当前位置: 首页 > news >正文

C++-map和set

本期我们来学习map和set

目录

关联式容器

键值对 

pair

树形结构的关联式容器

set

multiset

map

multimap


关联式容器

我们已经接触过 STL 中的部分容器,比如: vector list deque 、forward_list(C++11)等,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。那什么是关联式容器?它与序列式容器有什么区别?
关联式容器 也是用来存储数据的,与序列式容器不同的是,其 里面存储的是 <key, value> 结构的 键值对,在数据检索时比序列式容器效率更高

键值对 

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 value key 表键值, value 表示与 key 对应的信息 。比如:现在要建立一个英汉互译的字典,那该字典中必然有英文单词与其对应的中文含义,而且,英文单词与其中文含义是一一对应的关系,即通过该应该单词,在词典中就可以找到与其对应的中文含义。

SGI-STL中关于键值对的定义:

pair

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)
{}
};

树形结构的关联式容器

根据应用场景的不桶, STL 总共实现了两种不同结构的管理式容器:树型结构与哈希结构。 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:使用平衡搜索树( 即红黑树 ) 作为其底层结果,容器中的元素是一个有序的序列。下面一依次介绍每一个容器。

set

1. set 是按照一定次序存储元素的容器
2. 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。
注意:
1. 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
6. set 中查找某个元素,时间复杂度为: $log_2 n$
7. set 中的元素不允许修改 ( 为什么 ?)
8. set 中的底层使用二叉搜索树 ( 红黑树 ) 来实现

 我们发现,set的模板参数比我们之前学的多了一个compare,这是仿函数,支持key比较大小的

我们来看它的构造,有拷贝构造,默认构造以及迭代器区间初始化

set的迭代器是双向迭代器

这里的key_type和value_type都是T,这里我们后面会讲

下面我们简单使用一下

使用没什么问题,我们在这里还发现一个问题,它的输出结果是有序的,因为它走的是中序遍历

而且还会去重,去重的原理是如果一个值已经有了,那就不插入

也可以使用范围for遍历

erase支持迭代器位置,值已经迭代器区间

我们根据情况选择即可

如果直接删除值,值不存在没什么问题,但如果用find先查找的话,这里就会报错,因为pos不存在

我们再看看这两个find有什么区别,一个是set自己的find,另一个是算法库里的 

set自己的find最多查找高度次,时间复杂度是O(longN),而算法库的find是暴力查找,是O(N),所以我们最好不要用库里面的

还有一个count,这个set这里基本用不到

和find差不多,我们传一个元素,如果在返回1,不在就返回0

find是返回迭代器,而count是返回1或者0 

还有这三个函数,是寻找边界的特殊情况用的,我们来看看例子就明白了

 比如我们查找30和60,itlow得到的就是30,而itup是比60大的,因为迭代器区间是左闭右开,这样就可以和迭代器适配,可以保证30到60之间删除(包括60)

 如果我们找35,得到的是40,lower_bound查找的是>=的值,upper_bound是>

 equal_range也是一样,会查找一个左闭右开的区间

multiset

我们再看这个容器,它用起来和set是一样的 

它和set的区别就是它允许有重复 

如果我们要删除所有的5,我们上面的equal_range就是这样使用的 ,count也是在这里使用,这里可以算出有多少个5,我们可以认为这两个接口就是专门为multiset设计的,set有这两个接口只是为了保持接口一致罢了

当有重复值时,find返回的是中序的第一个

equal_range返回的是>=,如果给的值不存在,返回的就是不存在的区间

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. 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 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 ))

map这里也有三个type,下面我们简单使用一下

我们先看insert 

 map是kv模型,所以使用起来非常麻烦,那么可不可以像我们以前那样直接传呢?答案是可以的

原因是有make_pair

就像这样,这里就是map的插入 

当然还可以更简洁一点,直接用{ }括起来,这是因为C++11支持多参数的构造函数隐式类型转换,也就是说这种写法在C++98是不能用的

接着我们来遍历,但是按照我们之前写的遍历,这里就出错了,原因是pair不支持流插入和流提取

 

那为什么这里不像我们写的那样直接用key和value,而要使用一个pair?

原因是operator*返回的话不方便,如果直接使用,C++是不支持返回两个值的,所以设计了一个pair结构

所以得这样写

 如果觉得上面的写法麻烦还可以用->

大概就是这样 

我们之前也说过,如果不是编译器优化,这里是要有两个箭头的 ,第一个是运算符重载,第二个是访问

也可以用范围for

first是不允许修改的,second可以修改 

如果key相同,value不同,是不能插入了,key相同时不插入,不覆盖 ,也就是插入过程中只比较key,value无所谓

erase也是一样,只看key在不在

 

下面我们来看看[ ] 

我们来看这个统计次数,我们以后就可以直接用map

 

而且代码可以优化,我们可以使用 [ ]  

map的[ ] 不是常规的,而是给key,返回对应的value

后面的++我们懂,但是水果第一次出现是怎么回事呢?

 它返回了这么个东西,借助了insert的返回值

 我们可以看到insert的返回值是一个pair

 大致翻译一下:这里返回一个pair,这个pair的first被设置为迭代器,要么指向新插入的元素,要么指向和key相等的元素,second被设计为true,如果key在里面返回false

也就是说,key已经在树里面,返回pair<树里面key所在节点的iterator,false>,如果key不在树里面,返回pair<新插入key所在节点的iterator,true>

如果我们自己设计就是这样,ret里除了key,另一个是匿名对象,根据value的变化而变化,如果key不在树里面, 那就插入成功,如果value是int那就是0,如果是string就是空的string,如果插入失败,也没有影响,因为insert只看key,而return时,first是迭代器,有了迭代器我们就可以取到second

 我们结合起来理解一下,水果第一次出现时,insert,key是水果,value是int,int的匿名对象缺省值是0,然后返回这个次数,++一下就变成了1,如果有的话,那就插入失败,再返回次数,++次数就可以计数了

我们来一步一步看这个

 我们经过dict["sort"]时是不影响的

这里是可以读的,也就是说,这里是查找+读

 经过dict["map"]时,监视窗口多了一个map,value是空的,和我们前面看到的一样,[ ] 的本质是insert

接着我们修改了value(空的value)

 这次我们修改了insert的value

最后一个就是插入+修改了(修改空的value)

 [ ] 的功能非常多,我们用的时候也就要小心一点

multimap

这个也没啥好说的,对于map就和multiset对于set似的,就是可以有重复的key

不同的地方在于multimap没有提供operator[ ],所以insert也不一样了,不提供pair了,插入永远成功,其他功能一样

以上即为本期全部内容,希望大家可以有所收获

如有错误,还请指正

相关文章:

C++-map和set

本期我们来学习map和set 目录 关联式容器 键值对 pair 树形结构的关联式容器 set multiset map multimap 关联式容器 我们已经接触过 STL 中的部分容器&#xff0c;比如&#xff1a; vector 、 list 、 deque 、forward_list(C11)等&#xff0c;这些容器统称为序列式…...

微信小程序AI类目-深度合成-AI问答/AI绘画 互联网信息服务算法备案审核通过教程

近期小程序审核规则变化后&#xff0c;很多使用人类小徐提供的chatGPT系统的会员上传小程序无法通过审核&#xff0c;一直提示需要增加深度合成-AI问答、深度合成-AI绘画类目&#xff0c;该类目需要提供互联网信息服务算法备案并上传资质&#xff0c;一般对企业来说这种务很难实…...

蓝桥杯官网练习题(星期一)

题目描述 本题为填空题&#xff0c;只需要算出结果后&#xff0c;在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。 整个 2020 世纪&#xff08;1901 年 1 月 1 日至 2000 年 12 月 3131 日之间&#xff09;&#xff0c;一共有多少个星期一&#xff1f;(不要告诉我你不知道今天是星…...

centos7更新podman

实验环境&#xff1a;centos7.7.1908 1.安装podman并查看版本 yum install podman podman -v 当前podman版本信息是1.6.4 2.更新podman版本 通过查看资料显示centos 7 支持最高版本为 3.4.4&#xff0c;更新podman大致有以下四步&#xff1a; golang 安装(本次使用版本: 1.…...

Java特性之设计模式【抽象工厂模式】

一、抽象工厂模式 概述 抽象工厂模式&#xff08;Abstract Factory Pattern&#xff09;是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式&#xff0c;它提供了一种创建对象的最佳方式 在抽象工厂模式中&#xff0c;接口是…...

机器学习简介

引言 为何现在机器学习如此热门&#xff1f; 主要原因是由于“人类无论如何也做不到在短时间内实现从大量的数据中自动的计算出正确的结果操作”。 什么是机器学习&#xff1f; 所谓的机器学习&#xff0c;就是通过对数据进行反复的学习&#xff0c;来找出其中潜藏的规律和模式…...

linux之perf(2)list事件

Linux之perf(2)list事件 Author&#xff1a;Onceday Date&#xff1a;2023年9月3日 漫漫长路&#xff0c;才刚刚开始… 参考文档: Tutorial - Perf Wiki (kernel.org)perf-list(1) - Linux manual page (man7.org) 1. 概述 perf list用于列出可用的性能事件&#xff0c;这…...

将多个EXCEL 合并一个EXCEL多个sheet

合并老版本xls using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; using NPOI.HSSF.UserModel; …...

【送书活动】揭秘分布式文件系统大规模元数据管理机制——以Alluxio文件系统为例

前言 「作者主页」&#xff1a;雪碧有白泡泡 「个人网站」&#xff1a;雪碧的个人网站 「推荐专栏」&#xff1a; ★java一站式服务 ★ ★ React从入门到精通★ ★前端炫酷代码分享 ★ ★ 从0到英雄&#xff0c;vue成神之路★ ★ uniapp-从构建到提升★ ★ 从0到英雄&#xff…...

微信小程序——数据绑定

在微信小程序中&#xff0c;可以通过以下代码实现数据绑定&#xff1a; 在WXML中&#xff0c;使用双大括号{{}}绑定数据&#xff0c;将数据渲染到对应的视图中。 <view>{{message}}</view>在JS中&#xff0c;定义一个数据对象&#xff0c;并将其绑定到页面的data…...

libbpf-bootstrap安卓aarch64适配交叉编译

1.为什么移植 疑惑 起初我也认为&#xff0c;像libbpf-bootstrap这样在ebpf程序开发中很常用的框架&#xff0c;理应支持不同架构的交叉编译。尤其是向内核态的ebpf程序本身就是直接通过clang的-target btf直接生成字节码&#xff0c;各个内核上的ebpf虚拟机大同小异&#xf…...

【剑指Offer】24.反转链表

题目 定义一个函数&#xff0c;输入一个链表的头节点&#xff0c;反转该链表并输出反转后链表的头节点。 示例: 输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL限制&#xff1a; 0 < 节点个数 < 5000 解答 源代码 /*** Defin…...

04-docker compose容器编排

Docker Compose简介 Docker Compose是什么 ​ Compose 是Docker公司推出的一个工具软件&#xff0c;可以管理多个Dokcer容器组成一个应用。你需要定义一个YAML格式的配置文件 docker-compose.yml&#xff0c;写好多个容器之间的调用关系。然后&#xff0c;只要一个命令&#…...

通过位运算打多个标记

通过位运算打多个标记 如何在一个字段上&#xff0c;记录多个标记&#xff1f; 如何在一个字段上&#xff0c;记录不同类型的多个标记&#xff1f; 如何用较少的字段&#xff0c;记录多个标记&#xff1f; 如何在不增加字段的要求下&#xff0c;记录新增的标记&#xff1f; 在实…...

[学习笔记]Node2Vec图神经网络论文精读

参考资料&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1BS4y1E7tf/?p12&spm_id_frompageDriver Node2vec简述 DeepWalk的缺点 用完全随机游走&#xff0c;训练节点嵌入向量&#xff0c;仅能反应相邻节点的社群相似信息&#xff0c;无法反映节点的功能角色相似信息。 …...

C# Linq源码分析之Take(五)

概要 本文在C# Linq源码分析之Take&#xff08;四&#xff09;的基础上继续从源码角度分析Take的优化方法&#xff0c;主要分析Where.Select.Take的使用案例。 Where.Select.Take的案例分析 该场景模拟我们显示中将EF中与数据库关联的对象进行过滤&#xff0c;然后转换成Web…...

性能监控-grafana+prometheus+node_exporter

Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具。它由SoundCloud开发并于2012年发布&#xff0c;后来成为了一个独立的开源项目&#xff0c;并得到了广泛的应用和支持。 Prometheus的主要功能包括采集和存储各种系统和应用程序的监控数据&#xff0c;并提供强大的查询语言PromQL来…...

(STM32H5系列)STM32H573RIT6、STM32H573RIV6、STM32H573ZIT6嵌入式微控制器基于Cortex®-M33内核

一、应用 工业&#xff08;PLC、工业电机控制、泵和压缩机&#xff09; 智能家居&#xff08;空调、冰箱、冰柜、中央警报系统、洗衣机&#xff09; 个人电子产品&#xff08;键盘、智能手机、物联网标签、跟踪设备&#xff09; 智能城市&#xff08;工业通信、照明控制、数字…...

mysql配置bind-address不生效

1、前言 因为要ip直接访问mysql&#xff0c;故去修改bind-address参数&#xff0c;按照mysql配置文件查找顺序是&#xff1a;/etc/my.cnf、/etc/mysql/my.cnf、~/.my.cnf&#xff0c;服务器上没有 /etc/my.cnf文件&#xff0c;故去修改 /etc/mysql/my.cnf文件&#xff0c;但是一…...

Linux相关指令(下)

cat指令 查看目标文件的内容 常用选项&#xff1a; -b 对非空输出行编号 -n 对输出的所有行编号 -s 不输出多行空行 一个重要思想&#xff1a;linux下一切皆文件&#xff0c;如显示器文件&#xff0c;键盘文件 cat默认从键盘中读取数据再打印 退出可以ctrlc 输入重定向<…...

Linux 文件类型,目录与路径,文件与目录管理

文件类型 后面的字符表示文件类型标志 普通文件&#xff1a;-&#xff08;纯文本文件&#xff0c;二进制文件&#xff0c;数据格式文件&#xff09; 如文本文件、图片、程序文件等。 目录文件&#xff1a;d&#xff08;directory&#xff09; 用来存放其他文件或子目录。 设备…...

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?

今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank&#xff1f;由于时间太久&#xff0c;我真忘记了。搜搜发现&#xff0c;还真有人和我一样。见下面的链接&#xff1a;https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...

ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问

在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上&#xff0c;你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行&#xff1a; sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享&#xff0c;例如/shared&#xff1a; sudo mkdir /shared sud…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程

Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程一、说明二、环境准备三、编写 Docker Compose 和 jaas文件docker-compose.yml代码说明&#xff1a;server_jaas.conf 四、启动服务五、验证服务六、连接kafka服务七、总结 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认…...

Python如何给视频添加音频和字幕

在Python中&#xff0c;给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加&#xff0c;包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前&#xff0c;需要安装以下Python库&#xff1a;…...

JDK 17 新特性

#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09;长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09…...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面&#xff0c;避免重复抓取&#xff0c;以节省资源和时间。 在分布式环境下&#xff0c;增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路&#xff1a;将增量判…...

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集

描述&#xff1a;海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而&#xff0c;目前该领域仍面临一个挑战&#xff0c;即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...