STL剖析(二)：容器底层数据结构及常见用法
一.概述
本文主要聚焦于STL容器，STL完整的容器分类体系如下所示，下文将逐一对各个容器底层的数据结构以及常见用法进行介绍。
测试环境：Ubuntu 22.04 g++ 11.3.0
二.顺序容器
顺序容器都对应着线性数据结构。
2.1 array
array的使用需要引入头文件<array>，它表示固定大小的数组，与C风格的数组一致。在定义array时，需要指定类型T和数组大小N，即array<T,N>，array创建及常见用法如下：
#include <iostream>
#include <array>using namespace std;int main()
{array<int, 3> arr1;// 对array填充特定的值arr1.fill(5); // arr1: {5, 5, 5}// 遍历数组方式一for (int a : arr1) {cout << a << " ";}cout << endl; // 5 5 5//遍历数组方式二for (auto it = arr1.begin(); it != arr1.end(); it++) {cout << *it << " ";}cout << endl; // 5 5 5// 定义时指定初值array<int, 3> arr2 = {2, 5, 4};// 交换两个数组的内容，前提是类型和数组大小都要相同arr1.swap(arr2); // arr1: {2, 5, 4}, arr2: {5, 5, 5}// 对数组进行排序array<double, 2> arr3 = { 3.14, 2.56 };// 获取数组的大小cout << arr3.size() << endl; // 2// 获取数组的第一个元素元素cout << arr3.front() << endl; // 3.14// 获取数组的最后一个元素cout << arr3.back() << endl; // 2.56// 获取数组的首地址cout << arr3.data() << endl;return 0;
}
2.2 vector
vector表示动态数组，同array一样，vector中的元素也是连续存储在内存中的，但vector的大小是可变的。在使用vector时需要引入头文件<vector>，一般而言使用vector时仅需要指定数据类型T即可。
需要注意的是，vector并不是每添加一个元素就分配一次新的存储空间，实际上，当vector分配的容量全部填满元素后再添加新元素时，vector的分配器会重新分配两倍容量的新空间，然后将元素挪过去。vector示意图如下：
图源自侯捷老师的《STL源码剖析》，侵权删。
注意：各家C++的实现可能略有区别，上述的重新分配规则不一定适用，但可以确定的是vector分配容量时一般都要未雨绸缪，即容量要比实际大小更大，否则需要重新分配。
vector的创建及常见用法示例如下：
#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;int main()
{// 创建空vectorvector<int> arr1;// vector末端插入元素arr1.push_back(1);arr1.push_back(3);arr1.push_back(5);arr1.push_back(7);arr1.push_back(9);// 创建时指定初值vector<int> arr2 = { 1,2,3 };// 创建时指定大小和默认值vector<int> arr3(3, 5); // arr3: {5, 5, 5}// 遍历方式一for (int a : arr1) {cout << a << " ";}cout << endl; // 1 3 5 7 9 // 遍历方式二for (auto it = arr2.begin(); it != arr2.end(); it++) {cout << *it << " ";}cout << endl; // 1 2 3// 索引vector元素cout << arr1[1] << endl; // 3// 获取vector的第一个和最后一个元素cout << arr2.front() << " " << arr2.back() << endl; // 1 3// 判断数组是否为空cout << arr1.empty() << endl; // 0// 获取数组的大小和实际容量cout << arr1.size() << " " << arr1.capacity() << endl; // 5 8// 测试是否2倍扩张容量int n = 4;for (int i = 0; i < n; i++)arr1.push_back(i);cout << arr1.size() << " " << arr1.capacity() << endl; // 9 16// 清空vector的元素arr1.clear();// 插入元素，需要通过迭代器指定位置arr3.insert(arr3.begin(), 0); // arr3: {0, 5, 5, 5}// 删除vector末端的元素arr3.pop_back(); // arr3: {0, 5, 5}// 删除vector指定位置的元素，需要通过迭代器指定位置arr3.erase(arr3.begin());return 0;
}
注：对于vector，索引任意位置的元素的时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)，往末端插入或删除末端元素的时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)，往其它位置插入或删除其它位置元素的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。
2.3 deque
deque表示双向队列，是一种双向开口的"连续"空间。要使用deque需要引入头文件<deque>，并指定数据类型T。
连续只是用户看起来，实际deque的存储并非连续的，而是由一系列单独分配的固定大小的数组组成，另外，deque中还需要记录模块（中控器）来维护记录各个段的信息。
与vector比起来，deque的扩展更廉价，因为它不涉及将现有元素复制到新的内存位置。deque的示意图如下所示，其中map便是中控器，其中每个元素都指向一段连续的空间，称之为缓冲区，缓冲器才是用来存储数据的。从下图可以看出，deque还需要维护start和finish两个迭代器，分别指向第一缓冲区的第一个元素和最后缓冲区的最后一个元素。此外，这两个迭代器还需要指向map，否则无法在不同的缓冲区间转移。
图源自stackoverflow: What really is a deque in STL?
deque的创建以及常见用法示例如下：
#include <iostream>
#include <deque>using namespace std;int main()
{deque<int> d = {1, 3, 5, 8, 10};//在deque开头插入元素d.push_front(0); // d: {0,1,3,5,8,10}// 删除deque开头的元素d.pop_front(); // d: {1,3,5,8,10}// 在deque结尾插入元素d.push_back(7); // d: {1,3,5,8,10,7}//删除deque结尾处的元素d.pop_back(); // d: {1,3,5,8,10}// 在指定位置插入元素，会返回一个指向插入元素的迭代器auto it = d.begin();it++;it = d.insert(it, 11); // d: {1,11,3,5,8,10}for (; it != d.end();it++){cout << *it << " ";}cout << endl; // {11,3,5,8,10}// 删除指定范围的元素d.erase(d.begin() + 2, d.begin() + 5); // {1,11,10}//获取deque开头和结尾的元素cout << d.front() << " " << d.back() << endl; // 1 10// 获取deque的大小cout << d.size() << endl; // 3return 0;
}
注：deque在开头和结尾可以进行元素的快速插入和删除。
2.4 list
list表示环形双向链表，链表最大的特点的大小可变且存储非连续。要使用list需要引入头文件<list>，创建对象时需要传入数据类型T。
STL中list节点结构示意图如下图所示，其中包含两个指针prev和next分别指向当前节点的前一个和后一个节点，data存储当前节点的数据。
图源自侯捷老师的《STL源码剖析》，侵权删。
基于节点的结构，list的可视化示意图如下所示，可以看到，由于环状要求，还需要一个空白节点（红框标记）。
list的创建与常见用法如下所示：
#include <iostream>
#include <list>
#include <algorithm>using namespace std;int main()
{// 创建list并初始化list<int> l = {3, 5, 7, 9};// 在list前面添加一个数值为1的节点l.push_front(1);// 在list后面添加一个数值为11的节点l.push_back(11);// 遍历链表for(int a:l){cout << a << " ";}cout << endl; // 1 3 5 7 9 11// 删除链表头的元素l.pop_front(); // l: {3,5,7,9,11}// 删除链表尾的元素l.pop_back(); // l:{3,5,7,9}// 寻找链表中大于6的第一个元素auto it = upper_bound(l.begin(), l.end(), 6);// 链表中插入元素if(it != l.end())l.insert(it, 6); // l: {3,5,6,7,9}// 删除满足某些特殊条件的元素l.remove_if([](const int x){ return x < 5;}); // l: {5,6,7,9}// 删除值等于某个特定值的元素l.remove(7); // l:{5,6,9}list<int> l1 = {3, 1, 7, 10};// 对链表进行排序l1.sort(); // l1: {1,3,7,10}// 归并两个有序链表l.merge(l1); // l:{1,3,5,6,7,9,10}//对链表进行逆序l.reverse(); // l:{10,9,7,6,5,3,1}// 获取链表的大小cout << l.size() << endl; // 7// 获取链表头的元素cout << l.front() << endl; // 10// 获取链表尾的元素cout << l.back() << endl; // 1return 0;
}
注：list插入和和删除元素的时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。
2.5 forward_list
foward_list为单向链表，其行为与list类似，只不过只能单向访问。要使用forward_list需要引入头文件<forward_list>，创建对象时需要指定数据类型参数T。
forward_list的示意图如下所示：
forward_list的创建与常见用法如下所示：
#include <iostream>
#include <forward_list>using namespace std;int main()
{// 创建对象并初始化forward_list<int> l = {2, 4, 6, 8};// 在链表开头插入一个元素l.push_front(0); // l {0,2,4,6,8}// 删除链表头的元素l.pop_front(); // {2,4,6,8}// 在链表中指定位置后插入元素，位置通过迭代器来指定auto it = l.begin();it++;l.insert_after(it, 10); // {2,4,10,6,8}return 0;
}
forward_list的好多操作与list类似，这里不做重复赘述。
三.关联容器
关联容器底层的数据结构是红黑树。
3.1 红黑树
红黑树是一种平衡二叉搜索树，其示意图如下所示：
红黑树需要满足如下规则：
- 每个节点不是红色就是黑色。
- 根节点需为黑色。
- 红节点的子节点不能为红色。
- 任一节点至NULL（树尾端）的任何路径所包含的黑色节点数须相同。
当新节插入时，若未符合上述规则，则需要调整颜色并旋转树形，使得其仍然是保持上述性质的平衡二叉搜索树。
红黑树中节点是有序的，即每个节点的左子树中各个节点的值都小于根节点，右子树中所有节点的值都大于根节点。
红黑树的插入、删除和查找操作的时间复杂度都是 O ( log N ) O(\text{log}N) O(logN)。
限于篇幅，本文不对红黑树进行展开讲解，后续将会写一篇专门的博客来介绍红黑树。
3.2 容器说明
对于set、multiset、map、multimap四种容器，其底层的数据结构都是红黑树，其中：
- set表示集合，其中包含一系列无重复的键（key）。set的使用需要引入头文件
<set>，另外还需要指定键的数据类型T和排序准则Compare，注意后者不是必须的，只有当需要自定义键的排序准则时才需要显式指定。 - multiset与set类似，但其可以包含重复的键。
- map表示字典，即map中每个元素是一个键唯一的键值对。map的使用需要引入头文件
<map>，另外需要指定键（key）和值（value）的数据类型Key和T，此外其同样可以指定排序准则Compare。 - multimap与map类似，但其允许键值对的键重复。
上述四种容器中，set和map用的比较多，下面仅介绍两者的用法。
set的创建和常见用法示例如下：
#include <iostream>
#include <set>using namespace std;int main()
{// 创建并初始化，注意set会自动去重set<int> s = {1, 3, 3, 5, 5};cout << s.size() << endl; // 3// 插入元素s.insert(7); // s: {1,3,5,7}// 删除指定位置的元素s.erase(s.begin()); // s: {3,5,7}// 删除特定的键s.erase(7); // s:{3,5}// 寻找集合中特定的key的数量（非1即0）cout << s.count(3) << " " << s.count(7) << endl; // 1 0s.insert(8);s.insert(0);s.insert(4); // s: {0,3,4,5,8}// 返回第一个不小于给定键的元素的迭代器auto it = s.lower_bound(6);if(it != s.end())cout << *it << endl; // 8// 返回第一个大于给定键的元素的迭代器it = s.upper_bound(2);if(it !=s.end())cout << *it << endl; // 3return 0;
}
map的创建和常见用法示例如下：
#include <iostream>
#include <map>using namespace std;int main()
{// 创建并初始化map<string, int> wc = {{"tom", 18}, {"andy", 12}};// 使用[]可以获取特定key对应的元素cout << wc["tom"] << endl; // 18// 使用[]时当不存在指定的key时，则会插入给定键的节点，若未指定值则值会设置为Value的默认值wc["jake"]; // {{"andy", 12}, {"jake":0}， {"tom", 18}}// 获取map中元素的个数cout << wc.size() << endl; // 3// 插入的另一种方式wc.insert({"smith", 22});auto it = wc.find("sala");if(it == wc.end()) // not findcout << "not find" << endl;elsecout << "find" << endl;return 0;
}
注：map中存在很多查找操作与set类似，故没有重复介绍。
四.无序关联容器
无序关联容器底层的数据结构是哈希表。
4.1 哈希表
哈希表（散列表）在插入、删除、查找等操作上具有平均复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)，其数据结构示意图如下：
图源：hast-table
假定数组有 m m m个桶（bucket），哈希表通过哈希函数（hash function）计算key映射到索引（哈希代码），然后将元素放置到索引对应的桶。
但使用哈希函数可以回带来一个问题，哈希碰撞，即不同的元素被映射到相同的位置。目前解决哈希碰撞最常见的方法为开链（separate chaining），即数组每个桶都维护一个list，通过哈希函数可以为key分配一个桶，然后可以在桶对应list上进行相应的插入、删除和查找操作，若list足够短，速度仍然是非常快的。
限于篇幅，后面写博客详细介绍。
4.2 容器说明
unordered_set、unordered_multiset、unordered_map和unordered_multimap的底层数据结构都是哈希表，其中
- unordered_set：包含一组唯一的键（key），使用需要引用
<unordered_set>，并指定键的数据类型。 - unordered_multiset：与unordered_set类似，但键可以重复。使用需要引用
<unordered_multiset>。 - unordered_map：包含一组键（key）唯一的键值对，引用需要导入
<unordered_map>，并指定键和值的数据类型。 - unordered_multimap：与unordered_map类似，但键可以重复。使用需要引用
<unordered_multimap>。
注意：上述容器还可以指定哈希函数Hash和判断键是否相等的函数KeyEqual。
上述四种容器中，unordered_set和unordered_map用的比较多，下面仅介绍两者的用法。
unordered_set的创建和常见用法如下所示：
#include <iostream>
#include <unordered_set>using namespace std;int main()
{// 创建并初始化unordered_set<int> us = {3, 3, 4, 4, 7, 9, 1};// 获取元素个数cout << us.size() << endl; // 5// 获取哈希表的桶个数cout << us.bucket_count() << endl; // 13// 判断容器是否为空cout << us.empty() << endl; // 0// 返回特定桶的元素数cout << us.bucket_size(0) << endl; // 0// 返回每个桶的平均元素数cout << us.load_factor() << endl; // 0.384615// 往哈希表中插入元素us.insert(10); // us: {}auto it = us.find(9);if(it != us.end()) // find key!!!cout << "find key!!!" << endl;elsecout << "not find" << endl;unordered_set<int> us1 = {11, 8, 9};us.merge(us1); // us:{11,8,10,1,9,7,4,3}return 0;
}
unordered_map的创建和常见用法如下所示：
#include <iostream>
#include <unordered_map>using namespace std;int main()
{unordered_map<string, double> grades = {{"math", 85}, {"chinese", 77}};// 插入特定的键与值grades["english"] = 90;// 插入特定的元素grades.insert({"biology", 85.5});// 获取特定键对应的值cout << grades["math"] << endl; // 85// 返回特定键的元素个数，非1即0cout << grades.count("phyics") << " " << grades.count("math") << endl; // 0 1return 0;
}
unordered_map的好多用法与unordered_set类似，故不重复赘述。
五.容器适配器
容器适配器是依靠其底层容器来完成特定数据结构的功能。
5.1 堆栈
stack是一种先进后出的数据结构，其示意图如下所示：
图源自侯捷老师的《STL源码剖析》，侵权删。
可以看出stack只允许在栈顶进行元素的插入（push）、删除（pop）和获取。（stack不允许遍历行为）
STL中要使用stack，需要引入头文件<stack>，并指定栈内数据类型T，stack的默认底层容器为deque。由于deque是双向队列，因此只要将deque的底部结构封闭，便能形成一个栈。
stack的创建以及常见用法为：
#include <iostream>
#include <stack>using namespace std;int main()
{stack<int> s;// 往栈中插入元素s.push(1);s.push(3);s.push(4);s.push(9);s.push(10);// 获取栈中元素的个数cout << s.size() << endl; // 5// 通过empty()来判断栈是否为空while(!s.empty()) // {// 获取栈顶的元素cout << s.top() << " ";// 弹出栈顶的元素s.pop();}cout << endl; // 10 9 4 3 1return 0;
}
5.2 队列
queue是一种先进先出的数据结构，其示意图为：
图源自侯捷老师的《STL源码剖析》，侵权删。
可以看出，queue允许从队首获取元素，从对尾插入元素。（queue不允许遍历行为）
要使用queue，需要引入头文件<queue>，并指定队列元素的数据类型T，queue的默认底层容器同样为deque。对于deque，只要封闭其底端的出口和首端的入口，便能轻易形成一个queue。
queue的创建及常见用法如下：
#include <iostream>
#include <queue>using namespace std;int main()
{queue<int> q;// 往队尾插入元素q.push(3);q.push(5);q.push(4);q.push(8);q.push(1);// 获取队列的大小cout << q.size() << endl; // 5// 通过empty判断队列是否为空while(!q.empty()){// 获取队首的元素cout << q.front() << " ";// 弹出队首的元素q.pop();}cout << endl; // 3 5 4 8 1return 0;
}
5.3 优先级队列
priority_queue表示具有元素优先级的队列，其示意图如下：
图源自侯捷老师的《STL源码剖析》，侵权删。
priority_queue的行为与queue类似，都是只能从队尾加入元素，从队首获取元素。另外，由于priority_queue中元素带有优先级，因此其内的元素并非依次按照入队的次序排列，而是按照元素的优先级权值来进行排序，权值高的排在前面。
要使用priority_queue需要引用头文件<queue>，并指定元素类型<T>。priority_queue的底层是利用一个最大堆（max-heap）完成的，而max-heap是一个以vector表现的完全二叉树。使用最大堆，可以满足优先级队列中权值高的排在前面的特性。
注意，priority_queue还可以指定权值大小的比较方法Compare。
最大堆中根节点的值都不小于其孩子节点的值。
priority_queue的创建及常见用法如下：
#include <iostream>
#include <queue>using namespace std;int main()
{priority_queue<int> pq;int n = 10;for (int i = 0;i<n;i++){// 往优先级队列中插入元素pq.push(rand() % 20);}// 获取队列大小cout << pq.size() << endl; // 10// 通过empty判断队列是否为空while(!pq.empty()){// 获取队首元素cout << pq.top() << " ";// 弹出队首元素pq.pop();}cout << endl; // 17 15 15 13 12 9 6 6 3 1return 0;
}
六.参考资料
本文的完成参考了如下资料：
- cppreference.com
- cplusplus.com
- 《STL源码剖析》侯捷著
以上便是本文的全部内容，要是觉得不错可以关注或点赞支持一下，有任何问题也敬请批评指正！！！。
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