stl 容器 简略

本文详细介绍了C++标准模板库(STL)中的多种容器类型,包括vector、list、map、set等,并阐述了它们的数据结构特点及操作特性。

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1.vector:

动态连续数组,空间不足时分配,重新分配双倍空间进行存储,数据的插入和删除会导致后续数据的拷贝移动

 

2.list:

双向循环链表,非连续空间

 

3.map:

红黑树,log级别,空间内存消耗O(N)

插入:递归两层上升,最多旋转2次,3 case

删除:递归1层上升,最多旋转3次, 4 case 

 

4.set:

红黑树,log级别,空间内存消耗O(N)

与map基本一致,只是其value存储的就是key

 

5.multimap:

与map基本一致,只是允许key有重复(_M_insert_equal)

 

6.multiset:

与set基本一致,只是允许key有重复(_M_insert_equal)

 

7.hashmap:

散列表,vector当桶,冲突链表解决

 

8.hashset:

同hashmap, value与key相同

 

9.hash_multimap:

与hashmap一致,只是允许key有重复(insert_equal)

 

10.hash_multiset:

 

 

与hashset一致,只是允许key有重复(insert_equal)

 

 

 

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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