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M的编程备忘录之C++——map和set

目录

1、set 

1.1、了解set

1.2、set的使用

         1、set的模板参数

        2、set的构造

        3、set的迭代器

        4、set的容量    

        5、set的修改

2、map

2.1、认识map

 2.2、map的使用

        1、map的模板参数

        2、map的构造

         3、map的迭代器

         4、map的容量与元素访问

         5、map元素修改

3、multiset

3.1、认识multiset

4、multimap

4.1、认识multimap

5、底层结构

5.1、AVL树

5.1.1、AVL树概念

5.1.2、AVL树节点的定义

5.1.3、AVL的插入

5.1.4、AVL树的旋转

5.2、红黑树

5.2.1、概念

5.2.2、性质 

5.2.3、红黑树节点定义

5.2.4、红黑树的插入操作


1、set 

1.1、了解set

        1. set是按照一定次序存储元素的容器
        2. 在set中,元素的value也标识它(value就是key,类型为T),并且每个value必须是唯一的。 set中的元素不能在容器中修改(元素总是const),但是可以从容器中插入或删除它们。
        3. 在内部,set中的元素总是按照其内部比较对象(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则进行排序。
        4. set容器通过key访问单个元素的速度通常比unordered_set容器慢,但它们允许根据顺序对 子集进行直接迭代。
        5. set在底层是用二叉搜索树(红黑树)实现的。

1.2、set的使用

         1、set的模板参数

                

                T: set中存放元素的类型,实际在底层存储<value, value>的键值对。
                Compare:set中元素默认按照小于来比较
                Alloc:set中元素空间的管理方式,使用STL提供的空间配置器管理

        2、set的构造

函数声明函数功能
set (const key_compare& comp = key_compare(),      const allocator_type& alloc =      allocator_type());
构造空的set
set (InputIterator first, InputIterator last,      const key_compare& comp = key_compare(),      const allocator_type& alloc =      allocator_type());
用[first,last)区间中的元素构造set
set (const set& x);
set的拷贝构造

        3、set的迭代器

函数声明函数功能
iterator begin();返回set中起始位置元素的迭代器
iterator end();返回set中最后一个元素后面的迭代器
const_iterator cbegin() const;返回set中起始位置元素的const迭代器
const_iterator end() const;返回set中最后一个元素后面的const迭代器
reverse_iterator rbegin();
返回set第一个元素的反向迭代器,即end
reverse_iterator rend();
返回set最后一个元素下一个位置的反向迭代器,即rbegin
const_reverse_iterator crbegin() const;
返回set第一个元素的反向const迭代器,即cend
const_reverse_iterator crend() const;
返回set最后一个元素下一个位置的反向const迭代器,即crbegin

        4、set的容量    

函数声明函数功能
bool empty ( ) const;
检测set是否为空,空返回true,否则返回false
size_type size() const;
返回set中有效元素的个数

        5、set的修改

          

函数声明函数功能
pair<iterator,bool> insert ( const value_type& x );
在set中插入元素x,实际插入的是<x, x>构成的 键值对,如果插入成功,返回<该元素在set中的位置,true>,如果插入失败,说明x在set中已经存在,返回<x在set中的位置,false>
void erase ( iterator position);
删除set中position位置上的元素
size_type erase (const  key_type& x )
删除set中值为x的元素,返回删除的元素的个数
void erase ( iterator fifirst, iterator last )
删除set中[fifirst, last)区间中的元素
void swap ( set<Key,Compare,Allocator>&
st );
 交换set中的元素  
 void clear ( )  
 将set中的元素清空 
 iterator find ( const key_type& x ) const 
 返回set中值为x的元素的位置 
 size_type count ( const key_type& x ) const  
 返回set中值为x的元素的个数  

2、map

2.1、认识map

        1. map是关联容器,它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值value组合而成的元素。
        2. 在map中,键值key通常用于排序和惟一地标识元素,而值value中存储与此键值key关联的 内容。键值key和值value的类型可能不同,并且在map的内部,key与value通过成员类型 value_type绑定在一起,为其取别名称为pair:
                typedef pair<const key, T> value_type;
        3. 在内部,map中的元素总是按照键值key进行比较排序的。
        4. map中通过键值访问单个元素的速度通常比unordered_map容器慢,但map允许根据顺序 对元素进行直接迭代(即对map中的元素进行迭代时,可以得到一个有序的序列)。
        5. map支持下标访问符,即在[]中放入key,就可以找到与key对应的value。
        6. map通常被实现为二叉搜索树(更准确的说:平衡二叉搜索树(红黑树))。

 2.2、map的使用

        1、map的模板参数

                key: 键值对中key的类型
                T: 键值对中value的类型
                Compare: 比较器的类型,map中的元素是按照key来比较的,缺省情况下按照小于来比较,一般情况下(内置类型元素)该参数不需要传递,如果无法比较时(自定义类型),需要用户自己显式传递比较规则(一般情况下按照函数指针或者仿函数来传递)
                Alloc:通过空间配置器来申请底层空间,不需要用户传递,除非用户不想使用标准库提供的空间配置器

        2、map的构造

函数构造函数功能
map (const key_compare& comp = key_compare(),
     const allocator_type& alloc = allocator_type());
构造空的set
map (InputIterator first, InputIterator last,
     const key_compare& comp = key_compare(),
     const allocator_type& alloc = allocator_type());
用[first,last)区间中的元素构造map
map (const map& x);
map的拷贝构造

         3、map的迭代器

函数声明函数功能
iterator begin();返回map中起始位置元素的迭代器
iterator end();返回map中最后一个元素后面的迭代器
const_iterator cbegin() const;返回map中起始位置元素的const迭代器
const_iterator end() const;返回map中最后一个元素后面的const迭代器
reverse_iterator rbegin();
返回map第一个元素的反向迭代器,即end
reverse_iterator rend();
返回map最后一个元素下一个位置的反向迭代器,即rbegin
const_reverse_iterator crbegin() const;
返回map第一个元素的反向const迭代器,即cend
const_reverse_iterator crend() const;
返回map最后一个元素下一个位置的反向const迭代器,即crbegin

         4、map的容量与元素访问

函数声明函数功能
bool empty ( ) const;
检测set是否为空,空返回true,否则返回false
size_type size() const;
返回set中有效元素的个数
mapped_type& operator[] (const key_type& k)
返回去key对应的value
                在元素访问时,有一个与operator[]类似的操作at()(该函数不常用)函数,都是通过key找到与key对应的value然后返回其引用,不同的是:当key不存在时,operator[]用默认value与key构造键值对然后插入,返回该默认value,at()函数直接抛异常

         5、map元素修改

函数声明函数功能
pair<iterator,bool> insert ( const value_type& x );
在map中插入键值对x,注意x是一个键值对,返回值也是键值对:iterator代表新插入元素的位置,bool代表释放插入成功
void erase ( iterator position);
删除position位置上的元素
size_type erase (const  key_type& x )
删除值为x的元素
void erase ( iterator fifirst, iterator last )
删除[fifirst, last)区间中的元素
void swap ( map<Key,Compare,Allocator>&
mp );
 交换map中的元素  
 void clear ( )  
 将map中的元素清空 
 iterator find ( const key_type& x ) const 
 返回map中值为x的元素的位置,找到返回该元素的位置的const迭代器,否则返回cend
 size_type count ( const key_type& x ) const  
 返回值为x的元素的个数  

3、multiset

3.1、认识multiset

        1. multiset是按照特定顺序存储元素的容器,其中元素是可以重复的。
        2. 在multiset中,元素的value也会识别它(因为multiset中本身存储的就是<value, value>组成 的键值对,因此value本身就是key,key就是value,类型为T). multiset元素的值不能在容器 中进行修改(因为元素总是const的),但可以从容器中插入或删除。
        3. 在内部,multiset中的元素总是按照其内部比较规则(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则进行排序。
        4. multiset容器通过key访问单个元素的速度通常比unordered_multiset容器慢,但当使用迭代器遍历时会得到一个有序序列。
        5. multiset底层结构为二叉搜索树(红黑树)。

4、multimap

4.1、认识multimap

        1. Multimaps是关联式容器,它按照特定的顺序,存储由key和value映射成的键值对<key, value>,其中多个键值对之间的key是可以重复的。
        2. 在multimap中,通常按照key排序和惟一地标识元素,而映射的value存储与key关联的内
容。key和value的类型可能不同,通过multimap内部的成员类型value_type组合在一起, value_type是组合key和value的键值对:
                typedef pair<const Key, T> value_type;
        3. 在内部,multimap中的元素总是通过其内部比较对象,按照指定的特定严格弱排序标准对key进行排序的。
        4. multimap通过key访问单个元素的速度通常比unordered_multimap容器慢,但是使用迭代 器直接遍历multimap中的元素可以得到关于key有序的序列。
        5. multimap在底层用二叉搜索树(红黑树)来实现。

5、底层结构

5.1、AVL树

5.1.1、AVL树概念

        二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下
        因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法:当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。
一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
                它的左右子树都是AVL树
                左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)

5.1.2、AVL树节点的定义

template<class T>
struct AVLTreeNode
{
	AVLTreeNode(const T& data = T())
		: _pLeft(nullptr)
		, _pRight(nullptr)
		, _pParent(nullptr)
		, _data(data)
		, _bf(0)
	{}

	AVLTreeNode<T>* _pLeft;
	AVLTreeNode<T>* _pRight;
	AVLTreeNode<T>* _pParent;
	T _data;
	int _bf;   // 节点的平衡因子
};

5.1.3、AVL的插入

        AVL树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子,因此AVL树也可以看成是二叉搜索树。那么AVL树的插入过程可以分为两步:
                1. 按照二叉搜索树的方式插入新节点
                2. 调整节点的平衡因子
bool Insert(const T& data)
	{
		if (_pRoot == nullptr)
		{
			_pRoot = new Node(data);
			_pRoot->_bf = 0;
			return true;
		}

		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _pRoot;
		while (cur)
		{
			if (cur->_data < data)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_pRight;
			}
			else if (cur->_data > data)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_pLeft;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}
		cur = new Node(data);
		if (parent->_data > data)
		{
			parent->_pLeft = cur;
		}
		else
		{
			parent->_pRight = cur;
		}
		cur->_pParent = parent;

		while (parent)
		{
			if (cur == parent->_pRight)
			{
				parent->_bf++;
			}
			else
			{
				parent->_bf--;
			}

			if (parent->_bf == 0)
			{
				break;
			}
			else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1)
			{
				cur = cur->_pParent;
				parent = parent->_pParent;
			}
			else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2)
			{
				if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateL(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1)
				{
					RotateR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
				{
					RotateLR(parent);
				}
				else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)
				{
					RotateRL(parent);
				}
				break;
			}
			else
			{
				assert(false);
			}
		}
		return true;
	}

5.1.4、AVL树的旋转

         1. 新节点插入较高左子树的左侧---左左:右单旋

void RotateR(Node* pParent)
	{
		Node* subL = pParent->_pLeft;
		Node* subLR = subL->_pRight;

		pParent->_pLeft = subLR;
		if (subLR)
		{
			subLR->_pParent = pParent;
		}

		Node* ppNode = pParent->_pParent;

		subL->_pRight = pParent;
		pParent->_pParent = subL;

		if (pParent == _pRoot)
		{
			_pRoot = subL;
			_pRoot->_pParent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppNode->_pLeft == pParent)
			{
				ppNode->_pLeft = subL;
			}
			else
			{
				ppNode->_pRight = subL;
			}
			subL->_pParent = ppNode;
		}
		subL->_bf = pParent->_bf = 0;
	}
        2. 新节点插入较高右子树的右侧---右右:左单旋

void RotateL(Node* pParent)
	{
		Node* subR = pParent->_pRight;//父节点的右孩子
		Node* subRL = subR->_pLeft;//subR的左孩子

		pParent->_pRight = subRL;
		if (subRL)//若subRL不为空,将subRL的父亲改成pParent
		{
			subRL->_pParent = pParent;
		}

		Node* ppNode = pParent->_pParent;//记录父节点的父节点
		
		subR->_pLeft = pParent;//将pParent设为subR的左孩子
		pParent->_pParent = subR;//将pParent的父节点设为subR

		if (pParent == _pRoot)//如果是根节点
		{
			_pRoot = subR;
			_pRoot->_pParent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (pParent == ppNode->_pLeft)
			{
				ppNode->_pLeft = subR;
			}
			else
			{
				ppNode->_pRight = subR;
			}
			subR->_pParent = ppNode;
		}
		pParent->_bf = 0;
		subR->_bf = 0;
	}

        3. 新节点插入较高左子树的右侧---左右:先左单旋再右单旋

	void RotateLR(Node* pParent)
	{
		Node* subL = pParent->_pLeft;
		Node* subLR = subL->_pRight;
		int bf = subLR->_bf;

		RotateL(pParent->_pLeft);
		RotateR(pParent);

		if (bf == 0)
		{
			pParent->_bf = 0;
			subL->_bf = 0;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == -1)
		{
			pParent->_bf = 1;
			subL->_bf = 0;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else if (bf == 1)
		{
			pParent->_bf = 0;
			subL->_bf = -1;
			subLR->_bf = 0;
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

        4. 新节点插入较高右子树的左侧---右左:先右单旋再左单旋

void RotateRL(Node* pParent)
	{
		Node* subR = pParent->_pRight;
		Node* subRL = subR->_pLeft;
		int bf = subRL->_bf;

		RotateR(pParent->_pRight);
		RotateL(pParent);

		if (bf == 0)
		{	
			subRL->_bf = 0;
			pParent->_bf = 0;
			subR->_bf = 0;
			
		}
		else if (bf == -1)
		{	subRL->_bf = 0;
			pParent->_bf = 0;
			subR->_bf = 1;
			
		}
		else if (bf == 1)
		{	subRL->_bf = 0;
			pParent->_bf = -1;
			subR->_bf = 0;
			
		}
		else
		{
			assert(false);
		}
	}

5.2、红黑树

5.2.1、概念

        红黑树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或 Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。

5.2.2、性质 

        1. 每个结点不是红色就是黑色
        2. 根节点是黑色的 
        3. 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的 
        4. 对于每个结点,从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均 包含相同数目的黑色结点 
        5. 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)

5.2.3、红黑树节点定义

// 节点的颜色
enum Color
{
    RED, 
    BLACK
};
// 红黑树节点的定义
template<class ValueType>
struct RBTreeNode
{
     RBTreeNode(const ValueType& data = ValueType(),Color color = RED)
     : _pLeft(nullptr)
     , _pRight(nullptr)
     , _pParent(nullptr)
     , _data(data)
     , _color(color)
     {}
     RBTreeNode<ValueType>* _pLeft;   // 节点的左孩子
     RBTreeNode<ValueType>* _pRight;  // 节点的右孩子
     RBTreeNode<ValueType>* _pParent; // 节点的双亲(红黑树需要旋转,为了实现简单给出该字段)
     ValueType _data;            // 节点的值域
     Color _color;               // 节点的颜色
};

5.2.4、红黑树的插入操作

        1. 按照二叉搜索的树规则插入新节点

        2. 检测新节点插入后,红黑树的性质是否造到破坏

                 因为新节点的默认颜色是红色,因此:如果其双亲节点的颜色是黑色,没有违反红黑树任何性质,则不需要调整;但当新插入节点的双亲节点颜色为红色时,就违反了性质三不能有连在一起的红色节点,此时需要对红黑树分情况来讨论:

                情况一: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为红

                 情况二: cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u存在且为黑

                 情况三: cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u存在且为黑    p为g的左孩子,cur为p的右孩子,则针对p做左单旋转;相反,p为g的右孩子,cur为p的左孩子,则针对p做右单旋转,则转换成了情况2

pair<iterator, bool> Insert(const T& data)
	{
		Node*& pRoot = GetRoot();
		if (pRoot == nullptr)
		{
			pRoot = new Node(data);
			pRoot->_parent = _pHead;
			pRoot->_color = BLACK;
			_size = 1;
			return make_pair((iterator)pRoot, true);
		}
		else
		{
			KeyOfValue Kof;
			Node* cur = pRoot;
			Node* parent = nullptr;
			while (cur)
			{
				if (Kof(cur->_data) > Kof(data))
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_left;
				}
				else if (Kof(cur->_data) < Kof(data))
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_right;
				}
				else
				{
					return make_pair((iterator)cur, false);
				}
			}

			cur = new Node(data);
			if (Kof(parent->_data) > Kof(data))
			{
				parent->_left = cur;
			}
			else
			{
				parent->_right = cur;
			}
			cur->_parent = parent;

			while (parent != _pHead && parent->_color == RED)
			{
				Node* grandfater = parent->_parent;
				assert(grandfater);
				if (grandfater->_left == parent)
				{
					Node* uncle = grandfater->_right;
					if (uncle && uncle->_color == RED)
					{
						parent->_color = uncle->_color = BLACK;
						grandfater->_color = RED;

						cur = grandfater;
						parent = cur->_parent;
					}
					else
					{
						if (cur == parent->_left)
						{
							//    g
							//   p
							//  c
							RotateR(grandfater);
							parent->_color = BLACK;
							grandfater->_color = RED;
						}
						else
						{
							//    g
							//   p
							//    c
							RotateL(parent);
							RotateR(grandfater);

							cur->_color = BLACK;
							grandfater->_color = RED;
						}
						break;
					}
				}
				else
				{
					Node* uncle = grandfater->_left;
					if (uncle && uncle->_color == RED)
					{
						parent->_color = uncle->_color = BLACK;
						grandfater->_color = RED;

						cur = grandfater;
						parent = cur->_parent;
					}
					else
					{
						if (cur == parent->_right)
						{
							//    g
							//     p
							//      c
							RotateL(grandfater);
							parent->_color = BLACK;
							grandfater->_color = RED;
						}
						else
						{
							//    g
							//     p
							//    c
							RotateR(parent);
							RotateL(grandfater);

							cur->_color = BLACK;
							grandfater->_color = RED;
						}
						break;
					}
				}
			}
		}
		_size++;
		pRoot->_color = BLACK;
		return true;
	}

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