STL总结
文章目录
- STL的本质
- STL的六大组件
-
- 容器
- 算法
- 迭代器
-
- 迭代器实现原理
- 迭代器与类的融合
- 反向迭代器
- 适配器
- 仿函数
- 空间配置器
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，因此熟悉STL不仅对我们正常使用有很大帮助，而且对自己的知识也有一定的提高。
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。
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中的算法主要分为两大类：与数据结构相关算法(容器中的成员函数)和通用算法(与数据结构不相干)。STL中通用算法总共有70多个，主要包含：排序，查找，排列组合，数据移动，拷贝，删除，比较组合，运算等。 以下只列出了部分常用的算法：
- accumulate
// 对[first, last)区间中元素在init的基础上进行累加
template <class InputIterator, class T> T accumulate ( InputIterator first, InputIterator last, T init );
// 对[fist, last)区间中元素在init的基础上按照binary_op指定的操作进行累加
template <class InputIterator, class T, class BinaryOperation> T accumulate ( InputIterator first, InputIterator last, T init,
BinaryOperation binary_op );
#include- 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- 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;
}
#include- 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;
}
- 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);
}
}
template<class InputIterator, class OutputIterator>
OutputIterator copy (InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result)
{
while (first!=last) {
*result = *first;
++result; ++first;
}
return result;
}
#include
#include注意：
- 使用时必须保证区间有序
- 时间复杂度为O(M+N)
- 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。
#include - 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;
}
#include - 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);
}
- 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：
1). 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。
2).sort并不是一种排序算法，而是将多个排序算法混合而成
3).当元素个数少于__stl_threshold阈值时(16)，使用直接插入排序处理
4).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溃，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2log2N 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2log2N 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。
C++一道深坑面试题：STL里sort算法用的是什么排序算法？
- 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>
ForwardIterator unique ( 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：
1). 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。
2). 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。
3). 该函数需要配合erase才能真正的将元素删除掉。
#include - 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。他们排完之后，仍然是升序或者降序。
#include 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。
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;
}
find算法在查找时，与具体的数据结构无关，只要给出待查找数据集合的范围，find就可在该范围中查找，找到返回该元素在区间中的位置，否则返回end。
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
迭代器与类的融合
- 定义迭代器类
- 在容器类中统一迭代器名字
比如list：
template <class T, class Alloc = alloc>
class list
{
// ...
typedef __list_iterator<T, T&, T*> iterator;
// ...
}
- 在容器类中添加获取迭代器范围的接口：
template <class T, class Alloc = alloc>
class list
{
// ...
iterator begin(){ return (link_type)((*node).next);}
iterator end(){ return node;}
// ...
};
反向迭代器
反向迭代器：正向迭代器的适配器，即正向迭代器++往end方向移动，–往begin方向移动，而反向迭代器++则往begin方向移动，–则向end方向移动。
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。 - 迭代器适配器：（反向迭代器、插入迭代器、IO流迭代器）
- 函数适配器：函数适配器能够将仿函数和另一个仿函数（或某个值、或某个一般函数）结合起来。
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 空间配置器
空间配置器，顾名思义就是为各个容器高效的管理空间(空间的申请与回收)的，在默默地工作。
前面在模拟实现vector、list、map、unordered_map等容器时，所有需要空间的地方都是通过new申请的，虽然代码可以正常运行，但是有以下不足之处：
- 空间申请与释放需要用户自己管理，容易造成内存泄漏
- 频繁向系统申请小块内存块，容易造成内存碎片
- 频繁向系统申请小块内存，影响程序运行效率
- 直接使用malloc与new进行申请，每块空间前有额外空间浪费
- 申请空间失败怎么应对
- 代码结构比较混乱，代码复用率不高
- 未考虑线程安全问题
因此需要设计一块高效的内存管理机制。
内存池介绍