C++ map set

C++ map set

• map 和 set 的内部数据结构是红黑树
  • PS：二叉树的存储方式
  • PSS: 散列表 vs 二叉查找（排序）树
  • 红黑树
• map 和 set 使用

map 和 set 的内部数据结构是红黑树

PS：二叉树的存储方式

二叉树既可以用链式存储，也可以用数组顺序存储。数组顺序存储的方式比较适合完全二叉树，其他类型的二叉树用数组存储会比较浪费存储空间。堆其实就是一种完全二叉树，最常用的存储方式就是数组。

PSS: 散列表 vs 二叉查找（排序）树

• 散列表中的数据是无序存储的，如果要输出有序的数据，需要先进行排序。而对于二叉查找树来说，我们只需要中序遍历，就可以在 O(n) 的时间复杂度内，输出有序的数据序列。

• 散列表扩容耗时很多，而且当遇到散列冲突时，性能不稳定，尽管二叉查找树的性能不稳定，但是在工程中，我们最常用的平衡二叉查找树的性能非常稳定，时间复杂度稳定在 O(logn)。

• 散列表的构造比二叉查找树要复杂，需要考虑的东西很多。比如散列函数的设计、冲突解决办法、扩容、缩容等。平衡二叉查找树只需要考虑平衡性这一个问题，而且这个问题的解决方案比较成熟、固定。

• 尽管散列表的查找等操作的时间复杂度是常量级的，但因为哈希冲突的存在，这个常量不一定比 logn 小，所以实际的查找速度可能不一定比 O(logn) 快。加上哈希函数的耗时，也不一定就比平衡二叉查找树的效率高。

红黑树

我们学习数据结构和算法，要学习它的由来、特性、适用的场景以及它能解决的问题。对于红黑树，也不例外。你如果能搞懂这几个问题，其实就已经足够了。

红黑树是一种平衡二叉查找树。它是为了解决普通二叉查找树在数据更新的过程中，复杂度退化的问题而产生的。红黑树的高度近似 log2n，所以它是近似平衡，插入、删除、查找操作的时间复杂度都是 O(logn)。

map 和 set 使用

• map

// ref: https://blog.csdn.net/bingtang_blog/article/details/52730530
#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
int main(){
    //map声明，加入有文件map 
    map<int, int> m;

    //插入元素要用makr_pair的方式 
    m.insert(make_pair(1, 5));

    //通过iterator来查找map里面的元素 
    map<int, int>::iterator ite;
    ite = m.find(1);
    //如果找到了，那么我们就删除掉原有的元素，加入新元素 
    //因为后来加入的元素如果键重复，不能覆盖，会被忽略 
    if(ite != m.end()){
        m.erase(1);
        m.insert(make_pair(1, 6));
    }else{
        //没找到直接加入 
        m.insert(make_pair(1, 6));
    }
    //用这种方式，来输出键值对的值 
    cout << ite->second << endl;

    //历遍map元素，并输出键值对 
    for(ite = m.begin(); ite != m.end(); ite++){
        cout << ite->first << "	" << ite->second << endl;
    }
}

• set

// ref: https://blog.csdn.net/bingtang_blog/article/details/52730530
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
int main(){
    //声明集合，加入头文件<set> 
    set<int> s;

    //向集合中插入元素 
    s.insert(1);
    s.insert(2);
    s.insert(3);

    //在集合中查找元素 
    set<int>::iterator ite;
    ite = s.find(1);
    if(ite == s.end()){
        cout << "Not found" << endl;
    }else{
        cout << "Found" << endl;
    }

    //集合删除元素 
    s.erase(2);

    //在集合中查找元素的第二种方式 
    if(s.count(3) != 0){
        cout << "Found" << endl;
    }else{
        cout << "Not found" << endl; 
    }

    //历遍集合元素 
    for(ite = s.begin(); ite != s.end(); ite++){
        cout << *ite << endl;
    }
}