sort有两种重载形式

template <class RandomAccessIterator>

void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);  
template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering> 
void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last,StrictWeakOrdering comp);

这两种形式都要求形随机访问迭代器，因此只能用于容器vector或deque,这里我们只以第一种为例进行讲解
在数据量大时，采用Quick Sort，分段递归排序，一旦分段后的数据量小于门限值时，为避免递归的额外开销，便采用Insertion sort。 
如果递归的层次过深，还会使用Heap Sort.
对于以下的以__开头的命名函数，表示其为被内部的其它函数调用，而不能被用户直接调用。
首先来看插入排序
 
template <class _RandomAccessIter> 
void __insertion_sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __last) {   
  if (__first == __last) return;    
  for (_RandomAccessIter __i = __first + 1; __i != __last; ++__i)     
    __linear_insert(__first, __i, __VALUE_TYPE(__first)); }
 
其所调用的 __linear_insert如下示：
 
template <class _RandomAccessIter, class _Tp>
inline void __linear_insert(_RandomAccessIter __first, 
                            _RandomAccessIter __last, _Tp*) {
  _Tp __val = *__last;
  if (__val < *__first) {
    copy_backward(__first, __last, __last + 1);
    *__first = __val;
  }else
    __unguarded_linear_insert(__last, __val);
}
 
这里需要对其进行一下说明，通常情况下在进行插入排序时，既要进行大小的比较，又要对边界进行控制，经过上面的改进后，但只需要进行大小的比较便可，这就是代码的高明这处。
 首先对要插入有序部分的元素__val与队首的最小元素 *__first进行比较，如果__val < *__first，则只__first与 __last之间的元素向后移一个位置，然后将__val插入队首。
 如果__val >= *__first，则说明__val在将要新生成的有序队列中不是最小，因此，在下面的while中不用进行界限控制，只比较元素的大小即可。
 
template <class _RandomAccessIter, class _Tp> 
void __unguarded_linear_insert(_RandomAccessIter __last, _Tp __val) {   
  _RandomAccessIter __next = __last;  
   --__next;   
   while (__val < *__next) {     
     *__last = *__next;     
     __last = __next;     
     --__next;  
   }   
   *__last = __val; 
}
 
在STL中对避免快排时每次都选择最小或最大的元素做轴，使用以下函数选择一个三点中值。
template <class _Tp> 
inline const _Tp& __median(const _Tp& __a, const _Tp& __b, const _Tp& __c) {   
  __STL_REQUIRES(_Tp, _LessThanComparable);   
  if (__a < __b)     
    if (__b < __c)       return __b;     
    else if (__a < __c)       return __c;     
    else       return __a;   
  else if (__a < __c)     return __a;   
  else if (__b < __c)     return __c;   
  else     return __b; 
}
 
下面是快排中所要使用的分割函数。对[first,last)区间的元素进行分割，使用得中轴右边的元素大于等于中轴，左边的元素小于等于中轴，并返回中轴所在位置。
template <class _RandomAccessIter, class _Tp> 
_RandomAccessIter __unguarded_partition(_RandomAccessIter __first,_RandomAccessIter __last,_Tp __pivot) {   
   while (true) {     
     while (*__first < __pivot)       ++__first;     
     --__last;     
     while (__pivot < *__last)       --__last;     
     if (!(__first < __last))       
       return __first;     
     iter_swap(__first, __last);     
     ++__first;  
    } 
}    
 
sort 代码如下
template <class _RandomAccessIter> 
inline void sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __last) {            
  if (__first != __last) {     
    __introsort_loop(__first, __last,                      
                     __VALUE_TYPE(__first),                      
                     __lg(__last - __first) * 2);     
                     __final_insertion_sort(__first, __last);   
   } 
}
 
基中__lg(n)用来找出2^k<=n的最大k值，用以控控制递归的深度。
template <class _Size> 
inline _Size __lg(_Size __n) {   
  _Size __k;   
  for (__k = 0; __n != 1; __n >>= 1) ++__k;   
  return __k; 
}
 
下面的是用来对区间使用快排，以达到部分有序状态。
 
template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Size> 
void __introsort_loop(_RandomAccessIter __first,                       
                      _RandomAccessIter __last, _Tp*,                       
                      _Size __depth_limit) {   
  while (__last - __first > __stl_threshold) {//__stl_threshold在这里用前面定义的常量16，当区间多于16个元素时，才有必要使用快排。
     if (__depth_limit == 0) {//当递归的层次过深时，使用堆排序。       
       partial_sort(__first, __last, __last);       
       return;     
     }     
     --__depth_limit;     
     _RandomAccessIter __cut =       __unguarded_partition(__first, __last,                             
                                                           _Tp(__median(*__first,                                         
                                                           *(__first + (__last - __first)/2),                                          
                                                           *(__last - 1))));//使用分割函数，反回中轴     
      __introsort_loop(__cut, __last, (_Tp*) 0, __depth_limit);//对右半部分进行递归排序     
      __last = __cut;//使尾指针指向中轴，即要对左半部分排序   
    } 
}
 
最后使用插入排序对各部分进行排序。
 
template <class _RandomAccessIter> 
void __final_insertion_sort(_RandomAccessIter __first,                              
                            _RandomAccessIter __last) {   
  if (__last - __first > __stl_threshold) {     
      __insertion_sort(__first, __first + __stl_threshold);     
      __unguarded_insertion_sort(__first + __stl_threshold, __last);   
  }   else     __insertion_sort(__first, __last); 
}
 
些函数先判断元素个数是否大于16，如是大于，则先用__insertion_sort()对16个元素的子序列排序，再用__unguarded_insertion_sort()对
其余的排序。否则直接用__insertion_sort()排序。
 
template <class _RandomAccessIter> 
inline void __unguarded_insertion_sort(_RandomAccessIter __first,                                  
                                       _RandomAccessIter __last) {   
  __unguarded_insertion_sort_aux(__first, __last, __VALUE_TYPE(__first)); 
}  

template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Compare> 
void __unguarded_insertion_sort_aux(_RandomAccessIter __first,
                                    _RandomAccessIter __last,                                     
                                    _Tp*, _Compare __comp) {   
  for (_RandomAccessIter __i = __first; __i != __last; ++__i)    
    __unguarded_linear_insert(__i, _Tp(*__i), __comp); 
}
 
template <class _RandomAccessIter, class _Tp> 
void __unguarded_linear_insert(_RandomAccessIter __last, _Tp __val) {   
  _RandomAccessIter __next = __last;   
  --__next;   
  while (__val < *__next) {     
    *__last = *__next;     
    __last = __next;     
    --__next;   
  }   
  *__last = __val; 
}
 
ps:个人感觉__final_insertion_sort()中区分区间大小是多此一举，因为最终其调用的都是__unguarded_linear_insert()，其并没用针对不
同的大小区间采用明显不用的算法。

怎么对容器中的所有对象都进行同一个操作？我们可能首先想到的是用循环来实现。
比如有如下的一个类：

class ClxECS{
public:
    int DoSomething() { 
    cout << "Output from method DoSomething!" << endl; // 这里以输出一句话来代替具体的操作
    return 0;
    };
};

现在定义如下一个vector：

vector<ClxECS*> vECS;

for(int i = 0; i < 13; i++){
    ClxECS *pECS = new ClxECS;
    vECS.push_back(pECS);
}

 如果要对容器vECS中的所有对象都进行DoSomething()的操作，那么下面的循环可能是首先想到的方案：

for(int i = 0; i < vECS.size(); i++)
    vECS.at(i)->DoSomething();
   

 当然，我们也可以用iterator：

for(vector<ClxECS*>::iterator it = vECS.begin(); it != vECS.end(); ++it)
    (*it)->DoSomething();

 但是，有很多C++的高手和牛人们都会给我们一个忠告，那就是：在处理STL里面的容器的时候，尽量不要自己写循环。
那么，我们就只好用STL算法里面的for_each了。
首先，添加如下一个函数：

int DoSomething(ClxECS *pECS)
{
    return pECS->DoSomething();
}
然后就可以用for_each来实现我们想要的功能：

for_each(vECS.begin(), vECS.end(), &DoSomething);
说了半天，似乎跟mem_fun和mem_fun_ref没有什么关系。其实，说那么多都是为了引出mem_fun和mem_fun_ref。在用for_each的时候，如果我们不添加上面的那个函数，该怎么办呢？

这个时候就该mem_fun和mem_fun_ref隆重登场了。用如下这一行代码就行了：

for_each(vECS.begin(), vECS.end(), mem_fun(&ClxECS::DoSomething));
实际上就是由迭代器去调用成员函数.

例子:

一

list<Widget *> lpw;
for_each(lpw.begin(), lpw.end(),mem_fun(&Widget::test)); // pw->test();

二

vector<Widget> vw;
for_each(vw.begin(), vw.end(),mem_fun_ref(&Widget::test)); // w.test();

三

成员函数有参数的情况：将值传入，再bind1st为this

std::for_each(m_erased.begin(), m_erased.end(),std::bind1st(std::mem_fun(&SocketSet::_replace_with_last), this));
//相当于this->_replace_with_last(iter)  //iter

两者区别:
mem_fun_ref的作用和用法跟mem_fun一样，唯一的不同就是：

当容器中存放的是对象实体的时候用mem_fun_ref，

当容器中存放的是对象的指针的时候用mem_fun。