在学习map和set之前,我们接触到的容器有:vector、list、stack、queue、priority_queue、array,这些容器统称为序列式容器,因为其底层为线性序列的数据结构,里面存储的是元素本身。
关联式容器也是用来存储数据的,但是与序列式容器不同的是,里面存储的是<key,value>结构的键值对,在数据检索的时候效率是比序列式容器高的。
在STL中,总共实现了两种类型的关联性容器:树形结构与哈希结构,树型结构的关联式容器主要有四种:map、set、multimap、multiset。 这四种容器的共同点是:底层使用的是平衡搜索树(即红黑树)去实现的,容器中的元素是一个有序的序列。
用来表示具有一一对应关系的一种结构,该结构中一般只包含两个成员变量key和value,key代表键值,value表示与key对应的信息。比如说现在要建立一个英文词典,那么在字典中我们需要根据英文单词去查找对应的中文单词,那么英语单词与中文含义是一一对应的关系,通过键值对存储起来他们之间的一个映射关系,这样在词典中就可以找到对应的中文信息。
template <class T1, class T2>
struct pair
{
typedef T1 first_type;
typedef T2 second_type;
T1 first;
T2 second;
pair(): first(T1()), second(T2())
{}
pair(const T1& a, const T2& b): first(a), second(b)
{}
};
键值对的使用场景就是KV模型,如果不清楚KV模型的可以看看博主有关二叉搜索树的文章
翻译: 1. set是按照一定次序存储元素的关联性容器 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(否则会破坏搜索的规则),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(不允许存在相同的关键字)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。 注意: 1. 与map/multimap不同,map/multimap中存储的是真正的键值对<key, value>,set中只放value,但在底层实际存放的是由<value, value>构成的键值对。 2. set中插入元素时,只需要插入value即可,不需要构造键值对。 3. set中的元素不可以重复(因此可以使用set进行去重)。 4. 使用set的迭代器遍历set中的元素,可以得到有序序列 5. set中的元素默认按照小于来比较(可以通过仿函数去改变) 6. set中查找某个元素,时间复杂度为:log2n
小小总结一下重点:set可以做到排序(默认升序但是可通过仿函数改变行为)+去重,不允许键值冗余,不可修改
第一个模版参数是类型,第二个模版参数是用来比较的仿函数,默认是升序,如果降序可以传greater<T>,当然也可以自己去写一个仿函数来改变比较逻辑
大多数stl容器都十分类似,这里重点介绍一些比较重要的!
1、空的set
2、迭代器区间构造(可以是其他容器的迭代器)
3、拷贝构造
有着和vector和list一样的迭代器,但是要注意的是:
(1)该迭代器是一个双向迭代器(支持随机迭代器和双向迭代器进行迭代器区间构造)。
(2)我们看到的iterator其实本质上也是const_iterator (这里是为了保持接口一致性),因为set是不允许被修改的,否则会破坏搜索规则!!
1、参数是key值比较好理解,可以将对应的值插入进去,他会自动按照搜索规则找到相应的位置并插入!!
我们来看看 pair<iterator,bool> 究竟代表了什么含义,我们前面说明了,set是不允许键值冗余的,也就是说我们的set可能会插入失败,如上图的后两个1就是插入失败的例子,bool就是为了区分插入成功还是失败。 也就是说这里设置的规则就是,无论你是插入成功还是插入失败,都会返回这个新插入元素(或者原先就有的元素)的迭代器iterator,但是通过bool能够帮助我们判断究竟是插入成功还是插入失败。
2、第一个参数是iterator,第二个参数是key值,这个就有点类似前面容器里的指定位置插入(无论插入成功还是失败都会返回对应的迭代器,区别就是如果待插入元素的相邻位置正好就是我们传进去的迭代器,此时可以实现高效的插入)。但是虽然说是指定位置插入,但是本身的插入逻辑也必须符合搜索的规则。 比如说1 2 3 4 5 8 9 10,如果我们想插入一个7,那么如果我们传的是5或者8的迭代器,此时就是一个高效的插入(因为相邻),但是如果我们传的迭代器是9,那么此时就不是一个高效的插入,因为找到9之后,还隔着一个8。
3、第三个的参数是迭代器区间,其实就是插入一个迭代器的区间返回(可以是其他容器的迭代器)
find的就是去set容器中找到对应键值并返回他对应的迭代器,如果找不到,就会返回end( )迭代器
count的作用本质上是为了参数对应的这个键值在set中有几个,但是因为set是不允许键值冗余的,所以其实其可能的结果要么是0要么是1,对应的就是有或者没有。
你可能会觉得,既然要么有要么没有,那么为什么参数不用bool而是返回个数呢??原因是因为下面的multiset,因为multiset是允许键值冗余的。
1、传一个迭代器去删除。
2、直接通过传一个我们想要删除的键值去删除
3、删除set中指定的一块区间。
[翻译]: 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)。 注意: 1. multiset中再底层中存储的是<value, value>的键值对 2. mtltiset的插入接口中只需要插入即可 3. 与set的区别是,multiset中的元素可以重复,set中value是唯一的 4. 使用迭代器对multiset中的元素进行遍历,可以得到有序的序列 5. multiset中的元素不能修改 6. 在multiset中找某个元素,时间复杂度为log2n 7. multiset的作用:可以对元素进行排序 总而言之就是multiset相比set允许键值冗余,其他的基本上和set是一样的
这里只介绍两者不同的地方
因为允许键值冗余,所以是可以插入多个相同的键值的。set是排序+去重,multiset没有去重。
既然允许键值冗余,那么就存在一个问题,如果我们查找或者是删除的键值是重复的,那么我们删除的究竟是哪一个的呢???
我们观察到,所有的1都打印出来了,这就说明了他找到的是第一个1,而搜索树的迭代器本身是利用中序去实现的,所以多个key的情况,返回的是中序的第一个key
这里的count返回个数就有意义了,因为键值冗余,是可以统计个数的。
翻译: 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))。
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)
(1)空map
(2)迭代器区间构造map
(3)拷贝构造map
map中的key和set一样是不可修改的,但是value是可以修改的!!
(1)将对应的键值对直接插入进去(会按照搜索的规则到达相应的位置),并返回一个 pair<iterator,bool>,跟set是一样的,bool是用来判断插入成功或者失败,因为map也是不支持键值冗余的。
我们以实现一个中英词典来研究一下insert
因为map里面的元素都是一个个键值对,所以我们要直接插入的话,要用一个pair的匿名构造。但是c++中提供了一个make_pair的接口
本质上也是去调用这个匿名构造,但是我们的代码可以更加简洁。
他可以帮助我们自动识别类型。
(2)和之前的set一样,参数传进去的迭代器相当于是一个暗示在该迭代器附近,如果相邻的话,可以实现最高效率的插入,如果不相邻的话就不存在。
(3)拷贝构造
(1)删除指定迭代器位置的键值对
(2)删除键值为k的键值对,返回是否删除成功
(3)删除一段迭代器区间。
通过键值去找到并返回其对应的迭代器。如果没找到,就返回end()的迭代器。
在map中判断有无,在multimap中可以判断key对应键值对的个数。
假设我们想要统计水果的数量,结合前面的知识,我们可以先遍历这个数组,利用find函数去查找,如果找不到,说明是第一次出现,我们就将他插入进去,如果找到了,我们就直接进行计数的增加。
但是有了[ ],我们可以这样
我们来探究一下其底层。
相当于是this指针调用了insert函数,并返回了对应的pair<iterator,bool> ,如果他的first对应的是迭代器,second对应的就是该迭代器的value。
所以我们可以分析出 ++countMap[e];为什么可以完成上面的操作,首先第一点就是无论插入成功还是失败都会返回对应位置的迭代器。第二点就是如果是第一次插入的话,其实insert中的value信息是一个默认构造,在该题中是int类型,所以默认构造是0(如果是string的话,就是空串,有了模版后,可以说所有的内置类型都是有自己的默认构造函数的),当返回后再碰上++,正好可以变成1.
总结:重载[ ]的方括号可以帮助我们完成4个任务,我们用之前的中英字典来验证。
1、插入(value是默认构造)
2、插入+修改(value是默认构造,但是返回后可以直接进行修改)
3、修改(找到对应键值的value并修改)
4、查找
在大多数情况下,当我们确定这个元素不在内部的时候,其实我们更喜欢用[ ]而不是insert
翻译: 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排序和唯一标识元素,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。 注意:multimap和map的唯一不同就是:map中的key是唯一的,而multimap中key是可以 重复的。
6、multimap没有重载[ ],因为在map中key和value是一对一的关系,而在multimap中key和value可能是一对多的关系。
multimap的insert可以支持键值冗余,find和erase如果涉及到多个key会返回中序的第一个。和multiset基本一样,这里就不做过多介绍。重点还是其可以键值冗余并且没有重载[ ]
class Solution {
public:
Node* copyRandomList(Node* head)
{
if(head==nullptr) return head;
map<Node*,Node*> copymap;
Node*cur=head;
Node*copyhead,*copytail;
copyhead=copytail=nullptr;
while(cur)
{
Node*copynode=new Node(cur->val);
copymap[cur]=copynode;//将原节点和拷贝节点建立起映射关系
if(copytail==nullptr) copytail=copyhead=copynode;
else
{
copytail->next=copynode;
copytail=copynode;
}
cur=cur->next;
}
//再遍历一次,连接random指针
cur=head;
Node*copy=copyhead;
while(cur)
{
if(cur->random==nullptr) copy->random=nullptr;
else copy->random=copymap[cur->random]; //通过映射关系找到对应的节点
cur=cur->next;
copy=copy->next;
}
return copyhead;
}
};
class Solution {
public:
vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2)
{
vector<int> ret;//记录返回结果
//利用set帮助我们排序+去重
set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end());
set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end());
// 双指针找交集
set<int>::iterator it1=s1.begin();
set<int>::iterator it2=s2.begin();
while(it1!=s1.end()&&it2!=s2.end())
{
//不相等的时候谁小谁++
if(*it1<*it2) ++it1;
else if(*it1>*it2) ++it2;
else //相等,就插入结果
{
ret.push_back(*it1);
++it1;
++it2;
}
}
return ret;
}
};
细节处理,这部分容器的仿函数最好是用const修饰,因为一些调用的对象可能是const修饰的。
思路1:放到vector中,然后用稳定的排序
class Solution {
public:
struct compare//要注意仿函数要+const修饰,否则可能编译不过
{
bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2)
{
return kv1.second>kv2.second;
}
};
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k)
{
map<string,int> countmap;//计数
for(auto&s:words) ++countmap[s];
//此时已经按照字典序排好了,将其拷贝到vector中
vector<pair<string,int>> nums(countmap.begin(),countmap.end());
//要用一个稳定的排序 我们排序的是比较value,所以要修改比较逻辑
stable_sort(nums.begin(),nums.end(),compare());
vector<string> ret;
for(int i=0;i<k;++i) ret.push_back(nums[i].first);
return ret;
}
};
思路2:放到vector中,用sort(不稳定),通过compare去改变比较逻辑
class Solution {
public:
struct compare//要注意仿函数要+const修饰,否则可能编译不过
{
bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2)
{
return kv1.second>kv2.second||(kv1.second==kv2.second&&kv1.first<kv2.first);
}
};
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k)
{
map<string,int> countmap;//计数
for(auto&s:words) ++countmap[s];
//此时已经按照字典序排好了,将其拷贝到vector中
vector<pair<string,int>> nums(countmap.begin(),countmap.end());
//要用一个稳定的排序 我们排序的是比较value,所以要修改比较逻辑
sort(nums.begin(),nums.end(),compare());
vector<string> ret;
for(int i=0;i<k;++i) ret.push_back(nums[i].first);
return ret;
}
};
思路3:用拷贝到一个multimap(用map,次数相同的会被覆盖掉)中(因为map是用key比较的,所以我们拷贝的时候将string和int进行交换)
class Solution {
public:
struct compare//要注意仿函数要+const修饰,否则可能编译不过
{
bool operator()(const int&k1,const int&k2) const
{
return k1>k2;
}
};
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k)
{
map<string,int> countmap;//计数
for(auto&s:words) ++countmap[s];
//此时已经按照字典序排好了,将其拷贝到vector中
multimap<int,string,compare> sortmap;
for(auto &kv:countmap) sortmap.insert(make_pair(kv.second,kv.first));
vector<string> ret;
auto it=sortmap.begin();
while(k--)
{
ret.push_back(it->second);
++it;
}
return ret;
}
};
思路4:用multiset去进行排序,然后改变比较逻辑。
class Solution {
public:
struct compare//要注意仿函数要+const修饰,否则可能编译不过
{
bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2) const
{
return kv1.second>kv2.second||(kv1.second==kv2.second&&kv1.first<kv2.first);
}
};
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k)
{
map<string,int> countmap;//计数
for(auto&s:words) ++countmap[s];
//此时已经按照字典序排好了,将其拷贝到vector中
multiset<pair<string,int>,compare> sortmap(countmap.begin(),countmap.end());
vector<string> ret;
auto it=sortmap.begin();
while(k--)
{
ret.push_back(it->first);
++it;
}
return ret;
}
};
思路5:优先级队列+控制比较逻辑
class Solution {
public:
struct compare//要注意仿函数要+const修饰,否则可能编译不过
{
bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2) const
{
return kv1.second>kv2.second||(kv1.second==kv2.second&&kv1.first<kv2.first);
}
};
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k)
{
map<string,int> countmap;//计数
for(auto&s:words) ++countmap[s];
//此时已经按照字典序排好了,将其拷贝到vector中
priority_queue<pair<string,int>,vector<pair<string,int>>,compare> heap;
for (auto& it : countmap) {
heap.push(it);
if (heap.size() > k) {
heap.pop();
}
}
vector<string> ret(k);
for(int i=k-1;i>=0;--i)
{
ret[i]=heap.top().first;
heap.pop();
}
return ret;
}
};