C++ map set

C++ map set

  • map 和 set 的内部数据结构是红黑树

    • PS:二叉树的存储方式
    • PSS: 散列表 vs 二叉查找(排序)树
    • 红黑树
  • map 和 set 使用

map 和 set 的内部数据结构是红黑树

PS:二叉树的存储方式

二叉树既可以用链式存储,也可以用数组顺序存储。数组顺序存储的方式比较适合完全二叉树,其他类型的二叉树用数组存储会比较浪费存储空间。其实就是一种完全二叉树,最常用的存储方式就是数组。

PSS: 散列表 vs 二叉查找(排序)树

  • 散列表中的数据是无序存储的,如果要输出有序的数据,需要先进行排序。而对于二叉查找树来说,我们只需要中序遍历,就可以在 O(n) 的时间复杂度内,输出有序的数据序列。
  • 散列表扩容耗时很多,而且当遇到散列冲突时,性能不稳定,尽管二叉查找树的性能不稳定,但是在工程中,我们最常用的平衡二叉查找树的性能非常稳定,时间复杂度稳定在 O(logn)。
  • 散列表的构造比二叉查找树要复杂,需要考虑的东西很多。比如散列函数的设计、冲突解决办法、扩容、缩容等。平衡二叉查找树只需要考虑平衡性这一个问题,而且这个问题的解决方案比较成熟、固定。
  • 尽管散列表的查找等操作的时间复杂度是常量级的,但因为哈希冲突的存在,这个常量不一定比 logn 小,所以实际的查找速度可能不一定比 O(logn) 快。加上哈希函数的耗时,也不一定就比平衡二叉查找树的效率高。

红黑树

我们学习数据结构和算法,要学习它的由来、特性、适用的场景以及它能解决的问题。对于红黑树,也不例外。你如果能搞懂这几个问题,其实就已经足够了。

红黑树是一种平衡二叉查找树。它是为了解决普通二叉查找树在数据更新的过程中,复杂度退化的问题而产生的。红黑树的高度近似 log2n,所以它是近似平衡,插入、删除、查找操作的时间复杂度都是 O(logn)。

map 和 set 使用

  • map
// ref: https://blog.csdn.net/bingtang_blog/article/details/52730530
#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
int main(){
    //map声明,加入有文件map
    map<int, int> m;

    //插入元素要用makr_pair的方式
    m.insert(make_pair(1, 5));

    //通过iterator来查找map里面的元素
    map<int, int>::iterator ite;
    ite = m.find(1);
    //如果找到了,那么我们就删除掉原有的元素,加入新元素
    //因为后来加入的元素如果键重复,不能覆盖,会被忽略
    if(ite != m.end()){
        m.erase(1);
        m.insert(make_pair(1, 6));
    }else{
        //没找到直接加入
        m.insert(make_pair(1, 6));
    }
    //用这种方式,来输出键值对的值
    cout << ite->second << endl;

    //历遍map元素,并输出键值对
    for(ite = m.begin(); ite != m.end(); ite++){
        cout << ite->first << "\t" << ite->second << endl;
    }
}
  • set
// ref: https://blog.csdn.net/bingtang_blog/article/details/52730530
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
int main(){
    //声明集合,加入头文件<set>
    set<int> s;

    //向集合中插入元素
    s.insert(1);
    s.insert(2);
    s.insert(3);

    //在集合中查找元素
    set<int>::iterator ite;
    ite = s.find(1);
    if(ite == s.end()){
        cout << "Not found" << endl;
    }else{
        cout << "Found" << endl;
    }

    //集合删除元素
    s.erase(2);

    //在集合中查找元素的第二种方式
    if(s.count(3) != 0){
        cout << "Found" << endl;
    }else{
        cout << "Not found" << endl;
    }

    //历遍集合元素
    for(ite = s.begin(); ite != s.end(); ite++){
        cout << *ite << endl;
    }
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/zwk-coder/p/10990436.html

时间: 2024-11-04 06:46:17

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