entityMap|blocks|key|cgim6|text|尝试|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|clbec|#include+<boost/algorithm/string.hpp>

boost::equals((*it2)->MAC,+(*it2)->MAC);|code-block|syntax|javascript|4so9a|或者用于不区分大小写的比较|uqj9|boost::iequals((*it2)->MAC,+(*it2)->MAC);|8viti^0|0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|N|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|I|6|7|8|O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|P|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|L|4|-4|6|7|8|Q|9|@]|A|@]|B|$]]]]

Try

<pre><code>#include &lt;boost/algorithm/string.hpp&gt;

boost::equals((*it2)-&gt;MAC, (*it2)-&gt;MAC);
</code></pre>

or for case insensitive comparison

<pre><code>boost::iequals((*it2)-&gt;MAC, (*it2)-&gt;MAC);
</code></pre>

entityMap|blocks|key|3okua|text|我也怀疑字符串比较是否是真正的问题。但是，如果您坚持以更快的方式比较MAC字符串，您可以尝试反向比较，因为前缀(OUI)是由IEEE提供给供应商的，因此对于相同的供应商来说总是相同的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|8an0p^0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|D|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|-4|6|7|8|E|9|@]|A|@]|B|$]]]]

I am also sceptical whether the string comparison is the real problem. But if you insist on faster way to compare MAC strings, you could try comparing in reverse, since the prefix (OUI) is given to vendor by IEEE and therefore is always the same for the same vendor.

entityMap|blocks|key|e2tr8|text|不，没有更快的方法来直接比较两个任意字符串。内置方法是最快的方法。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|63f5c|而不是您当前的O(n%5E2)算法，您可以首先排序MAC列表(例如，将它们放入std::vector中，然后在O(n+log+n)中使用std::sort)，然后在排序后的向量上运行一次迭代，将相邻的相等元素聚合到一个组列表中(这是O(n)，总体复杂性为O(n+log+n))。|offset|length|style|CODE|d65pm|由于要对大量MACs进行分组，这样的算法复杂性变化可能会比试图优化单行带来更大的性能提升。|aanei^0|0|7|6|11|B|1H|A|1U|9|36|4|3H|A|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|7|8|M|9|@$E|N|F|O|G|H]|$E|P|F|Q|G|H]|$E|R|F|S|G|H]|$E|T|F|U|G|H]|$E|V|F|W|G|H]|$E|X|F|Y|G|H]]|A|@]|B|$]]|$2|I|4|J|6|7|8|Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|K|4|-4|6|7|8|10|9|@]|A|@]|B|$]]]]

No, there is no faster way to directly compare two arbitrary strings. The built-in method is the fastest way.

Rather than your current <code>O(n^2)</code> algorithm, you could sort the MAC list first (eg. by putting them into a <code>std::vector</code> then using <code>std::sort</code>) in <code>O(n log n)</code>, then just run a single iteration over the sorted vector to aggregate the adjacent equal elements into a list of groups (which is <code>O(n)</code>, for an overall complexity of <code>O(n log n)</code>).

With a large number of MACs to group, it's likely that an algorithm complexity change like this will cause a larger performance increase than trying to optimise that single line.

entityMap|blocks|key|47v5c|text|它必须是要返回的std::list吗？否则，您可以通过使用std::map来减少迭代步骤，如下所示：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|74lv8|std::map<MAC,+std::list<wSignal*>>+SignalGrouper::groupByMac+(std::list<wSignal*>+signals)
{
++++std::map<MAC,+std::list<wSignal*>>+groupedSignals;
++++for+(std::list<wSignal*>::iterator+it1+=+signals.begin();+it1+!=+signals.end();+%2B%2Bit1)+//take+first+signal
++++{
++++++++std::map<MAC,+std::list<wSignal*>>::iterator+it2+=+groupedSignals.find((*it1)->MAC);
++++++++if(it2+!=+groupedSignals.end())+{
++++++++++++it->second.push_back(*it1);
++++++++}+else+{
++++++++++++groupedSignals[(*it1)->MAC]+=+(*it1);
++++++++}
++++}
++++return+groupedSignals;
}|code-block|syntax|javascript|5kf3s|没有经过测试，但应该可以像这样工作。|7gd65^0|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|L|9|@]|A|@]|B|$F|G]]|$2|H|4|I|6|7|8|M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|-4|6|7|8|N|9|@]|A|@]|B|$]]]]

Has it to be a std::list to be returned? Otherwise you could reduce the iterating steps by using a std::map like this:

<pre><code>std::map&lt;MAC, std::list&lt;wSignal*&gt;&gt; SignalGrouper::groupByMac (std::list&lt;wSignal*&gt; signals)
{
 std::map&lt;MAC, std::list&lt;wSignal*&gt;&gt; groupedSignals;
 for (std::list&lt;wSignal*&gt;::iterator it1 = signals.begin(); it1 != signals.end(); ++it1) //take first signal
 {
 std::map&lt;MAC, std::list&lt;wSignal*&gt;&gt;::iterator it2 = groupedSignals.find((*it1)-&gt;MAC);
 if(it2 != groupedSignals.end()) {
 it-&gt;second.push_back(*it1);
 } else {
 groupedSignals[(*it1)-&gt;MAC] = (*it1);
 }
 }
 return groupedSignals;
}
</code></pre>

Not tested, but should work something like that.

Currently I am making a program in which I estimate WiFi device coordinates by using the RSSI. The program contains a bottleneck.

I have tried replacing the string comparison with other functions. That didn

The full function:

<pre><code>std::list&lt;std::list&lt;wSignal*&gt;&gt; SignalGrouper::groupByMac (std::list&lt;wSignal*&gt; signals)
{
 std::list&lt;std::list&lt;wSignal*&gt;&gt; groupedSignals;
 std::list&lt;wSignal*&gt; doneSignals;
 for (std::list&lt;wSignal*&gt;::iterator it1=signals.begin(); it1 != signals.end(); ++it1) //take first signal
 {
 if(DoesSignalExist(doneSignals, *it1) == false) //check if signal is already been grouped
 {
 std::list&lt;wSignal*&gt; group;
 for (std::list&lt;wSignal*&gt;::iterator it2=signals.begin(); it2 != signals.end(); ++it2)
 {
 if(DoesSignalExist(doneSignals, *it2) == false)
 {
 if(boost::iequals((*it2)-&gt;MAC, (*it1)-&gt;MAC))
 {
 group.push_back(*it2);
 doneSignals.push_back(*it2);
 }
 }
 }
 groupedSignals.push_back(group);
 }
 }
 return groupedSignals;
}
</code></pre>

bottleneck c++ sort functionWi-Fi signals

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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目前，我正在编写一个程序，在该程序中，我使用RSSI估计WiFi设备坐标。该程序包含一个瓶颈。 我已经尝试用其他函数替换字符串比较。没有 完整功能： std::list<std::list<wSignal*>> SignalGrouper::groupByMac (std::list<wSignal*> signal...

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