这篇文章 http://www.cnblogs.com/daoluanxiaozi/archive/2012/12/02/confidential-stl.html 由于严重违反了『博客园首页』的相关规则,因此笔者改将《私房STL》系列的每一篇都整合到博客园中,取消外链的做法。另,考虑篇幅的问题,此系列文章将分为上、中、下。此篇为《数据结构利器之私房STL(中)》。喜欢就顶下:-)
此系列的文章适合初学有意剖析STL和欲复习STL的同学们。
一句话set:容器set底层是由RB_TREE实现的,它和(deque--->stack、queue)模式一样;色set的元素不允许重复;set中键值就是实值,实值就是键值,而键值是不可以更改的(但MS STL不这样做),所以set不允许对其中的元素进行更新;
一句话map:容器map底层也由RB_TREE实现,它和(deque--->stack、queue)模式一样;map中一个键值对应一个实值,不允许键值上的重复,内部是按键值来进行排序存储的,其中键值不允许被更改。
网络上有关于红黑树详细的解说,特别是复杂的红黑树元素操作算法,推荐@JULY 的文章:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6105630。本文主要介绍STL set/map的用法和笔者对其在实现上技巧实现技法的摘录,欢迎斧正。
set和map都是由非线性空间来存储的,属于Bidrectional Iterator;测试添加元素的时候,故意添加已存在的键值,发现被拒绝,RB_TREE内部有insert_equal()和insert_unique()两个版本,set/map都调用后者。
set:
...... set<int> is; is.insert(7); is.insert(5); is.insert(6); is.insert(4); is.insert(3); is.insert(3); /*here.*/ set<int>::iterator beg = is.begin(), end = is.end(),ite; for(ite = beg; ite != end; ite++) cout << *ite << " "; cout << endl;/*3 4 5 6 7*/ ......
map:
map<int,int> im; im.insert(pair<int,int>(7,700)); im.insert(pair<int,int>(5,500)); im.insert(pair<int,int>(6,600)); im.insert(pair<int,int>(4,400)); im.insert(pair<int,int>(3,300)); im.insert(pair<int,int>(3,300)); /*here.*/ map<int,int>::iterator beg = im.begin(), end = im.end(),ite; for(ite = beg; ite != end; ite++) cout << "<" <<ite->first << " " << ite->second << ">" << " "; cout << endl; /*<3 300> <4 400> <5 500> <6 600> <7 700>*/
RB_TREE本身就是一个搜索树,加之它能时刻保持良好的平衡,所以查找效率高。set和map内部已经实现了find()查找。而STL <algorithm>find()效率低很多。
在insert()函数中,会经常用到pair这个结构体,里头有两个元素:第一元素被作为键值,第二元素被作为实值。
/*摘自MS STL。*/ // TEMPLATE STRUCT pair template<class _Ty1, class _Ty2> struct pair { // store a pair of values typedef pair<_Ty1, _Ty2> _Myt; typedef _Ty1 first_type; typedef _Ty2 second_type; pair() : first(_Ty1()), second(_Ty2()) { // construct from defaults } ...... _Ty1 first; // the first stored value _Ty2 second; // the second stored value };
有趣的地方是,它不仅仅用在insert()的参数中,还应用在insert()的返回值和map的“[]”运算符重载中。
typedef pair<iterator, bool> _Pairib; ...... _Pairib insert(const value_type& _Val);
所以在insert()过后,如果插入成功,_Pairib的iterator会指向元素插入的位置,bool被置为true;否则,iterator指向重复的元素的位置,且bool为false.所以,“[]”重载函数可以通过insert()间接实现的。但在MS STL中,它没有采用这种方法,其内部虽也通过insert()间接实现,但其采用以map<T1,T2>::iterator为返回值的insert()版本。
mapped_type& operator[](const key_type& _Keyval) { // find element matching _Keyval or insert with default mapped iterator _Where = this->lower_bound(_Keyval); if (_Where == this->end() || this->comp(_Keyval, this->_Key(_Where._Mynode()))) _Where = this->insert(_Where, value_type(_Keyval, mapped_type())); return ((*_Where).second); }
set中键值就是实值,实值就是键值。既然这样,set中的元素就不允许被修改,一个测试:实践证明,set中的元素允许被改变,改变后,set内部对其视若无睹。
set<int> is; is.insert(7); is.insert(5); is.insert(6); is.insert(4); is.insert(3); is.insert(3); /*3 4 5 6 7*/ set<int>::iterator beg = is.begin(), end = is.end(),ite; *beg = 8; for(ite = beg; ite != end; ite++) cout << *ite << " "; cout << endl; /*8 4 5 6 7*//*居然可以修改,吓shi了*/ is.insert(100); for(ite = beg; ite != end; ite++) cout << *ite << " "; cout << endl; /*8 4 5 6 7 100*//*居然也不维护一下,吓shi了*/
原来是set的iterator迭代器被声明为一般的iterator,而不是const。
/*摘自MS STL。*/ typedef typename _Mybase::iterator iterator;
不仅如此,在set的模板声明中也可以看出端倪:
/*摘自MS STL。*/ template<class _Kty, class _Pr = less<_Kty>, class _Alloc = allocator<_Kty> > class set : public _Tree<_Tset_traits<_Kty, _Pr, _Alloc, false> > { // ordered red-black tree of key values, unique keys
所以如果需要禁止用户通过迭代器修改键值,那么可以将迭代器声明为const:(笔者认为这样可行的)
typedef typename _Mybase::const_iterator iterator;
而map把关得很好,它强行将pair中的第一元素(注意,只是第一元素而已)定义为const:
/*摘自MS STL。*/ template<class _Kty, class _Ty, class _Pr = less<_Kty>, class _Alloc = allocator<pair<const _Kty, _Ty> > > class map : public _Tree<_Tmap_traits<_Kty, _Ty, _Pr, _Alloc, false> > { // ordered red-black tree of {key, mapped} values, unique keys ......
本文的后部分需要对STL源码有一定的了解。本文有待补充。
本文完 2012-10-16
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一句话之Hashtable:哈希表(散列表)能通过键值对数据进行访问的数据结构;其在C++0X标准中未出现,可能是考虑到哈希表效率低下,出于其广泛用于工程中,C++11将其纳入了标准库。C++11的新特性:http://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B11,C++11中哈希表的说明:http://en.wikipedia.org/wiki/C%2B%2B11#Hash_tables;我们知道,通过哈希表来索引目标是很高效的,但这样会出现碰撞问题(即对不同的关键字可能得到同一哈希地址)。常用的解决碰撞的方法有四:线性探测、二次探测、再散列和开链法。而STL中的哈希表所采用的是开链法(也叫链地址法)。
在通过给定的键值计算出元素在Hashtable中的位置(O(1)就可以完成)时,行为就与单链表一样了,查找,插入和删除操作的平均开销都为O(N/2)。
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剩下的内容没有对哈希表模拟实验之类的内容(互联网有很多作者给出了很详细的分析,推荐一个:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/7330323),只描述解决碰撞的方法和哈希表的效率问题。
这样假设,哈希表大小为N,哈希函数为Hash(elem),计算哈希表地址时,取模N,意即:elem在哈哈希表地址是Hash(elem) % N。
线性探测的做法:计算哈哈希表地址得出Hash(elem) % N,如果此地址未被占用,那么插入;否则,探测(Hash(elem) + 1) % N 是否占用,如果未被占用,插入。否则继续探测下去。
二次探测的做法:同线性探测,计算哈希表地址得出Hash(elem) % N,如果此地址未被占用,那么插入;否则,探测(Hash(elem) + 1^2) % N,如果未被占用,插入。否则继续探(Hash(elem) + 2^2) % N。。。
再散列法:存在K个不同的哈希函数Hi = Hashi(elem) % M,k = 0,1,2,k-1。倘若第1个哈希函数不行,采用第2个,从而减少碰撞。
开链法的做法:属于(vector + single list)的模式,计算哈希表地址得出Hash(elem) % N,插入对应的单链表。
线性探测,1、需要表有足够大连续的空间,否则元素太多,就需要resize,效率不可观;2、在进行探测的空闲地址的时候,最坏的情况探测整个表,平均情况是整个表的一半,不可取。
二次探测,1、它同样需要有足够大的连续的空间;2、对线性探测的一种改进的地方,便是平方(二次方)探测,意即步长不再是n,而为n^2,这样能减少碰撞。
再散列法:1、它同样需要有足够大的连续的空间;2、增加计算量。
前三种都未能很好解决碰撞问题。
开链法,动态非连续空间(single list),不存在线性探测和二次探测的第一个问题;在确定地址过后,只需要对相应的single list作插入,删除,修改操作,这样碰撞的问题就转化为single list的寻访,速度可观。STL Hashtable就是采用开链法。
后来我们将看到,STL中的hash_set和hash_map皆由Hashtable作为底层容器。
在数据结构的课堂便有这样的实验:统计文本单词出现的频率。我们可以创建单词哈希表,Hasn(word)定义为word中每个字符的ASCII码之和,通过它来确定单词在哈希表地址,进而进行统计。
另外,初学程序设计的同学都有设计学生管理系统的经历,现有需求“以学生姓名为关键字,如何建立查找表,使得根据姓名可以直接找到相应记录呢?”,这也是哈希表的一个应用。
本文完 2012-10-21
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全排列问题:从n个不同元素中任取m(m≤n)个元素,按照一定的顺序排列起来,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。譬如,考虑{a,b,c}的全排列有abc,acb,bac,bca,cab,cba六(3!)种情况。
首先要声明,STL没有实现全排列的函数,但描述了全排列的核心算法,分别是next_permutation和prev_permutation,两者实际上一样,只不过情况不同。全排列实现可以是递归和迭代两个版本。STL算法中的next_permutation便也是全排列算法迭代版本的核心。
递归实现全排列是一个经典的算法。
/*全排列递归版本*/ void foo1(char *str,int k,int n) { if(k == n) // print str when it reaches the last character. { cout << str << " "; return; }// if for(int i=k; i<n; i++) { swap(str[k],str[i]); foo1(str,k+1,n); // next character. swap(str[k],str[i]); }// for }
abcd abdc acbd acdb adcb adbc bacd badc bcad bcda bdca bdac cbad cbda cabd cadb
cdab cdba dbca dbac dcba dcab dacb dabc 请按任意键继续. . .
因为next_permutation和prev_permutation实际上换汤不换药,因此只描述next_permutation算法。在下笔之前,next_permutation()函数的作用是取下一个排列组合。同样,考虑{a,b,c}的全排列:abc,acb,bac,bca,cab,cba,以“bac”作为参考,那么next_permutation()所得到的下一个排列组合是bca,prev_permutation()所得到的前一个排列组合是“acb”,之于“前一个”和“后一个”,是按字典进行排序的。
next_permutation()算法描述:
举个例子,需要找到“01324”的下一个排列,找到*i=2,*ii=4,*j=4,下一个排列即“01342”。再来找到“abfedc”的下一个排列,找到*i=b,*ii=f,*j=c,swap操作过后为“acfedb”,逆转操作过后为“acbdef”。
/*全排列迭代归版本*/ void reverse(char *str) { int len = strlen(str),i; for(i=0; i<len/2; i++) swap(*(str+i),*(str+len-1-i)); } /*阶乘*/ int factorial(int n) { if(n == 1) return 1; return n * factorial(n-1); } void foo2(char *p) { int len = strlen(p),cnt = 1; char *i,*ii,*j; cout << p << " "; /*STL <algorithm> next_permutation()函数的核心算法*/ while(++cnt <= factorial(len)) { i = p + len - 2,ii = p + len - 1,j = ii; while(*i >= *ii) i--,ii--; /*find *i and *ii.*/ while(*i >= *j) j--; /*find *j.*/ swap(*i,*j); /*swap.*/ reverse(ii); /*reverse.*/ cout << p << " "; }// while }
abcd abdc acbd acdb adbc adcb bacd badc bcad bcda bdac bdca cabd cadb cbad cbda
cdab cdba dabc dacb dbac dbca dcab dcba 请按任意键继续. . .
prev_permutation()函数做法是一样的。
本文完 2012-10-22
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STL中的pow用来计算某数的n幂次方。
幂运算中,如AK,需要作k次乘法,可以试着用二分法减少乘法的次数,乘法因为机器性能的不同所占的时钟周期数有10~40不等,所以降低乘法的次数,等于是节省CPU的资源,虽然在大多数情况这些无足轻重。
计算A23,可以依次计算A1b,A10b,A100b,A101b,A1010b,A1011b,A10110b,A10111b得到结果。在计算过程中,刻意将指数转化为二进制的形式,以更好理解二分法快速幂。这里可以呈现的是快速幂的递归算法,发现:
当指数n为偶数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2);
当指数n为奇数时,A^n = A^(n/2) * A^(n/2) * A 。
从上面的例子中,即10111b为奇数,A10111b=(A10110b)2 * A;10110b为偶数,A10110b=(A1011b)2 ,依次类推。。。。
typedef unsigned int UINT; UINT power(UINT A,UINT n) { if(n == 1) return A; UINT tmp = power(A,n>>1); /*calculate pow(A,n/2).*/ return (n & 1) ? tmp * tmp * A /*odd.*/ :tmp * tmp; /*even.*/ }
上面是递归的思路,迭代的也一样,同样可以举一个翔实的例子。计算A23,23用二进制展开:
23 = 1 * 24 + 0 * 23 + 1 * 22 + 1 * 21 + 1 * 20,
迭代从低位开始,第k位为0,即不操作;第k位为1,tmp *2k-1。
UINT power(UINT A,UINT n) { UINT tmp = 1,base = 2; while(n) { if(n&1) /*低位为1*/ tmp *= base; n >>= 1; /*右移*/ base <<= 1; }// while return tmp; }
把原来O(N)降低为O(lnN),很划得来。欢迎斧正。
本文完 2012-10-22
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一句话hash_set和hash_map:它们皆由Hashtable(Standard C++ Library未公开,只作为底层部件)作为底层容器, 所有的操作也都由Hashtable提供;咋看起来,好似与set和map有很大的关联,其实不大,只不过hash_set和hash_map有着“set键值就是实值,实值就是键值,map键值就是键值,实值就是实值”特征,姑且让set和map挂挂名:-);
由此,hash_set内部元素也是未经排序的(从Hashtable的实现可知),而hash_map可以经由键值索引其对应实值(其重载了“[]”操作符);由Hashtable的底层实现可知:hash_set和hash_map的查找效率和插入操作的平均时间开销都为O(N/2)。
hash_set只需指定键值的类型,hash_map需指定键值和实值的类型。它们都可以像大多数的容器一样,通过迭代器,寻访元素。
...... hash_set<int> ihs; ihs.insert(1); ihs.insert(5); ihs.insert(6); ihs.insert(4); ihs.insert(3); ihs.insert(3); ihs.insert(100); ihs.insert(200); /*故意的*/ hash_set<int>::iterator beg = ihs.begin(), end = ihs.end(),ite; for(ite = beg; ite != end; ite++) cout << *ite << " "; cout << endl; ......
200 1 3 4 100 5 6
可证见hash_set拒绝插入重复元素(与set性质相同),未排序(违反set性质)。
...... hash_map<int,int> ihm; ihm.insert(pair<int,int>(1,100)); ihm.insert(pair<int,int>(2,200)); ihm.insert(pair<int,int>(3,300)); ihm.insert(pair<int,int>(4,400)); ihm.insert(pair<int,int>(5,500)); hash_map<int,int>::iterator beg = ihm.begin(), end = ihm.end(),ite; for(ite = beg; ite != end; ite++) cout << "<" << ite->first << "," << ite->second << ">" << " "; cout << endl; cout << "ihm[1] = " << ihm[1] << endl; /*可以通过键值索引*/ ......
<1,100> <2,200> <3,300> <4,400> <5,500>
ihm[1] = 100
有Hashtable的实现可知,hash_set和hash_map的平均查找效率一样很高,各自内部有实现find()查找函数,无需使用从头至尾遍历的STL <algorithm>find()函数。Standard C++ Library中的实例:http://msdn.microsoft.com/en-US/library/ea54hzhb(v=vs.80).aspx
hash_set和hash_map还实现很多函数,给出参考链接:http://msdn.microsoft.com/en-US/library/y49kh4ha(v=vs.80).aspx
外链 @MoreWindows 同学的文章:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/7330323,里头的亮点便是C++里头语法的细节问题。
本文完 2012-10-23
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