The Annotated STL Sources 读后感

最近看了侯捷翻译的STL源码剖析，感觉有些启发。

迭代器：

• Allocator 空间配置器，全域函数 construct(), destroy()
• iterator 是个智能指针，可以从原生指标提取出需要的类别。这样，容器需要实现自己迭代器。

容器

• RB tree的在STL的使用还是很广泛的，不仅是map，set也是用的RB tree
• 根据Vector的特点，迭代器就是使用的原生指针，作为迭代器的指针使用
• List的迭代器不是原生指针，因为++实际上不是地址的++，而是取得next指针。list遍历的代码，注意拼写
    list<int>::iterator ite; for(ite = ilist.begin(); ite != ilist.end(); ++ite) cout << *ite << ' '; // 0 1 2 3 4 cout << endl; ite = find(ilist.begin(), ilist.end(), 3);
  
• deque   則是種雙向開口的連續線性空間。所謂雙向開口，意思是可以在頭尾兩端分別做元素的安插和刪除動作，
  加新空間便配置一段定量連續空間，串接在整個   deque   的頭端或尾端。deque   的最大任務，便是在這些分段的定量連續空間上，維護其整體連續的假象，並提供隨機存取的介面。避開了「重新配置、複製、釋放」的輪迴，代價則是複雜的迭代器架構。
  
• stack以deque为底部結構並封閉其頭端開口。因此， SGI STL  便以   deque   做為預設情況下的stack底部結構，stack 的實作因而非常簡單。
  
• queue以deque為底部結構並封閉其底端的出口和前端的入口，便輕而易舉形成了一個 queue。因此， SGI  STL  便以   deque   做為預設情況下的   queue   底部結構。
  
• heap 
  如果使用 list 做為 priority   queue 的底層機制，元素安插動作可享常數時間。但是要找到 list ㆗的極值，卻需要對整個 list 進行線性掃描。
  以   binary  search  tree （如 5.1 節的  RB-tree）做為  priority queue 的底層機制。這麼一來元素的安插和極值的取得就有   O(logN)  的表現。但是，小题大做。随机性和实现困难。
   binary heap  就是一種   complete binary tree （完全二元樹）
  
• priority heap
  priority_queue 帶有權值觀念，其內的元素並非依照被推入的次序排列，而是自動依照元素的權值排列（通常權值以實值表示）。權值最高者，排在最前面。
  預設情況下priority_queue   係利用㆒個   max-heap完成，後者是一個以 vector表現的 complete  binary  tree
• set 是一RB tree为基础的实现的。所以，创建和便利的时候会自动从小到大排序。set的iterator 是const iterator不能用之改变大小。因为，改变值会影响RB tree。
• map 几乎所有的操作都只是转调RB tree的操作而已
• multi-set multi-map 都是以可以键值重复的RB tree
• hash table 二叉树具有logarithmic average time，是因为构造在这个假设上：输入数据具有随机性。hash table也插入，删除，搜寻也具有常数平均时间。是以统计为基础的，不依赖输入输入的随机性。
• 碰撞问题，有许多解决办法：线性探索（liner probing），二次探索（quadraticprobing），开链（separate chain）
• hash set 几乎所有的操作都只是转调hash table的操作而已，没有自动排序功能。

算法：

• 算法的泛型化过程。
• copy的效率问题。

仿函数和适配器
构造一个数学表达式