Как я сортирую массив ссылок хеша одним из значений хэш-функции?

Вы можете использовать Преобразование Шварца :

my @sorted = map  { $_->[1] }
             sort { $a->[0] <=> $b->[0] }
             map  { [ $lookup{$_->{bug_severity}, $_ ] } 
             @unsorted;

Объяснение:

map  { [ $lookup{$_->{bug_severity}, $_ ] } @unsorted;

сопоставляет каждую ошибку с ссылка на массив, первым элементом которой является числовая серьезность ошибки из таблицы поиска. Используя преобразование Шварца, вы ищите значение только один раз для каждой ошибки в @unsorted .

Затем

sort { $a->[0] <=> $b->[0] }

сортирует этот массив по первому элементу. Наконец,

@sorted = map  { $_->[1] }

извлекает исходные ошибки из массива, возвращаемого функцией sort .

На самом деле нет необходимости в getval , когда все, что он делает, - это поиск хэша.

] Для автоматического создания эффективных сортировщиков отлично подходит модуль CPAN Sort :: Maker :

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 );

Вывод:

$VAR1 = {
          'name' => 'baz',
          'bug_severity' => 'noncritical'
        };
$VAR1 = {
          'name' => 'foo',
          'bug_severity' => 'critical'
        };
$VAR1 = {
          'name' => 'bar',
          'bug_severity' => 'severe'
        };

Обратите внимание, что количество поисков, которые необходимо выполнить при использовании наивного метода, зависит от количества элементов в @unsorted . Мы можем подсчитать их с помощью простой программы:

#!/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";

Результат:

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

Следовательно, потребуется дополнительная информация, чтобы решить, является ли наивная сортировка или использование преобразования Шварца подходящим решением.

А вот простой тест, который похоже, согласен с аргументом @ Ether:

#!/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;
    }
});

Вывод:

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%          --

Чтобы не вызывать getVal чаще, чем необходимо, вы можно использовать «украсить, отсортировать, убрать украшение». Украсить - это получить информацию, которая вам действительно нужна для сортировки:

my @decorated = map { [ $_, getVal($_) ] } @unsorted;

Затем отсортируйте декорированный список:

my @sortedDecorate = sort { $a->[1] <=> $b->[1] } @decorated;

Затем верните исходную информацию (uncorate):

my @sorted = map { $_->[0] } @sortedDecorate;

Или более Perl-ish способ сделать это:

@sorted = map { $_->[0] }
          sort { $a->[1] <=> $b->[1] }
          map { [ $_, getVal($_) ] } @unsorted;

Вы можете использовать справочную таблицу, чтобы определить порядок серьезности ошибок bugzilla, например (используя образцы данных для иллюстрации):

use strict; use warnings;
use Data::Dumper;

my @bugInfo = (
                { id => 1,
                  assignee => 'Bob',
                  severity => 'HIGH'
                },
                { id => 2,
                  assignee => 'Anna',
                  severity => 'LOW'
                },
                { id => 3,
                  assignee => 'Carl',
                  severity => 'EXTREME'
                },
              );
my %severity_ordering = (
    EXTREME => 0,
    HIGH => 1,
    MEDIUM => 2,
    LOW => 3,
);
sub byseverity
{
    $severity_ordering{$a->{severity}} <=> $severity_ordering{$b->{severity}}
}

my @sortedBugs = sort byseverity @bugInfo;
print Dumper(\@sortedBugs);

дает:

$VAR1 = [
          {
            'assignee' => 'Carl',
            'id' => 3,
            'severity' => 'EXTREME'
          },
          {
            'assignee' => 'Bob',
            'id' => 1,
            'severity' => 'HIGH'
          },
          {
            'assignee' => 'Anna',
            'id' => 2,
            'severity' => 'LOW'
          }
        ];