目录 容器适配器 栈的实现 queque实现 dequeque dequeque的缺陷 优先级队列 习题 优先级队列模拟实现 仿函数 容器适配器 我们可以看出，栈中没有空间配置器（内存池），而是适配器 适配器
目录
- 容器适配器
- 栈的实现
- queque实现
- dequeque
- dequeque的缺陷
- 优先级队列
- 习题
- 优先级队列模拟实现
- 仿函数
容器适配器
我们可以看出，栈中没有空间配置器（内存池），而是适配器
适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口
栈的实现
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
namespace myspace
{
template<class T>
class Stack
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
T& top()
{
return _con.back();//back接口访问尾部的数据
}
T& top()const
{
return _con.back();//back接口访问尾部的数据
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
private:
vector<T> _con;
};
}
此时这个栈并不是适配器，因为底层被写死了，底层是用vector实现的，如果想让它适配，加上适配器即可
此时就是适配器
list
注意队列不能用vector，编译会报错，因为不支持头删，没有pop_front
queque实现
namespace myspace
{
template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
T& back()
{
return _con.back();
}
T& front()
{
return _con.front();
}
const T& back() const
{
return _con.back();
}
const T& front() const
{
return _con.front();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
private:
Container _con;
};
}
dequeque
我们发现栈和队列都有一个dequeque
dequeque不是队列，是vector和list的结合体
1.支持任意位置的插入删除
2.支持随机访问
deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个动态的二维数组，其底层结构如下图所示：
双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：
dequeque的缺陷
vector比较，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率是必vector高的。
与list比较，其底层是连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段。 但是，deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下（中间的插入删除效率很低），
而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构
测试之后，dequeque显然效率低
void test_op()
{
srand(time(0));
const int N = 100000;
vector<int> v;
v.reserve(N);
deque<int> dp;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand();
v.push_back(e);
dp.push_back(e);
}
int begin1 = clock();
sort(v.begin(), v.end());
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
sort(dp.begin(), dp.end());
int end2 = clock();
printf("vector sort:%d\n", end1 - begin1);
printf("deque sort:%d\n", end2 - begin2);
}
优先级队列
priority_queque
优先级队列的底层是堆（二叉树的堆）
第二个参数容器适配器，第三个参数仿函数，less是大的优先级高
后面俩个参数给缺省值，测试优先级队列，默认大的优先级高
也可以用一个区间去初始化
把第三个参数改为greater，就是小的优先级高
习题
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
priority_queue<int> pq(nums.begin(),nums.end());
while(--k)
{
pq.pop();
}
return pq.top();
}
};
215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣（LeetCode）
优先级队列模拟实现
namespace myspace
{
//大堆
template<class T,class Container=vector<T>>
class priority_queque
{
public:
template<class InputerIterator>
priority_queque(InputerIterator first, InputerIterator last)//迭代器区间
{
while (first < last)
{
_con.push_back(*first);
++first;
}
//建堆
for (int i = (_con.size() - 1 - 1)/2;i>=0;--i)
{
adjust_down(i);
}
}
priority_queque()//默认构造，不然会报错，因为上面的迭代器区间这个函数跟构造函数同名
{}
void adjust_up(size_t child)
{
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child>0)
{
if (_con[parent] < _con[child])
{
std::swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void adjust_down(size_t parent)
{
size_t child = parent * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])
{
++child;
} //选出最大的孩子
if (_con[child] > _con[parent])
{
std::swap(_con[child],_con[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)//（大堆）堆的插入
{
_con.push_back(x);
adjust_up(_con.size()-1);//尾插后向上跳转
}
void pop()//删除堆顶数据
{
std::swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
adjust_down(0);
}//对顶数据和最后一个数据交换，之后删除最后一个数据，然后向下调整堆
const T& top()
{
return _con[0];
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
private:
Container _con;
};
}
int main()
{
int a[]= { 156,132,156,156,31,5,15,31,364,15 };
myspace::priority_queque<int> pq(a,a+sizeof(a)/sizeof(int));
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
return 0;
}
优先级队列要控制比较大小的逻辑，上面的写法我们以大堆为例但是这样把优先级队列给写死了，如果把里面的>改为<则会变成小堆，但是这样比较麻烦。上面我们只传了俩个参数，还有一个参数没传，第三个参数是仿函数
仿函数
仿函数/函数对象——是个类，重载的是operator（），类对象可以像函数一样去使用，本质就是重载
（）也是一个运算符
跟sort不同，sort传的是函数模板，传的是对象，而这里传的是类模板，传的是类型
这里的lsFunc不是函数名，而是一个类对象
这俩个等价
不仅有less，还有greater
namespace myspace
{
template<class T>
class less
{
public:
bool operator()(const T& l, const T& r)const
{
return l < r;
}
};
template<class T>
class greater
{
public:
bool operator()(const T& l, const T& r)const
{
return l > r;
}
};
}
我们将这里全部改成小于号
传入仿函数
这样就可以去替换小于号
小堆
大堆
完整代码
namespace myspace
{
//大堆
template<class T,class Container=vector<T>,class Compare=less<T>>
class priority_queque
{
public:
template<class InputerIterator>
priority_queque(InputerIterator first, InputerIterator last)//迭代器区间
{
while (first < last)
{
_con.push_back(*first);
++first;
}
//建堆
for (int i = (_con.size() - 1 - 1)/2;i>=0;--i)
{
adjust_down(i);
}
}
priority_queque()//默认构造，不然会报错，因为上面的迭代器区间这个函数跟构造函数同名
{}
Compare com;
void adjust_up(size_t child)
{
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child>0)
{
if (com(_con[parent] , _con[child]))
{
std::swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void adjust_down(size_t parent)
{
size_t child = parent * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child],_con[child + 1]) )
{
++child;
} //选出最大的孩子
if ( com(_con[parent],_con[child]))
{
std::swap(_con[child],_con[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)//（大堆）堆的插入
{
_con.push_back(x);
adjust_up(_con.size()-1);//尾插后向上跳转
}
void pop()//删除堆顶数据
{
std::swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
adjust_down(0);
}//对顶数据和最后一个数据交换，之后删除最后一个数据，然后向下调整堆
const T& top()
{
return _con[0];
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
private:
Container _con;
};
}
namespace myspace
{
template<class T>
class less
{
public:
bool operator()(const T& l, const T& r)const
{
return l < r;
}
};
template<class T>
class greater
{
public:
bool operator()(const T& l, const T& r)const
{
return l > r;
}
};
}
int main()
{
int a[]= { 156,132,156,156,31,5,15,31,364,15 };
myspace::priority_queque<int,vector<int>,less<int>> pq(a,a+sizeof(a)/sizeof(int));
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
return 0;
}
到此这篇关于C++容器适配与栈的实现及dequeque和优先级详解的文章就介绍到这了,更多相关C++容器适配内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！