4、C++ 中的数据结构：优化性能的关键

最新推荐文章于 2025-12-01 14:38:10 发布
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分类专栏： C++高性能编程的艺术与实践 文章标签： C++ 数据结构 性能优化
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C++ 中的数据结构：优化性能的关键

1. 引言

在现代编程中，选择合适的数据结构对于优化程序性能至关重要。C++ 提供了丰富的标准库容器，可以帮助开发者高效地管理和操作数据。本篇文章将详细介绍几种常用的数据结构，包括 std::vector 、 std::list 、 std::unordered_map 和 std::priority_queue ，并探讨如何使用并行数组来提高性能。通过理解这些数据结构的工作原理，你可以更好地选择最适合你应用场景的容器，从而优化程序的性能。

2. 数据结构化的重要性

数据结构化是指将数据按照特定的规则组织起来，以便能够快速访问和操作。在计算机科学中，数据结构的选择直接影响到程序的性能。例如，线性数据结构（如数组和链表）适合顺序访问，而树状数据结构（如二叉树和堆）适合快速查找和插入操作。选择合适的数据结构可以显著减少算法的时间复杂度和空间复杂度。

2.1 时间复杂度与空间复杂度

数据结构 插入操作 查找操作 删除操作
std::vector O(n) O(1) O(n)
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【C/C++ 性能优化】循环展开在C++中的艺术：提升性能的策略与实践
探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。
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在讨论C++中循环展开的具体实现之前，了解其背后的动机和基本概念是非常重要的。循环展开，作为一种优化技术，主要用于减少程序中循环的开销，从而提高程序的执行效率。本章将深入探讨循环展开的动机、好处以及可能的缺点。
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11-25 2006
C++ 优化就像种菜，想长得好得多照顾。咱们聊了算法选择、避免拷贝、内存管理、线程优化和编译器的事儿，这些就是你的“肥料”和“阳光”。如果觉得自己写的代码还慢，那就从代码到算法一层层排查，别急，一步步优化总能搞定。写代码本来就是个不断打磨的过程，别怕犯错，改就完了。希望这些技巧能让你在写 C++ 的路上少踩点坑，效率飞起！
C++数据结构：B树
weixin_43908419的博客
12-04 2312
索引，就是通过某些关键信息，让用户可以快速找到某些事物，例如通过目录，我们就可以快速检索到一本书中特定的内容所在的页码。B/B+最普遍的用途，就是做索引。索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。当数据量很大的时候，为了方便数据的管理、提高检索效率，通常会将数据保存至数据库。数据库不仅仅要存储数据，还要维护特定的数据结构和一些高效的搜索算法，以帮助用户快速引用到某些数据。这种实现快速查找的数据结构，就是索引。
C++性能优化：代码优化
weixin_34764432的博客
03-27 2609
代码优化 本章主要讲的是比较广泛的一些编程中遇到的降低性能的操作，并且改正的方法。 比如说我们会遇到冗余计算的问题。在一次循环中，每次都需要计算一个值，这样可以将这个值的计算放到循环外面；再比如需要在两个不同的函数中调用同一个函数，结果相同。这样的话我们可以静第一次调用得到的结果用参数传递给另一个函数，而不需要在另一个函数中再执行一遍。 （代码） 缓存 其实这一点讲的和上面的有些类似。在循环中有些可以确定的结果可以先写到循环外面，把结果缓存到局部变量，然后在循环中直接读取局部变量的值。 预先计算 预先计算和
【C++ 文件操作】全面解析C++文件写入：性能优化、线程安全与数据完整性指南
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在软件开发中，文件写入操作（**File Writing**）是实现数据持久化、日志记录、配置管理等功能的基础。使用C++进行文件写入时，性能（**Performance**）和效率（**Efficiency**）是首要考量因素。高效的文件写入不仅能减少I/O操作的延迟，还能降低系统资源的消耗，提升整体应用的响应速度。
C++算法优化实战：破解性能瓶颈，提升程序效率
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算法优化是通过改进算法设计，提升其执行效率和资源利用率的过程。优化内容主要包括减少算法的运行时间、降低内存占用、提高数据处理速度等。一个优化良好的算法不仅能显著提高程序的性能，还能降低系统的资源消耗，提升用户体验。选择合适的算法与数据结构根据具体需求选择时间与空间复杂度更优的算法和数据结构。利用STL提供的高效数据结构，如等。优化时间复杂度选择更高效的算法，避免使用时间复杂度过高的算法。采用动态规划、分治策略等方法优化算法设计。减少空间复杂度尽量使用原地算法，减少额外的内存占用。
30个被低估的C++性能优化技巧（深度工程实践指南）
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C++数据结构——链表
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C++编程提升开发效率与代码性能的关键技巧：C++编程深度解析与优化策略
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接着详细讲解了提高C++代码效率的具体方法，如避免不必要的拷贝（使用引用传递、右值引用和移动语义）、减少动态内存分配（使用智能指针和容器类）、优化循环操作（移除重复计算、选择合适的数据结构）以及利用并行...
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内容概要：本文详细介绍了C++标准模板库（STL）中常用容器的应用技巧，涵盖核心容器分类与特性、性能对比与选择策略、代码示例与应用场景以及高级优化技巧。文章首先将容器分为顺序容器（如vector、deque、list）、...
数据结构-树结构
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树的核心术语包括：父节点（直接上层节点）、子节点（直接下层节点）、兄弟节点（同一父节点的子节点）、叶子节点（无子女的节点）、节点的度（子节点个数）、树的深度（从根到最远叶子的层数，根为第1层）、树的高度（从叶子到根的最大层数）、路径（从根到某节点的节点序列）。• 二叉搜索树（BST）：左子树所有节点值＜根节点值，右子树所有节点值＞根节点值，支持高效的查找、插入、删除操作（理想情况时间复杂度O(logn)）；• 多叉树：节点可以有多个子节点，典型例子是B树（多路平衡查找树），常用于数据库索引；
数据结构第六章：栈的学习
WANGxinhua4321的博客
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上述代码的具体解释：首先处理 空间不足的情况，当空间不足时利用realloc函数进行申请原空间大小两倍的空间。如果申请，成功则将临时申请的空间赋值给栈的数据变量。栈：一种特殊的线性表，只允许在固定的一端插入和删除元素操作，进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底，栈中的数据元素遵循后进先出的原则。上述代码的具体解释：因为栈顶指针指向的是栈顶元素下一个，所以减一之后的下标便是栈顶部元素的下标，利用顺序表的特性就可以直接返回。上述代码的具体解释：如果栈顶为0，说明栈内没有元素则返回1，否则返回0。
数据结构基本知识
2501_90980137的博客
11-30 589
• 队列：“先进先出”（FIFO），允许在队尾入队、队首出队，支持enqueue（入队）、dequeue（出队），基础队列O(1)操作，优先级队列（按优先级排序）O(logn)操作，常用于任务调度、广度优先搜索（BFS）。• 栈：“先进后出”（LIFO），仅允许在栈顶操作，支持push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶），时间复杂度均为O(1)，常用于递归、表达式求值、括号匹配。• 表示方法：邻接矩阵（二维数组，适合稠密图）、邻接表（链表数组，适合稀疏图）。
从0开始学算法——第三天（数据结构的多样性）
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2401_84407045的博客
12-01 667
本文旨在让大家深入理解数据抽象与数据结构类型的概念、特点及应用。通过本文，大家将学习以下内容：（1）数组（2）动态数组（3）链表（4）栈（5）队列（6）堆（7）集合（8）哈希（9）树（10）图
数据结构：算法复杂度
Yolo_TvT的博客
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本文简介了算法复杂度（时间复杂度和空间复杂度），并介绍了如何用大O记法来描述算法复杂度
stl deque
03-22
### 关于C++ STL `deque` 的用法与实现 #### 定义与基本特性 `std::deque` 是 C++ 标准模板库（STL）提供的一种双端队列容器。它的名称来源于 **double-ended queue**，表示可以从两端高效地插入和删除元素[^3]。 `deque` 提供了随机访问的能力，类似于数组或向量 (`vector`)，但它在头部和尾部的插入/删除操作上更加高效。然而，由于其内部存储结构的原因，在中间位置插入或删除元素可能会比较慢。 --- #### 内部实现机制 `deque` 的典型实现方式是通过一系列固定大小的连续内存块来管理数据。这些内存块通常被称为“缓冲区”，而整个 `deque` 则由一个动态分配的指针数组控制，该数组指向各个缓冲区。这种设计使得： - 头部和尾部可以独立扩展。 - 随机访问的时间复杂度为 O(1)，因为可以通过简单的计算定位到目标元素所在的缓冲区及其偏移量。 以下是简化版的伪代码描述 `deque` 的核心逻辑： ```cpp template<typename T> class Deque { private: size_t buffer_size; // 缓冲区大小 T** map; // 动态指针数组，用于记录各缓冲区地址 size_t map_size; // 当前map容量 size_t start_index; // 起始缓冲区索引 size_index end_index; // 结束缓冲区索引 public: void push_back(const T& value); void push_front(const T& value); void pop_back(); void pop_front(); }; ``` 具体来说，当需要增加新的缓冲区时，会重新调整 `map` 数组并分配额外的空间；如果某个缓冲区内存不足，则会在同一缓冲区内移动现有元素以腾出空间[^4]。 --- #### 常见成员函数及用法示例 | 函数名 | 描述 | |----------------|----------------------------------------------------------------------| | `push_back(x)` | 将元素 x 添加至 deque 的末尾 | | `pop_back()` | 删除 deque 的最后一个元素 | | `push_front(x)`| 将元素 x 添加至 deque 的开头 | | `pop_front()` | 删除 deque 的第一个元素 | | `front()` | 返回 deque 的首个元素 | | `back()` | 返回 deque 的最后一位元素 | | `at(n)` | 访问第 n 个元素 | 下面是一个完整的例子展示如何使用 `deque` 进行常见操作： ```cpp #include <iostream> #include <deque> int main() { std::deque<int> d; // 向后添加元素 d.push_back(10); d.push_back(20); // 向前添加元素 d.push_front(5); // 输出所有元素 for(auto it = d.begin(); it != d.end(); ++it){ std::cout << *it << ' '; } // 移除首尾元素 d.pop_front(); d.pop_back(); return 0; } ``` 上述程序将依次打印：`5 10 20` 和最终剩余的 `10`. --- #### 性能特点对比其他容器 相比 `vector` 或者链表(`list`)，`deque` 在某些场景下具有独特的优势: - **头尾增删效率高**: 对于频繁执行 head/tail 操作的应用场合非常合适； - **支持随机访问**: 不像单双向链表那样仅限迭代器遍历； - **内存碎片较少**: 使用预定义长度的小块缓存减少了零散分布的可能性[^5]. 不过需要注意的是，尽管提供了高效的两端修改能力，但由于涉及多级间接寻址以及可能引发多次重映射等问题，因此整体性能开销仍高于单纯线性布局的数据结构如 vector[]. ---
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