C++之STL标准模板库——从入门到精通
STL的本质
通俗说：STL是Standard Template Library(标准模板库)，是高效的C++程序库，其采用泛型编程思想对常见数据结构(顺序表，链表，栈和队列，堆，二叉树，哈希)和算法(查找、排序、集合、数值运算…)等进行封装，里面处处体现着泛型编程程序设计思想以及设计模式，已被集成到C++标准程序库中。
具体说：STL中包含了容器、适配器、算法、迭代器、仿函数以及空间配置器。
STL设计理念：追求代码高复用性以及运行速度的高效率，在实现时使用了许多技术。
STL的六大组件
容器
STL中的容器，可以划分为两大类：序列式容器和关联式容器。
list类介绍
string类介绍
vector类介绍
deque类介绍
stack类和queue类
map和set类的概念及使用
AVL树和红黑树（map和set的底层实现）
算法
算法：问题的求解步骤，以有限的步骤，解决数学或逻辑中的问题。
STL常用算法：
1. accumulate
该算法作用是对区间中的元素进行累加。
#include #include 
2. count与count_if
该算法的作用是统计区间中某个元素出现的次数。
// 统计value在区间[first，last)中出现的次数
template <class InputIterator, class T>
ptrdiff_t count ( InputIterator first, InputIterator last,
const T& value )
{
ptrdiff_t ret=0;
while (first != last)
if (*first++ == value)
++ret;
return ret;
}
// 统计满足pred条件的元素在[first, last)中的个数
template <class InputIterator, class Predicate>
ptrdiff_t count_if ( InputIterator first, InputIterator last,
Predicate pred )
{
ptrdiff_t ret=0;
while (first != last)
if (pred(*first++))
++ret;
return ret;
}
#include 
3. find、find_if
该算法的作用是找元素在区间中第一次出现的位置
// 在[first, last)中查找value第一次出现的位置，找到返回该元素的位置，否则返回last
// 时间复杂度O(N)
template<class InputIterator, class T>
InputIterator find(InputIterator first, InputIterator last,
const T& value)
{
for (; first != last; first++)
if (*first == value)
break;
return first;
}
// 在[first, last)中查找满足pred条件的元素第一次出现的位置，找到返回该位置，否则返回last
// 时间复杂度O(N)
template<class InputIterator, class Predicate>
InputIterator find_if(InputIterator first, InputIterator last,
Predicate pred)
{
for (; first != last; first++)
if (pred(*first))
break;
return first;
}
4. max和min
max返回两个元素中较大值，min返回两个元素中较小值。
template <class T>
const T& max(const T& a, const T& b)
{
return (a<b)?b:a;
}
template <class T>
const T& min(const T& a, const T& b)
{
return !(b<a)?a:b;
}
5. merge
该算法作用将两个有序序列合并成一个有序序列, 使用时必须包含头文件。
template <class InputIterator1, class InputIterator2,
class OutputIterator>
OutputIterator merge ( InputIterator1 first1,
InputIterator1 last1，
InputIterator2 first2,
InputIterator2 last2,
OutputIterator result )
{
while (true)
{
*result++ = (*first2<*first1)? *first2++ : *first1++;
if (first1==last1) return copy(first2,last2,result);
if (first2==last2) return copy(first1,last1,result);
}
}
int main()
{
vector<int> v{
2, 6, 5, 8 };
list<int> L{
9, 3, 0, 5, 7 };
sort(v.begin(), v.end());
L.sort();
vector<int> vRet(v.size() + L.size());
merge(v.begin(), v.end(), L.begin(), L.end(), vRet.begin());
for (auto e : vRet)
cout << e << " ";
cout << endl;
system("pause");
return 0;
}
注意：
- 使用时必须保证区间有序
- 时间复杂度为O(M+N)
6. partial_sort
该算法的作用是：找TOPK
// 在区间[first, last)中找前middle-first个最小的元素，并存储在[first, middle)中
template <class RandomAccessIterator>
void partial_sort(RandomAccessIterator first,
RandomAccessIterator middle,
RandomAccessIterator last);
// 在[first, last)中找前middle-first个最大或者最小的元素，并存储在[first, middle)中
template <class RandomAccessIterator, class Compare>
void partial_sort(RandomAccessIterator first,
RandomAccessIterator middle,
RandomAccessIterator last,
Compare comp);
partial_sort的实现原理是：对原始容器内区间为[first, middle)的元素执行make_heap()操作构造一个最大堆，然后拿[middle, last)中的每个元素和first进行比较，first内的元素为堆内的最大值。如果小于该最大值，则互换元素位置，并对[first, middle)内的元素进行调整，使其保持最大堆序。比较完之后在对[first, middle)内的元素做一次对排序sort_heap()操作，使其按增序排列。
注意，堆序和增序是不同的。因此该算法的功能实际就是：TOP-K
int main()
{
// 找该区间中前4个最小的元素, 元素最终存储在v1的前4个位置
vector<int> v1{
4, 1, 8, 0, 5};
partial_sort(v1.begin(), v1.begin() + 4, v1.end());
// 找该区间中前4个最大的元素, 元素最终存储在v1的前4个位置
vector<int> v2{
4, 1, 8, 0, 5};
partial_sort(v2.begin(), v2.begin() + 4, v2.end(), greater<int>());
system("pause");
return 0;
}
7. partition
该算法的作用是按照条件对区间中的元素进行划分，使用时必须包含头文件。
template <class BidirectionalIterator, class Predicate>
BidirectionalIterator partition(BidirectionalIterator first,
BidirectionalIterator last,
Predicate pred)
{
while (true)
{
while (first!=last && pred(*first)) ++first;
if (first==last--) break;
while (first!=last && !pred(*last)) --last;
if (first==last) break;
swap (*first++,*last);
}
return first;
}
bool IsOdd(int i)
{
return (i % 2) == 1; }
int main()
{
vector<int> v{
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};
// 将区间中元素分割成奇数和偶数两部分
auto div = partition(v.begin(), v.end(), IsOdd);
// 打印[begin, div)的元素
for (auto it = v.begin(); it != div; ++it)
cout << *it <<" ";
cout << endl;
// 打印[div, end)的元素
for (auto it = div; it != v.end(); ++it)
cout << " " << *it;
cout << endl;
return 0;
}
8. reverse
该算法的作用是对区间中的元素进行逆置，使用时必须包含头文件。
template <class BidirectionalIterator>
void reverse ( BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator last)
{
while ((first!=last)&&(first!=--last))
swap (*first++,*last);
}
9. sort
排序在实际应用中需要经常用到，而在目前的排序中，快排平均情况下是性能最好的一种排序，但是快排也有其自身的短板，比如说：元素接近有序、元素量比较大的情况下，直接使用快排时，堪称一场灾难。因此STL中sort算法并没有直接使用快排，而是针对各种情况进行了综合考虑。下面关于sort函数分点进行说明：
- sort函数提供了两个版本
- sort(first, last)：默认按照小于方式排序，排序结果为升序，一般用排内置类型数据
- sort(first, last, comp)：可以通过comp更改元素比较方式，即可以指定排序的结果为升序或者降序，一般以仿函数对象和函数指针的方式提供
- sort并不是一种排序算法，而是将多个排序算法混合而成
- 当元素个数少于__stl_threshold阈值时(16)，使用直接插入排序处理
- 当元素个数超过__stl_threshold时，考虑是否能用快排的方式排序，因为当元素数量达到一定程度，递归式的快排可能会导致栈溢出而崩，因此：
- 通过__lg函数判断递归的深度
template <class Size>
inline Size __lg(Size n)
{
Size k;
for (k = 0; n > 1; n >>= 1) ++k;
return k;
}
- 如果递归的深度没有超过2* 时，则使用快排方式排序，注意：快排时使用到了三数取中法预防分割后一边没有数据的极端情况
- 如果递归深度超过2* 时，说明数据量大，递归层次太深，可能会导致栈溢出，此时使用堆排序处理。
10. unique
该函数的作用是删除区间中相邻的重复性元素，确保元素唯一性，注意在使用前要保证区间中的元素是有序的，才能达到真正的去重。
// 元素不相等时，用后一个将前一个元素覆盖掉
template <class ForwardIterator>
ForwardIterator unique(ForwardIterator first,
ForwardIterator last);
// 如果元素不满足pred条件时，用后一个将前一个覆盖掉
template <class ForwardIterator,
class BinaryPredicate>ForwardIteratorunique(ForwardIterator first,
ForwardIterator last,
BinaryPredicate pred);
template <class ForwardIterator>
ForwardIterator unique(ForwardIterator first,
ForwardIterator last)
{
ForwardIterator result = first;
while (++first != last)
{
if (!(*result == *first)) // or: if (!pred(*result,*first)) for the pred
version
*(++result) = *first;
}
return ++result;
}
注意：
- 该函数并不是将重复性的元素删除掉，而是用后面不重复的元素将前面重复的元素覆盖掉了。
- 返回值是一个迭代器，指向的是去重后容器中不重复最后一个元素的下一个位置。
- 该函数需要配合erase才能真正的将元素删除掉
#include 11. next_permutation和pre_permutation
next_permutation是获取一个排序的下一个排列，可以遍历全排列，prev_permutation刚好相反，获取一个排列的前一个排列, 使用时必须包含头文件
对序列 {a, b, c}，每一个元素都比后面的小，按照字典序列，固定a之后，a比bc都小，c比b大，它的下一个序列即为{a, c, b}，而{a, c, b}的上一个序列即为{a, b, c}，同理可以推出所有的六个序列为：{a, b,c}、{a, c, b}、{b, a, c}、{b, c, a}、{c, a, b}、{c, b, a}，其中{a, b, c}没有上一个元素，{c, b, a}没有下一个元素。
注意：使用时，必须保证序列是有序的。
#include 迭代器
什么是迭代器
迭代器是一种设计模式，让用户通过特定的接口访问容器的数据，不需要了解容器内部的底层数据结构。
C++中迭代器本质：是一个指针，让该指针按照具体的结构去操作容器中的数据。
为什么需要迭代器
通过前面算法的学习了解到：STL中算法分为容器相关联与通用算法。所谓通用算法，即与具体的数据结构无关，比如：
template<class InputIterator, class T>
InputIterator find ( InputIterator first,
InputIterator last,
const T& value )
{
for ( ;first!=last; first++)
if ( *first==value )
break;
return first;
}
vector的底层结构:
list的底层结构
map的底层结构：
迭代器实现原理
容器底层结构不同，导致其实现原理不同，容器迭代器的设计，必须结合具体容器的底层数据结构。比如：
- vector
因为vector底层结构为一段连续空间，迭代器前后移动时比较容易实现，因此vector的迭代器实际是对原生态指针的封装，即：
typedef T* iterator
- list
list底层结构为带头结点的双向循环链表，迭代器在移动时，只能按照链表的结构前后依次移动，因此链表的迭代器需要对原生态的指针进行封装，因为当对迭代器++时，应该通过节点中的next指针域找到
下一个节点。
如果迭代器不能直接使用原生态指针操作底层数据时，必须要对指针进行封装，在封装时需要提供以下方法：
- 迭代器能够像指针一样方式进行使用：重载
pointer operator*() / reference operator->()
- 能够让迭代器移动
向后移动：
self& operator++() / self operator++(int)
向前移动：
self& operator--() / self operator--(int)
(注意：有些容器不能向前移动，比如forward_list)
- 支持比较-因为在遍历时需要知道是否移动到区间的末尾
bool operator!=(const self& it)const / bool operator==(const self& it)const
适配器
适配器：又接着配接器，是一种设计模式，简单的说：需要的东西就在眼前，但是由于接口不对而无法使用，需要对其接口进行转化以方便使用。即：将一个类的接口转换成用户希望的另一个类的接口，使原本接口不兼容的类可以一起工作。
STL中适配器总共有三种类型：
- 容器适配器-stack和queue
stack的特性是后进先出，queue的特性为先进先出，该种特性deque的接口完全满足，因此stack和queue在底层将deque容器中的接口进行了封装。
template < class T, class Container = deque<T> >
class stack {
... };
template < class T, class Container = deque<T> >
class queue {
... };
- 迭代器适配器-反向迭代器
反向迭代器++和–操作刚好和正向迭代器相反，因此：反向迭代器只需将正向迭代器进行重新封装即可。 - 函数适配器
仿函数
仿函数：一种具有函数特征的对象，调用者可以像函数一样使用该对象 ，为了能够“行为类似函数”，该对象所在类必须自定义函数调用运算符operator()，重载该运算符后，就可在仿函数对象的后面加上一对小括号，以此调用仿函数所定义的operator()操作，就其行为而言，“仿函数”一次更切贴。
仿函数一般配合算法，作用就是：提高算法的灵活性。
#include