上海方正大厦网站建设,首页图片点击率如何提高,优化就是开除吗,如何推广普通话1.容器适配器
(1) 什么是适配器#xff1f; 适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)#xff0c;该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口 (2) STL标准库中stack和queue的底层结构 虽然stack和…1.容器适配器
(1) 什么是适配器 适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口 (2) STL标准库中stack和queue的底层结构 虽然stack和queue中也可以存放元素但在STL中并没有将其划分在容器的行列而是将其称为容器适配器这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装STL中stack和queue默认使用deque比如 (3) deque简述 deque(双端队列)是一种双开口的连续空间的数据结构双开口的含义是可以在头尾两端进行插入和删除操作且时间复杂度为O(1)与vector比较头插效率高不需要搬移元素与 list比较空间利用率比较高。 deque并不是真正连续的空间而是由一段段连续的小空间拼接而成的分段连续空间组合而成实际deque类似于一个 动态的二维数组deque没有所谓容量的概念。其底层结构如下图所示 (4)deque的迭代器 双端队列底层是一段假象的连续空间实际是分段连续的为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象落在了deque的迭代器的operator和operator--两个运算子身上。 构想一下deque应具备的结构 ● 能够指出分段连续空间缓冲区的位置 ● 能判断自己是否已经处于其所在缓冲区的边缘如果前进或后退时就必须跳跃至下一个或上一个缓冲区。 为了能够正确跳跃deque必须要有掌控中心map。 deque的中控器缓冲区迭代器的相互关系如图 那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢 迭代器 start 内的 cur 指针指向缓冲区的第一个元素迭代器 finish 内的 cur 指向缓冲区的最后元素的下一个位置。注意最后一个缓冲区尚有备用空间稍后如果有新元素要插入到尾端可直接拿此备用空间来使用。 template class T, class Ref, class Ptr, size_t BufSiz
struct _daque_iterator
{//...//保持与容器的联结T* cur; //此迭代器指向缓冲区中的现行T* first; //此迭代器指向缓冲区的头T* last; //此迭代器指向缓冲区的尾(含备用空间)map_pointer node;//指向控制中心(指针数组)
};
(5) deque的数据结构 deque 除了维护一个指向map的指针外也维护 start 和 finish 两个迭代器分别指向第一缓冲区的第一个元素和最后缓冲区的最后一个元素的下一个位置。此外它当然也必须记住目前 map 的大小因为一旦 map 所提供的节点不足就必须重新配置更大的一块 map。 iterator start;iterator finish;map_pointer map;size_type map_size;
(6) deque的缺陷 与vector比较deque的优势是头部插入和删除时不需要搬移元素效率特别高而且在扩容时也不需要搬移大量的元素因此其效率是比vector高的。与list比较其底层是连续空间空间利用率比较高不需要存储额外字段。但是deque有一个致命缺陷不适合遍历因为在遍历时deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界导致效率低下而序列式场景中可能需要经常遍历因此在实际中需要线性结构时大多数情况下优先考虑vector和listdeque的应用并不多而目前能看到的一个应用就是STL用其作为stack和queue的底层数据结构。 (7) 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器? stack是一种后进先出的特殊线性数据结构因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构都可以作为stack的底层容器比如vector和 list 都可以queue是先进先出的特殊线性数据结构只要具有push_back和pop_front操作的线性结构都可以作为queue的底层容器比如 list。但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器。主要是因为 1. stack和queue 不需要遍历 (因此stack和queue没有迭代器)只需要在固定的一端或者两端进行操作。 2. 在stack中元素增长时deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)queue中的元素增长时deque不仅效率高而且内存使用率高。 结合了deque的优点而完美的避开了其缺陷。 2.stack的介绍和应用
cplusplus.com - The C Resources Network
(1) stack结构 (2) stack使用 155. 最小栈 思路辅助栈 实现1
class MinStack {
public:void push(int val) {_elem.push(val);if(_min.empty() || val _min.top()){_min.push(val);}} void pop() {if(_elem.top() _min.top()){//只有当删除的数据是最小值时才删_min栈的数据_min.pop();}_elem.pop();} int top() {return _elem.top();} int getMin() {return _min.top();}std::stackint _elem;//存所有数据std::stackint _min;//只存最小数的栈
}; 不需要在构造函数中使用 INT_MAX 来初始化 _min 栈。相反它依赖于在每次 push 和 pop 操作中检查和维护 _min 栈的状态。 通过在每次操作中动态维护最小值避免了使用 INT_MAX 作为初始值的需求 实现2
class MinStack {
public:MinStack(){_min.push(INT_MAX);}void push(int val) {_elem.push(val);_min.push(min(_min.top(),val));//val值大于栈顶元素也得入数据(栈顶)不然pop数据时最小栈就会失去最小值} void pop() {_elem.pop();_min.pop();} int top() {return _elem.top();} int getMin() {return _min.top();}
private:std::stackint _elem;//存储所有元素的栈std::stackint _min;//存储最小值的栈
}; INT_MAX 作为 _min 栈的初始值是为了简化代码逻辑确保在任何时候都能快速地获取到栈中的最小值并且避免在栈为空时调用 getMin 方法导致的错误。 JZ31 栈的压入、弹出序列
栈的压入、弹出序列_牛客题霸_牛客网 具体思路 准备一个辅助栈两个下标分别访问两个序列。辅助栈为空或者栈顶不等于出栈数组当前元素就持续将入栈数组加入栈中。栈顶等于出栈数组当前元素就出栈。当入栈数组访问完出栈数组无法依次弹出就是不匹配的否则两个序列都访问完就是匹配的。 实现
class Solution {
public:bool IsPopOrder(vectorint pushV, vectorint popV) {if(pushV.size() ! popV.size())//出栈与入栈数据应一致return false;;stackint st;//出入栈stint instack 0,outstack 0;while(outstack popV.size()){// empty要写前面初次栈里没有数据无法调用topwhile (st.empty() || st.top() ! popV[outstack]) {//先把栈顶与出栈数组元素不同的数据入栈直到找到相同的if (instack pushV.size()) {st.push(pushV[instack]);instack;}else {return false;}}// 这时栈顶数据与出栈数组的元素相同st.pop();outstack;} return true;}
};
(3) stack模拟实现 默认deque右边是栈顶 #includedeque
#includeiostream
using namespace std;
namespace zyt
{
#includedequetemplateclass T, class Con dequeTclass stack{public:void push(const T x){_c.push_back(x);}void pop(){_c.pop_back();}T top(){return _c.back();}const T top()const{return _c.back();}size_t size()const{return _c.size();}bool empty()const{return _c.empty();}private:Con _c;};
}
3.queue的介绍和应用
queue - C Reference
(1) queue简述 1. 队列是一种容器适配器专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作其中从容器一端插入元素另一端提取元素。 2. 队列作为容器适配器实现容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类queue提供 一组特定的成员函数来访问其元素。元素从队尾入队列从队头出队列。queue不允许有遍历行为。 3. 底层容器可以是标准容器类模板之一也可以是其他专门设计的容器类。该底层容器应至少支持以下操作: 4. 标准容器类 deque和list 满足了这些要求。默认情况下 如果没有为queue实例化指定容器 类则使用标准容器 deque 缺省值 (2) queue的使用 (3) queue没有迭代器 queue所有元素的进出都必须符合“先进先出”的条件中有queue顶端的元素才有机会贝被外界取用queue不提供遍历功能也不提供迭代器。 (4) queue的模拟实现
namespace zyt
{templateclass T, class Con dequeTclass queue{public:void push(const T x){_c.push_back(x);}void pop(){_c.pop_front();}T back(){return _c.back();}const T back()const{return _c.back();}T front(){return _c.front();}const T front()const{return _c.front();}size_t size()const{return _c.size();}bool empty()const{return _c.empty();}private:Con _c;};
}
4. priority_queue的介绍和使用 优先级队列
(1) priority_queue 概述 1. 优先队列是一种容器适配器根据严格的弱排序标准它的第一个元素总是它所包含的元素 中最大的。 2. 此上下文类似于堆在堆中可以随时插入元素并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶 部的元素)。 3. 优先队列被实现为容器适配器容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类queue 提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出其称为优先队列的 顶部。 4. 底层容器可以是任何标准容器类模板也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过 随机访问迭代器访问并支持以下操作 5. 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下如果没有为特定的priority_queue 类实例化指定容器类则使用vector。 6. 需要支持随机访问迭代器以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用 算法函数make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。 (2)priority_queue的使用 优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器在vector上又使用了堆算法将vector中 元素构造成堆的结构因此priority_queue就是堆所有需要用到堆的位置都可以考虑使用 priority_queue。注意 默认情况下priority_queue是大堆 。 1. 默认情况下priority_queue是大堆。 仿函数控制比较逻辑 本质是一个类重载了operator( )它的对象可以像函数一样使用 #include vector
#include queue
#include functional // greater算法的头文件
#includeiostream
using namespace std;void TestPriorityQueue()
{// 默认情况下创建的是大堆其底层按照小于号比较vectorint v{ 3,2,7,6,0,4,1,9,8,5 };priority_queueint q1;for (auto e : v)q1.push(e);cout q1.top() endl;// 如果要创建小堆将第三个模板参数换成greater比较方式priority_queueint, vectorint, greaterint q2(v.begin(), v.end());cout q2.top() endl;
} 2. 如果在priority_queue中放自定义类型的数据用户需要在自定义类型中提供 或者 的重载。 class Date
{
public:Date(int year 1900, int month 1, int day 1): _year(year), _month(month), _day(day){}bool operator(const Date d)const{return (_year d._year) ||(_year d._year _month d._month) ||(_year d._year _month d._month _day d._day);}bool operator(const Date d)const{return (_year d._year) ||(_year d._year _month d._month) ||(_year d._year _month d._month _day d._day);}friend ostream operator(ostream _cout, const Date d){_cout d._year - d._month - d._day;return _cout;}
private:int _year;int _month;int _day;
};void TestPriorityQueue()
{// 大堆需要用户在自定义类型中提供的重载priority_queueDate q1;q1.push(Date(2018, 10, 29));q1.push(Date(2018, 10, 28));q1.push(Date(2018, 10, 30));cout q1.top() endl;// 如果要创建小堆需要用户提供的重载priority_queueDate, vectorDate, greaterDate q2;q2.push(Date(2018, 10, 29));q2.push(Date(2018, 10, 28));q2.push(Date(2018, 10, 30));cout q2.top() endl;
}
(3) OJ中应用
215. 数组中的第K个最大元素
class Solution {
public:int findKthLargest(vectorint nums, int k) {//默认是建大堆(降序)priority_queueint pq(nums.begin(),nums.end());for(int i 0;i k - 1 ;i){pq.pop();//pop的是堆顶数据}return pq.top();}
};
(4) priority_queue的模拟实现 通过对priority_queue的底层结构就是堆因此此处只需对对进行通用的封装即可。 #pragma once
#includequeue
#includevector
#includealgorithm
#includefunctional
#includeiostream
using namespace std;namespace zyt
{templateclass Tstruct less{bool operator()(const T left, const T right){return left right;}};templateclass Tstruct greater{bool operator()(const T left, const T right){return left right;}};template class T, class Container vectorT, class Compare lessT class priority_queue{public:priority_queue():c(){}template class InputIteratorpriority_queue(InputIterator first, InputIterator last):c(first,last){if (c.size() 2)return;int len c.size();int parent (len - 2) / 2; // 最后一个根节点while (parent 0){AdjustDown(parent);//自下而上parent--;}}void AdjustUp(size_t child)//向上调整算法{size_t parent (child - 1) / 2;//父节点while (child 0 ){if (comp(c[parent] , c[child])){swap(c[parent], c[child]);child parent;parent (child - 1) / 2;}else{break;}}}void AdjustDown(size_t parent)//向下调整算法{size_t child 2 * parent 1;//左孩子while (child c.size()){if ((child 1 c.size()) comp(c[child], c[child 1])){child;}if (comp(c[parent] , c[child])){swap(c[parent], c[child]);parent child;child 2 * parent 1;}else{break;}}}bool empty() const{return c.empty();}size_t size() const{return c.size();}const T top() const{return c[0];}void push(const T x){c.push_back(x);AdjustUp(c.size() - 1);}void pop(){if (empty())return;swap(c[0], c[c.size() - 1]);c.pop_back();AdjustDown(0);}private:Container c;Compare comp;};
};
