2013年4月23日 腾讯一面之STL中的map实现机制

在腾讯一面中，面试官问了关于map的实现机制，当时回答的不好，回来后看了看书做个总结。

map的本质就是数据结构中的搜索；对于搜索一般有两种方法可以实现：hash和树。

一、红黑树

STL 中的map是以红黑树作为底层机制来实现的。

下面我们一步一步来看，为什么STL用的是红黑树。

1. 二叉搜索树。在树里面最基本的首先想到的就是二叉搜索树。

2. 平衡二叉搜索树。但是在二叉搜索树中有个缺点就是最差情况下，搜索时间是O(n)，这样可不是我们想要的，要想做到时间复杂度变为O(nlogn)，那么就想到了平衡二叉搜索树。

3. 2-3-4树。平衡二叉搜索树虽然能在O(nlogn)时间内实现搜索，但是最差情况下时间复杂度确实O(n)。这个问题的解决方案有三种：随机化、平摊和优化。随机化BST就是按照随机次序插入数据；伸展BST就是使用平摊的方法，在每次根插入元素的时候，通过旋转使得树变得平衡；2-3-4树就是通过使得树节点能容纳一个以上的关键字，更明确的说就是能容纳1个关键字、2个关键字和3个关键字，即2节点、3节点和4节点，一棵平衡2-3-4树是一棵2-3-4树，其中所有指向空树的链接到树根的距离都相同。

4. 红黑树。随机BST可以满足时间复杂度为O(nlogn)，但是随机插入的特性似乎不满足我们进行插入的要求，我们平时的插入操作可能是非随机性的；伸展BST使用平摊法，把时间消耗在每次插入上面，使得进行搜索的时候时间复杂度变为O(nlogn)，但是每次插入时进行平衡旋转似乎也很耗费时间；我们沿着2-3-4树的思路往下走，2-3-4树是通过树节点数目的灵活性来减少插入时平衡旋转的次数的，但是有个致命的缺点就是我们需要维护三种不同类型的节点（2-节点、3-节点、4-节点），如何把三种不同的节点变换成二节点哪？看下图一目了然：

二、hash table

hash_map是以hash table作为底层机制来实现的。

hash table的优点是在O(1)时间能搜索到想要的内容；缺点就是冲突（碰撞collision）。解决冲突一般有3种方法：线性探测、二次探测、链表等方法。

（待续）