随心所语之容器(C++ Container)

    作为软件开发者，必然会用到各种各样的容器：vector(array)，list，map，set，tree等等（主要针对C++）。那么，其中的区别是什么么？官方教程（数据结构教科书）有些简单的对比、对其特征有描述。但是，真正用的时候，却仍然觉得飘忽，或者说凭感觉用，没有道理可言。

    今天，突然来了点灵感，这里讲讲我的感受。

    容器，顾名思义，就是用来放东西的。那么，这些东西都是有一定的特征的。根据这些不同的特征，会选择不同的容器。

 

1、顺序性（注意，这里的顺序，指的是放进容器的先后顺序，而非数据大小顺序）

    这种特征的数据，很明显用顺序性的数据结构，vector（array），list等（stack是先进先出，vector，list都能达到效果。所以，vector/list完全够用， 这里就不单独列出stack）。

    那么，这种顺序性容器，如何区分使用呢？list对比vector最大的优势就是插入、删除特别方便。所以，一般都用list。当然，如果数据个数相对比较固定，而且主要是在尾部操作，或者全量操作，那么，用vector也是不错的。

举例：socket通信，获取N个消息指针，丢队列放其他线程处理。

     1）list的情况：如果其他多个线程线程，一次就从队列取一个消息，那么（头删除，尾插入，插入删除特别频繁）。

     2）vector情况：如果，其他线程就一个，将消息全部取出缓存（vector可以swap），再一个个处理。处理结束后再全部清除（vector可以用clear）。

     附注：当然，情况2用list也能达到相同的效果。但是，这种特征下，vector比list快，而且遍历方便。

 

2、查询型数据结构，保存key/value型数据对象

     许多数据需要提供查询，一般都有一个key。这种数据，就需要用到查找型数据结构了。

     查找型数据结构，一般主要有tree、hash表。

1）hash表没啥好说的，就是通过散列函数进行映射，所以速度相对很快（比较好的情况，复杂度为O(1)）。C++中有unordered_map/unordered_set等。

2）tree有查找树，AVL-Tree，RB-Tree，B-Tree，B+Tree。RB-Tree就是C++中的map实现。B树（B/B+）主要用于索引建立（数据库，磁盘读写用的比较多）。（C++中，b树没有具体的实现容器，需要自己实现）。

     查找树可以提高查询速度，但是，可能会不平衡；所以就产生了AVL-Tree。AVL-Tree操作很复杂，于是有了相对要求不是很严格的RB-Tree（map）。

     B/B+是多叉树（平衡的）。这样就降低了高低，降低了查询次数。所以，一般用来做索引。

举例：一般用到的就是map和hash表。如果仅仅是查询，对key没有顺序要求，那么就用hash表好了。如果对key的顺序性要求，那么用map。

3）skiplist。是list的扩展。我自己也不知道使用场景，没做过对比。使用场景，就见过redis中有。

网上介绍跳表，说到的存在价值，一般都会说，rb-tree太复杂。skiplist实现简单。所以，我想它的存在意义就是自己实现简单，所以，更多是存在于C语言中（C++中有map，skiplist也许并不存在特别优势）

特别说明：heap是一种排序算法，不是数据结构（一般用数组或者树来实现）。一般用于top10等应用。

 

3、无特征数据对象。

     这种数据对象没有任何要求，各个对象没有任何差别，完全相同的意义：没有顺序，没有key。这种数据一般用list来存放（一般要经常性取出/放入）。不用查找型数据结构是因为没有key。

举例：一般的资源型对象就没有差别。比如说，内存池的一个个内存块对象（相同大小是内存块是没有区别的）。所以，一般用list来存放。