本章问题
1.词典的定义是什么
词典，顾名思义，就是通过关键码来查询的结构。二叉搜索树也可以作为词典，不过各种BST，如AVL树、B-树、红黑树、伸展树，结构和操作比较复杂，而且理论上插入和删除都需要O(logn)的复杂度。
在词典中，key和value的地位相同，支持新的循值访问(call by value)的方式。因为词典的访问不再强调关键码的大小次序，因此不属于CBA式算法的范畴，因而算法的复杂度可以突破CBA算法的界限。循值访问要求在词典的内部，数据对象的数值和物理地址建立某种关联。当然，算法时间复杂度的降低，意味着空间复杂度的上升。介绍两种典型的词典，跳转表(skiptable)和哈希表(hashtable)，通过他们的操作复杂度，可以清晰地看到这一点。
CBA算法—基于关联规则进行分类的算法
9.1.1 ADT接口
| 操作 | 功能 |
|---|---|
| get(key ) | 寻找以key为关键码的词条, 成功返回ture，否则返回false |
| put(key,value) | 插入词条,成功返回ture，否则返回false |
| remove(key ) | 删除以key为关键码的词条, 成功返回ture，否则返回false |
9.1.2 Entry.h
#ifndef ENTRY_H_INCLUDED
#define ENTRY_H_INCLUDED
template<typename K, typename V> struct Entry
{
K key; //关键码
V value; //数据项
//构造函数
Entry(K k = K(), V v = V()) :key(k), value(v) {
}
Entry(const Entry<K, V>& e) :key(e.key), value(value) {
}
bool operator<(const Entry<K, V>& e);
bool operator>(const Entry<K, V>& e);
bool operator==(const Entry<K, V>& e);
bool operator!=(const Entry<K, V>& e);
};
#endif // ENTRY_H_INCLUDED
9.1.3 Dictionary.h(可用任意平衡二叉搜索树实现)
template<typename K, typename V> struct Dictionary
{
virtual int size() const=0;//当前词条总数
virtual bool put(K,V)=0;//插入词条
virtual V*get(K k)=0;//读取词条
virtual bool remove(K k)=0;//删除词条
};