C++ map set
map 和 set 的内部数据结构是红黑树
PS：二叉树的存储方式
二叉树既可以用链式存储，也可以用数组顺序存储。数组顺序存储的方式比较适合完全二叉树，其他类型的二叉树用数组存储会比较浪费存储空间。堆其实就是一种完全二叉树，最常用的存储方式就是数组。
PSS: 散列表 vs 二叉查找（排序）树
散列表中的数据是无序存储的，如果要输出有序的数据，需要先进行排序。而对于二叉查找树来说，我们只需要中序遍历，就可以在 O(n) 的时间复杂度内，输出有序的数据序列。
散列表扩容耗时很多，而且当遇到散列冲突时，性能不稳定，尽管二叉查找树的性能不稳定，但是在工程中，我们最常用的平衡二叉查找树的性能非常稳定，时间复杂度稳定在 O(logn)。
散列表的构造比二叉查找树要复杂，需要考虑的东西很多。比如散列函数的设计、冲突解决办法、扩容、缩容等。平衡二叉查找树只需要考虑平衡性这一个问题，而且这个问题的解决方案比较成熟、固定。
尽管散列表的查找等操作的时间复杂度是常量级的，但因为哈希冲突的存在，这个常量不一定比 logn 小，所以实际的查找速度可能不一定比 O(logn) 快。加上哈希函数的耗时，也不一定就比平衡二叉查找树的效率高。
红黑树
我们学习数据结构和算法，要学习它的由来、特性、适用的场景以及它能解决的问题。对于红黑树，也不例外。你如果能搞懂这几个问题，其实就已经足够了。
红黑树是一种平衡二叉查找树。它是为了解决普通二叉查找树在数据更新的过程中，复杂度退化的问题而产生的。红黑树的高度近似 log2n，所以它是近似平衡，插入、删除、查找操作的时间复杂度都是 O(logn)。
map 和 set 使用
- map
// ref: https://blog.csdn.net/bingtang_blog/article/details/52730530
#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
int main(){
//map声明，加入有文件map
map<int, int> m;
//插入元素要用makr_pair的方式
m.insert(make_pair(1, 5));
//通过iterator来查找map里面的元素
map<int, int>::iterator ite;
ite = m.find(1);
//如果找到了，那么我们就删除掉原有的元素，加入新元素
//因为后来加入的元素如果键重复，不能覆盖，会被忽略
if(ite != m.end()){
m.erase(1);
m.insert(make_pair(1, 6));
}else{
//没找到直接加入
m.insert(make_pair(1, 6));
}
//用这种方式，来输出键值对的值
cout << ite->second << endl;
//历遍map元素，并输出键值对
for(ite = m.begin(); ite != m.end(); ite++){
cout << ite->first << "\t" << ite->second << endl;
}
}- set
// ref: https://blog.csdn.net/bingtang_blog/article/details/52730530
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
int main(){
//声明集合，加入头文件<set>
set<int> s;
//向集合中插入元素
s.insert(1);
s.insert(2);
s.insert(3);
//在集合中查找元素
set<int>::iterator ite;
ite = s.find(1);
if(ite == s.end()){
cout << "Not found" << endl;
}else{
cout << "Found" << endl;
}
//集合删除元素
s.erase(2);
//在集合中查找元素的第二种方式
if(s.count(3) != 0){
cout << "Found" << endl;
}else{
cout << "Not found" << endl;
}
//历遍集合元素
for(ite = s.begin(); ite != s.end(); ite++){
cout << *ite << endl;
}
}