Nestle的专栏

容器hash_set是以hash table为底层机制的，几乎所有的操作都是转调用hash table提供的接口。由于插入无法存储相同的键值，所以hash_set的插入操作全部都使用hash table的insert_unique接口，代码如下：pair insert(const value_type& obj){ pair p = rep.insert_unique(obj);

set、map、multiset、multimap四种关联式容器的内部都是由红黑树实现的。在STL中红黑树是一个不给外界使用的独立容器。既然是容器，那么就会分配内存空间（节点），内部也会存在迭代器。关于红黑树的一些性质，可以参考“数据结构”中的笔记，这里只记录STL中的红黑树是如何实现的。和slist一样，红黑树的节点和迭代器均采用了双层结构：节点：__rb_tree_no

和set类似，也采用了rb_tree作为底层容器，但每个节点是一个pair对象，它关联了键值和实值。键值不允许修改，但实值是可以修改的，等下的代码也会有所说明。下面是map的代码框架：template class Key, class T, class Compare = less, class Alloc = alloc>     // 默认采用递增顺序class

hash_map和map的用法很相似，只是底层机制有所不同。hash_map容器采用的底层机制是hash table代码：template , class EqualKey = equal_to, class Alloc = alloc>class hash_map{private: typedef hashtable, Key

set中的key就是value，value就是key，并且key是唯一的，利用红黑树有序地存储（红黑树在插入时自动调整）。正因为有序，所以无法通过迭代器随意修改key，否则顺序会打乱。set的底层容器就是rb_tree，有了tr_tree的基础，set的就很好理解了，很多的接口都只是转调用rb_tree的操作。整体代码如下：template class Key, class C

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（bucke

红黑树是一个二叉搜索树，具有如下规则：每个节点不是红色就是黑色。根节点必须为黑色。如果节点为红，其子节点必须为黑，父子节点不得同时为红。任一节点至NULL（NULL为黑色）的任何路径，所含黑节点数必须相同。根据规则4，新增节点必须为红。根据规则3，新增节点的父节点必须为黑。因为新增节点必须是红，那么只有在父节点不为黑的时候才需要调整，父节点为黑则无需调整。着

编译器可用此算法来检查括号是否成对出现，算法使用了一个栈。算法描述：做一个空栈。读入字符直到文件尾。如果字符是一个开放括号，则将其推入栈中。如果字符是一个封闭符号，则当栈空时报错。否则，将栈元素弹出。如果弹出的符号不是对应的开放符号，则报错。在文件尾，如果栈非空则报错。根据上面的描述，自己写了一份代码，它只能处理小、中、大三种括号：#include  

逆波兰记法又称为后缀记法，把操作符放置于操作数后面，计算过程通常用栈来实现的，通过栈来保存中间结果，使得逆波兰记法没有必要知道任何优先规则。方法描述：当见到一个数时就把它推入栈中；在遇到运算符时该运算符就作用于从该栈弹出的两个数上，将结果推入栈中。下面演示计算后缀表达式的过程。后缀表达式：6 5 2 3 + 8 * + 3 + *四个数字入栈：6 5 2 3（→栈生

由中缀式转换成后缀式，同样使用栈，并运用一些规则来完成。规则介绍如下：当读到的是操作数，立即输出。当读到的是运算符，则先从栈中弹出优先级高于自己的运算符（不包含括号），自己入栈。读到左括号入栈，读到右括号则将栈中元素出栈并输出，直到遇见左括号（括号都不输出）。输入为空后，将栈元素弹出并输出直到栈空。注意，最后生成的后缀表达式是考虑了运算符优先级的，再配合逆波兰的无优先级概念这一性质

一棵AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。实际高度只比logN多以一点，和普通二叉查找树相比，平衡二叉搜索树一般而言搜寻时间可节省25%左右（STL源码剖析P203）。只有那些从插入点到根节点的路径上的节点的平衡可能被改变，因为只有这些节点的子树可能发生变化。把需要重新平衡的节点称为a（左右子树高度差大于1）。注意，确定这个节点很重要，否则无法确定

一棵树是N个节点和N-1条边的集合。因为，每条边都将某个节点连接到它的父亲，而除去根节点外每一个节点都有一个父亲。二叉树：每个节点都不能有多于两个的儿子。深度平均值为O(logN)。使二叉树成为二叉查找树的性质是，对于树中的每个节点X，它的左子树中所有关键字值小于X的关键字值，而它的右子树中所有关键字值大于X的关键字值。在程序中，一定要记得处理的根节点为空的情况。除了删

散列表是一种ADT。散列表的实现常常叫做散列（hashing），它是一种用于以常数平均时间执行插入、删除、查找的技术。需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持。例如FindMax、FindMax、按序输出等。散列表的关键是确定散列函数，《数据结构与算法分析》中提到了几种散列函数，但都不是完美的。能解决冲突但有可能散列表占用率不高。字符串中的字符不是随机出现，这也影响到了散列表的

题目：假如已知有n个人和m对好友关系，如果两个人是直接或者间接有好友关系，则认为他们属于同一个朋友圈。写程序判断里面有多少朋友圈。例如：n = 5, m = 3  r = {(1,2), (2, 3), (4, 5)}  1 2 3 是一个朋友圈， 4 5 是一个朋友圈。所以输出是2