C++ STL中的容器适配器
stack & queue & priority_queue
- 1 stack
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- 1.1 stack 介绍
- 1.2 stack 使用
- 1.3 stack 模拟实现
- 1.4 deque 的简单介绍
- 2 queue
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- 2.1 queue 介绍
- 2.2 queue 使用
- 2.3 queue 模拟实现
- 3 priority_queue
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- 3.1 priority_queue 介绍
- 3.2 priority_queue 使用
- 3.3 仿函数的引入
- 3.4 priority_queue 模拟实现
- 4 容器适配器模式
1 stack
1.1 stack 介绍
- stack是一种容器适配器，专门用在具有后进先出操作的上下文环境中，其删除只能从容器的一端进行元素的插入与提取操作。
- stack是作为容器适配器被实现的，容器适配器即是对特定类封装作为其底层的容器，并提供一组特定的成员函数来访问其元素，将特定类作为其底层的，元素特定容器的尾部(即栈顶)被压入和弹出。
- stack的底层容器可以是任何标准的容器类模板或者一些其他特定的容器类，这些容器类应该支持以下操作：empty：判空操作、back：获取尾部元素操作、push_back：尾部插入元素操作、pop_back：尾部删除元素操作
- 标准容器vector、deque、list均符合这些需求，默认情况下，如果没有为stack指定特定的底层容器，默认情况下使用deque。
1.2 stack 使用
接口说明
1.3 stack 模拟实现
namespace czh
{
template<class T, class Container = deque<T>>
// template>
// template>
class stack
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
T& top()
{
return _con.back();
}
const T& top() const
{
return _con.back();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
1.4 deque 的简单介绍
原理
1、deque(双端队列)：是一种双开口的"连续"空间的数据结构，注意和 queue 没有关系双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与list比较，空间利用率比较高。
2、deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个动态的二维数组
3、双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：
缺陷
- 与vector比较，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率是比 vector 高的。
- 与list比较，其底层是连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段。
- 但是，deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构。
为何作为stack 和 queue的 默认 实现
- stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有push_back和pop_front操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如list。
但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器，主要是因为：
- stack 和 queue 不需要遍历（因此stack 和 queue没有迭代器），只需要在固定的一段或者两端进行操作。
- 在 stack 中元素增长时，deque 比 vector 的效率高（扩容时候不需要搬移大量数据）；queue 中的元素增长时，deque 不仅效率高，而且内存使用率也高。
所以结合了deque的优点，完美递避开了其缺陷
2 queue
2.1 queue 介绍
- 队列是一种容器适配器，专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作，其中从容器一端插入元素，另一端提取元素。
- 队列作为容器适配器实现，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从队尾入队列，从队头出队列。
- 底层容器可以是标准容器类模板之一，也可以是其他专门设计的容器类。该底层容器应至少支持以下操作: empty：检测队列是否为空、size：返回队列中有效元素的个数、front：返回队头元素的引用、back：返回队尾元素的引用、push_back：在队列尾部入队列、pop_front：在队列头部出队列
- 标准容器类deque和list满足了这些要求。默认情况下，如果没有为queue实例化指定容器类，则使用标准容器deque。
2.2 queue 使用
接口介绍
2.3 queue 模拟实现
因为queue的接口中存在头删和尾插，因此使用vector来封装效率太低，故可以借助list 和 deque 来模拟实现queue
namespace czh
{
// 设计模式 -- 适配器模式(配接器)
template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
T& front()
{
return _con.front();
}
const T& front() const
{
return _con.front();
}
T& back()
{
return _con.back();
}
const T& back() const
{
return _con.back();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
3 priority_queue
3.1 priority_queue 介绍
- 优先级队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的那一个。
- 内部实现其实是堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素（优先级队列中位于顶部的元素）。
- 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过随机访问迭代器访问，并支持以下操作：empty()：检测容器是否为空、size()：返回容器中有效元素个数、front()：返回容器中第一个元素的引用、push_back()：在容器尾部插入元素、pop_back()：删除容器尾部元素
- 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指定容器类，则使用vector。
- 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数，make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。
3.2 priority_queue 使用
优先级队列默认使用 vector 作为其底层存储数据的容器，在 vector 上又使用了堆算法将 vector 中元素构成堆的结构，因此 priority_queue 就是堆，所以所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue。注意：默认priority_queue 是大堆。通过仿函数可以改变其为小堆。
#include 3.3 仿函数的引入
仿函数准确来说是一个类，这个类重载了operator()，这个类的对象调用 operator()，可以像函数一样去使用，在优先级队列中的使用可以控制创建的优先级队列中是大堆还是小堆使其可以像水龙头的开关一样可以去控制热水还是凉水。在 STL库中中的两个仿函数的实现如下：
STL 中的优先级队列
举例说明仿函数的应用
比如我们想买个手机，在京东上搜索手机，可以按照价格、销量等标签排序，那么我们可以利用仿函数简单实现，写一个商品类代表手机我们用排序算法 sort 对其排序，但是我们不可以在类的内部重载 > < 运算符，因为我们并不知道如何排序，按照什么标准排序，为了更好说明问题，来盘代码。
#include 
3.4 priority_queue 模拟实现
因为优先级队列的底层结构就是堆所以对 vector 进行适当封装就可以了，如果不知道堆的知识请参考我的另外一篇文章 https://blog.csdn.net/CZHLNN/article/details/112481962
#pragma once
//仿函数
template<class T>
class Less{
public:
bool operator()(const T& t1, const T& t2) const
{
return t1 < t2;
}
};
template<class T>
class Greater{
public:
bool operator()(const T& t1, const T& t2) const
{
return t1 > t2;
}
};
namespace czh{
template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Greater<T>>
class priority_queue {
public:
priority_queue() = default;
/*priority_queue()
{}*/
template<class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
:_con(first, last)
{
//利用向下调整算法，从下到上建堆
/*for (int i = (_con.size() - 2) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(i);
}*/
利用向上调整算法，从上到下调整
for (size_t i = 1; i < _con.size(); i++)
{
AdjustUp(i);
}
}
void push(const T& data)
{
_con.push_back(data);
// 向上调整
AdjustUp(_con.size() - 1);
}
void pop()
{
if (empty()) return;
swap(_con.front(),_con.back());
_con.pop_back();
AdjustDown(0);
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
const T& top() const
{
return _con.front();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
private:
//向上调整算法
void AdjustUp(int child)
{
Compare com;
int parent = (child - 1) >> 1;
while (child > 0)
{
/*if (_con[child] > _con[parent])*/
if (com(_con[child], _con[parent]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) >> 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void AdjustDown(int parent)
{
Compare com;
size_t child = 2 * parent + 1;
while (child < _con.size())
{
/*if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] < _con[child])*/
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child + 1], _con[child]))
{
child++;
}
/*if (_con[child] > _con[parent])*/
if (com(_con[child], _con[parent]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
parent = child;
child = 2 * parent + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
//向下调整算法
Container _con;
};
}
4 容器适配器模式
适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。
上面介绍的3种数据结构都是容器适配器（container adapter）。
