STL数据结构总结

大体记录一下STL数据结构基本原理。

【1】vector

连续性空间。

【2】list

非连续性空间，双向环形链表，在最后加上一个空白节点；

【3】deque

队列，双端开口都可操作的连续性空间。如需要配置新的空间那么会在头端或者尾端配置一段定量连续空间，维护其整体连续的假象；由一段一段的定量连续空间构成；
一旦有必要在deque的前端或尾端增加新空间，便配置一段定量连续空间，串接在整个deque的头端或尾端。deque的最大任务，便是在这些分段的定量连续空间上，维护其整体连续的假象，并提供随机存取的接口。避开了“重新配置、复制、释放”的轮回，代价是复杂的迭代器架构。
在deque里面维护了一个连续的空间存放指针map中控器（二级指针），然后这些指针指到不同的也不连续的空间。



在删除的时候 erase：
如果删除段的前面元素较少则将前面较少的段向后移动，如果后面段较少就将后面段向前移动，这样就保证了每次移动的距离是最少的。


在插入的时候 insert:
1.如果在最前，则调用push_front();
2.如果在最后，则调用push_back();
3.否则，和删除一样判断前后哪个部分较小则将小的部分向大的部分移动，但是之前需要插入一个值用来存储新元素，一般是push_front(front())，或者push_back(back())。

【4】stack

是一种先进后出的数据结构，不允许有遍历。

stack 严格意义上来说不算容器，因为它的实现是基于其他容器的基础之上的，就是修改了接口。
看其定义：

在构造的时候可以指定底层容器，默认的情况下是deque作为底层容器，如下例子底层容器是list。

【5】queue

队列，先进先出，底端加入，顶端取出，不允许遍历。

与stack类似，底层容器都是用其他实现的，缺省情况下用的是deque。如构造代码如下，可以指定容器的类型：

【6】heap

堆，用最大推（完全平衡二叉树）实现。任然是一个连续的数组，只不过内部元素顺序的构成是完全二叉树的形式插入的。heap是跟节点的大小永远大于子节点。
排序：sort_heap 排序完是从小到大。将最大的数（跟节点）提取出来放到最后，然后–last，继续堆化求最大值。

节点的插入，如插入50：

如果用vector去初始化的话，就可以扩充heap。如果是array初始化，之后扩充的话就是不合法挨打heap。

【7】priority_queue

底层实现是max_heap，默认底层容器是queue，push_back()之后，然后利用max_heap重排vector。

【8】slist

是一个单向链表。对比于list的双向循环链表会失去很多功能但是所耗用的空间更小。
基于同样的效率考虑，slist不提供push_back()，只提供push_front()。因此slist的元素次序会和元素插入进来点次序相反，也就是头插法。

begin(): return head.next()
end(): iterator(0)，最后应该是空的

size(): __slist_size(head.next())，这个说明了head节点不存储数据
交换链表的话就是将两个链表的head相互交换即可。
front(): return head.next()->data;
push_front(): 从头部插入，使其成为slist的第一个元素。注意没有push_back()。
pop_front(): 从头部删除元素。

【9】关联式容器

类似与关联式数据库，每个元素都有一个键值key 和一个实值value。当元素被插入到关联式容器中时，容器内部结构（可能是RB-tree，也可能是hash-table）便依照其键值大小，以某种特定规则将这个元素放置于适当位置。关联式容器没有所谓的头和尾，也就意味着不会有push_back()，和push_front()之类的。

【10】rb_tree 红黑树

有一个header节点指向root节点，mostleft是最左边的节点也是最小的值，mostright是最右边的节点也就是最大值。

【11】set

stl的set底层原理是用rb_tree来实现的，所以set的操作行为基本都是rb_tree来实现的。当然SGI也有用hash table来实现过的那种叫hash set。由于set是去重复的，所以在insert的时候是用的insert_unique()。当然也有允许用重复值的set叫mutiset这个就是用rb_tree的insert_equal()。

注意：set 的迭代器是不可用来改变数值的，因为在代码实现的时候 iterator被定义为了 const iterator。

【12】map

map的特性是，所有元素都会根据元素的键值自动排序。map的所有元素都是pair，同时拥有实值value和键值key。pair的第一元素都被视为键值，第二元素都被视为实值。map不允许两个元素拥有相同的键值。注意，map一定使用底层RB-tree的insert_unique()而非是insert_equal()，multimap才使用insert_equal()。因为map不允许相同的键值存在，multimap才允许相同键值存在。
如果要修改map的键值是不可以的，因为在map内部pair的顺序是根据键值来排序的，如果修改了键值那么将会严重的影响pair的顺序。而map的实值是可以的修改的，不影响排序。因此，map iterators，既不是一种constant iterators，也不是一种mutable iterators。也就是map可以用迭代器来改变实值。
map 的底层机制也是RB-tree来实现的。每个节点的内容是一个pair，pair第一个值是键，第二是值。
面对关联式容器，应该使用其所提供的find()函数来搜寻元素，会比使用STL算法find()更有效率，因为STL算法find()只是循环搜寻。

iter = simap.find(string("mchen"));
if(iter == simap.end())
    cout << "not found" << endl;

取key值用： iter->first
取value值用： iter->second

【13】multiset

就是插入的时候用的RB-tree的 insert_equal()

【14】mutimap

就是插入的时候用的RB-tree的 insert_equal()

【15】hashtable

键值和实值是一样的。索引值是用实值通过映射函数是得到的一个整数。

hashtable由两部分组成，一部分是vector（也就是一个bucket，这个桶的值是将key值取hash然后和数组大小取模的结果），这个值就是将键值通过映射函数处理后得到一个整数，关键在于散列函数和碰撞处理，这个vector的大小是28个质数中的一个，vecotr的缺省大小是50，即对应的质数是53；另一部分是一个链表用来存具体的实值。在对应的桶中插入节点的时候是采用头插的方式。

在前置++ 的操作中，如果下个节点不为空那么就是 cur = cur->next；如果是为空的话那么就是移动到下个buckets中指向第一个节点。
注意，没有–的迭代器，也就是没有后退的操作。

可以插入重复的值。

当vector的大小改变的时候，那么这个键需要重排了（就是resize()函数），因为值通过映射函数转化为整数的之后 要和 当前的vector的长度取余之后的值，就是这个节点要去哪个buckets下面的链表里。同时在插入的时候可以插重复的数据，如果是重复的则插入的久节点的后面，否则则插到头结点。

【16】hashset

1. hashset的底层机制是由hashtable实现的，和set一样有实值，但是没有排序。
2. hashset不允许插入重复的值。
3. buckets的vector缺省的大小是100，对应的质数数组的大小是193；

【17】hash_map

1. hashmap 的底层原理是由hashtable实现。
2. 运用map，为的是能够根据键值快熟搜寻元素，这一点，不论其底层是RB-tree还是hashtable，都可以达成任务。但是注意，RB-tree有自动排序功能而hashtable没有，反应出来的结果就是，map的元素有自动排序功能而hash_map没有。
3. buckets的vector缺省的大小是100，对应的质数数组的大小是193；
4. 不循序要有重复的键值；

【18】hash_multiset

1. hash_multiset 的特性与 mutiset 完全相同，唯一的差别在于它的底层机制是hashtable。也因此，hash_multiset的元素并不会被自动排序。
2. hash_multiset和hash_set 实现上的唯一差别在于，前者的元素插入操作才用底层机制hashtable的insert_equal()，后者则是才用insert_unique()。

【19】hash_multiset

1. hash_multimap 的特性与 mutimap 完全相同，唯一的差别在于它的底层机制是hashtable。也因此，hash_multimap的元素并不会被自动排序。
2. hash_multimap和hash_map 实现上的唯一差别在于，前者的元素插入操作才用底层机制hashtable的insert_equal()，后者则是才用insert_unique()。