关于STL这部分,原课程将其分为了四部分,我做笔记时,会将其整合,使其更具有整体性
STL —— Standard Template Library,标准模板库
C++ Standard LIbrary,C++标准库中包含STL(即STL+一些小东西)
.h
,例如:#include
.h
,例如:#include
.h
仍然可用,例如:#include
新式 header 内的组件封装于 namespace std
老式 header 内的组件不封装于 namespace std
STL六大部件:容器(Containers)、分配器(Allocators)、算法(Algorithms)、迭代器(Iterators)、仿函数(Functors)、适配器(Adapters)
实例:
判断条件 predicate 为:not1(bind2nd(less
—— 表示 >= 40 数为真
前闭后开:[ ),基本所有容器都有
begin()
end()
,但 begin 是指向的容器的第一个元素,而 end 是指向的容器最后一个元素的下一个例子:遍历容器
... Container<T> c; Container<T>::iterator i = c.begin(); for (; i != c.end(); ++i) { ... } //但在C++11中可以用新语法简写 ... Container<T> c; for (auto elem : c) { ... }
在模板参数的关键字使用中与 class
是一样的
在类型前面加上 typename
:
template <typename T>
class MyTemplateClass {
public:
typedef typename T::NestedType NestedType;
};
template <typename T>
void MyTemplateFunction() {
typename T::SomeType variable;
// ...
}
在这个例子中,typename
用于告诉编译器 T::NestedType
和 T::SomeType
是类型名称而不是成员变量
typename
是一个用于明确指定符号是一个类型的关键字,以帮助编译器正确解析代码并避免歧义,如果不使用 typename
,编译器可能会认为符号是一个值而不是类型,导致编译错误。
OOP —— Object-Oriented programming 面向对象编程
将数据和操作关联到一起
例如容器 List,其自带了一个 sort()
,因为链表的存储空间不是连续的,Iterator 不能实现加减操作,所以不能使用全局的 ::sort()
GP —— Generic Programming 泛式编程
将数据和操作分开
分类:序列式容器 Sequence Container,关联式容器 Associative Container
序列式容器:按照放入的次序进行排列
关联式容器:有 key 和 value,适合快速的查找
STL中实现使用红黑树(高度平衡二叉树)和哈希表
其中 Array,Forward-List,Unordered~ 都是C++11的
#include
#include
#include
#include //qsort, bsearch, NULL
void test_array() {
cout << "\n test_array().......... \n";
// 创建一个包含long型元素的array容器,ASIZE为数组的大小
array<long, ASIZE> c;
// 记录开始时间
clock_t timeStart = clock();
// 填充数组 c 中的元素,使用 rand() 生成随机数
for (long i = 0; i < ASIZE; ++i) {
c[i] = rand();
}
// 输出填充数组所花费的毫秒数
cout << "milli-seconds : " << (clock() - timeStart) << endl;
// 输出数组的大小、第一个元素、最后一个元素、起始地址
cout << "array.size()= " << c.size() << endl;
cout << "array.front()= " << c.front() << endl;
cout << "array.back()= " << c.back() << endl;
cout << "array.data()= " << c.data() << endl;
// 获取目标值
long target = get_a_target_long();
// 记录开始时间
timeStart = clock();
// 使用标准库的 qsort 函数(快排)对数组 c 进行排序
::qsort(c.data(), ASIZE, sizeof(long), compareLongs);
// 使用标准库的 bsearch 函数(二分查找)在排序后的数组中搜索目标值
long* pItem = (long*)::bsearch(&target, c.data(), ASIZE, sizeof(long), compareLongs);
// 输出排序和搜索所花费的毫秒数
cout << "qsort()+bsearch(), milli-seconds : " << (clock() - timeStart) << endl;
// 如果找到目标值,输出该值;否则输出未找到消息
if (pItem != NULL)
cout << "found, " << *pItem << endl;
else
cout << "not found! " << endl;
}
运行结果:
随机数据填充容器:47ms;排序和搜索:187ms
C++TR1下(比较简单):
template <typename _Tp, std::size_t _Nm>
struct array
{
typedef _Tp value_type;
typedef _Tp* pointer;
typedef value_type* iterator; // 迭代器为_Tp*
value_type _M_instance[_Nm ? _Nm : 1]; // 如果_Nm为0,就分配一个空间
iterator begin() { return iterator(&_M_instance[0]); }
iterator end() { return iterator(&_M_instance[_Nm]); }
...
};
GCC4.9下(复杂且无益处):
// GCC4.9通过多个typedef以下面的逻辑创建的array里的data
typedef int T[100]; // T即类型int[100]
T c; // 与int c[100]一样
#include
#include
#include
#include //abort()
#include //snprintf()
#include
#include
#include //sort()
// 测试函数,接受一个引用类型的长整型参数
void test_vector(long& value)
{
cout << "\ntest_vector().......... \n";
vector<string> c; // 创建一个字符串类型的向量
char buf[10];
clock_t timeStart = clock(); // 记录开始时间
for(long i=0; i< value; ++i) // 循环插入随机生成的字符串
{
try {
snprintf(buf, 10, "%d", rand()); // 将随机整数转换为字符串
c.push_back(string(buf)); // 将字符串添加到向量中
} // 这里是处理异常,如内存不够
catch(exception& p) {
cout << "i=" << i << " " << p.what() << endl;
// 输出出现异常的信息以及对应的索引值
// 曾經最高 i=58389486 then std::bad_alloc
abort(); // 异常处理后中止程序
}
}
cout << "milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出填充向量花费时间
cout << "vector.max_size()= " << c.max_size() << endl; // 输出向量的最大容量
cout << "vector.size()= " << c.size() << endl; // 输出向量的实际大小
cout << "vector.front()= " << c.front() << endl; // 输出向量的首元素
cout << "vector.back()= " << c.back() << endl; // 输出向量的末尾元素
cout << "vector.data()= " << c.data() << endl; // 输出向量地址
cout << "vector.capacity()= " << c.capacity() << endl << endl; // 输出向量的容量
// 直接find来查找————次序查找
string target = get_a_target_string(); // 获取一个目标字符串
{
timeStart = clock(); // 记录开始时间
auto pItem = find(c.begin(), c.end(), target); // 在向量中查找目标字符串
cout << "std::find(), milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl;
if (pItem != c.end())
cout << "found, " << *pItem << endl << endl; // 输出找到的目标字符串
else
cout << "not found! " << endl << endl; // 输出未找到目标字符串
}
// 先排序再二分法查找
{
timeStart = clock(); // 记录开始时间
sort(c.begin(), c.end()); // 对向量中的字符串进行排序
cout << "sort(), milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl;
timeStart = clock();
string* pItem = (string*)::bsearch(&target, (c.data()),
c.size(), sizeof(string), compareStrings);
cout << "bsearch(), milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl;
if (pItem != NULL)
cout << "found, " << *pItem << endl << endl; // 输出在排序后向量中找到的目标字符串
else
cout << "not found! " << endl << endl; // 输出在排序后向量中未找到目标字符串
}
c.clear(); // 清空向量中的数据
test_moveable(vector<MyString>(),vector<MyStrNoMove>(), value); // 调用另一个函数进行测试
}
这是 array 在后面插入元素,其中若空间 capacity 不够,其会进行两倍扩充——即空间不够时会将原来的空间 *2
c.push_back(string(buf));
运行结果:
随机数据填充容器:3063ms;直接搜索:0ms(运气很好);排序后二分查找:2765ms
GCC2.9下:
一共3个指针:start
,finish
,end_of_storage
所以 sizeof(vector
是12
template <class T, class Alloc = alloc>
class vector
{
public:
typedef T value_type;
typedef value_type* iterator; // 迭代器就是T*
typedef value_type& reference;
typedef size_t size_type;
protected:
iterator start;
iterator finish;
iterator end_of_storage;
public:
iterator begin() { return start; }
iterator end() { return finish; }
size_type size() const { return size_type(end() - begin()); }
size_type capacity() const { return size_type(end_of_storage - begin()); }
bool empty() const { return begin() == end(); }
reference operator[](size_type n) { return *(begin() + n); }
// 所有连续储存的容器都有[]的重载
reference front() { return *begin(); }
reference back() { return *(end() - 1); }
}
vector 每次成长会大量调用元素的拷贝构造函数和析构函数,是一个大成本
void push_back(const T& x)
{
if (finish != end_of_storage) // 还有备用空间
{
construct(finish, x); // 全局函数
++finish;
}
else // 无备用空间
insert_aux(end(), x);
}
template <class T, class Alloc>
void vector<T, Alloc>::insert_aux(iterator position, const T& x){
if (finish != end_of_storage){ // insert_aux还会被其他函数调用所以还有检查
// 在‘备用空间起始处’构建一个元素以vector最后一个元素为初值
// insert_aux也可能被insert调用,元素插入位置不定
construct(finish, *(finish - 1));
++finish;
T x_copy = x;
copy_backward(position, finish - 2, finish - 1);
*position = x_copy;
}
else{
const size_type old_size = size();
const size_type len = old_size != 0 ? 2 * old_size : 1;
// 原大小为0,则分配1;否则,分配原大小的2倍
iterator new_start = data_allocator::allocate(len);
iterator new_finish = new_start;
try{
// 拷贝安插点前的原内容
new_finish = uninitialized_copy(start, position, new_start);
construct(new_finish, x);
++new_finish;
// 拷贝安插点后的原内容
new_finish = uninitialized_copy(position, finish, new_finish);
}
catch (...){
destroy(new_start, new_finish);
data_allocator::deallocate(new_start, len);
throw;
}
// 解构并释放原vector
destroy(begin(), end());
deallocate();
// 调整迭代器,指向新vector
start = new_start;
finish = new_finish;
end_of_storage = new_start + len;
}
GCC4.9下变得复杂:
且迭代器也变得乱七八糟,舍近求远,何必如此!!
// 同理
void test_list(long& value)
{
...
list<string> c; // 创建一个字符串列表
char buf[10]; // 字符串缓冲区
...
string target = get_a_target_string(); // 获取目标字符串
timeStart = clock();
auto pItem = find(c.begin(), c.end(), target); // 在列表中查找目标字符串
cout << "std::find(),milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出查找时间
...
timeStart = clock();
c.sort(); // 对列表进行排序
cout << "c.sort(), milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出排序时间
c.clear(); // 清空
}
注意:
c.sort();
是容器自带的排序函数,如果容器自带肯定是要比全局的排序函数好的list 同样也是用
c.push_back(string(buf));
往里添加元素的
运行结果:
随机数据填充容器:3265ms;直接搜索:16ms;排序:2312ms
GCC2.9中
// list class
template <class T, class Alloc = alloc>
class list
{
protected:
typedef __list_node<T> list_node;
public:
typedef list_node* link_type;
typedef __list_iterator<T, T&, T*> iterator; // 迭代器,每一个容器都会 typedef
// 只传一个参数就行了 不理想
protected:
link_type node; // 一个 __list_node 的指针
...
};
// 节点 class
template <class T>
struct __list_node
{
typedef void* void_pointer; // 每次用还要转换类型 不理想
void_pointer prev;
void_pointer next;
T data;
};
除了 array,vector 这样是连续存储的容器,其他容器的 iterator 都是智能指针,其有大量的操作符重载 —— 模拟指针
基本上所有的 iterator 都有下面5个 typedef 和一大堆操作符重载
// iterator class
template <class T, class Ref, class Ptr>
struct __list_iterator
{
typedef __list_iterator<T, T&, T*> self;
typedef bidirectional_iterator_tag iterator_category; // (1)双向迭代器
typedef T value_type; // (2)迭代器所指对象的类型
typedef Ptr pointer; // (3)迭代器所指对象的指针类型
typedef Ref reference; // (4)迭代器所指对象的引用类型
typedef __list_node<T>* link_type;
typedef ptrdiff_t difference_type; // (5)两个迭代器之间的距离类型
link_type node; // iterator本体,一个指向__list_node的指针
reference operator*() const { return (*node).data; }
pointer operator->() const { return &(operator*()); }
self& operator++() // ++i
{
node = (link_type)((*node).next); // 移到下一个节点
return *this;
}
self operator++(int) // i++ 为了区分加上了一个参数其实无用
{
self tmp = *this;
++*this;
return tmp;
}
...
};
注意:self operator++(int){...}
的 self tmp = *this;
中,由于先调用了 =
唤起了 copy ctor 用以创建 tmp 并以 *this
为初值,所以不会唤起 operator*
—— *this
已经被解释为 ctor 的参数
下面的 ++*this;
同理
与 int 类似:iterator 可以连续前++,但不能连续后++
所以前++是返回引用,后++返回值
因为要符合前闭后开原则,所以在 list 尾端加上了一个空白节点
GCC4.9中做出了改进:
void*
--> _LIst_node_base*
在GCC4.9中 sizeof(list
是 8
在GCC2.9中 sizeof(list
是 4
// 同理
void test_forward_list(long& value)
{
...
forward_list<string> c; // 创建一个前向列表
char buf[10]; // 字符串缓冲区
...
string target = get_a_target_string(); // 获取目标字符串
timeStart = clock();
auto pItem = find(c.begin(), c.end(), target); // 在前向列表中查找目标字符串
cout << "std::find(),milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出查找时间
...
timeStart = clock();
c.sort(); // 进行排序
cout << "c.sort(), milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出排序时间
c.clear(); // 清空
}
注意:forward_list 只有
c.push_front();
且没有forward_list.back()
forward_list.size()
运行结果:
随机数据填充容器:3204ms;直接搜索:15ms;排序:2656ms
与 list 相似,略
类似vector,两边都能扩充,实际上是分段连续的
其是通过 map(是一个vector,但在扩充时会 copy 到中间)里的指针指向各个 buffer,buffer 里再存数据,每个 buffer 的大小一致,每次扩充都是扩充一个指针指向一个新的 buffer
void test_deque(long& value)
{
...
deque<string> c; // 创建一个双端队列
char buf[10]; // 字符串缓冲区
...
string target = get_a_target_string(); // 获取目标字符串
timeStart = clock();
auto pItem = find(c.begin(), c.end(), target); // 在队列中查找目标字符串
cout << "std::find(),milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出查找时间
...
timeStart = clock();
sort(c.begin(), c.end()); // 对队列进行排序
cout << "sort(),milli-seconds : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出排序时间
c.clear(); // 清空队列
}
运行结果:
随机数据填充容器:2704ms;直接搜索:15ms;排序:3110ms
下面的 stack 和 queue 内部都是一个 deque,所以技术上这两个可以看作容器适配器 Container Adapter
GCC2.9下
template <class T, class Alloc = alloc, size_t BufSiz = 0>
class deque
{
public:
typedef T value_type;
typedef __deque_iterator<T, T&, T*, BufSiz> iterator;
typedef size_t size_type;
typedef T* pointer;
protected:
typedef pointer* map_pointer; // T** 指向指针的指针
protected:
iterator start;
iterator finish;
map_pointer map;
size_type map_size;
// 两个迭代器:16*2,一个指针:4,一个size_t:4,一共40字节
public:
iterator begin() { return start; }
iterator end() { return finish; }
size_type size() const { return finish - start; }
...
};
注意:第三个模板参数
size_t BufSiz = 0
有一个函数:如果不为0,则 buffer size 就是传入的数据
如果为0,表示预设值,那么
如果
sz = sizeof(value_type)
< 512,传回512/sz
如果sz = sizeof(value_type)
>= 512,传回1
迭代器四个指针,cur
指向当前元素,first
指向当前 buffer 的第一个元素,last
指向当前 buffer 的最后一个元素的下一个,node
指向当前 buffer 在 map(控制中心)的指针
// deque迭代器
template <class T, class Ref, class Ptr, size_t BufSiz>
struct __deque_iterator
{
typedef random_access_iterator_tag iterator_category; // (1)
typedef T value_type; // (2)
typedef Ptr pointer; // (3)
typedef Ref reference; // (4)
typedef size_t size_type;
typedef ptrdiff_t difference_type; // (5)
typedef T** map_pointer;
typedef __deque_iterator self;
T* cur;
T* first;
T* last;
map_pointer node; // 指向指针的指针
// 四个指针,一共16字节
...
};
deque 中的 insert 函数:
iterator insert(iterator position, const T& x)
{
if (position.cur == start.cur) // 插入点在deque最前端
{ // 交给push_front
push_front(x);
return start;
}
else if (position.cur == finish.cur) // 插入点在deque最尾端
{ // 交给push_front
push_back(x);
iterator tmp = finish;
--tmp;
return tmp;
}
else // 在中间插入
{
return insert_aux(position, x);
}
}
iterator insert_aux(iterator pos, const T& x)
{
difference_type index = pos - start; // 安插点前元素个数
value_type x_copy = x;
if (index < size() / 2) // 安插点前的元素少————搬前面的
{
push_front(front());
...
copy(front2, pos1, front1); // 搬元素
}
else // 安插点后的元素少————搬后面的
{
push_back(back());
...
copy_backward(pos, back2, back1);
}
*pos = x_copy; // 安插点设新值
return pos;
}
deque 模拟连续空间(deque iterator 的功能):
-
:两个位置之间的距离——前闭后开的元素个数
两个位置之间的距离 = buffer_size * 两个位置之间 buffer 的数量 + 末尾位置到 buffer 前端的长度 + 起始位置到 buffer 末尾的长度
++
/--
:注:下面带参数的是后++(i++)
+=
/+
:
self& operator+=(difference_type n)
{
difference_type offset = n + (cur - first);
if (offset >= 0 && offset < difference_type(buffer_size()))
// 若+了之后在缓冲区大小范围内
cur += n; // 直接移动迭代器 n 步
else
{
difference_type node_offset = offset > 0 ? offset / difference_type(buffer_size())
: -difference_type((-offset - 1) / buffer_size()) - 1;
// 计算偏移的节点数,offset > 0判断是为了之后的-=/-
// 这里(-offset - 1)后除buffer_size()再-1是为了offset==buffer_size()的情况
set_node(node + node_offset); // 调整节点,使迭代器指向正确的节点
cur = first + (offset - node_offset * difference_type(buffer_size())); // 调整迭代器位置
}
return *this;
}
self operator+(difference_type n) const
{
self tmp = *this; // 复制当前迭代器
return tmp += n; // 返回向前移动 n 步后的迭代器副本
}
-=
/-
:
// -就等于+负的
self& operator-=(difference_type n) { return *this += -n; }
self operator-(difference_type n) const
{
self tmp = *this;
return tmp -= n;
}
[]
:
reference operator[](difference_type n) const
{ return *(*this + n); }
GCC4.9下:其实没必要这样
G2.91 允许指派 buffer_size
G4.53 不允许了
stack:
queue:
stack,queue 是通过
push()
和pop()
来放取元素的,且无iterator 的操作
stack 和 queue 内部默认用 deque 来实现,所以有时候不会将这两个认为容器而是一个适配器
底层函数可以使用 list 和 deque(deque默认更快)
queue 不能用 vector,stack 可以用 vector
set,map 都不能用
用时编译器可以通过的,但在具体使用函数时,若遇到底层容器没有这个函数时,就会报错
// queue
template<class T, class Sequence = deque<T>>
class queue
{
...
protected:
Sequence c; // 底层容器
public:
// 都是通过底层容器来实现
bool empty() const { return c.empty(); }
size_type size() const { return c.size(); }
reference front() { return c.front(); }
const_reference front() const { return c.front(); }
reference back() { return c.back(); }
const_reference back() const { return c.back(); }
void push(const value_type& x) { c.push_back(x); }
void pop() { c.pop_front(); }
};
// stack
template<class T, class Sequence = deque<T>>
class stack
{
...
protected:
Sequence c; // 底层容器
public:
// 都是通过底层容器来实现
bool empty() const { return c.empty(); }
size_type size() const { return c.size(); }
reference top() { return c.back(); }
const_reference top() const { return c.back(); }
void push(const value_type& x) { c.push_back(x); }
void pop() { c.pop_back(); }
};
stack,queue 都不允许遍历,也不提供 iterator
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉搜索树 BST(AVL 是另一种)
rb-tree 提供遍历操作和 iterators,按中序遍历遍历,便可以得到排序状态
不能用 iterator 去改变元素的 key(其有严谨的排列规则)
rb-tree 提供两种 insertion 操作:
insert_unique()
和insert_equal()
,前者表示 key 独一无二,后者表示 key 可重复
GCC2.9下:
template<class Key, // key的类型
class Value, // Value里包含key和date
class KeyOfValue, // 从Value中取出key的仿函数
class Compare, // 比较key大小的仿函数
class Alloc = alloc>
class rb_tree
{
protected:
typedef __rb_tree_node<Value> rb_tree_node;
...
public:
typedef rb_tree_node* link_type;
...
protected:
size_type node_count; // rb-tree节点数量,大小4
link_type header; // 头指针,大小4
Compare Key_compare; // key比大小的仿函数,大小1
// sizeof: 9 ——> 12(填充到4的倍数)
...
};
GCC4.9下:
_M_color 是 “枚举”(Enumeration)
void test_multiset(long& value)
{
cout << "\ntest_multiset().......... \n";
multiset<string> c; // 创建一个multiset
char buf[10];
clock_t timeStart = clock(); // 记录起始时间
for(long i=0; i< value; ++i) // 添加元素到multiset中
{
try {
snprintf(buf, 10, "%d", rand()); // 将随机数转换为字符串格式
c.insert(string(buf)); // 将字符串插入multiset中
}
catch(exception& p) { // 捕获可能的异常
cout << "i=" << i << " " << p.what() << endl; // 输出异常信息
abort(); // 终止程序
}
}
cout << "毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出时间差,计算插入时间
cout << "multiset.size()= " << c.size() << endl; // 输出multiset大小
cout << "multiset.max_size()= " << c.max_size() << endl; // 输出multiset的最大容量
string target = get_a_target_string();
{
timeStart = clock();
auto pItem = find(c.begin(), c.end(), target); // 在multiset中使用 std::find(...) 查找目标字符串
cout << "std::find(),毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl;
...
}
{
timeStart = clock();
auto pItem = c.find(target); // 在multiset中使用 c.find(...) 查找目标字符串
cout << "c.find(),毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl;
...
}
c.clear(); // 清空multiset
}
安插元素是使用
insert()
,其位置由红黑树决定
容器自己有
c.find()
,其会比全局的::find()
快
运行结果:
随机数据填充容器:6609ms(其在填充的时候就进行排序了);直接搜索 ::find()
:203ms;c.find()
:0ms
以 rb-tree 为底层结构,因此有——元素自动排序,key 与 value 和一
set / multiset 提供遍历操作和 iterators,按中序遍历遍历,便可以得到排序状态
禁止用 iterator 去改变元素的值(其有严谨的排列规则)
set的key 独一无二,其
insert()
操作用的 rb-tree 的:insert_unique()
multiset 的 key 可以重复,其
insert()
操作用的 rb-tree 的:insert_equal()
GCC2.9下:
// set
template <class Key, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class set
{
public:
typedef Key key_type;
typedef Key value_type;
typedef Compare key_compare;
typedef Compare value_compare;
private:
typedef rb_tree<key_type, value_type, identity<value_type>,
key_compare, Alloc> rep_type;
rep_type t; // 采用红黑树作为底层机制
public:
typedef typename rep_type::const_iterator iterator;
// 注意:这里是const_iterator,所以不能用iterator改元素
...
};
void test_multimap(long& value)
{
...
multimap<long, string> c; // 创建一个multimap,key 为 long 类型,value 为 string 类型
char buf[10];
clock_t timeStart = clock(); // 记录起始时间
for(long i=0; i< value; ++i) // 添加元素到multimap中
{
try {
snprintf(buf, 10, "%d", rand()); // 将随机数转换为字符串格式并复制到缓冲区
// multimap 不可使用 [] 做 insertion
c.insert(pair<long, string>(i, buf)); // 将元素插入multimap中
}
catch(exception& p) { // 捕获可能的异常
cout << "i=" << i << " " << p.what() << endl; // 输出异常信息
abort(); // 终止程序
}
}
cout << "毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出时间差,计算插入时间
cout << "multimap.size()= " << c.size() << endl; // 输出multimap大小
cout << "multimap.max_size()= " << c.max_size() << endl; // 输出multimap的最大容量
long target = get_a_target_long();
timeStart = clock();
auto pItem = c.find(target); // 在multimap中查找目标 key
cout << "c.find(),毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl;
if (pItem != c.end())
cout << "找到,value=" << (*pItem).second << endl; // 如果找到,输出找到的值
else
cout << "未找到!" << endl; // 如果未找到,输出未找到的信息
c.clear(); // 清空multimap
}
c.insert(pair
中 key 是从1~1000000,value 是随机取的,将其组合为 pair 插入(i, buf));
运行结果:
随机数据填充容器:4812ms(其在填充的时候就进行排序了);c.find()
:0ms
以 rb-tree 为底层结构,因此有——元素自动排序
map/ multimap 提供遍历操作和 iterators,按中序遍历遍历,便可以得到排序状态
不能用 iterator 去改变元素的key(其有严谨的排列规则),但可以用 iterator 去改变元素的 data
因此 map / multimap 将 user 指定的 key_type 设定成
const
map的key 独一无二,其
insert()
操作用的 rb-tree 的:insert_unique()
multimap 的 key 可以重复,其
insert()
操作用的 rb-tree 的:insert_equal()
GCC2.9下:
template <class Key, // key的类型
class T, // data的类型
class Compare = less<Key>,
class Alloc = alloc>
class map
{
public:
typedef Key key_type;
typedef T data_type;
typedef T mapped_type;
typedef pair<const Key, T> value_type;
// 注意:这里是const Key ———— 防止改key
typedef Compare key_compare;
private:
typedef rb_tree<key_type, value_type, select1st<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
rep_type t; // 采用红黑树作为底层机制
public:
typedef typename rep_type::iterator iterator;
...
};
map 的插入元素有特殊写法:
c[i] = string(buf)
,其中i
就是 key;multimap没有map 的
[]
功能:访问元素: 如果指定的键存在于映射中,
map[key]
将返回与该键关联的 data;如果键不存在,map[key]
将自动创建一个新的键值对,key 为指定的 key,data 为默认 data,并返回这个默认 data
元素的位置 = key % bucket大小
bucket vector 的大小为质数
当元素个数大于 bucket 的总数时,bucket vector 扩充并重新打散放在新计算的 bucket 中(rehashing 很花时间)—— bucket 一定比元素多
在扩充时,按 vector 扩充为2倍大小,但会选择靠进这个数的一个质数做新的大小
GCC2.9下:
template <class Value, // Value里包含key和date
class Key, // key的类型
class HashFcn, // hash函数
class ExtractKey, // 从Value中取出key的方法
class EqualKey, // 判断key相等的函数
class Alloc>
class hashtable
{
public:
typedef HashFcn hasher;
typedef EqualKey key_equal; // 判断key相等的函数
typedef size_t size_type;
private:
// 3个函数对象,大小一共3(应该是0,因为一些因素)
hasher hash;
key_equal equals;
ExtractKey get_key;
typedef __hashtable_node<Value> node;
vector<node*, Alloc> buckets; // vector里3个指针,大小12
size_type num_elements; // 大小4
// 一共19 ——> 20(调整为4的倍数)
public:
size_type bucket_count() const { return buckets.size(); }
};
Hash函数:
偏特化写不同类型的 hash 函数,下图都是数值类型,直接返回就可以
下图对 c 风格的字符串做了处理(也可以自己设计),来生成 hash code
注意:老版本STL没有提供现成的 string 类型的 hash 函数
void test_unordered_multiset(long& value)
{
cout << "\ntest_unordered_multiset().......... \n";
unordered_multiset<string> c; // 创建一个 unordered_multiset
char buf[10];
clock_t timeStart = clock(); // 记录起始时间
for(long i=0; i< value; ++i) // 添加元素到 unordered_multiset 中
{
try {
snprintf(buf, 10, "%d", rand()); // 将随机数转换为字符串格式
c.insert(string(buf)); // 将字符串插入 unordered_multiset 中
}
catch(exception& p) { // 捕获可能的异常
cout << "i=" << i << " " << p.what() << endl; // 输出异常信息
abort(); // 终止程序
}
}
cout << "毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl; // 输出时间差,计算插入时间
cout << "unordered_multiset.size()= " << c.size() << endl; // 输出 unordered_multiset 大小
cout << "unordered_multiset.max_size()= " << c.max_size() << endl; // 输出 unordered_multiset 的最大容量
cout << "unordered_multiset.bucket_count()= " << c.bucket_count() << endl; // 输出 unordered_multiset 的桶数量
cout << "unordered_multiset.load_factor()= " << c.load_factor() << endl; // 输出 unordered_multiset 的负载因子
cout << "unordered_multiset.max_load_factor()= " << c.max_load_factor() << endl; // 输出 unordered_multiset 的最大负载因子
cout << "unordered_multiset.max_bucket_count()= " << c.max_bucket_count() << endl; // 输出 unordered_multiset 的最大桶数量
for (unsigned i=0; i< 20; ++i) {
cout << "bucket #" << i << " has " << c.bucket_size(i) << " elements.\n"; // 输出前20个桶中的元素数量
}
string target = get_a_target_string();
{
timeStart = clock();
auto pItem = find(c.begin(), c.end(), target); // 在 unordered_multiset 中使用 std::find(...) 查找目标字符串
cout << "std::find(),毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl;
if (pItem != c.end())
cout << "found, " << *pItem << endl; // 如果找到,输出找到的元素
else
cout << "not found! " << endl; // 如果未找到,输出未找到的信息
}
{
timeStart = clock();
auto pItem = c.find(target); // 在 unordered_multiset 中使用 c.find(...) 查找目标字符串
cout << "c.find(),毫秒数 : " << (clock()-timeStart) << endl;
if (pItem != c.end())
cout << "found, " << *pItem << endl; // 如果找到,输出找到的元素
else
cout << "not found! " << endl; // 如果未找到,输出未找到的信息
}
c.clear(); // 清空unordered_multiset
}
运行结果:
随机数据填充容器:4406ms;直接搜索 ::find()
:109ms;c.find()
:0ms;前二十个 bucket 中只有一个有24个元素
分配器都是与容器共同使用的,一般分配器参数用默认值即可
list<string, allocator<string>> c1;
不建议直接用分配器分配空间,因为其需要在释放内存时也要指明大小
int* p;
p = allocator<int>().allocate(512, (int*)0); // 临时变量调用函数
allocator<int>().deallocate(p,512); // 释放时需要指明之前申请的大小
VC6下:allocator 中有 allocate
,deallocate
其分别用函数 ::operator new
和 ::operator delete
来调用 c 中的 malloc 和 free
pointer allocate(size_type _N, const void*){...} // 后面一个参数只是用来指明类型的
void deallocate(void _FARQ *_P, size_type){...}
这里经过包装还是调用的 malloc 和 free,其执行效率变慢;且如果申请的空间比较小,会有较大比例的额外开销(cookie,调试模式所需空间等等)
GCC2.9 下:其容器都是调用的名叫 alloc 的分配器
其从0到15有一共16个链表,分别代表8字节到16*8字节,例如 #0 的位置用 malloc 要一大块内存,然后做切割,切成一块一块的8字节空间不带cookie,用单向链表穿起来;当要申请6字节的大小的空间时,其就会到 #0 中占用一块 —— 节省空间
在 GCC4.9 中各个容器又用回了 allocator,而上面的 alloc 变成了
__poll_alloc
Iterator 必须提供5种 associated type(说明自己的特性的)来供算法来识别,以便算法正确地使用 Iterator
template <class T, class Ref, class Ptr>
struct __list_iterator
{
...
typedef bidirectional_iterator_tag iterator_category; // (1)迭代器类别:双向迭代器
typedef T value_type; // (2)迭代器所指对象的类型
typedef Ptr pointer; // (3)迭代器所指对象的指针类型
typedef Ref reference; // (4)迭代器所指对象的引用类型
typedef ptrdiff_t difference_type; // (5)两个迭代器之间的距离类型
// iter1-iter2 时,要保证数据类型以存储任何两个迭代器对象间的距离
...
}
// 迭代器回答
// | Λ
// | |
// | |
// V |
// 算法直接提问
template <typename I>
inline void algorithm(I first, I last)
{
...
I::iterator_category
I::pointer
I::reference
I::value_type
I::difference_type
...
}
但当 Iterator 并不是 class 时,例如指针本身,就不能 typedef
了 —— 这时就要设计一个 Iterator Traits
Traits:用于定义类型特征的信息,从而在编译时根据类型的不同进行不同的操作或处理 —— 类似一个萃取机(针对不同类型做不同操作:偏特化)
// I是class iterator进
template <class I>
struct Iterator_traits
{
typedef typename I::iterator_category iterator_category;
typedef typename I::value_type value_type;
typedef typename I::difference_type difference_type;
typedef typename I::pointer pointer;
typedef typename I::reference reference;
// typename用于告诉编译器,接下来的标识符是一个类型名,而不是一个变量名或其他名称
// I::iterator_category 是一个类型名
// iterator_category是这个迭代器类型内部的一个嵌套类型(typedef ...)
};
// I是指向T的指针进
template <class T>
struct Iterator_traits<T*>
{
typedef random_access_iterator_tag iterator_category;
typedef T value_type;
typedef ptrdiff_t difference_type;
typedef T* pointer;
typedef T& reference;
};
// I是指向T的常量指针进
template <class T>
struct Iterator_traits<const T*>
{
typedef random_access_iterator_tag iterator_category;
typedef T value_type; // 注意是T而不是const T
// 按理说是const T,但声明一个不能被赋值的变量无用
// 所以value_type不应加上const
typedef ptrdiff_t difference_type;
typedef const T* pointer;
typedef const T& reference;
};
除了 Iterator Traits,还有很多其他 Traits
迭代器的分类对算法的效率有很大的影响
用有继承关系的class实现:
- 方便迭代器类型作为参数进行传递,如果是整数的是不方便的
- 有些算法的实现没有实现所有类型的迭代器类别,就要用继承关系去找父迭代器类别
struct input_iterator_tag {};
struct output_iterator_tag {};
struct forward_iterator_tag : public input_iterator_tag {};
struct bidirectional_iterator_tag : public forward_iterator_tag {};
struct random_access_iterator_tag : public bidirectional_iterator_tag {};
算法 distance 将会按照迭代器的类别进行不同的操作以提升效率
last - first
即可两者的效率差别很大
但如果迭代器类别是
farward_iterator_tag
或者bidirectional_iterator_tag
,该算法没有针对这种类型迭代器实现,就可以用继承关系来使用父类的实现(继承关系——“is a” 子类是一种父类,当然可以用父类的实现)
算法 copy 将经过很多判断筛选来找到最高效率的实现
其中用到了 Iterator Traits 和 Type Traits 来进行筛选
has trivial op=() 是指的有不重要的拷贝赋值函数(例如复数用的自带的拷贝赋值函数)
注意:由于 output_iterator_tag(例如 ostream_iterator)是 write-only,无法用
*
来读取内容,所以在设计时就需要再写个专属版本
在源码中,算法都是模板函数,接受所有的 iterator,但一些算法只能用特定的 iterator,所以其会在模板参数的名称上进行暗示:
算法的标准样式:需要传进去两个指针
两个版本:
元素累加到 init 上
template <class InputIterator, class T>
T accumulate(InputIterator first, InputIterator last, T init)
{
for (; first != last; ++first)
init = init + *first; // 累加到init
return init;
}
元素累运算到 init 上
template <class InputIterator, class T, class BinaryOperation>
T accumulate(InputIterator first, InputIterator last, T init, BinaryOperation binary_op)
{
for (; first != last; ++first)
init = binary_op(init, *first); // 累运算到init上
return init;
}
这里可以用任意的二元操作(可以是函数,也可以是仿函数)
测试:
#include // std::cout
#include // std::minus
#include // std::accumulate
// 函数
int myfunc (int x, int y) {return x+2*y;}
// 仿函数
struct myclass {
int operator()(int x, int y) {return x+3*y;}
} myobj;
void test_accumulate()
{
cout << "\ntest_accumulate().......... \n";
int init = 100;
int nums[] = {10,20,30};
cout << "using default accumulate: ";
cout << accumulate(nums,nums+3,init); //160
cout << '\n';
cout << "using functional's minus: ";
cout << accumulate(nums, nums+3, init, minus<int>()); //40
cout << '\n';
cout << "using custom function: ";
cout << accumulate(nums, nums+3, init, myfunc); //220
cout << '\n';
cout << "using custom object: ";
cout << accumulate(nums, nums+3, init, myobj); //280
cout << '\n';
}
让范围里的所有元素都依次做同一件事情
Function 可以是函数也可以是仿函数
template <class InputIterator, class Function>
Function for_each(InputIterator first, InputIterator last, Function f)
{
for (; first != last; ++first) {
f(*first);
}
return f;
}
与C++11中的 range-based for statement 差不多
replace
:范围内的所有等于 old_value 的,都被 new_value 取代
template <class ForwardIterator, class T>
void replace(ForwardIterator first, ForwardIterator last,
const T& old_value, const T& new_value)
{
for (; first != last; ++first)
{
if (*first == old_value) *first = new_value;
}
}
replace_if
:范围内所有满足 pred()
为 true 的元素都被 new_value 取代
template <class ForwardIterator,class Predicate, class T>
void replace_if(ForwardIterator first, ForwardIterator last,
Predicate pred, const T& new_value)
{
for (; first != last; ++first)
{
if (pred(*first)) *first = new_value;
}
}
replace_copy
:范围内的元素全部 copy 到新地方,其中所有等于 old_value 的,都被替代为 new_value
template <class InputIterator, class OutputIterator, class T>
OutputIterator replace_copy(InputIterator first, InputIterator last,
OutputIterator result, const T& old_value, const T& new_value)
{
for (; first != last; ++first, ++result)
{
*result = (*first == old_value) ? new_value : *first;
}
return result;
}
count
:在范围中计数值等于 value 的个数
template <class InputIterator, class T>
typename iterator_traits<InputIterator>::difference_type // 返回类型
count (InputIterator first, InputIterator last, const T& value)
{
typename iterator_traits<InputIterator>::difference_type n = 0;
for (; first != last; ++first)
{
if (*first == value) ++n;
}
return n;
}
count_if
:在范围中计数满足条件 pred()
的个数
template <class InputIterator, class Predicate>
typename iterator_traits<InputIterator>::difference_type // 返回类型
count_if (InputIterator first, InputIterator last, Predicate pred)
{
typename iterator_traits<InputIterator>::difference_type n = 0;
for (; first != last; ++first)
{
if (pred(*first)) ++n;
}
return n;
}
- 容器不带成员函数
count()
:array,vector,forward_list,deque- 容器自带成员函数
count()
:set / multiset,map / multimap,unordered_set / unordered_multiset,unordered_map / unorderd_multimap —— 所有关联式容器
find
:在范围内找到值等于 value 的元素
template <class InputIterator, class T>
InputIterator find(InputIterator first, InputIterator last, const T& value)
{
while (first != last && *first != value) ++first;
return first;
}
find_if
:在范围内找到满足 pred()
的元素
template <class InputIterator, class Predicate>
InputIterator find_if(InputIterator first, InputIterator last, Predicate pred)
{
while (first != last && !pred(*first)) ++first;
return first;
}
都是循序查找,效率低
- 容器不带成员函数
find()
:array,vector,forward_list,deque- 容器自带成员函数
find()
:set / multiset,map / multimap,unordered_set / unordered_multiset,unordered_map / unorderd_multimap —— 所有关联式容器
源码复杂
测试:
// 函数
bool myfunc (int i,int j) { return (i<j); }
//仿函数
struct myclass {
bool operator() (int i,int j) { return (i<j);}
} myobj;
// 定义向量
int myints[] = {32,71,12,45,26,80,53,33};
vector<int> myvec(myints, myints+8); // 32 71 12 45 26 80 53 33
// 用默认的比较(operator <)
sort(myvec.begin(), myvec.begin()+4); //(12 32 45 71)26 80 53 33
// 用自己的函数作比较
sort(myvec.begin()+4, myvec.end(), myfunc); // 12 32 45 71(26 33 53 80)
// 用自己的仿函数作比较
sort(myvec.begin(), myvec.end(), myobj); //(12 26 32 33 45 53 71 80)
// 用反向迭代器 reverse iterator 和默认的比较(operator <)
sort(myvec.rbegin(), myvec.rend()); // 80 71 53 45 33 32 26 12
// 用显式默认比较(operator <)
sort(myvec.begin(), myvec.end(), less<int>()); // 12 26 32 33 45 53 71 80
// 使用另一个比较标准(operator >)
sort(myvec.begin(), myvec.end(), greater<int>()); // 80 71 53 45 33 32 26 12
- 容器不带成员函数
sort()
:array,vector,deque,所有关联式容器(本身就排好序了)- 容器自带成员函数
sort()
:list,forward_list(只能用自带)
reverse iterator:
其中用的是 reverse_iterator —— iterator adapter
二分查找是否存在目标元素(并不给予位置),使用前必须先排序;其主要使用 lower_bound()
来找到能放入 val 的最低位置,再判断该元素是否存在
template <class ForwardIterator, class T>
bool binary_search(ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& value)
{
first = lower_bound(first, last, value);
return (first != last && !(value < *first));
// first == last 就是序列中所有元素都小于value
// first == last 时,*first是没有值的,所以需要先检查
// value < *first 就是序列中没有等于value的
}
lower_bound()
:用于在有序序列中查找==第一个大于等于==该值的元素(包括目标值本身),并返回一个指向该位置的迭代器
- 如果目标值在序列中多次出现,返回第一个出现的位置
- 如果目标值在序列中不存在,它将返回指向比目标值大的第一个元素位置,或者返回
last
upper_bound()
:用于在有序序列中查找==第一个大于==该值的元素(不包括目标值本身),并返回一个指向该位置的迭代器
- 如果目标值在序列中多次出现,返回第一个大于目标值的位置
- 如果目标值在序列中不存在,它将返回与
lower_bound()
一样的位置一样是前闭后开的原则,且他们都用的是二分查找的方法
仿函数专门为算法服务,设计成一个函数/仿函数是为了能传入算法
STL中的每个仿函数都继承了 binary_function
/ unary_function
—— 融入到STL中
STL规定每个 Adaptable Function(之后可以改造的函数)都应该继承其中一个(因为之后 Function Adapter 将会提问)
// 一个操作数的操作,例如“!”
template <class Arg, class Result>
struct unary_function
{
typedef Arg argument_type;
typedef Result result_type;
};
// 两个操作数的操作,例如“+”
template <class Arg1, class Arg2, class Result>
struct binary_function
{
typedef Arg1 first_argument_type;
typedef Arg2 second_argument_type;
typedef Result result_type;
};
// 理论大小都是0,实际上可能是1(如果有人继承,那就一定是0)
防函数是我们自己可能会写的,所以自己写的时候,如果想要融入STL,就要继承上面的两个之一
其思想就是将该记的东西记起来,以便日后使用
stack,queue 都是属于 deque 的 Adapter
比如 stack 中将 deque 的 push_back
改名为 push
binder2nd —— 绑定第二参数
// 数范围内所有小于40的元素个数
cout << count_if(vi.begin(), vi.end(),
bind2nd(less<int>(), 40));
// 辅助函数bind2nd,使用方便
// 编译器自动推动op的类型(函数模板)
template <class Operation, class T>
inline binder2nd<Operation> bind2nd(const Operation& op, const T& x)
{
typedef typename Operation::second_argument_type arg2_type;
// 调用ctor生成一个binder2nd临时对象并返回
return binder2nd<Operation>(op, arg2_type(x));
}
// binder2nd适配器:将二元函数对象转换为一元函数对象
template <class Operation>
class binder2nd
: public unary_function<typename Operation::first_argument_type,
typename Operation::result_type>
// 可能binder2nd也要被改造,要回答问题
{
protected:
Operation op; // 内部成员,记录op和第二实参
typename Operation::second_argument_type value;
public:
binder2nd(const Operation& x,
const typename Operation::second_argument_type& y)
: op(x), value(y) {} // ctor,将op和第二实参记录下来
typename Operation::result_type
operator()(const typename Operation::first_argument_type& x) const
{
return op(x, value); // 实际调用op,第二实参为value
}
};
当然还有:binder1st —— 绑定第二参数
新型适配器:bind
,代替了 bind1st
,bind2nd
,binder1st
,binder2nd
not1 —— 否定
// 数范围内所有大于等于40的元素个数
cout << count_if(vi.begin(), vi.end(),
not1(bind2nd(less<int>(), 40)));
C++11提供的 Adapter,其可以绑定:
测试函数 / 对象
// functions
double my_divide(double x, double y)
{
return x/y;
}
// function objects 测试与functions同理
// divides my_divide;
struct MyPair
{
// data members
double a, b;
// member functions
double multiply()
{
return a*b;
}
};
占位符 placeholders:
using namespace std::placeholders;
提供了
_1
,_2
,_3
,·······下面的的
_1
指的是被绑函数中的第一个参数
binding functions / function objects 测试
单纯将两个整数 10
,2
绑定到 my_divide
auto fn_five = bind(my_divide, 10, 2);
cout << fn_five() << endl; // 5.0
用 _1
占据第一参数,第二参数绑定2,即 x/2
auto fn_half = bind(my_divide, _1, 2);
cout << fn_half(10) << endl; // 5.0
用 _1
占据第一参数,_2
占据第二参数,即 y/x
auto fn_invert = bind(my_divide, _2, _1);
cout << fn_invert(10, 2) << endl; // 0.2
给 bind
指定了一个模板参数 int
,将 my_divide
的返回类型变为 int
,即 int(x/y)
auto fn_rounding = bind<int>(my_divide, _1, _2);
cout << fn_rounding(10, 3) << endl; // 3
binding member functions / data members 测试
MyPair ten_two {10, 2};
用C++11的新语法定义一个实例
绑定 member functions,由于成员函数有 this
,所以 _1
就相当于 this
,即 x.multiply()
auto bound_memfn = bind(&MyPair::multiply, _1);
cout << bound_memfn(ten_two) << endl; // 20
绑定 data members,绑定是谁的数据
把实例 ten_two
绑定到 a
,即 ten_two.a
auto bound_memdata = bind(&MyPair::a, ten_two);
cout << bound_memdata() << endl; // 10
用占位符绑定,即 x.a
auto bound_member_data2 = bind(&MyPair::b, _1);
cout << bound_member_data2(ten_two) << endl;
注意:对逆向迭代器取值,就是取其所指正向迭代器的前一个位置
template <class Iterator>
class reverse_iterator
{
protected:
Iterator current;
public:
// 五个associated types与对应的正向迭代器相同
typedef Iterator iterator_type; // 代表正向迭代器
typedef reverse_iterator<Iterator> self; // 代表逆向迭代器
public:
explicit reverse_iterator(iterator_type x) : current(x) {}
reverse_iterator(const self& x) : current(x.current) {}
iterator_type base() const { return current; } // 取出正向迭代器
// 对逆向迭代器取值,就是取其所指正向迭代器的前一个位置
reference operator*() const
{ Iterator tmp = current; return *--tmp; }
pointer operator->() const { return &(operator*()); } // 同上
// 前进变后退,后退变前进
self& operator++()
{ --current; return *this; }
self& operator--()
{ ++current; return *this; }
self operator+(difference_type n)const
{ return self(current-n); }
self operator-(difference_type n)const
{ return self(current+n); }
};
对于 copy(InputIterator first, InputIterator last, OutputIterator result)
,其会不管 OutputIterator
后是否有充裕空间,对 result
开始依次赋值
但如果使用 inserter
,就会有如下用 copy
实现的插入的效果
list<int> foo, bar;
for (int i = 1; i <= 5; i++)
{
foo.push_back(i);
bar.push_back(i*10);
}
list<int>::iterator it = foo.begin();
advance(it, 3);
copy(bar.begin(), bar.end(), inserter(foo, it));
注:其是 output_iterator_tag
其实现原理核心就是 —— 对 =
的操作符重载
insert_iterator<Container>&
operator=(const typename Container::value_type& val)
{
// 关键:转调用insert()
iter = container->insert(iter, val);
++iter; // 使其一直随target贴身移动
return *this;
}
其会将 copy
变为一个输出工具,分隔符是 ,
vector<int> vec = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };
ostream_iterator<int> out_it(cout, ",");
copy(vec.begin(), vec.end(), out_it); // 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,
其核心依然是操作符重载,这样就相当于 cout<<*first;
cout<<",";
basic_ostream<charT,traits>* out_stream;
const charT* delim;
...
ostream_iterator<T, charT, traits>& operator=(const T& value)
{
*out_stream << value;
if(delim!=0) *out_stream << delim; // 分隔符delimiter
return *this;
}
ostream_iterator<T,charT,traits>& operator*(){return *this;}
ostream_iterator<T,charT,traits>& operator++(){return *this;}
...
其中 out_stream
存的 cout
,delim
存的 ,
例一:
在创建 iit
的时候就已经把所有的键盘输入读进去了,之后就是一个一个取出来赋值给 value 的操作
double value1, value2;
istream_iterator<double> eos; // end of stream iterator
istream_iterator<double> iit(cin); // 相当于cin>>value
if(iit != eos)
value1 = *iit; // 相当于return value
iit++; // 迭代器不断++,就是不断地读内容
if(iit != eos)
value2 = *iit;
例二:
从 cin
读 data,插入到目的容器
istream_iterator<double> eos; // end of stream iterator
istream_iterator<double> iit(cin);
copy(iit, eos, inserter(c,c.begin()));
原理依旧是大量的**操作符重载 **—— 就可以改变原函数的作用
basic_istream<charT, traits>* in_stream;
T value;
...
istream_iterator():in_stream(0){} // eos
istream_iterator(istream_type& s):in_stream(&s){++*this;} // 进++
istream_iterator<T,charT,traits,Distance>& operator++()
{
if(in_stream && !(*in_stream >> value)) // 开始读了
in_stream = 0;
return *this;
}
const T& operator*() const { return value; }
...
Hash Function的常规写法:其中 hash_val
就是万用Hash Function
class CustumerHash
{
public:
size_t operator()(const Customer& c) const
{ return hash_val(c.fname(), c.lname(), c.no()); }
};
还可以直接用函数实现,或者写一个
hash
的特化版本
原理:
通过三个函数重载实现从给入数据中逐一提取来不断改变 seed
// 第一个函数 首先进入该函数
template <typename... Types>
inline size_t hash_val(const Type&... args)
{
size_t seed = 0; // 设置初始seed
hash_val(seed, args...); // 进入第二个函数
return seed; // seed就是最后的HashCode
}
// 第二个函数 该函数中逐一提取一个参数
template <typename T, typename... Types>
inline void hash_val(size_t& seed, const T& val, const Types&... args)
{
hash_combine(seed, val); // 逐一取val,改变seed
hash_val(seed, args...); // 递归调用自己,直到取完进入第三个函数
}
// 第三个函数
template <typename T>
inline void hash_val(size_t& seed, const T& val)
{
hash_combine(seed, val); // 取最后一个val,改变seed
}
// 改变seed的函数
template <typename T>
inline void hash_combine(size_t& seed, const T& val)
{
// 乱七八糟的运算,越乱越好
seed ^= hash<T>()(val) + 0x9e3779b9 + (seed<<6) + (seed>>2);
}
C++11中 variadic templates:
从传入的内容(任意个数,任意元素类型)分为一个和其他,递归再分为一个和其他······
0x9e3779b9:是黄金比例!
可以将一些东西组合在一起
创建 tuple
tuple<string, int, int, complex<double>> t;
tuple<int, float, string> t1(41, 6.3, "nico");
auto t2 = make_tuple(22, 44, "stacy");
输出 tuple
// 输出t1中的第一个
cout << get<0>(t1) << endl; // 41
cout << t << endl; // 在VS2022上并没有<<的重载
运算
t1 = t2;
if(t1 < t2) // 以特定的方式进行的比较
{
...
}
绑定解包
tuple<int, float, string> t3(77, 1.1, "more light");
int i;
float f;
string s;
tie(i, f, s) = t3; // i == 77, f == 1.1, s == "more light"
// tuple里有多少类型
tuple_size< tuple<int, float, string> >::value; // 3
// 取tuple里面的类型,前面一堆代表float
tuple_element<1, TupleType>::type fl = 1.0; // float fl = 1.0;
依然是使用 variadic templates,通过递归继承,不断从 ...
中提取内容
// 空的tuple
template <> class tuple<> {}; // 直到取完
// tuple主体
template <typename Head, typename... Tail>
class tuple<Head, Tail...>
: private tuple<Tail...> // 递归继承
{
typedef tuple<Tail...> inherited;
public:
tuple() {}
tuple(Head v, Tail... vtail)
: m_head(v), inherited(vtail...) {}
...
protected:
Head m_head; // 每次取出的元素
};
其余函数:
...
{
public:
...
Head head() { return m_head; }
inherited& tail() { return *this; } // 通过转型获得Tail部分
...
};
GCC2.9中:
默认的 __type_traits
进行了一系列泛化的设定(trivial 是不重要的意思)
struct __true_type {};
struct __false_type {};
template <class type>
struct __type_traits
{
typedef __true_type this_dummy_member_must_be_first;
typedef __false_type has_trivial_default_constructor;
typedef __false_type has_trivial_copy_constructor;
typedef __false_type has_trivial_assignment_operator;
typedef __false_type has_trivial_destructor;
typedef __false_type is_POD_type; // Plain Old Data 类似C的struct
};
还会通过特化来实现针对不同类型的设定,例
template <> struct __type_traits<int>
{
typedef __true_type has_trivial_default_constructor;
typedef __true_type has_trivial_copy_constructor;
typedef __true_type has_trivial_assignment_operator;
typedef __true_type has_trivial_destructor;
typedef __true_type is_POD_type;
};
C++11中:
有了很多个 type traits,可以回答更多问题
测试:
cout << is_void<T>::value << endl;
cout << is_integral<T>::value << endl;
cout << is_floating_point<T>::value << endl;
cout << is_array<T>::value << endl;
...
不论是什么类型都可以自动检测它的 traits,非常厉害!(里面有虚函数——就能自动检测出它有多态性)
模板的作用
例 is_integral
依然是采用的一种问答的方式实现的
template <typename _Tp>
struct is_integral
:public __is_intagral_helper<typename remove_cv<_Tp>::type>::type
{ };
首先 remove_cv
(const
和 volatile
)
// 通过偏特化实现remove const
template <typename _Tp>
struct remove_const
{ typedef _Tp type };
template <typename _Tp>
struct remove_const<_Tp const>
{ typedef _Tp type };
// remove volatile 同理
再通过 __is_intagral_helper
进行问答
// 通过偏特化实现
template <typename>
struct __is_integral_helper
:public false_type { };
template <>
struct __is_integral_helper<bool>
:public true_type { };
template <>
struct __is_integral_helper<int>
:public true_type { };
template <>
struct __is_integral_helper<long>
:public true_type { };
...
其他深入 class 内部的一些 traits 比如是否有虚函数,是否是一个类,是否是POD等等,其实现可能都与编译器有关
moveable class 中有:
// move ctor
MyString(MyString&& str) noexcept // 用&&与普通版本区别开
: _data(str._data), _len(str._len)
{
str._len = 0;
str._data = NULL; // 避免析构函数释放资源
}
// move assignment
MyString& operator=(MyString&& str) noexcept
{
if (this != &str)
{
_len = str._len;
_data = str._data;
str._len = 0;
str._data = NULL; // 避免析构函数释放资源
}
return *this;
}
// dtor
virtual ~MyString()
{
if(_data) delete _data; // 一定要检查
}
MyString C11(C1); // ctor
MyString C12(move(C1)); // move ctor
对于 vector 这样的容器,其用 move 就只是 swap 了三根指针,非常快!
move 之后原来的东西不能再使用,比如拿数据插入容器,用临时对象,编译器看到就会自动使用 move 版本的
MyString C11(C1);
时,创建了一个实例 C11,编译器就不知道是否能用 move,就需要自己MyString C12(move(C1));
使用 move,但注意之后==一定不能用原来的C1
==
&&
(右值引用)这是C++11引入的特性,右值引用用于处理临时对象或将资源所有权转移给其他对象,以提高性能和资源管理