C++ random_shuffle对于大数据如何

对于大数据集，使用random_shuffle函数可能会导致性能问题，因为它需要对整个数据集进行随机重排。在大数据集情况下，可以考虑使用更高效的方法来实现随机重排，例如使用Fisher-Yates算法或洗牌算法。

以下是一个使用Fisher-Yates算法实现随机重排的示例代码：

#include <iostream> #include <algorithm> #include <vector>  void fisherYatesShuffle(std::vector<int>& data) {     int n = data.size();     for (int i = n - 1; i > 0; i--) {         int j = rand() % (i + 1);         std::swap(data[i], data[j]);     } }  int main() {     std::vector<int> data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};          // 使用Fisher-Yates算法进行随机重排     fisherYatesShuffle(data);          for (int num : data) {         std::cout << num << " ";     }          return 0; } 

在上面的示例中，我们使用Fisher-Yates算法实现了随机重排，并避免了random_shuffle函数可能带来的性能问题。您可以根据实际情况选择适合的方法来实现随机重排。