stack_queue常用接口及模拟实现
目录
容器适配器
a.概念
b.底层结构
c.deque
① 原理
② 缺陷
d.底层默认容器
stack
a.基础构造
b.常用接口
c.模拟实现
queue
a.基础构造
b.常用接口
c.模拟实现
priority_queue
a.基础构造
b.常用接口
① less & greater
② 使用方法
c.模拟实现
容器适配器
a.概念
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
b.底层结构
STL标准库中stack和queue的底层结构
虽然stack和queue中也可以存放元素,但在STL中并没有将其划分在容器的行列,而是将其称为容器适配器,这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装,STL中stack和queue默认使用deque,比如:
c.deque
① 原理
deque(双端队列):是一种双开口的"连续"空间的数据结构,双开口的含义是:可以在头尾两端进行插入和删除操作,且时间复杂度为O(1),与vector比较,头插效率高,不需要搬移元素;与list比较,空间利用率比较高
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:
迭代器遍历的实现
② 缺陷
与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,deque底层是连续空间,空间利用率比较高,不需要存储额外字段
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,导致效率较低
d.底层默认容器
stack是一种后进先出的特殊线性数据结构,因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构,都可以作为stack的底层容器,比如vector和list都可以;queue是先进先出的特殊线性数据结构,只要具有push_back和pop_front操作的线性结构,都可以作为queue的底层容器,比如list
STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器,主要是因为:
① stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器),只需要在固定的一端或者两端进行操作。
② 在stack中元素增长时,deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据);queue中的元素增长时,deque不仅效率高,而且内存使用率高
stack
a.基础构造
栈是一种特殊的线性表,它遵循“后进先出”(Last In First Out,LIFO)的原则,具有压栈和弹栈两种基本操作
b.常用接口
大家可以配合C++官网的介绍来看下面的内容
stack - C++ Reference
函数名称 | 功能说明 |
---|---|
stack() | 构造空的栈 |
empty() | 检测stack是否为空 |
size() | 返回stack中元素的个数 |
top() | 返回栈顶元素的引用 |
push() | 将元素val压入stack中 |
pop() | 将stack中尾部的元素弹出 |
c.模拟实现
// 除 deque 以外,也可以复用 vector
#include<deque>
namespace tianci
{
template<class T, class Container = deque<T>>
class stack
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
const T& top()const
{
return _con.back();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
queue
a.基础构造
队列是一种遵循“先进先出”(First In First Out,FIFO)原则的线性数据结构。与栈不同,队列允许在一端插入元素(入队),而在另一端删除元素(出队)
b.常用接口
大家可以配合C++官网的介绍来看下面的内容
queue - C++ Reference
函数名称 | 功能说明 |
---|---|
queue() | 构造空的队列 |
empty() | 检测队列是否为空,是返回true,否则返回false |
size() | 返回队列中有效元素的个数 |
front() | 返回队头元素的引用 |
back() | 返回队尾元素的引用 |
push() | 在队尾将元素val入队列 |
pop() | 将队头元素出队列 |
c.模拟实现
// 除 deque 以外,也可以复用 list
#include <deque>
namespace tianci
{
template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
const T& front()
{
return _con.front();
}
const T& back()
{
return _con.back();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
bool empty()const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
priority_queue
a.基础构造
priority_queue是一种基于容器适配器的优先队列数据结构,类似于堆,并且默认是大堆
priority_queue默认使用vector作为其底层存储数据的容器,在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构,因此priority_queue可以考虑使用在需要堆的问题中
(关于堆算法,大家可以看看我数据结构里的堆的实现这篇文章,里面有详细的介绍)
b.常用接口
大家可以配合C++官网的介绍来看下面的内容
priority_queue - C++ Reference
函数名称 | 功能说明 |
---|---|
priority_queue()/priority_queue(first, last) | 构造一个空的优先级队列 |
empty( ) | 检测优先级队列是否为空,是返回true,否则返回false |
top( ) | 返回优先级队列中最大(最小元素),即堆顶元素 |
push(x) | 在优先级队列中插入元素x |
pop() | 删除优先级队列中最大(最小)元素,即堆顶元素 |
① less & greater
关于priority_queue的使用还有一个点,就是选择大堆or小堆
C++中 less 和 greater 是用来专门比较大小的类
② 使用方法
大家需要注意的是,greater对应的是小堆,less对应的是大堆,这里设计的有点奇怪
c.模拟实现
对于priority_queue的模拟实现相对麻烦一点,因为涉及到堆算法和模版的使用
(大家可以先看看我另外两篇文章,堆的实现和模版,里面有介绍堆算法以及模版的一些知识点,再来看模拟实现会理解的通透一点)
#include<vector>
namespace tianci
{
template <class T>
struct less
{
bool operator() (const T& x, const T& y) const
{
return x < y;
}
};
template <class T>
struct greater
{
bool operator() (const T& x, const T& y) const
{
return x > y;
}
};
template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<int>>
class priority_queue
{
public:
// 强制生成
priority_queue() = default;
template <class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
:_con(first, last)
{
// 建堆
for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(i);
}
}
void Adjustup(size_t child)
{
Compare com;
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//if (_con[parent] < _con[child])
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
Adjustup(_con.size() - 1);
}
void Adjustdown(size_t parent)
{
Compare com;
size_t child = parent * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
//if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1])
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
{
++child;
}
//if (_con[parent] < _con[child])
if(com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void pop()
{
swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
Adjustdown(0);
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
const T& top()
{
return _con[0];
}
bool empty()const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
本篇文章到这里就结束啦,希望这些内容对大家有所帮助!
下篇文章见,希望大家多多来支持一下!
感谢大家的三连支持!