STL容器由于各自用途的不同，底层实现的数据结构也有所不同。
具体来讲，容器的主要用途就是对其中存储的数据进行“增删改查”。那么不同的数据结构的设计，增删改查的效率是不一样的。
下面是《The C++ Standard Library 2nd》的一个截图，
我们可以看到，STL容器的类型可以分为两种：序列容器和关联容器。
关联容器中又包括不定序容器。不定序容器是指元素在容器中的位置是不确定的，也就是减少了关联容器的排序的过程，对于不需要排序的数据来讲，效率会更高一些。
下面分别讨论下。
从图中可以看出来，stl中的array是固定大小容器，底层实现是C-Style array。
这个容器和vector和C类型数组的功能类似，那么它的优势在哪？
1、和std::vector相比，std::array是静态数组实现，在编译时就可以确定大小，所以没有vector的容量动态扩充时的消耗。当然也就没有vector灵活。
2、和C-Style array相比，
std::array保持了和一般STL容器的一致的接口函数，迭代器，这样可以更好的利用STL的算法，在使用上也更为灵活。
std::array不会隐式转成指针，在作为参数传递时，也不会丢失大小信息。
底层也是数组，和array不同的是可以动态改变大小。
内存连续。所以可以通过迭代器，指针和偏移量来随机访问。
容量动态扩充。当插入新的元素时，如果空间不足，会重新申请一块2倍于当前容量的内存，并和当前内存空间做交换。原来的指针和引用会失效。
双端队列。从上面这个图可以看出来，deque可以实现两端的插入和删除，同时又支持随机访问。但其实底层实现比上面这张图实现的更复杂。
以下这个图很好的阐明了底层的实现，转自知乎
1. deque是由多块不连续的内存chunk组成的，再用一个表来存储索引每一个chunk，数据存储在chunk中，每个chunk的大小是相同的。
这样设计最重要的原因是：
同时保证在两端的插入删除和随机访问可以在常量时间内完成。
这其实兼容了vector的随机访问和后面要提到的list常量时间插入删除的优点。
2. deque可以做到动态大小。但是又不像vector需要重新申请内存和内存交换。
3. deque的随机访问需要做两次定位。先查询索引表，再查询chunk中的偏移。
std::queue和std::stack是对deque的封装。
前者双向链表，后者单向链表。
由于是链表，所以两个容器都可以实现O(1)的任意位置的插入和移除。但都不支持随机访问。
前者提供双向迭代器，同时在空间上占用的更多。
后者只提供在头部插入和删除，空间占用比list更高效，如果只需要在一端操作，forward_list更适合。
std::set， std::map， std::multiset， std::multimap
关联型容器底层实现都是红黑树。
为什么要使用红黑树呢？因为关联型容器对查询的效率要求很高。而红黑树是一种自平衡二叉搜索树（属于二叉搜索树 BST）。
我们知道在BST中，左子树小于父节点，右子树大于父节点。所以查询就是遍历节点的过程。如果树的结构是平衡二叉树，也就是节点的高度之间不会大于2，那么查询的复杂度就是O(logn)，这还不仅是平均时间复杂度，在最坏的情况下也是如此，因为平衡。
红黑树通过一些规则限制，保证节点在创建，插入和删除后，依然能保持平衡。
所以这些关联型容器的插入，查询，删除的时间复杂度都是O(logn)
后面我要总结一篇红黑树的文章。
std::unordered_set, std::unordered_map
这两个也是关联型容器，不同的是内部存储的数据并不按照一定的顺序排列。
为了实现平均时间复杂度O(1)的搜索，插入和删除，底层的实现采用哈希表的方式。
链地址法：HashTable由多个bucket组成，bucket以hashkey为索引，bucket里面存储的是相同hashkey的元素。