STL:迭代器(iteratoes)概念


前言


迭代器(Iterator)是一种用于访问容器(如数组、向量、列表等)中元素的通用机制。迭代器提供了一种方法,能够按顺序遍历容器中的元素,同时保持容器与迭代器之间的解耦,这意味着迭代器的设计不依赖于容器的内部结构
本文概念定义主要参考《STL源码剖析》,以下将会梳理迭代器相关的概念,以及用list中的迭代器的模拟实现来大致阐述其作用。
迭代器是一种抽象的设计概念,现实编程语言中并没有直接对应于这个概念的实物

一、迭代器设计思维——STL关键所在

1.1 迭代器存在原因解释

不论是泛型思维或者STL的运用,迭代器(iterators)都扮演着重要的角色。STL的中心思想在于:将数据容器(containers)和算法(algorithms)分开,彼此独立设计,最后再以一贴胶着剂将它们撮合在一起。容器和算法的泛型化,从技术角度来看并不困难,c++的class template和function template可分别达成目标。可是如何设计两者之间的良好胶着剂,才是大难题。

以下是容器,算法,迭代器(iterators,扮演粘胶角色)的合作展示。以算法find() 为例,它接受两个迭代器和一个“搜寻目标”

//摘自 SGI <stl_algo.h>
template<class InputIterator,class T>
InputIterator find(InputIterator first,
                   InputIterator last,
                   const T& value){
   
   
         while(first!=last && *first!=value)
            ++first;
         return first;
          }

1.2 迭代器是一种smart pointer

迭代器是一种行为类似指针的对象,而指针的各种行为中最常见最重要的是内容提领(dereference)和成员访问(member access),因此,迭代器最重要的编程工作就是对operator* 和operator-> 进行重载(overloading)工作。

举例:当我们定义一个链表类时里面定义了三个类型,我们如果想访问数据_data时而不是它的_next和__prev就不能直接像向量那样直接解引用操作

struct List_Node {
   
   //存储节点及构造函数的定义
	List_Node(const T& data=T())
		:_data(data)
		,_next(nullptr)
		
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于数独问题使用迭代和回溯算法的解决方案或实现方法。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以借鉴。 引用[1]提到解数独的C++实现,使用递归回溯,但也指出了递归可能导致栈溢出的问题,建议改用迭代回溯。引用[2]中的LeetCode代码示例是递归实现的回溯算法。用户的问题是想了解如何用迭代方式替代递归,以及优化的回溯方法。 首先,我需要解释回溯算法在数独中的应用,然后对比递归和迭代的实现差异。递归回溯通常比较直观,但可能有栈溢出的风险,特别是在处理复杂数独时。迭代回溯使用栈来手动管理状态,这样可以避免递归的深度限制。 接下来,我需要将引用中的递归代码转换为迭代版本。例如,原来的递归调用可以通过循环和一个栈结构来模拟。每次处理一个单元格时,将当前状态压入栈,然后尝试填入数字,如果有效则继续,否则回溯到上一个状态。 同时,引用[1]提到的预计算优化,比如预先计算每个单元格可能的候选数字,减少无效尝试,这也是一个需要详细说明的点。例如,维护一个候选数列表,只尝试那些在当前行、列、宫格中未出现的数字,这样可以提高效率。 另外,用户可能需要具体的代码示例来理解迭代回溯的实现。我需要用Python或C++写一个示例,展示如何用栈来管理状态,以及如何循环处理每个单元格。 还要考虑用户可能遇到的问题,比如如何判断数字的有效性,如何处理回溯时的状态恢复,以及如何确定终止条件。这些都是实现中的关键点,需要详细解释。 最后,生成相关问题时要围绕用户的需求,比如性能优化、不同实现方式的对比、应用场景等,确保问题能够帮助用户进一步深入理解。</think>### 数独问题的迭代回溯算法实现 #### 1. 回溯算法基础 数独求解的核心是通过**回溯算法**尝试所有可能的数字组合。递归实现会深度优先搜索解空间,但当递归深度超过系统限制时(如引用[1]提到的栈溢出问题),需改用**迭代回溯**。 #### 2. 递归与迭代对比 - **递归回溯**(如引用[2]代码): ```python def backtrack(board): for cell in empty_cells: for num in 1-9: if valid(num): board[cell] = num if backtrack(board): return True board[cell] = 0 ``` 问题:递归深度大时可能栈溢出[^1] - **迭代回溯**: ```python stack = [(board, current_cell)] while stack: current_board, cell = stack.pop() for num in candidates: if valid(num): new_board = copy(current_board) new_board[cell] = num if is_complete(new_board): return new_board stack.append((new_board, next_cell)) ``` 优势:手动管理状态栈,避免递归深度限制[^1] #### 3. 关键优化策略 1. **候选数预筛选**(引用[1]建议): ```python def get_candidates(board, row, col): used = set(board[row] + [board[i][col] for i in range(9)] + get_box(board, row//3, col//3)) return [n for n in '123456789' if n not in used] ``` 减少无效尝试次数,时间复杂度从$O(9^n)$优化到$O(k^n)$(k<9) 2. **MRV启发式**(最小剩余值): ```python def select_next_cell(board): return min(empty_cells, key=lambda x: len(get_candidates(*x))) ``` 优先选择候选数最少的单元格,加速收敛 #### 4. 完整迭代实现示例 ```python def solve_sudoku_iterative(board): stack = [] empty_cells = [(i,j) for i in range(9) for j in range(9) if board[i][j] == '.'] stack.append((board.copy(), 0)) while stack: current_board, index = stack.pop() if index == len(empty_cells): return current_board row, col = empty_cells[index] if current_board[row][col] != '.': stack.append((current_board, index+1)) continue candidates = get_candidates(current_board, row, col) for num in reversed(candidates): # 栈后进先出,需反向遍历 new_board = [row.copy() for row in current_board] new_board[row][col] = num stack.append((new_board, index+1)) return None ``` #### 5. 复杂度分析 - 最坏情况时间复杂度:$O(9^{n})$,但通过优化可降到$O(n^{2}\cdot k)$(k为平均候选数数量) - 空间复杂度:$O(n\cdot m)$,其中m为最大回溯深度
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