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news 2025/7/14 5:11:15

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STL，一文即可知

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一、STL基本知识

概述

STL六大组件（前三个是主要的）
- 容器（Containers）：使用类模板(class template)实现的各种数据结构
- 算法（Algorithms）：使用函数模板(function template)实现的各种常用算法
- 迭代器（Iterators）：使用类模板(class template)通过重载指针操作函数实现遍历对象集合元素的泛型指针
- 仿函数（Functors）：使用重载operator()的class或class template实现函数对象（将对象像函数一样调用）
- 适配器（Adaptors）：使用类模板(class template)通过修饰容器、仿函数接口或迭代器实现功能的转换
- 分配器（Allocators）：使用类模板(class template)实现内存资源的管理
特点
- STL模板主要由算法、容器、迭代器三者组成，将数据和算法分离。算法通过迭代器操作容器存储的数据，其中迭代器和容器一一对应。
- STL主要依赖于模板思想，提供了足够的通用性，减少了对OOP的依赖。

容器

分类
- 序列式容器：按位置索引，逻辑结构为线性表
  - 数组容器array<T, N>
  - 向量容器vector<T>
  - 双端队列容器deque<T>
  - 链式容器list<T>
  - 正向链容器forward_list<T>
- 关联式容器：按键值索引，逻辑结构为树
  - set / multiset / unordered_set / unordered_multimap
  - map / multimap / unordered_map / unordered_multimap
- 容器适配器：以序列式容器为底层构造的适配器，不是容器
  - 栈stack<T>
  - 队列queue<T>
  - 优先队列priority_queue <T>

集合	底层实现	是否有序	数值重复	更改数值	查询效率	增删效率
set	红黑树	有序	否	否	O(log n)	O(log n)
multiset	红黑树	无序	是	否	O(log n)	O(log n)
unordered_set	哈希表	无序	否	否	O(1)	O(1)
unordered_multiset	哈希表	无序	是	否	O(1)	O(1)
map	红黑树	有序	不可重复	不可修改	O(log n)	O(log n)
multimap	红黑树	有序	可重复	不可更改	O(log n)	O(log n)
unordered_map	哈希表	无序	不可重复	不可更改	O(1)	O(1)
unordered_multimap	哈希表	无序	可重复	不可更改	O(1)	O(1)

二、序列式容器详述

数组容器array

原理：在普通数组的基础上，增加了一些功能函数
特点
- 大小固定，无法进行动态的增删
- 可以进行随机访问或更改
功能函数的作用示例
- at(n)：返回容器中n处位置元素的引用，该函数自动检查n是否在有效的范围内，如果不是则抛出out_of_range异常

向量容器vector

原理
- 底层为数组，使用三个迭代器（指针）表示，start表示容器首部位置，finish表示已使用末尾位置，end_of_storage表示整个容器的末尾位置（最大容量）
vector扩容
- 扩容原理
  - 寻找新内存：内存中寻找一个与前一段空间相比两倍大小的空间作为扩充空间
  - 拷贝旧数据：调用拷贝构造函数将原数据拷贝到新内存空间的前半段
  - 释放旧内存：调用析构函数释放原内存空间
- 注意：一旦发生内存扩容，指向原空间的迭代器可能失效，即迭代器指针指向不变，但是内容变了，eg：erase()和insert()移动部分元素和扩容操作
- 相关函数
  - push_back()：未达最大容量，则直接在备用空间上建构元素，并调整迭代器finish，使vector变大。已达最大容量，则进行扩容。
  - insert()：未达到最大容量，则把当前要插入元素的位置后面的元素向后移动，然后把待插入元素插入到相应的位置。已达到最大容量进行扩容。
元素的访问
- operator[]：直接跳转位置访问元素，速度是很快的，时间复杂度为O(1)
- at()：本质调用operator[]，此外增加了越界检查

初始化

//定义具有10个整型元素的向量（尖括号为元素类型名，它可以是任何合法的数据类型），不具有初值，其值不确定
vector<int>a(10);
//定义具有10个整型元素的向量，且给出的每个元素初值为1
vector<int>a(10,1);
//用向量b给向量a赋值，a的值完全等价于b的值
vector<int>a(b);
//将向量b中从0-2（共三个）的元素赋值给a，a的类型为int型
vector<int>a(b.begin(),b.begin()+3);
//从数组中获得初值
int b[7]={1,2,3,4,5,6,7};
vector<int> a(b,b+7）;

常用内置函数

#include<vector>
vector<int> a,b;
//b为向量，将b的0-2个元素赋值给向量a
a.assign(b.begin(),b.begin()+3);
//a含有4个值为2的元素
a.assign(4,2);
//返回a的最后一个元素
a.back();
//返回a的第一个元素
a.front();
//返回a的第i元素,当且仅当a存在
a[i];
//清空a中的元素
a.clear();
//判断a是否为空，空则返回true，非空则返回false
a.empty();
//删除a向量的最后一个元素
a.pop_back();
//删除a中第一个（从第0个算起）到第二个元素，也就是说删除的元素从a.begin()+1算起（包括它）一直到a.begin()+3（不包括它）结束
a.erase(a.begin()+1,a.begin()+3);
//在a的最后一个向量后插入一个元素，其值为5
a.push_back(5);
//在a的第一个元素（从第0个算起）位置插入数值5,
a.insert(a.begin()+1,5);
//在a的第一个元素（从第0个算起）位置插入3个数，其值都为5
a.insert(a.begin()+1,3,5);
//b为数组，在a的第一个元素（从第0个元素算起）的位置插入b的第三个元素到第5个元素（不包括b+6）
a.insert(a.begin()+1,b+3,b+6);
//返回a中元素的个数
a.size();
//返回a在内存中总共可以容纳的元素个数
a.capacity();
//将a的现有元素个数调整至10个，多则删，少则补，其值随机
a.resize(10);
//将a的现有元素个数调整至10个，多则删，少则补，其值为2
a.resize(10,2);
//将a的容量扩充至100，
a.reserve(100);
//b为向量，将a中的元素和b中的元素整体交换
a.swap(b);
//b为向量，向量的比较操作还有 != >= > <= <
a==b;

双端队列容器deque

原理：由一个中控器和多个缓冲区组成，中控器中的每个节点指向一片连续的缓冲区，在逻辑上形成连续的双端队列

// deque的迭代器数据结构
_Elt_pointer _M_cur;  //用于保存迭代器当前位置
_Elt_pointer _M_first; //保存迭代器当前所属buffer的开始位置
_Elt_pointer _M_last;//保存迭代器当前所属buffer的结束位置
_Map_pointer _M_node;  //用于保存迭代器当前所属的节点位置

特点
- 双端进行插入和删除，时间复杂度为O(1)，特别是头部插入比vector快。
- 支持随机访问O(1)，但顺序访问比vector慢，这是由deque数据结构决定的
- 中控器节点数量 = max(元素数量/512 + 2, 8)，512是默认的每个buffer大小。
头端插入push_front()（尾部插入与该原理类似）
- 头部buffer空间足够时，直接从后往前插入
- 头部buffer不足时
  - 当中控器节点足够时，则申请一个头部buffer
  - 当中控器节点不足时，重新申请一整块中控器节点内存，并将buffer地址进行浅拷贝
中间插入insert()
- 检测插入位置
  - 若在前半部分则从后向前移动1位
  - 若在后半部分则从前向后移动1位
- 移动前，现在头部或尾部进行一次尝试插入，如果buffer不足则进行扩容，足够则插入。

链式容器list

原理：底层数据结构为一个双向循环链表(SGI STL版本，有些只是用双向链表实现)，相比双向链表只需要一个指针即可表示首尾元素（另一个通过指针的自增或自减获得）

template<typename T,...>
// 头节点
class list
{//...//指向链表的头节点，并不存放数据__list_node<T>* node;//...以下还有list 容器的构造函数以及很多操作函数
}
//链表节点数据结构
struct __List_node{//...__list_node<T>* prev;// prev 指针用于指向前一个节点__list_node<T>* next;// next 指针用于指向后一个节点T myval;// myval 用于存储当前元素的值//...
}

特点
- 链表中的迭代器只能进行前移和后移操作，通过重载运算符实现的
- 插入删除比较方便，而且不会造成迭代器失效
- STL中list和vector是两个最长被用的容器
基本操作

size();//返回容器中元素的个数。
empty();//判断容器是否为空。
//重新指定容器的长度为num，若容器变长，则以默认值填充新位置。
//如果容器变短，则末尾超出容器长度的元素被删除
resize(num);  
//重新指定容器的长度为num，若容器变成，则以elem值填充新位置。
//如果容器变短，则末尾超出容器长度的元素被删除。
resize(num,elem);push_back(elem);   //在容器尾部加入一个元素
pop_back();   //删除容器中最后一个元素
push_front(elem);  //在容器开头插入一个元素
pop_front();  //从哪个容器开头移除第一个元素
insert(pos,elem);  //在pos位置插elem元素的拷贝，返回新数据的位置
insert(pos,n,elem); //在pos位置插入n个elem数据，无返回值。
insert(pos,beg,end);  //在pos位置插入[beg,end)区间的数据，无返回值
clear(); //移除容器的所有数据
erase(beg,end);  //删除[beg,end)区间的数据，返回下一个数据的位置
erase(pos); //删除pos位置的数据，返回下一个数据的位置
remove(elem);  //删除容器中所有与elem值匹配的元素。

正向链容器forward_list

原理：底层数据结构为单链表，只能使用正向迭代器进行顺序遍历。
特点
- 因为只能通过自增前面元素的迭代器来到达序列的终点，所以back()、push_back()、pop_back()、emplace_back()也无法使用
- forward_list 的操作比 list 容器还要快，而且占用的内存更少

二、关联式容器详述

红黑树RB-Tree

定义
- 红黑树是一种自平衡的二叉查找树
- 左右子树高度差可能大于1（与平衡二叉树的差别）
- 每个节点具有红黑的颜色性质
  - 每个结点的颜色必定是红色或黑色
  - 根节点是黑色的
  - 所有叶子节点都是黑色的NULL结点（除叶子节点每个节点都是具有两个孩子）
  - 每个红色结点的两个子结点都是黑色。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点）
  - 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点
结论
- 原理：颜色性质约束了红黑树的大致平衡，即从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长，在最坏的情况下也能保证 $O(log_2N)$ 的时间复杂度
- 证明：最短的可能路径都是黑色结点，最长的可能路径有交替的红色和黑色结点。因为根据所有最长的路径都有相同数目的黑色结点，这就表明了没有路径能多于任何其他路径的两倍长。
特点
- 操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树
- 红黑树不会像二分搜索树一样退化为链表。
- 红黑树能够以O(log2 n)的时间复杂度进行搜索、插入、删除操作。此外，由于它的设计，任何不平衡都会在三次旋转之内解决
红黑树的旋转
- 原因：插入和删除操作可能导致无法维持红黑树的性质
- 基本旋转
  - 左旋：左右左，也就是左旋是把该节点作为其右孩子的左孩子
  - 右旋：右左右，也就是右旋就是把该节点作为其左孩子的右孩子
- 一般默认插入的节点为红色，只有出现连续的红色操作才会引发自平衡操作，如果出现
  - 将插入节点的父节点变为黑色，持续向根节点进行变红的试探，如果不满足，再进行旋转操作

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红黑树RBT和平衡二叉树ALV的比较
- 结构对比： RBT牺牲了高度平衡特性，换取插入和删除的引起不平衡后旋转操作的减少。
- 查找对比： AVL 查找时间复杂度最好，最坏情况都是O(logN)，RBT在最坏情况实际略差。
- 插入删除对比：插入和删除结点很容易造成树结构的不平衡，而RBT的平衡度要求较低。
  - 当插入节点引起树的不平衡时，当插入一个结点都引起了树的不平衡，AVL和RBT都最多需要2次旋转操作。但在大量数据插入的情况下，RBT需要通过旋转变色操作来重新达到平衡的频度要小于AVL。
  - 当删除节点引起树的不平衡时，AVL最多需要logN 次旋转操作，而RBT最多只需要3次。
应用
- 着名的Linux的的进程调度完全公平调度程序，用红黑树管理进程控制块，进程的虚拟内存区域都存储在一颗红黑树上，每个虚拟地址区域都对应红黑树的一个节点，左指针指向相邻的地址虚拟存储区域，右指针指向相邻的高地址虚拟地址空间。
- IO多路复用的epoll的的的实现采用红黑树组织管理的的的sockfd，以支持快速的增删改查。
- Nginx的的的中用红黑树管理定时器，因为红黑树是有序的，可以很快的得到距离当前最小的定时器。