C++学习----关联容器

序言

为什么突然写这里了呢,因为虽然我以及开始写题目,但是我C++学习的内容还没有结束,也就一半一半。但是发现可以把学到的东西写道这里也是一个记笔记的好方法。所有开的专题,用来记录一下。

主要的关联容器

1、map:map中的元素是一些键值对(key-value),类似字典;

2、set:每个元素只包含一个关键字,支持高效的关键字查询操作;

标准库提供8个关联容器,区别在三个方面:1、set和map;2、重复和不重复;3、顺序和无序。

  1. map :关联数组;保存键值对。
  2. set   :关键字即值,只保存关键字。
  3. multimap:关键字可以重复出现的map。
  4. multiset:关键字可以重复的set。
  5. unordered_map:用哈希函数组织的map
  6. unordered_set:用哈希函数组织的set
  7. unordered_multimap:哈希组织的map,关键字可以重复
  8. unordered_multiset:哈希组织的set,关键字可以重复

map初体验

#include<iostream>
#include<map>
#include<string>
using namespace std;


int main(){
    //统计每个单词在输入中出现的次数
    map<string,size_t> word_count;//size_t是一个无符号整数类型
    string word;
    while(cin>>word){
        ++word_count[word];//提取word_count中word对应的计数器并将其加1
    }
    for(const auto &w:word_count){
        cout<<w.first<<" occurs "<<w.second<<((w.second>1)?" times":" time")<<endl;
    }


    return 0;
}

set初体验

//统计每个单词在输入中出现的次数
    map<string,size_t> word_count1;
    set<string> exclude = {"The","But","And","Or","An","A",
                            "the","but","and","or","an","a"};
    while(cin>>word){
        if(exclude.find(word)==exclude.end()){//find返回一个迭代器,如果元素存在,迭代器指向元素,否则指向尾后迭代器
            ++word_count1[word];
        }
    }


那map和set和其他顺序容器的区别,vector,list等等

  1. 数据结构和内部实现:

    • mapset:通常由平衡二叉搜索树(如红黑树)实现。它们维护元素的有序性,并提供较高效的查找、插入和删除操作(通常是对数时间复杂度)。
    • vector:基于动态数组实现,支持快速随机访问。插入和删除操作(特别是在数组的中间或开始位置)可能导致其他元素的移动,从而影响性能,尤其是在数组很大时。
    • list:基于双向链表实现。它允许快速的插入和删除操作,无论是在列表的哪个位置,因为这些操作仅仅涉及修改指针,不需要移动元素。
  2. 性能特点:

    • mapset:优秀的查找效率,适用于需要频繁检索的场景。插入和删除操作虽然效率较高,但比链表慢,因为需要维持树的平衡。
    • vector:提供非常快速的随机访问,但插入和删除(特别是非末尾操作)可能较慢,因为可能需要数组复制或移动元素。
    • list:任何位置的插入和删除操作都非常快,但随机访问效率低,因为需要从头部或尾部遍历到目标位置。
  3. 使用场景:

    • map:当需要根据键快速访问数据时使用,如实现字典。
    • set:当需要维护一个没有重复元素的集合时使用,可以快速检查某个元素是否存在。
    • vector:适用于元素数量变化不大,且需要频繁随机访问元素的场景。
    • list:适用于元素数量频繁变动,特别是在不同位置插入或删除时,而对随机访问的需求不高的场景。
  4. 选择依据:

    • 操作侧重点:如果需要快速访问,选择 vector;如果操作主要是插入和删除,选择 list;如果需要按顺序存储和快速查找,选择 mapset
    • 内存使用vectorlist 可能因为存储冗余数据或指针而使用更多内存;而 mapset 虽然管理更复杂的内部结构,但通常使用内存更高效。
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