C++ STL容器与常用库函数
STL是提高C++编写效率的一个利器
STL容器:
一、#include <vector>
英文翻译:vector :向量
vector是变长数组(动态变化),支持随机访问,不支持在任意位置O(1)插入。为了保证效率,元素的增删一般应该在末尾进行。
声明
#include<vector> 头文件
vector<int>a; 相当于一个长度动态变化的int数组
vector<int>b[233]; 相当于第一维长233,第二位长度动态变化的int数组
struct rec{…};
vector<rec>c; 自定义的结构体类型也可以保存在vector中
size/empty
size函数返回vector的实际长度(包含的元素个数),empty函数返回一个bool类型,表明vector是否为空。二者的时间复杂度都是O(1)。
所有的STL容器都支持这两个方法,含义也相同。
clear
clear函数把vector清空。
front/back
front函数返回vector的第一个元素,等价于*a.begin() 和 a[0]。
back函数返回vector的最后一个元素,等价于*==a.end() 和 a[a.size() – 1]。
push_back() 和pop_back()
a.push_back(x) 把元素x插入到vector a的尾部。
b.pop_back()删除vector a的最后一个元素。
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;int main()
{vector<int> a; //相当于一个长度动态变化的int数组vector<int> b[233]; //相当于第一维长233,第二位长度动态变化的int数组a.size(); //函数返回vector的实际长度(包含的元素个数)a.empty(); //函数返回一个bool类型,表明vector是否为空。a.clear(); //clear函数把vector清空struct rec{int a;double b;};vector<rec> c; //自定义的结构体类型也可以保存在vector中vector<int> d({1,2,3});cout<<d.front()<<" "<<d[0]<<" "<<endl;cout<<d.back()<<" "<<d[d.size()-1]<<" "<<endl;d.push_back(4);for(auto x:d)cout<<x<<" ";//把元素x插入到vector a的尾部。cout<<endl;d.pop_back();for(auto x:d)cout<<x<<" ";//删除vector a的最后一个元素。cout<<endl;return 0;
}
二、#include <queue>
英文翻译:queue :队列
头文件queue主要包括循环队列(先进先出)
queue和优先队列priority_queue两个容器。
声明
queue<int>q;//队列
structrec{…}; queue<rec> q; //结构体rec中必须定义小于号
priority_queue<int>q; // 大根堆
priority_queue<int,vector<int>, greater<int> q; //小根堆
priority_queue<pair<int,int>>q; //小根堆
循环队列 queue
push从队尾插入
pop从队头弹出
front返回队头元素
back返回队尾元素
优先队列 priority_queue(堆)
**默认为大根堆
push把元素插入堆
pop删除堆顶元素
top 查询堆顶元素(最大值)
#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;int main()
{queue<int> q;//队列queue<double> q1;struct rec{int a,b;bool operator< (const rec& t)const{return a<t.a;}}; queue<rec> q2; //结构体rec中必须定义小于号priority_queue<int> q3; // 大根堆priority_queue<int, vector<int>, greater<int>>q4; // 小根堆priority_queue<pair<int, int>>q5;queue<int> s;//队列s.push(1); //从队尾插入s.pop(); //从队头弹出s.front(); //返回队头元素s.back(); //返回队尾元素priority_queue<int> s1;s1.push(1); //把元素插入堆s1.pop(); //删除堆顶元素s1.top(); //查询堆顶元素(最大值)s1.push(-x); //按小根堆插入return 0;
}
三、#include <stack>
英文翻译:stack :堆栈
头文件stack包含栈。声明和前面的容器类似。
push 向栈顶插入
pop 弹出栈顶元素
#include<iostream>
#include<stack>
using namespace std;int main()
{stack<int>stk;stk.push(1);//向栈顶插入元素stk.pop(); //弹出栈顶元素stk.top(); //查询栈顶元素(最大值)return 0;
}
四、#include <deque>
双端队列deque是一个支持在两端高效插入或删除元素的连续线性存储空间。它就像是vector和queue的结合。与vector相比,deque在头部增删元素仅需要O(1)的时间;与queue相比,deque像数组一样支持随机访问。
[] 随机访问
front/back 队头/队尾元素
push_back 从队尾入队
push_front 从队头入队
pop_back 从队尾出队
pop_front 从队头出队
clear 清空队列
#include<iostream>
#include<deque>
using namespace std;int main()
{deque<int>a;a[0]; //随机访问a.front(); a.back();//队头/队尾元素a.push_back(1); //从队尾入队a.push_front(2); //从队头入队a.pop_back(); //从队尾出队a.pop_front(); //从队头出队a.clear(); //清空队列return 0;
}
五、#include <set>
英文翻译: set :集
头文件set主要包括set和multiset两个容器,分别是“有序集合”和“有序多重集合”,即前者的元素不能重复,而后者可以包含若干个相等的元素。set和multiset的内部实现是一棵红黑树,它们支持的函数基本相同。
声明
set<int> s;
struct rec{…}; set<rec> s; //结构体rec中必须定义小于号
multiset<double> s;
size/empty/clear
与vector类似
insert
s.insert(x)把一个元素x插入到集合s中,时间复杂度为O(logn)。
在set中,若元素已存在,则不会重复插入该元素,对集合的状态无影响。
find
s.find(x) 在集合s中查找等于x的元素,并返回指向该元素的迭代器。
若不存在,则返回s.end()。时间复杂度为O(logn)。
lower_bound/upper_bound
这两个函数的用法与find类似,但查找的条件略有不同,时间复杂度为 O(logn)。
s.lower_bound(x) 查找大于等于x的元素中最小的一个,并返回指向该元素的迭代器。
s.upper_bound(x) 查找大于x的元素中最小的一个,并返回指向该元素的迭代器。
count
s.count(x)返回集合s中等于x的元素个数,时间复杂度为 O(k +logn),其中k为元素x的个数。
#include<iostream>
#include<set>
using namespace std;int main()
{set<int>a;//元素不能重复multiset<int>b;//元素可以重复int x;a.insert(x);//把一个元素x插入到集合x中if(a.find(x)==a.end())//判断x是否存在于x中a.lower_bound(x);//查找大于等于x的元素中最小的一个a.upper_bound(x);//查找大于x的元素中最小的一个b.count(x);//返回集合b中等于x的元素个数return 0;
}
六、#include <map>
#include<unordered_map>
英文翻译: map:地图
map容器是一个键值对key-value的映射,其内部实现是一棵以key为关键码的红黑树。Map的key和value可以是任意类型,其中key必须定义小于号运算符。
声明
map<key_type,value_type> name;
例如:
map<long,long, bool> vis;
map<string,int> hash;
map<pair<int,int>, vector<int>> test;
size/empty/clear/begin/end
均与set类似。
Insert/erase
与set类似,但其参数均是pair<key_type, value_type>。
find
h.find(x)在变量名为h的map中查找key为x的二元组。
[]操作符
h[key]返回key映射的value的引用,时间复杂度为O(logn)。
[]操作符是map最吸引人的地方。我们可以很方便地通过h[key]来得到key对应的value,还可以对h[key]进行赋值操作,改变key对应的value。
#include<iostream>
#include<map>
#include<vector>
using namespace std;int main()
{//相当于数组map<int,int>a;a[10000]=8;cout<<a[10000]<<endl;//和数组的区别(可以随便定义数组类型,包括下标)map<string,int>b;b["zyq"]=9;cout<<b["zyq"]<<endl;map<string,vector<int>>c;c["zyq"]=vector<int>({1,2,3,4,5,6});cout<<c["zyq"][2]<<endl;c.insert({"b",{10}});cout<<(c.find("b")==c.end())<<endl;//输出0为存在,输出1为不存在return 0;
}
map和unordered_map的区别
一.头文件不同,分别是:
#include<map>
#include<unordered_map>
二.其实现不同
map:其实现是使用了红黑树
unordered_map:其实现使用的是哈希表
三.特点
map:
1.元素有序,并且具有自动排序的功能(因为红黑树具有自动排序的功能)
2.元素按照二叉搜索树存储的,也就是说,其左子树上所有节点的键值都小于根节点的键值,右子树所有节点的键值都大于根节点的键值,使用中序遍历可将键值按照从小到大遍历出来
3.空间占用率高,因为map内部实现了红黑树,虽然提高了运行效率,但是因为每一个节点都需要额外保存父节点、孩子节点和红/黑性质,使得每一个节点都占用大量的空间
4.适用情况:对顺序有要求的情况下,如排序等
unordered_map:
-
元素无序。
-
查找速度非常的快。
-
哈希表的建立比较耗费时间
-
适用情况:对于查找问题
-
对于unordered_map或者unordered_set容器,其遍历顺序与创建该容器时输入元素的顺序是不一定一致的,遍历是按照哈希表从前往后依次遍历的
七、#include<string>
1.size/empty/clear/begin/end
string均可以用
2.substr();
返回字符串长度
#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main()
{string a="abnd";a+="hdush";//a="abndhdush"a+='z';//a="abndhdushz"//从第1个(起始点在0)位置开始,输出3个字符cout<<a.substr(1,3);//bndcout<<endl;//输出从4开始的整个子串cout<<a.substr(4);//hdushzreturn 0;
}
八、位运算
& 与
| 或
~ 非
^ 异或
>> 右移
<< 左移
常用操作:
-
求x的第k位数字 x >> k & 1
-
lowbit(x) = x & -x,返回x的最后一位1
九、总结:
vector, 变长数组,倍增的思想size() 返回元素个数empty() 返回是否为空clear() 清空front()/back()push_back()/pop_back()begin()/end()[]支持比较运算,按字典序pair<int, int>first, 第一个元素second, 第二个元素支持比较运算,以first为第一关键字,以second为第二关键字(字典序)string,字符串size()/length() 返回字符串长度empty()clear()substr(起始下标,(子串长度)) 返回子串c_str() 返回字符串所在字符数组的起始地址queue, 队列size()empty()push() 向队尾插入一个元素front() 返回队头元素back() 返回队尾元素pop() 弹出队头元素priority_queue, 优先队列,默认是大根堆size()empty()push() 插入一个元素top() 返回堆顶元素pop() 弹出堆顶元素定义成小根堆的方式:priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;也可以使用push(-x) 变成一个小根堆stack, 栈size()empty()push() 向栈顶插入一个元素top() 返回栈顶元素pop() 弹出栈顶元素deque, 双端队列size()empty()clear()front()/back()push_back()/pop_back()push_front()/pop_front()begin()/end()[]set, map, multiset, multimap, 基于平衡二叉树(红黑树),动态维护有序序列size()empty()clear()begin()/end()++, -- 返回前驱和后继,时间复杂度 O(logn)set/multisetinsert() 插入一个数find() 查找一个数count() 返回某一个数的个数erase()(1) 输入是一个数x,删除所有x O(k + logn)(2) 输入一个迭代器,删除这个迭代器lower_bound()/upper_bound()lower_bound(x) 返回大于等于x的最小的数的迭代器upper_bound(x) 返回大于x的最小的数的迭代器map/multimapinsert() 插入的数是一个pairerase() 输入的参数是pair或者迭代器find()[] 注意multimap不支持此操作。 时间复杂度是 O(logn)lower_bound()/upper_bound()unordered_set, unordered_map, unordered_multiset, unordered_multimap, 哈希表和上面类似,增删改查的时间复杂度是 O(1)不支持 lower_bound()/upper_bound(), 迭代器的++,--bitset, 圧位bitset<10000> s;~, &, |, ^>>, <<==, !=[]count() 返回有多少个1any() 判断是否至少有一个1none() 判断是否全为0set() 把所有位置成1set(k, v) 将第k位变成vreset() 把所有位变成0flip() 等价于~flip(k) 把第k位取反
常用库函数
C++帮我们实现好了很多有用的函数,我们要避免重复造轮子
#include<algorithm>算法库
reverse 翻转(十星重要度)
翻转一个vector:
reverse(a.begin(), a.end());
翻转一个数组,元素存放在下标1~n:
reverse(a + 1, a + 1 + n);
cout<<"*****vector翻转*******"<<endl;vector<int> a({1,2,3,4,5});reverse(a.begin(),a.end());for(int x:a)cout<<x<<" ";cout<<endl;cout<<"*****数组翻转**********"<<endl;int b[]={1,2,3,4,5};reverse(b,b+5);for(int y:b)cout<<y<<" ";cout<<endl;

unique 去重
返回去重之后的尾迭代器(或指针),仍然为前闭后开,即这个迭代器是去重之后末尾元素的下一个位置。该函数常用于离散化,利用迭代器(或指针)的减法,可计算出去重后的元素个数。
把一个vector去重:
int m = unique(a.begin(), a.end()) – a.begin();
把一个数组去重,元素存放在下标1~n:
int m = unique(a + 1, a + 1 + n) – (a + 1);
cout<<"*****vector去重**********"<<endl;vector<int> a1({1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8});int n=unique(a1.begin(),a1.end())-a1.begin();cout<<"去掉重复数剩余:"<<n<<endl;for(int i=0;i<n;i++)cout<<a1[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"*****数组去重**********"<<endl;int b1[]={1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8};int m=unique(b1,b1+14)-b1;cout<<"去掉重复数剩余:"<<m<<endl;for(int i=0;i<m;i++)cout<<b1[i]<<" ";cout<<endl;

random_shuffle 随机打乱
用法与reverse相同
cout<<"*****生成随机数*********"<<endl;vector<int> c({1,1,2,8,5,8});srand((time(0)));//需要生成随机数random_shuffle(c.begin(),c.end());for(int q:c)cout<<q<<" ";cout<<endl;

sort(十星重要度)
对两个迭代器(或指针)指定的部分进行快速排序。可以在第三个参数传入定义大小比较的函数,或者重载“小于号”运算符。
把一个int数组(元素存放在下标1~n)从大到小排序,传入比较函数:
int a[MAX_SIZE];
bool cmp(int a, int b) {return a > b; }
sort(a + 1, a + 1 + n, cmp);
把自定义的结构体vector排序,重载“小于号”运算符:
方法一:
struct rec{ int id, x, y; }
vector<rec> a;
bool operator <(const rec &a, const rec &b) {
return a.x < b.x ||a.x == b.x && a.y < b.y;
}
sort(a.begin(), a.end());
方法二:(推荐)
struct rep
{
int x,y;
}r[5];
//结构体的比较函数
bool cmp1(rep a,rep b) //自己决定如何排序
{
return a.x<a.y;//这里决定sort排序是升序还是降序
}
//定义的结构体
struct rep
{int x,y;
}r[5];
//结构体的比较函数
bool cmp1(rep a,rep b) //自己决定如何排序
{return a.x<a.y;//这里决定sort排序是升序还是降序
}//数组的比较函数
bool cmp(int a,int b) //自己决定如何排序
{return a>b;//这里决定sort排序是升序还是降序
}
cout<<"*****随机数排序*********"<<endl;sort(c.begin(),c.end(),cmp);for(int q1:c)cout<<q1<<" ";cout<<endl;cout<<"*****结构体排序*********"<<endl;for(int i=0;i<5;i++){r[i].x=-i;r[i].y=i;}cout<<"排序前结构体"<<endl;for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);cout<<endl;sort(r,r+5,cmp1);cout<<"排序后结构体"<<endl;for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);

lower_bound/upper_bound 二分
lower_bound 的第三个参数传入一个元素x,在两个迭代器(指针)指定的部分上执行二分查找,返回指向第一个大于等于x的元素的位置的迭代器(指针)。
upper_bound 的用法和lower_bound大致相同,唯一的区别是查找第一个大于x的元素。当然,两个迭代器(指针)指定的部分应该是提前排好序的。
在有序int数组(元素存放在下标1~n)中查找大于等于x的最小整数的下标:
int I = lower_bound(a + 1, a + 1 + n,. x) – a;
在有序vector<int> 中查找小于等于x的最大整数(假设一定存在):
int y = *--upper_bound(a.begin(), a.end(), x);
cout<<"********二分查找*********"<<endl;cout<<"大于等于x的最小整数:"<<endl;int x[]={1,2,3,4,5,6,9,10};int* p=lower_bound(x,x+7,6);cout<<"查找到的值为:"<<*p<<endl;int l=*p=lower_bound(x,x+7,10)-x;cout<<"大于等于x的最小整数下标:"<<l<<endl<<endl;cout<<"小于等于x的最大整数"<<endl;int* q=upper_bound(x,x+7,4);cout<<"查找到的值为:"<<*q<<endl;int t=*p=upper_bound(x,x+7,4)-x;cout<<"小于等于x的最大整数下标:"<<t<<endl;

全部代码段
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<ctime>
#include<cstdio>using namespace std;struct rep
{int x,y;
}r[5];
//结构体的比较函数
bool cmp1(rep a,rep b) //自己决定如何排序
{return a.x<a.y;//这里决定sort排序是升序还是降序
}//数组的比较函数
bool cmp(int a,int b) //自己决定如何排序
{return a>b;//这里决定sort排序是升序还是降序
}int main()
{cout<<"*****vector翻转*******"<<endl;vector<int> a({1,2,3,4,5});reverse(a.begin(),a.end());for(int x:a)cout<<x<<" ";cout<<endl;cout<<"*****数组翻转**********"<<endl;int b[]={1,2,3,4,5};reverse(b,b+5);for(int y:b)cout<<y<<" ";cout<<endl;cout<<"*****vector去重**********"<<endl;vector<int> a1({1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8});int n=unique(a1.begin(),a1.end())-a1.begin();cout<<"去掉重复数剩余:"<<n<<endl;for(int i=0;i<n;i++)cout<<a1[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"*****数组去重**********"<<endl;int b1[]={1,1,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8,8,8};int m=unique(b1,b1+14)-b1;cout<<"去掉重复数剩余:"<<m<<endl;for(int i=0;i<m;i++)cout<<b1[i]<<" ";cout<<endl;cout<<"*****生成随机数*********"<<endl;vector<int> c({1,1,2,8,5,8});srand((time(0)));//需要生成随机数random_shuffle(c.begin(),c.end());for(int q:c)cout<<q<<" ";cout<<endl;cout<<"*****随机数排序*********"<<endl;sort(c.begin(),c.end(),cmp);for(int q1:c)cout<<q1<<" ";cout<<endl;cout<<"*****结构体排序*********"<<endl;for(int i=0;i<5;i++){r[i].x=-i;r[i].y=i;}cout<<"排序前结构体"<<endl;for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);cout<<endl;sort(r,r+5,cmp1);cout<<"排序后结构体"<<endl;for(int i=0;i<5;i++)printf("(%d,%d) ",r[i].x,r[i].y);cout<<endl;cout<<"********二分查找*********"<<endl;cout<<"大于等于x的最小整数:"<<endl;int x[]={1,2,3,4,5,6,9,10};int* p=lower_bound(x,x+7,6);cout<<"查找到的值为:"<<*p<<endl;int l=*p=lower_bound(x,x+7,10)-x;cout<<"大于等于x的最小整数下标:"<<l<<endl<<endl;cout<<"小于等于x的最大整数"<<endl;int* q=upper_bound(x,x+7,4);cout<<"查找到的值为:"<<*q<<endl;int t=*p=upper_bound(x,x+7,4)-x;cout<<"小于等于x的最大整数下标:"<<t<<endl;return 0;
}

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文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
Swagger和OpenApi的前世今生
Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...

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,避免重复抓取,以节省资源和时间。 在分布式环境下,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:将增量判…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
Java线上CPU飙高问题排查全指南
一、引言 在Java应用的线上运行环境中,CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时,通常会导致应用响应缓慢,甚至服务不可用,严重影响用户体验和业务运行。因此,掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...