STL 中容器

在STL中基本容器有: vector、list、deque、set、map

set 和map都是无序的保存元素,只能通过它提供的接口对里面的元素进行访问

set:集合, 用来判断某一个元素是不是在一个组里面,使用的比较少
map:映射,相当于字典,把一个值映射成另一个值,如果想创建字典的话使用它好了
底层采用的是树型结构,多数使用平衡二叉树实现,查找某一值是常数时间,遍历起来效果也不错, 只是每次插入值的时候,会重新构成底层的平衡二叉树,效率有一定影响.

vector、list、deque是有序容器
1.vector
vector就是动态数组.它也是在堆中分配内存,元素连续存放,有保留内存,如果减少大小后，内存也不会释放.如果新值>当前大小时才会再分配内存.

它拥有一段连续的内存空间，并且起始地址不变，因此它能非常好的支持随即存取，即[]操作符，但由于它的内存空间是连续的，所以在中间进行插入和删除会造成内存块的拷贝，另外，当该数组后的内存空间不够时，需要重新申请一块足够大的内存并进行内存的拷贝。这些都大大影响了vector的效率。

对最后元素操作最快(在后面添加删除最快 ), 此时一般不需要移动内存,只有保留内存不够时才需要

对中间和开始处进行添加删除元素操作需要移动内存,如果你的元素是结构或是类,那么移动的同时还会进行构造和析构操作，所以性能不高 （最好将结构或类的指针放入vector中，而不是结构或类本身，这样可以避免移动时的构造与析构)。
访问方面,对任何元素的访问都是O(1),也就是是常数的,所以vector常用来保存需要经常进行随机访问的内容,并且不需要经常对中间元素进行添加删除操作.

相比较可以看到vector的属性与string差不多,同样可以使用capacity看当前保留的内存,使用swap来减少它使用的内存.

capacity()返回vector所能容纳的元素数量(在不重新分配内存的情况下）      测试push_back  1000个数据  capacity返回16384

总结
需要经常随机访问请用vector

2.list
list就是双向链表,元素也是在堆中存放,每个元素都是放在一块内存中,它的内存空间可以是不连续的，通过指针来进行数据的访问，这个特点使得它的随机存取变的非常没有效率，因此它没有提供[]操作符的重载。但由于链表的特点，它可以以很好的效率支持任意地方的删除和插入。

list没有空间预留习惯,所以每分配一个元素都会从内存中分配,每删除一个元素都会释放它占用的内存.

list在哪里添加删除元素性能都很高,不需要移动内存,当然也不需要对每个元素都进行构造与析构了,所以常用来做随机操作容器.
但是访问list里面的元素时就开始和最后访问最快
访问其它元素都是O(n) ,所以如果需要经常随机访问的话,还是使用其它的好

总结
如果你喜欢经常添加删除大对象的话,那么请使用list
要保存的对象不大,构造与析构操作不复杂,那么可以使用vector代替
list<指针>完全是性能最低的做法,这种情况下还是使用vector<指针>好,因为指针没有构造与析构,也不占用很大内存

3.deque
deque是一个双端队列(double-ended queue)，也是在堆中保存内容的.它的保存形式如下:
[堆1]
...
[堆2]
...
[堆3]
每个堆保存好几个元素,然后堆和堆之间有指针指向,看起来像是list和vector的结合品.

它支持[]操作符，也就是支持随即存取，可以让你在前面快速地添加删除元素,或是在后面快速地添加删除元素,然后还可以有比较高的随机访问速度,和vector的效率相差无几，它支持在两端的操作：push_back,push_front,pop_back,pop_front等，并且在两端操作上与list的效率也差不多。
在标准库中vector和deque提供几乎相同的接口,在结构上它们的区别主要在于这两种容器在组织内存上不一样,deque是按页或块来分配存储器的,每页包含固定数目的元素.相反vector分配一段连续的内存,vector只是在序列的尾段插入元素时才有效率,而deque的分页组织方式即使在容器的前端也可以提供常数时间的insert和erase操作,而且在体积增长方面也比vector更具有效率

总结：
vector是可以快速地在最后添加删除元素,并可以快速地访问任意元素
list是可以快速地在所有地方添加删除元素,但是只能快速地访问最开始与最后的元素
deque在开始和最后添加元素都一样快,并提供了随机访问方法,像vector一样使用[]访问任意元素,但是随机访问速度比不上vector快,因为它要内部处理堆跳转
deque也有保留空间.另外,由于deque不要求连续空间,所以可以保存的元素比vector更大,这点也要注意一下.还有就是在前面和后面添加元素时都不需要移动其它块的元素,所以性能也很高。

因此在实际使用时，如何选择这三个容器中哪一个，应根据你的需要而定，一般应遵循下面
的原则：
1、如果你需要高效的随即存取，而不在乎插入和删除的效率，使用vector
2、如果你需要大量的插入和删除，而不关心随即存取，则应使用list
3、如果你需要随即存取，而且关心两端数据的插入和删除，则应使用deque。

4.set 和 multiset 容器

set的特性是，所有元素都会根据元素的键值自动被排序。set 的元素不像 map 那样可以同时拥有实值(value)和键值(key)，set 元素的键值就是实值，实值就是键值，set不允许两个元素有相同的值。set 底层是通过红黑树（RB-tree）来实现的，由于红黑树是一种平衡二叉搜索树，自动排序的效果很不错，所以标准的 STL 的 set 即以 RB-Tree 为底层机制。又由于 set 所开放的各种操作接口，RB-tree 也都提供了，所以几乎所有的 set 操作行为，都只有转调用 RB-tree 的操作行为而已。
multiset的特性以及用法和 set 完全相同，唯一的差别在于它允许键值重复，因此它的插入操作采用的是底层机制是 RB-tree 的 insert_equal() 而非 insert_unique()。

 5.map 和 multimap 容器

map的特性是，所有元素都会根据元素的键值自动被排序。map 的所有元素都是 pair，同时拥有实值（value）和键值（key）。pair 的第一元素被视为键值，第二元素被视为实值。map不允许两个元素拥有相同的键值。由于 RB-tree 是一种平衡二叉搜索树，自动排序的效果很不错，所以标准的STL map 即以 RB-tree 为底层机制。又由于 map 所开放的各种操作接口，RB-tree 也都提供了，所以几乎所有的 map 操作行为，都只是转调 RB-tree 的操作行为。

multimap 的特性以及用法与 map 完全相同，唯一的差别在于它允许键值重复，因此它的插入操作采用的是底层机制 RB-tree 的 insert_equal() 而非 insert_unique。 

6 .hash_set 和 hash_multiset 容器

hash_set 底层数据结构为 hash 表，无序，不重复。hash_multiset 底层数据结构为 hash 表，无序，不重复。 

7.hash_map 和 hash_multimap 容器

hash_map 底层数据结构为 hash 表，无序，不重复。hash_multimap 底层数据结构为 hash 表，无序，不重复。 

 STL map和set的使用虽不复杂，但也有一些不易理解的地方，如：
1.为何map和set的插入删除效率比用其他序列容器高？
2.为何每次insert之后，以前保存的iterator不会失效？
3.为何map和set不能像vector一样有个reserve函数来预分配数据？
4.当数据元素增多时（10000到20000个比较），map和set的插入和搜索速度变化如何？
或许有得人能回答出来大概原因，但要彻底明白，还需要了解STL的底层数据结构。
C++ STL 之所以得到广泛的赞誉，也被很多人使用，不只是提供了像vector, string, list等方便的容器，更重要的是STL封
装了许多复杂的数据结构算法和大量常用数据结构操作。vector封装数组，list封装了链表，map和 set封装了二叉树等，在
封装这些数据结构的时候，STL按照程序员的使用习惯，以成员函数方式提供的常用操作，如：插入、排序、删除、查找等。
让用户在 STL使用过程中，并不会感到陌生。
C++ STL中标准关联容器set, multiset, map, multimap内部采用的就是一种非常高效的平衡检索二叉树：红黑树，也成为RB
树(Red-Black Tree)。RB树的统计性能要好于一般的平衡二叉树(有些书籍根据作者姓名，Adelson-Velskii和Landis，将其称
为AVL-树)，所以被STL选择作为了关联容器的内部结构。本文并不会介绍详细AVL树和RB树的实现以及他们的优劣，关于RB树
的详细实现参看红黑树: 理论与实现(理论篇)。本文针对开始提出的几个问题的回答，来向大家简单介绍map和set的底层数据
结构。

1.为何map和set的插入删除效率比用其他序列容器高？
大部分人说，很简单，因为对于关联容器来说，不需要做内存拷贝和内存移动。说对了，确实如此。map和set容器内所有元素
都是以节点的方式来存储，其节点结构和链表差不多，指向父节点和子节点。结构图可能如下：
A
/ \
B    C
/ \ / \
D E F G
因此插入的时候只需要稍做变换，把节点的指针指向新的节点就可以了。删除的时候类似，稍做变换后把指向删除节点的指针
指向其他节点就OK了。这里的一切操作就是指针换来换去，和内存移动没有关系。

2.为何每次insert之后，以前保存的iterator不会失效？
看见了上面答案的解释，你应该已经可以很容易解释这个问题。iterator这里就相当于指向节点的指针，内存没有变，指向内
存的指针怎么会失效呢(当然被删除的那个元素本身已经失效了)。相对于vector来说，每一次删除和插入，指针都有可能失效
，调用push_back在尾部插入也是如此。因为为了保证内部数据的连续存放，iterator指向的那块内存在删除和插入过程中可
能已经被其他内存覆盖或者内存已经被释放了。即使时push_back的时候，容器内部空间可能不够，需要一块新的更大的内存
，只有把以前的内存释放，申请新的更大的内存，复制已有的数据元素到新的内存，最后把需要插入的元素放到最后，那么以
前的内存指针自然就不可用了。特别时在和find等算法在一起使用的时候，牢记这个原则：不要使用过期的iterator。


3.为何map和set不能像vector一样有个reserve函数来预分配数据？
我以前也这么问，究其原理来说时，引起它的原因在于在map和set内部存储的已经不是元素本身了，而是包含元素的节点。也
就是说map内部使用的Alloc并不是map<Key, Data, Compare, Alloc>声明的时候从参数中传入的Alloc。例如：
map<int, int, less<int>, Alloc<int> > intmap;
这时候在intmap中使用的allocator并不是Alloc<int>, 而是通过了转换的Alloc，具体转换的方法时在内部通过
Alloc<int>::rebind重新定义了新的节点分配器，详细的实现参看彻底学习STL中的Allocator。其实你就记住一点，在map和
set内面的分配器已经发生了变化，reserve方法你就不要奢望了。
4.当数据元素增多时（10000和20000个比较），map和set的插入和搜索速度变化如何？

如果你知道log2的关系你应该就彻底了解这个答案。在map和set中查找是使用二分查找，也就是说，如果有16个元素，最多需
要比较4次就能找到结果，有32个元素，最多比较5次。那么有10000个呢？最多比较的次数为log10000，最多为14次，如果是
20000个元素呢？最多不过15次。看见了吧，当数据量增大一倍的时候，搜索次数只不过多了1次，多了1/14的搜索时间而已。
你明白这个道理后，就可以安心往里面放入元素了。

最后，对于map和set Winter还要提的就是它们和一个C语言包装库的效率比较。在许多unix和Linux平台下，都有一个库叫isc
，里面就提供类似于以下声明的函数:
void tree_init(void **tree);
void *tree_srch(void **tree, int (*compare)(), void *data);
void tree_add(void **tree, int (*compare)(), void *data, void (*del_uar)());
int tree_delete(void **tree, int (*compare)(), void *data,void (*del_uar)());
int tree_trav(void **tree, int (*trav_uar)());
void tree_mung(void **tree, void (*del_uar)());


许多人认为直接使用这些函数会比STL map速度快，因为STL map中使用了许多模板什么的。其实不然，它们的区别并不在于算
法，而在于内存碎片。如果直接使用这些函数，你需要自ma己去new一些节点，当节点特别多，而且进行频繁的删除和插入的时
候，内存碎片就会存在，而STL采用自己的Allocator分配内存，以内存池的方式来管理这些内存，会大大减少内存碎片，从而
会提升系统的整体性能。Winter在自己的系统中做过测试，把以前所有直接用isc函数的代码替换成map，程序速度基本一致。
当时间运行很长时间后（例如后台服务程序），map的优势就会体现出来。从另外一个方面讲，使用map会大大降低你的编码难
度，同时增加程序的可读性。何乐而不为？