STL可分为容器(containers)、迭代器(iterators)、空间配置器(allocator)、配接器(adaptors)、算法(algorithms)、仿函数(functors)六个部分。
1、容器：
（1）顺序容器
vector（向量容器)
1>默认没开辟空间，初始化效率太低（2倍增长的数组0->1 1->2 2->4 ….）reserve(100):解决初始化效率太低的问题，是容器预留空间，但并不真正创建元素对 象，不能引用容器内的元素，因此当加入新的元素时，需要用push_back()和insert()函数。
resize(100)：是改变容器的大小，并且创建对象，因此调用这个函数之后，就可以引用容器内的对象了，因此当新加入新元素时候，用operator[]操作符，或者用迭代器来引用元素对象。
2>操作方法：push_back
pop_back
insert(it ,val)
erase
swap() //效率不高，比如：两个容器的长短不一致，要交换的话，短的需要开辟新的内存，而且交换过程中还要构造临时对象：1、自己和自己交换，do nothing 2、判断两个容器的allocator是否一样（内存管理方式） 3、两个容器的allocator不一样，效率非常低
没有push_front 和pop_front的原因：操作头，时间复杂度太高O(n)
（2） deque（双端队列容器）（动态开辟的二位数组）
1>默认没开辟内存，2倍增长1维
2>操作方法：push_back O(1)
insert(it, val) O(n)
erase() O(n)
pop_back O(1)
swap() 效率
push_front O(1)
pop_front O(1)
(3)list(双向链表容器)
1>默认开辟了头节点
2>（链表的各种增删操作，都要先查询找到位置）
push_back O(1)
insert(it, val) O(1)
erase() O(1)
pop_back O(1)
swap() 效率
push_front O(1)
pop_front O(1)
splice（链表的切片）
（2）关联容器
1>有序的关联容器：
底层数据结构：红黑树 增删查时间复杂度：O(nlog2 n)
应用特点：数据排好序了，非常适合范围查找
#include 【key， V()】
set集合 只存key
multiset多重集合
map映射表
multimap多重映射表
2>无序的关联容器
底层数据结构：哈希表（链地址法，线性探索法（防止哈希冲突））
增删查的时间复杂度：接近O(1)【为什么是接近，因为哈希冲突/哈希碰撞是不可能避免的】
应用特点：快速的增删查，但是哈希表的数据是无序的，非常不适合范围查找
vector和deque
1.初始效率上的区别：
2.头尾操作（插入和删除 时间复杂度）
3.中间操作（内存是否连续带来的效率上的差别）
vector和list 数组(查询多 数组的随机访问[index])和链表（增删多）
（3）容器适配器
1> #include
stack （deque）
push pop top empty size
2>#include
queue 队列 (deque)
push pop front() back() empty size
3>priority_queue 优先级队列 (vector）
默认维护了一个大根堆结构 => vector 就是堆上每个节点的访问
效率，底层数据结构如果是内存连续的数组，堆上每个节点的访问效率是O(1)
push pop top empty size