stl之hash set

错误AC解法,sort+set判重,为考虑异构! 比较坑的一点是读入时scanf一定要一次读6个数,不然会TLE #include <set> #include <map> #include <cmath> #include <queue> #include <vector> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <

1.set和multiset set的特性: (1)所有元素都会根据元素的键值自动被排序. (2)set是集合,它的元素的键值就是实值,实值就是键值,不允许两个元素有相同的值. (3)不可以通过set的iterator来改变元素的值,因为set的元素值就是键值,改变键值会违反元素排列的规则. (4)在客户端对set进行插入或删除操作后,之前的迭代器依然有效.当然,被删除的元素的迭代器是个例外. (5)它的底层机制是RB-tree.几乎所有的操作都只是转调用RB-tree的操作行为而已. mult

注: 本文主要摘取STL在OI中的常用技巧应用, 所以可能会重点说明容器部分和算法部分, 且不会讨论所有支持的函数/操作并主要讨论 C++11 前支持的特性. 如果需要详细完整的介绍请自行查阅标准文档. 原始资料源于各大C++参考信息网站/C++标准文档和Wikipedia. 1.概述 首先, 什么是STL? STL, 即标准模板库, 全称Standard Template Library , 主要包含4个组件, 即算法, 函数, 容器, 迭代器. 这里的函数似乎主要指函数式编程(FP)中的函数

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie hashtable --------------------------------------------------------------------------- 二叉搜索树具有对数平均时间的表现,它建立在输入数据有足够的随机性的假设 hashtable 有常数平均时间的表现,基于统计,不需依赖输入元素的随机性 hashtalbe 的简单实现: 所有元素都 16-bits 不带正负

1.hashtable 二叉搜索树具有对数平均时间的表现,但这样的表现构造在一个假设上:输入数据有足够的随机性.而hashtable在插入.删除.搜寻等操作上也具有"常数平均时间的表现",而且这种表现是以统计为基础的,不依赖于输入的随机性. 一个简单的hashtable的例子: 如果元素是32bits而不是16bits,我们要准备的array就必须是4GB的.这就大的不切实际了.如何避免一个大的荒谬的数组呢?办法之一就是使用某种映射函数,将大数映射为小数.负责将某以元素映射为一个&qu

hash 函数 #ifndef __SGI_STL_HASH_FUN_H #define __SGI_STL_HASH_FUN_H #include <stddef.h> __STL_BEGIN_NAMESPACE //@ hash function 是计算元素位置的函数 //@ 这些函数可以对hashtable进行取模运算 //@ 这是hashtable所提供的散列函数是取模运算决定的 /* SGI hashtable以下有限的定义类型: struct hash<char*> s

C++ 11已将哈希表纳入了标准之列.hashtable是hash_set.hash_map.hash_multiset.hash_multimap的底层机制,即这四种容器中都包含一个hashtable. 解决碰撞问题的办法有许多,线性探测.二次探测.开链等等.SGI STL的hashtable采用的开链方法,每个hash table中的元素用vector承载,每个元素称为桶(bucket),一个桶指向一个存储了实际元素的链表(list),链表节点(node)结构如下: template <cl

在 红黑树详解 文章中,二叉搜索树具有对数平均时间的表现是构造在这样的假设下的:输入数据有足够的随机性. 本篇介绍的hashtable(散列表)的数据结构,在插入.删除.搜寻等操作上也具有“常数平均时间”的表现,而且这种表现是以统计数据为基础,不需仰赖输入元素的随机性. 1. hashtable 概述 hashtable 可提供对任何有名项的存取和删除操作.由于操作对象是有名项,所以hashtable也可被视为一种字典结构.这种结构尝试提供常数时间之基本操作,如: 要存取所有的16-bits且不

又刷了30题了,这速度还不错.因为还有别的东西要复习,所以进度并不快.感觉还是能学到很多新东西的.早知道这个就不用去其他地方刷了.这个难度不高,还可以知道哪些情况没考虑.比其他OJ那种封闭式的好多了.还是进入正题吧. 1.Rotate Image 这个做过两三次了,但每次还是得重新开始推导..这次又推导了很久..不过好在做过,代码也写得比较简洁. 主要思路就是第一层循环按层次深入.第二层把旋转后对应替代的4个位置循环更新.swap就是用来更新用的.做完发现讨论里的最高票代码就是我这样子= =