priority_queue（优先队列）是定义在 <queue> 头文件中的一个模板类，与队列相比，优先队列不是按照入队顺序出队，而是按照队列中元素的优先权出队。默认情况下，按照大者优先的顺序出队，也可以指定算子来指定所需的优先顺序。
priority_queue<int> q1; //定义数据类型为int，默认大的先出队
priority_queue< pair<int,int> > q2; //定义数据类型为pair，默认大的先出队
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > q3; //定义小的先出队queue<int>q 的基本操作有：（先进先出）
入队，如例：q.push(x); 将x 接到队列的末端。
出队，如例：q.pop(); 弹出队列的第一个元素，注意，并不会返回被弹出元素的值。
访问队首元素，如例：q.front()，即最早被压入队列的元素。
访问队尾元素，如例：q.back()，即最后被压入队列的元素。
判断队列空，如例：q.empty()，当队列空时，返回true。
stack的基本操作：（先进后出）
| size() | 返回栈的元素数 | O(1) |
| top() | 返回栈顶的元素 | O(1) |
| pop() | 从栈中取出并删除元素 | O(1) |
| push(x) | 向栈中添加元素x | O(1) |
| empty() | 在栈为空时返回true | O(1) |
vector:
（1）a.assign(b.begin(), b.begin()+3);//b为向量，将b的0~2个元素构成的向量赋给a
（2）a.assign(4,2);//是a只含4个元素，且每个元素为2
（3）a.back();//返回a的最后一个元素
（4）a.front();//返回a的第一个元素
（5）a[i]; //返回a的第i个元素
（6）a.clear();//清空a中的元素
（7）a.empty();//判断a是否为空，空则返回ture,不空则返回false
（8）a.pop_back();//删除a向量的最后一个元素
（9）a.erase(a.begin()+1,a.begin()+3);//删除a中第1个（从第0个算起）到第2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）
（10）a.push_back(5);//在a的最后一个向量后插入一个元素，其值为5
（11）a.insert(a.begin()+1,5);//在a的第1个元素（从第0个算起）的位置插入数值5，如a为1,2,3,4，插入元素后为1,5,2,3,4
（12）a.insert(a.begin()+1,3,5);//在a的第1个元素（从第0个算起）的位置插入3个数，其值都为5
（13）a.insert(a.begin()+1,b+3,b+6);//b为数组，在a的第1个元素（从第0个算起）的位置插入b的第3个元素到第5个元素（不包括b+6），如b为1,2,3,4,5,9,8，插入元素后为1,4,5,9,2,3,4,5,9,8
（14）a.size();//返回a中元素的个数；
（15）a.capacity();//返回a在内存中总共可以容纳的元素个数
（16）a.rezize(10);//将a的现有元素个数调至10个，多则删，少则补，其值随机
（17）a.rezize(10,2);//将a的现有元素个数调至10个，多则删，少则补，其值为2
（18）a.reserve(100);//将a的容量（capacity）扩充至100，也就是说现在测试a.capacity();的时候返回值是100.这种操作只有在需要给a添加大量数据的时候才 显得有意义，因为这将避免内存多次容量扩充操作（当a的容量不足时电脑会自动扩容，当然这必然降低性能）
（19）a.swap(b);//b为向量，将a中的元素和b中的元素进行整体性交换
（20）a==b; //b为向量，向量的比较操作还有!=,>=,<=,>,<
map：
std:map<int, string> personnel;
这样就定义了一个用int作为索引,并拥有相关联的指向string的指针.
map最基本的构造函数；
map<string , int >mapstring;
map<int ,string >mapint;
map<sring, char>mapstring;
map< char ,string>mapchar;
map<char ,int>mapchar;
map<int ,char >mapint;
map添加数据；
map<int ,string> maplive;
1.maplive.insert(pair<int,string>(102,"aclive"));
2.maplive.insert(map<int,string>::value_type(321,"hai"));
3, maplive[112]="April";//map中最简单最常用的插入添加！
使用count，返回的是被查找元素的个数。如果有，返回1；否则，返回0。注意，map中不存在相同元素，所以返回值只能是1或0。
使用find，返回的是被查找元素的位置，没有则返回map.end()。
#include < unordered_map >//无序
unordered_map：
- 优点： 因为内部实现了哈希表，因此其查找速度非常的快
- 缺点： 哈希表的建立比较耗费时间
- 适用处：对于查找问题，
unordered_map会更加高效一些，因此遇到查找问题，常会考虑一下用unordered_map
set容器:
类似与一个集合，它底层使用平衡的搜索树——红黑树实现，插入删除操作时仅仅需要指针操作节点即可完成，不涉及到内存移动和拷贝，所以效率比较高。set作为一个容器也是用来存储同一数据类型的数据类型，并且能从一个数据集合中取出数据，在set中每个元素的值都唯一，而且系统能根据元素的值自动进行排序。
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s.begin() 返回set容器的第一个元素 -
s.end() 返回set容器的最后一个元素 -
s.clear() 删除set容器中的所有的元素 -
s.empty() 判断set容器是否为空 -
s.insert() 插入一个元素 -
s.erase() 删除一个元素 s.size() 返回当前set容器中的元素个数-
例如统计单词数目：HDU - 2072：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2072（原本可用字典树） -
附上代码：
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#include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<algorithm> #include<cmath> #include<queue> #include<vector> #include<stack> #include<set> using namespace std; typedef long long ll; int main() { char hh; string s; set<string> words; while((hh=getchar())!='#') { s=""; while(hh!=' '&&hh!='\n') { s+=hh; hh=getchar(); } if(s.length()) words.insert(s); if(hh=='\n') { printf("%d\n",words.size()); words.clear(); } } return 0; }floor()是向负无穷大舍入，floor(-10.5) == -11；
ceil()是向正无穷大舍入，ceil(-10.5) == -10
