Puede utilizar el Schwartzian Transform:
my @sorted = map { $_->[1] }
sort { $a->[0] <=> $b->[0] }
map { [ $lookup{$_->{bug_severity}, $_ ] }
@unsorted;
Explicación:
map { [ $lookup{$_->{bug_severity}, $_ ] } @unsorted;
mapea cada insecto a una referencia a un array cuyo primer elemento es la gravedad de errores numéricos de la tabla de consulta. Con la Transformada de Schwartz, , busca el valor solo una vez para cada error en @unsorted
.
Entonces,
sort { $a->[0] <=> $b->[0] }
tipo que array por el primer elemento. Por último,
@sorted = map { $_->[1] }
saca los errores originales de la matriz devuelta por sort
.
Realmente no hay necesidad de getval
cuando todo lo que hace es una búsqueda hash.
para generar automáticamente clasificadores eficientes, módulo CPAN Sort::Maker es excelente:
use strict; use warnings;
use Sort::Maker;
my @bugs = (
{ name => 'bar', bug_severity => 'severe' },
{ name => 'baz', bug_severity => 'noncritical' },
{ name => 'foo', bug_severity => 'critical' },
);
my $sorter = make_sorter('ST',
name => 'severity_sorter',
init_code => 'my %lookup = (
critical => 0,
severe => 1,
noncritical => -1);',
number => [ code => '$lookup{$_->{bug_severity}}' ],
);
use Data::Dumper;
print Dumper $_ for severity_sorter(@bugs);
de salida:
$VAR1 = {
'name' => 'baz',
'bug_severity' => 'noncritical'
};
$VAR1 = {
'name' => 'foo',
'bug_severity' => 'critical'
};
$VAR1 = {
'name' => 'bar',
'bug_severity' => 'severe'
};
Nota que el número de búsquedas que necesitan ser realizado cuando se utiliza el método ingenuo depende de la cantidad de elementos en @unsorted
. Podemos contar con ellos utilizando el programa simple:
#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
my ($n_elements) = @ARGV;
my @keys = qw(a b c);
my %lookup = map { $keys[$_-1] => $_ } 1 .. @keys;
my @unsorted = map { $keys[rand 3] } 1 .. $n_elements;
my $n_lookups;
my @sorted = sort {
$n_lookups += 2;
$lookup{$a} <=> $lookup{$b}
} @unsorted;
print "It took $n_lookups lookups to sort $n_elements elements\n";
Salida:
C:\Temp> tzt 10
It took 38 lookups to sort 10 elements
C:\Temp> tzt 100
It took 978 lookups to sort 100 elements
C:\Temp> tzt 1000
It took 10916 lookups to sort 1000 elements
C:\Temp> tzt 10000
It took 113000 lookups to sort 10000 elements
Por lo tanto, se necesitaría más información para decidir si el tipo ingenuo o utilizando la Transformada Schwartzian es la solución adecuada.
Y aquí es un punto de referencia simple que parece estar de acuerdo con el argumento @ de Éter:
#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
use Benchmark qw(cmpthese);
my ($n_elements) = @ARGV;
my @keys = qw(foo bar baz);
my %lookup = map { $keys[$_] => $_ } 0 .. $#keys;
my @unsorted = map { {v => $keys[rand 3]} } 1 .. $n_elements;
cmpthese(-1, {
naive => sub {
my @sorted = sort {
$lookup{$a->{v}} <=> $lookup{$b->{v}}
} @unsorted;
},
schwartzian => sub {
my @sorted = map { $_->[1] }
sort { $a->[0] <=> $b->[0] }
map { [$lookup{$_->{v}}, $_] }
@unsorted;
}
});
Salida:
C:\Temp> tzt 10
Rate schwartzian naive
schwartzian 18842/s -- -29%
naive 26357/s 40% --
C:\Temp> tzt 100
Rate naive schwartzian
naive 1365/s -- -11%
schwartzian 1532/s 12% --
C:\Temp> tzt 1000
Rate naive schwartzian
naive 121/s -- -11%
schwartzian 135/s 12% --
Por cierto, no tiene una matriz de valores hash, sino una serie de referencias a valores hash anónimos. –
Gracias, Sinan. He arreglado el título. –
@grahzny: gracias por provocar una gran discusión. Hasta el momento, ha sido un día bastante tranquilo :) – Ether