STL容器的底层数据结构

本文部分内容转自此博客

vector

vector采用的数据结构非常简单：线性连续空间。它以两个迭代器start和finish分别指向配置得来的连续空间中目前已被使用的范围，并以迭代器end_of_storage指向整块连续空间(含备用空间)的尾端。

注意：所谓动态增加大小，并不是在原来空间之后接续新空间(因为无法保证原空间之后尚有可供分配的空间)，而是以原来大小的的两倍另外分配一块较大空间，然后将原内容拷贝过来，然后才开始在原内容之后构造新元素，并释放原空间。因此，对vector的任何操作，一旦引起空间重新配置，指向原vector的所有迭代器就都失效啦。

list

相对于vector的连续线性空间，list就显得复杂许多，它的好处就是插入或删除一个元素，就配置或删除一个元素空间。对于任何位置的元素的插入或删除，list永远是常数时间。

list本身和节点是不同的结构，需要分开设计。以下是STL list的节点node结构：

template <class T>
class __list_node {typedef void* void_pointer;void_pointer prev;void_pointer next;T data;
};

这是一个双向链表

SGI list不仅是一个双向链表，而且是一个环状双向链表。只需一个指针就可遍历整个链表。

deque

deque和vector的最大差异，一在于deque允许常数时间内对起头端进行插入或移除操作，二在于deque没有所谓容量(capacity)概念，因为它是以分段连续空间组合而成，随时可以增加一段新的空间连接起来。

deque由一段一段连续空间组成，一旦有必要在deque的前端或尾端增加新空间，便配置一段连续空间，串接在整个deque的前端或尾端。deque的最大任务，便是在这些分段的连续空间上，维护其整体连续的假象，并提供随机存取的接口，避开了“重新配置、复制、释放”的轮回，代价是复杂的迭代器结构。

deque迭代器

迭代器首先必须指出分段连续空间在哪里，其次它必须能够判断自己是否已经处在缓冲区的边缘，如果是，一旦前进或后退就必须跳跃下一个缓冲区，为了能够正常跳跃，deque必须随时掌握管控中心。

迭代器结构：

template <class T, class Ref, class Ptr, size_t BufSiz>
struct __deque_iterator { // 未继承 std::iterator// 保持迭代器的连接T* cur; // 此迭代器所指之缓冲区的现行（ current）元素T* first; // 此迭代器所指之缓冲区的的头T* last; // 此迭代器所指之缓冲区的的尾（含备用空间）map_pointer node; // 指向管控中心...
};

假如deque中已经包含了20个元素了，缓冲区大小为8，则内存布局如下：

注意：deque最初状态(无任何元素)保有一个缓冲区，因此，clear()完成之后回到初始状态，也一样会保留一个缓冲区。

stack

stack是一种先进后出(First In Last Out，FILO)的数据结构，它只有一个出口。stack允许增加元素、移除元素、取得最顶端元素。但除了最顶端外，没有任何其他方法可以存取，stack的其他元素，换言之，stack不允许有遍历行为。stack默认以deque为底层容器。

queue

queue是一种先进先出(First In First Out，FIFO)的数据结构，它有两个出口，允许增加元素、移除元素、从最底端加入元素、取得最顶端元素。但除了最底端可以加入、最顶端可以取出外，没有任何其他方法可以存取queue的其他元素，换言之，queue不允许有遍历行为。queue默认以deque为底层容器。

heap

heap并不归属于STL容器组件，它是个幕后英雄，扮演prority queue的助手。priority queue允许用户以任何次序将任何元素推入容器内，但取出时一定是按照优先级最高的元素开始取。binary max heap正好具有这样的特性，适合作为priority queue的底层机制。heap默认建立的是大堆。

heap的相关用法可见博客。

priority_queue

priority_queue是一个拥有权值的queue，它允许加入新元素、移除旧元素、审视元素值等功能。由于是一个queue，所以只允许在底端加入元素，从顶端取出元素，除此之外别无其他存取元素方法。priority_queue内的元素并非按照被推入的顺序排列，而是自动按照元素的权值排列。权值最高者排在前面。

默认情况下priority_queue利用max-heap按成，后者是一个以vector为底层容器的complate binary tree。
　　
priority_queue测试用例：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;int main(void)
{int ia[9] = { 0, 1, 2, 3, 4, 8, 9, 3, 5 };vector<int> ivec(ia, ia + 9);priority_queue<int> ipq(ivec.begin(), ivec.end());ipq.push(7);ipq.push(23);while (!ipq.empty()){cout << ipq.top() << " ";ipq.pop();}cout << endl;system("pause");return 0;
}

set

set底层是红黑树，set的所有元素都会根据元素的键值自动排序。set的元素不像map那样可以同时拥有实值(value)和键值(key)，set元素的键值就是实值，实值就是键值，set不允许有两个相同的元素。Set元素不能改变，在set源码中，set::iterator被定义为底层TB-tree的const_iterator，杜绝写入操作，也就是说，set iterator是一种constant iterators(相对于mutable iterators)

测试用例(让set从大到小存放元素)：

#include <iostream>
#include <set>
#include <functional>
using namespace std;/// set默认是从小到大排列，以下是让set从大到小排列
template <typename T>
struct greator
{bool operator()(const T &x, const T &y){return x > y;}
};int main(void)
{set<int, greator<int>> iset;iset.insert(12);iset.insert(1);iset.insert(24);for (set<int>::const_iterator iter = iset.begin(); iter != iset.end(); iter++){cout << *iter << " ";}cout << endl;system("pause");return 0;
}

map

map底层也是红黑树，map的所有元素都会根据元素的键值自动排序。map的所有元素都是pair，同时拥有实值(value)和键值(key)。pair的第一元素为键值，第二元素为实值。map不允许有两个相同的键值。

如果通过map的迭代器改变元素的键值，这样是不行的，因为map元素的键值关系到map元素的排列规则。任意改变map元素键值都会破坏map组织。如果修改元素的实值，这是可以的，因为map元素的实值不影响map元素的排列规则。因此，map iterator既不是一种constant iterators，也不是一种mutable iterators。

测试用例(map从大到小存放元素)：

#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
#include <functional>
using namespace std;/// map默认是从小到大排列，以下是让map从大到小排列
template <typename T>
struct greator
{bool operator()(const T x, const T y){return x > y;}
};int main(void)
{map<int, string, greator<int>> imap;imap[3] = "333";imap[1] = "333";imap[2] = "333";for (map<int, string>::const_iterator iter = imap.begin(); iter != imap.end(); iter++){cout << iter->first << ": " << iter->second << endl;}system("pause");return 0;
}

multiset/multimap

multiset的特性以及用法和set完全相同，唯一的差别在于它允许键值重复，因此它的插入操作采用的是底层机制RB-tree的insert_equal()而非insert_unique()。

multimap的特性以及用法和map完全相同，唯一的差别在于它允许键值重复，因此它的插入操作采用的是底层机制RB-tree的insert_equal()而非insert_unique()。

哈希表hashtable (底层数据结构)

二叉搜索树具有对数平均时间表现，但这样的表现构造在一个假设上：输入数据有足够的随机性。hashtable这种结构在插入、删除、查找具有“常数平均时间”，而且这种表现是以统计为基础，不需依赖元素的随机性。

hashtable底层数据结构为分离连接法的hash表，如下所示：

hashtable中的buckets使用的是vector数据结构，当插入一个元素时，找到该插入哪个buckets的插槽，然后遍历该插槽指向的链表，如果有相同的元素，就返回；否则的话就将该元素插入到该链表的头部。(当然，如果是multi版本的话，是可以插入重复元素的，此时插入过程为：当插入一个元素时，找到该插入哪个buckets的插槽，然后遍历该插槽指向的链表，如果有相同的元素，就将新节点插入到该相同元素的后面；如果没有相同的元素，产生新节点，插入到链表头部)

当调用成员函数clear()后，buckets vector并未释放空间，仍保留原来大小，只是删除了buckets所连接的链表。

unordered_set

unordered_set以hashtable为底层结构,运用set，为的是快速搜寻元素。这一点，不论其底层是RB-tree或是hashtable，都可以完成任务，但是，RB-tree有自动排序功能而hashtable没有，即set的元素有自动排序功能而unordered_set没有。

unordered_map

unordered_map以hashtable为底层结构，由于unordered_map所提供的操作接口，hashtable都提供了，所以几乎所有的unordered_map操作行为都是转调用hashtable的操作行为结果。RB-tree有自动排序功能而hashtable没有，反映出来的结果就是，map的元素有自动排序功能而unordered_map没有。

unordered_multiset/unordered_multimap

unordered_multiset的特性与multiset完全相同，唯一的差别在于它的底层机制是hashtable，因此，unordered_multiset的元素是不会自动排序的。

unordered_multimap的特性与multimap完全相同，唯一的差别在于它的底层机制是hashtable，因此，unordered_multimap的元素是不会自动排序的。

各容器的具体用法

见这个链接里的教程。

各容器的详细源码剖析

具体源码剖析可见此博客。