pbds初探

本文介绍了C++中的PBDS库,特别是其堆数据结构的使用,包括配对堆、斐波那契堆、二项堆和二叉堆。通过一个单源最短路径的例题展示了不同堆在实现上的效率差异,并推荐在竞赛编程中使用配对堆或斐波那契堆。

今年暑假外校集训的时候一道题标算是最短路扩展,然而std用的是pbds,于是就产生了研究的兴趣。结果那个标程我现在死都找不到了233

定义:

 在知乎上看到有oier去年向CCF发了邮件,得到的回复是pbds库可以用,但是不能写这句话:

using namespace __gnu_pbds;

 

存图为证。

--------------------------------------------------------------------------原答案分割线--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

pbds是一个封装了众多高效又实用(相对于STL)的数据结构的库,包括堆,平衡树,哈希表等。然而目前仍然不清楚NOIP中能否使用<

### pbds 哈希原理 pbds(Policy-Based Data Structures)库中的哈希表实现采用了不同的解决哈希冲突的方法,提供了两种哈希表容器:`gp_hash_table` 和 `cc_hash_table`。`gp` 代表探测法,`cc` 代表拉链法,其中 `cc_hash_table` 稍快于其他,例如在实测中,`unordered_map` 用时 1369ms,`gp_hash_table` 用时 1302ms,`cc_hash_table` 用时 1181ms [^2]。 ### pbds 哈希使用方法及代码示例 以下是使用 `cc_hash_table` 的代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <ext/pb_ds/assoc_container.hpp> #include <ext/pb_ds/hash_policy.hpp> using namespace __gnu_pbds; using namespace std; int main() { // 声明哈希表,每个 value 表示对应的 key 出现了多少次 cc_hash_table<int, int> f; // 插入元素 f[1] = 5; f[2] = 3; f[3] = 7; // 访问元素 cout << "Key 2 的值为: " << f[2] << endl; // 检查元素是否存在 if (f.find(3) != f.end()) { cout << "Key 3 存在于哈希表中" << endl; } // 删除元素 f.erase(2); // 再次检查元素是否存在 if (f.find(2) == f.end()) { cout << "Key 2 已从哈希表中删除" << endl; } return 0; } ``` ### 代码解释 - **头文件包含**:引入 `ext/pb_ds/assoc_container.hpp` 和 `ext/pb_ds/hash_policy.hpp` 头文件以使用 pbds 哈希表。 - **哈希表声明**:`cc_hash_table<int, int> f;` 声明了一个 `cc_hash_table` 类型的哈希表,键和值的类型均为 `int`。 - **元素插入**:通过 `f[key] = value;` 的方式插入元素。 - **元素访问**:使用 `f[key]` 访问元素。 - **元素查找**:使用 `f.find(key)` 检查元素是否存在。 - **元素删除**:使用 `f.erase(key)` 删除元素。
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