C ++学習14-コンテナーのさまざまなデータ構造の概要

コンテナは、順序/関連付け/ ...に分かれています。

C ++ STLコンポーネントの1つ：コンテナー
注文コンテナー

• ベクトル1次元配列push_back / pop_back
• 両端キューの両端キューpush_back / pop_back push_front / pop_front
• リスト二重循環リンクリストコンテナーpush_back / pop_back push_front / pop_front

コンテナアダプタ：イテレータなし、独自のデータ構造
なし、他のメソッドなし、他のメソッドなし、他のデータ構造なし、それはツールクラス

• スタック栈ポップトップサイズを空にする
• キュー队列プッシュポップフロントバックサイズが空です
• priority_queue大きなルートヒープ/小さなルートヒーププッシュポップトップサイズが空

関連するコンテナ
セットコレクション（キー）マップマッピングテーブル（キーと値）
順不同の連想コンテナ（ハッシュテーブルの追加と削除チェックの時間の複雑さO（1））順序付けられていない
関連付けられたコンテナー= "チェーンハッシュテーブル
unordered_set
unordered_map

順序付けられた連想コンテナ（赤と黒のツリーの追加と削除のチェック時間の複雑さO（logn））規則正しく
関連付けられたコンテナー= "赤と黒のツリーの
セット
マップ

ニアコンテナ
char配列[100]; char * p
string str;
ビットセットビットコンテナー
（配列はコンテナーストリングとも呼ばれ、コンテナーニアコンテナーとも呼ばれます）
ビットセットビットコンテナー（サイズの説明が0または1ではありません）

順次コンテナ：

容器交换函数  swap 效率怎么样？
直接对指针进行交换(地址的交换) 效率高  没有对内存的开辟构造释放
PS:array是内存不变数据变

1.vector：ベクターコンテナー

2x拡張1次元配列
push_back O（1）挿入（it、val）O（n）
pop_back O（1）消去（it）O（n）
テール削除o（1）ヘッド削除O（n）
イテレータートラバーサルO（n）
演算子[]ランダムアクセスO（1）

効率関連のメソッドは、
予約（10）、サイズ変更（10）を予約します。どちらもスペースを開きますが、予約は、
空のサイズのフロントなしでメモリのみを開きます…

vector<int> vec;
vector<vector<int>> vec;  二维数组数据结构的容器开辟
vector<list<int>> vec;
list<vector<int>> vec;

2.deque：両端キューコンテナー

deque容器为一个给定类型的元素进行线性处理，像向量一样，
它能够快速地随机访问任一个元素，并且能够高效地插入和删
除容器的尾部元素。但它又与vector不同，deque支持高效插入
和删除容器的头部元素，因此也叫做双端队列。

動的に開発された2次元配列
push_back O（1）push_front O（1）insert（it、val）O（n）
pop_back O（1）pop_front O（1）erase（it）O（n）
イテレータトラバースO（n ）

容量を拡張すると、デフォルトでは1次元が2倍になります。2次元は1次元に配置

されます。1 次元拡張のメモリは連続していないため、dequeの使用効率はvectorよりも高くなります。headとtailは2つと同じくらい速く挿入されますが、中央から挿入するとvectorより速い
空のサイズのフロントバック...

3.list：リンクリストコンテナー

ヘッドノードを持つ二重リンクリスト構造
push_back O（1）push_front O（1）insert（it、val）O（1）
pop_back O（1）pop_front O（1）erase（it）O（1）
イテレータトラバーサルO（n ）

削除リストとランダムアクセスベクトルを追加する

効率関連の方法スプライス機能

list::splice实现list拼接的功能。
将源list的内容部分或全部元素删除(直接拿来 然后直接指针指向)
拼插入到目的list。
函数有以下三种声明：
void splice ( iterator position, list<T,Allocator>& x );  //
void splice ( iterator position, list<T,Allocator>& x, iterator i );
void splice ( iterator position, list<T,Allocator>& x, iterator first, iterator last );
函数说明：在list间移动元素

将x的元素移动到目的list的指定位置，高效的将他们插入到目的list并从x中删除。
目的list的大小会增加，增加的大小为插入元素的大小。x的大小相应的会减少同样的大小。
前两个函数不会涉及到元素的创建或销毁。第三个函数会。
指向被删除元素的迭代器会失效。

空サイズフロントバック…

無効化の問題：
コンテナーを追加または削除するときに更新

// 迭代器的失效问题
    for (auto it = vec.begin();
        it != vec.end();
        ++it)
    {
        if (*it > 20)
        {
            it = vec.insert(it, 100);  
//不能只写成vec.insert(it, 100)
            ++it;
        }
    }

コンテナアダプター

1.stack：スタック

最下層はdequeを使用して要素を格納し、dequeメソッドは
stack s1;
stack <int、vector> s2; と呼ばれます//ベクターがコンテナーコンテナーとして使用されることを指定しました
s1.push（10）; s1.pop（）; s1.top （）; s1.empty（）; s1.size（）

デフォルトでベクターではなくdequeを使用する理由

1.初始的时候deque的二维已经有一段空间,而vector
默认没空间.所以初始内存利用率不高 用deque
2.deue的空间不连续,所以插入删除的效率高

2.queue：キュー

最下層はdequeを使用して要素を格納し、dequeのメソッドは
queue q1 と呼ばれます;
queue <int、vector> q1;
q1.push（10）; q1.pop（）; q1.front（）; q1.back（）; emptyサイズ

为什么默认用deque不用vector?
1.头尾操作方便

3.priority_queue：優先キュー

ベクトル優先度キューのデフォルトの実装は、優先度のある大きなヒープヒープ
です。出力されるたびに、最初から実装されます（ヒープの一番上の優先度が最も高い）。ヒープが大きいため、キュー内の最大の要素は最大の要素です。の

priority_queue<int> pq;
priority_queue<int, deque<int>> pq;
pq.push(10);
pq.push(45);
pq.push(31);
pq.push(21);
pq.push(89);
while(!pq.empty())
{
    int top = pq.top();..用top返回
    cout<<top<<endl;   // 89 45 31 21 10
    pq.pop();//只出不返回
}

デフォルトでベクター両端キューを使用しないのはなぜですか？
1.ヒープを構築するには、ヒープノードの検索で配列インデックスを使用して検索する必要があるため、次の表は連続メモリで計算できます。
優先度キューはビッグデータの上位k問題を解決します

優先度キューの基本となるデフォルトパラメータ：

class _Ty,//数据
class _Container = vector<_Ty>,//容器类型
class _Pr = less<typename _Container::value_type> >//函数类型

int main()
{
vector<int> vec;
for (int i = 0; i < 100000; ++i)
{
vec.push_back(rand() % 10000);
}


unordered_map<int, int> map;
for (int val : vec)
{
map[val]++;
}


// function 函数对象类型
// 小堆结构 priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater>
using P = pair<int, int>;
using FUNC = function<bool (P&,P&)>;
using MinHeap = priority_queue<P, vector<P>, FUNC>;
MinHeap minHeap([](auto &a, auto &b)->bool
{
return a.second > b.second;
});


for_each(map.begin(),
map.end(),
[&minHeap](auto &pair)->void
{
if (minHeap.size() < 5)
{
minHeap.push(pair);
}
else
{
if (pair.second > minHeap.top().second)
{
minHeap.pop();
minHeap.push(pair);
}
}
});


while (!minHeap.empty())
{
cout << "数字：" << minHeap.top().first << " 重复次数:"
<< minHeap.top().second << endl;
minHeap.pop();
}
cout << endl;


return 0;
}

関連するコンテナ

コレクションキーマッピングテーブル[キー、値] id-> Student

1.順序容器
赤黒木

红黑树  insert/erase/query:O(log2n)  O(1) > O(log2n) > O(n) > O(n^2)
       有序的
8  12   23   35   47   59   62   69  78  89   95
                       59
            23                      78
     8            35           62           89
        12           47          69             95

2.順序付けされていないコンテナ
チェーンハッシュテーブルO（1）

通常のハッシュテーブルでは、keyの値はvalueの値とまったく同じです。つまり、データ値自体が配列の添え字として使用されます。これは、配列[2]、配列[20]、配列[35]などの直接マッピングです36個のスペース、キーによって直接アクセスされるため、追加、削除、変更はすべてO（1）ですが、スペースが多すぎます。

ハッシュハッシュテーブル：
**ハッシュテクノロジーは、レコードとそのキーワードの格納場所にありますfと**の間の特定の対応を確立することは、各キーワードキーが格納場所f（キー）に対応することです。検索する場合、この対応する関係に従って、指定されたキーのマッピングf（キー）を見つけます。このレコードが検索セットにある場合は、f（キー）の位置にある必要があります。この対応関係を、ハッシュ関数とも呼ばれるハッシュ関数と呼びます。

マッピング関数はハッシュ関数と呼ばれ、レコードを格納する配列はハッシュテーブルと呼ばれます。
ハッシュ関数の定義：

关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，
根据这个对应的关系找到给定值key的映射f(key)，
若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。
我们把这种对应关系f成为散列函数

ハッシュテーブルの定義については、次のセクションで詳しく説明します