stable_sort。它保证相等元素的稳定性，但通常比 std::sort 稍慢，空间开销也可能略大（可能用到额外 O(n) 内存）。
典型场景：先按班级排序，再按分数排序，又想保留同分者进班的先后顺序——这时第二次排序必须用 std::stable_sort。
- 稳定排序：
std::stable_sort(v.begin(), v.end(), cmp); - 性能提示：小数组（比如 size < 32）时，两者差异几乎不可测；大数据量且需稳定性时才值得切换
- 头文件仍是
<algorithm>，无需额外引入
排序后想取前 N 个？别先全排再截断
如果只关心最小的 3 个数，对百万级 vector 调用 std::sort 是浪费。改用 std::partial_sort 或 std::nth_element 更高效。
std::partial_sort(v.begin(), v.begin() + 3, v.end()); 会让前 3 个位置放最小的 3 个（已排序），其余位置无序；而 std::nth_element 只保证第 N 位正确，前后不保证有序，但更快。
- 要“前 N 小且有序” → 用
std::partial_sort - 只要“第 N 小的值是多少”或“把前 N 小放到前面，不要求它们之间有序” → 用
std::nth_element - 两者都要求随机访问迭代器，
vector没问题；但list就不行，得换思路
std::sort 加 lambda 就能干净解决；剩下 10% 要么涉及稳定性，要么只取 Top-K，这时候才需要伸手去够那几个更专一的算法。别过早优化，但得知道边界在哪。 
