STL源码分析读书笔记

主要是关于标准库容器的整理

空间配置器

主要看SGI的实现，有两个空间配置器

  • _malloc_alloc_template<0>
  • __default_alloc_template<...>

用户可以选择单独使用第一个分配器，或者一起使用两个分配器。

当用户选择使用两个分配器时，编译器会分别将上述两个分配器typedef成 malloc_alloc 和 alloc, 容器的分配器默认使用alloc，即第二个分配器。

两个配置器的接口都有allocate() deallocate() reallocate(),这里主要聚焦于前两个接口。

第一个配置器（malloc_alloc）的allocate()从typedef的名字上可以看出，它只是简单调用malloc(), deallocate()也只是简单调用free(),唯一的特别之处是，这个配置器能够模拟C++ new 运算符的set_new_handler()以处理内存不足的情况。

而第二个配置器(alloc), 当内存小于128字节时则由自己管理这些内存块，会自己管理一个内存池；当分配的内存大于128字节时，直接调用malloc::allocate()，即将分配请求转发给第一个配置器。如果系统空间不足，那么也调用malloc::allocate(),因为涉及内存分配器处理程序处理内存不足的情况。

为什么对于小于128bytes的内存块使用内存池来管理？

1.防止内存碎片

2.若使用malloc直接分配的内存，每块都带有一些cookie，若小内存偏分配次数多，那么cookie的占用空间相比于有用空间会很大，空间利用率不高。

alloc配置器如何管理内存池？这里只记个大概，细节看书。

alloc管理一个16个长度的数组，数组的每个元素都指向一个free_list, 每个free list都管理一种大小的空闲数据块。

内存块大小有8bytes 、16bytes、24bytes ... 128bytes。 因此一共要16个free list来进行空闲块的管理。

最初，alloc的内存池空无一物，当有请求来时，比如要申请8字节的空间，就调用malloc向系统申请空间大小为8 * 40，将其中的1块返回给用户，其中19块做切割处理后交给对应的free list管理，剩余的20块留给内存池的备用。当再有8字节申请时，则直接从这个free list中拨给用户空闲空间。当有16字节申请时，从内存池中的备用空间中找空闲内存，如果不够则再调用malloc重复刚刚的操作，但是在当前情景中，确实是存在备用内存的（刚刚分配8字节内存时剩余的20块）。

由此可见，这确实减少了cookie的大小，因为我们只是使用了一次malloc，只有一个cookie。

处理内存申请时，如果申请的内存块小于128bytes, alloc将从以下几方面递进式地申请内存

  • 首先看看对应freelist有无空闲空间
  • alloc的内存池的备用内存是否有空余块(end_free - start_free)
  • 如果没有，则使用malloc向系统申请内存
  • 如果malloc还失败了，那么再看看其他freelist是否还有没有划分出去的内存块
  • 最后，已然山穷水尽，调用malloc_alloc（第一个配置器）的allocate()看看它的 handler 处理程序能否空出一些内存

有几个问题值得探讨

  1. sgi版本的stl管理内存的方式乍一看和linux内核的伙伴系统很像，但是stl内存池根本不涉及连续内存块合并的操作，也就是说没有伙伴的概念
  2. 内存池管理的内存在程序运行期间，并没有被调用free()库函数，也更谈不上这些内存会归还给操作系统了。

  1. type traits

    使用了模板推导、模板偏特化、模板特化特性而得的类型萃取机制。

    可以仿照源码写一些自己的萃取机制：

    1. 首先定义两个trueType、falseType，这两个只是类型，然后定义一个模板类，typetraits，仿照源码定义一些类型，我这里使用的是using，也可以使用typedef。除了指针类型和基本类型，其他类型的TypeTraits::isPointer都是falseType类型，TypeTraits::isFundamentalType都是falsetype类型。

      struct trueType{};
struct falseType{};
template <typename T>
class TypeTraits {
public:
    using isPointer = falseType;
    using isFundamentalType = falseType;
};

    2. 写T* 和 const T*的偏特化，这两个类是指针类型，也是基本类型：

      /* 对指针类型的偏特化版本*/
template <typename T>
class TypeTraits<T*> {
public:
    using isPointer = trueType;
    using isFundamentalType = falseType;

};
template <typename T>
class TypeTraits<const T*> {
public:
    using isPointer = trueType;
	using isFundamentalType = falseType;
};

    3. 然后再写char、short 、int 、long 、longlong、float、double等以及usigned等基本变量的全特化，它们不是指针类型，但属于基本数据类型

      /*全特化， char short int long longlong float double, 以及unsinged系列 */ 
template <>
class TypeTraits<char> {
public:
    using isPointer = falseType;
	using isFundamentalType = trueType;
};
template <>
class TypeTraits<int> {
public:
    using isPointer = falseType;
	using isFundamentalType = trueType;
};
// .... 等等 .....//

    4. 如何使用？我们都知道编译期多态的一种涉及到模板，下面就来看看萃取机制如何做到编译器多态。

      定义一个模板函数，将其转发给doIt函数：

      template<class T>
void dosomething(T x) {
    doIt(x, typename TypeTraits<T>::isPointer()); // 萃取出T类型是否是pointer类型
}

      doIt函数有两个版本，它使用第二个参数的参数类型做重载：即判断参数类型是否为指针类型，进行不同操作。

      // 重载方法
template<class T>
void doIt(T x, trueType) {
    cout << "doIt , pointer version\n";
}

template<class T>
void doIt(T x, falseType) {
    cout << "doIt , NOT pointer version\n";
}

    5. 测试：

      class A {
    public:
     int a;
};
int main() {
    int integerA = 1;
    int* ptrA = &integerA;
    dosomething(integerA);
    dosomething(ptrA);
    A classA;
    dosomething(classA);

    A* classAptr = new A();
    dosomething(classAptr);

    A& classRef = classA;
    dosomething(classRef);  
}

      输出如下：

      doIt , NOT pointer version  # int 类型不是指针类型
doIt , is pointer version   # int* 类型是指针类型
doIt , NOT pointer version  # class A 类型不是指针类型
doIt , is pointer version   # class A* 类型是指针类型
doIt , NOT pointer version  # class A& 类型不是指针类型

      当然上面只是用了 isPointer类型做了重载，isFundamentalType类型同理。

容器

vector

迭代器

vector的迭代器是原生指针，因此用不着重载 operator* operator-> operator++ operator--等。

template <class T, class Alloc = alloc>
class vector {
public:
  typedef T value_type;
  typedef value_type* iterator;  // iterator的类型是原生指针
// ....
}

因此它属于random access iterator

vector数据成员

只有三个itetor，start、finish、 end_of_storage，因为vecotr的迭代器是原生指针，因此对任何一个vector进行size of 都返回3个指针的大小。在64位机器上，是24bytes。

protected:
  typedef simple_alloc<value_type, Alloc> data_allocator;
  iterator start;
  iterator finish;
  iterator end_of_storage;

start指向这个vector所管理空间的头部元素，finish指向目前使用空间的尾部的后一个元素（前闭后开区间），end_of_storage指向可用空间的尾部的后一个元素。

finish - start = vector::size()

end_of_storage - start= vector::capacity()

[start,finish)这段已经被分配，且有拷贝\构造(如果元素有non-trivial 构造函数的化)函数作用其上；

[finish,end_of_storage）这段空间已经被分配，但是没有元素被构造其上

image-20221207200059621

member function

  • push_back ： 在finish之后的内存上再构造一个元素。如果此时finish = end_of_storage，造成空间的再分配，会申请新的空间，大小为源vector的两倍，将旧容器的元素一一拷贝\构造到新的内存中，析构并释放原vector的内容，最后重新设置vector的三个数据成员的指向（指向新的空间）。因此如果pushback引起空间重分配，那么原先vector的迭代器将全部失效。

    那么push_back的时间复杂度为？

    “均摊”时间复杂度还是O(1)

  • pop_back: finish指针--，然后析构最后一个元素

  • insert：引起元素的拷贝赋值，插入元素之后的元素整体向后挪。可能造成空间重分配，因此有可能全部迭代器失效，也有可能只有在插入元素之后的迭代器失效。

  • erase:将要删除元素之后的元素往前移覆盖掉要删除的元素，然后调用destroy函数析构（但不释放空间）后面多余的元素，finish迭代器往前移动对应的距离。注意只是析构，没有释放内存空间，所以size方法的返回值会变，而capacity方法的返回值不会变。

      iterator erase(iterator position) {
    if (position + 1 != end())
      copy(position + 1, finish, position); // 将被删除元素接下来的所有元素都往前挪一个位置
    --finish;		// finish指针往前移动一格
    destroy(finish); // 析构最后一个元素
    return position;
  }
  iterator erase(iterator first, iterator last) {
    iterator i = copy(last, finish, first);  // last之后的元素移动到first上
    destroy(i, finish); // 析构多余的元素
    finish = finish - (last - first); // finish指针往前移动(last - first)个位置
    return first;
  }

  • resize(n)：强行将vector的元素数量增至或者减至n,即最后size()的结果 == n

    • void resize(size_type new_size) { resize(new_size, T()); }
// 正真做事的是下面这个重载方法
void resize(size_type new_size, const T& x) {
  if (new_size < size()) 
    erase(begin() + new_size, end());
  else
    insert(end(), new_size - size(), x);
}

    • 如果n < size(), 那么调用erase 删除剩余元素

    • 如果n > size() , 那么调用insert增减对应数量元素。（此时也可能有insert引起内存扩容）

  • reserve(n), 将vector的容量增至能够容纳n个元素的大小，调用该方法后，capacity()的结果 >= n

    • void reserve(size_type n) {
  if (capacity() < n) {
    const size_type old_size = size();
    iterator tmp = allocate_and_copy(n, start, finish);
    destroy(start, finish);
    deallocate();
    start = tmp;
    finish = tmp + old_size;
    end_of_storage = start + n;
  }
}

    • 如果原来的容量能够容纳n个元素，那么什么都不用做。

    • 如果不能，则进行内存重分配，与resize不同的是，reserve只会为分配增加空间，但不会为增加的空间调用构造函数

  • clear(): 清空元素，注意不能释放空间！

    void clear() { erase(begin(), end()); }

    如上所示，clear只是调用了erase方法，但是通过上面的erase方法已经知道了erase仅仅是析构元素(通过调用destroy)，但是没有释放空间。

    在调用clear后，size()的调用结果为0，但是capacity()的调用结果不变。

  • 发现无论是clear还是resize都不能正真地减小vector的capacity大小，该如何缩小或者清空vector占用的内存呢？ --- 使用swap：

    vector(Vec).swap(Vec); //将Vec中多余内存清除； 
vector().swap(Vec); //清空Vec的全部内存；

迭代器失效

可能造成迭代器失效的成员函数：

  • erase：造成被删除元素及之后的迭代器失效
  • insert:
    • 如果没有造成空间重分配，则插入元素及之后的迭代器失效
    • 如果造成了空间重分配，所有迭代器都失效
  • push_back:
    • 如果没有造成空间重分配，只有end()迭代器失效
    • 如果造成了空间重分配，所有迭代器都失效
  • emplace：同insert
  • emplace_back: 同push_back
  • popback: 末尾元素的迭代器以及end()迭代器失效

扩容因子

关于扩容因子：为什么g++ vector的扩容因子是2，但是vc vector的扩容因子是1.5呢？

  • 使用1.5的扩容因子，有机会重新使用之前分配的地址
  • 但是为什么g++的vector的扩容因子是2？我个人想到了两点原因，
    • 内存池freelist管理的对象大小都是2的幂次方，malloc自身的内存池分配的大小也是2的幂次方，linux系统的伙伴系统分配的内存以页对齐，也是2的幂次方。所以从C++应用层到linux内核层，在linux上的C++应用分配得到的内存地址大概率是2的幂次方，因此g++的vector的扩容因子设置为2，方便系统的内存分配和回收。
    • 内存池freelist中串联的内存并不保证连续，而重用之前分配的地址则需要先后分配的地址连续，g++索性不实现重用这个特性了，所以扩容因子被设置成了2。

list

迭代器

list的迭代器就不会像vector那么简单了，因为list的迭代器不能使用原生指针。

list的迭代器的数据成员成员只有一个，一根指向list node的指针，然后重载一些列操作符模拟原生指针的行为

template<class T, class Ref, class Ptr>
struct __list_iterator {
    // ...
    typedef __list_node<T>* link_type;
    // ...
  	link_type node; // 指向一个listnode
    
  bool operator==(const self& x) const { return node == x.node; }
  bool operator!=(const self& x) const { return node != x.node; }
  // 模拟原生指针的 * 和 ->操作
  reference operator*() const { return (*node).data; } // 直接返回所指listnode的data
  pointer operator->() const { return &(operator*()); } // 调用*() 调用所致listnode的地址

  self& operator++() { // 前置自增 
    node = (link_type)((*node).next);
    return *this;
  }
  self operator++(int) { // 后置自增
    self tmp = *this;
    ++*this;
    return tmp;
  }
  self& operator--() { // 前置自减
    node = (link_type)((*node).prev);
    return *this;
  }
  self operator--(int) { // 后置自减
    self tmp = *this;
    --*this;
    return tmp;
  }
}

注意前置自增和后置自增的区别，前置自增仅仅把node指向下一个节点；而后置自增创建临时对象保存当前iter的状态，然后调用前置自增改变node指向，最后返回临时对象。正因此，两者返回值也不同，前置自增返回引用，而后置自增返回对象，因为我们不可能返回一个临时对象的引用。

为什么有这样的区别？我想同样是为了与C++的对基本数据类型后置自增操作相容。 i++ 被决议为旧值，然后执行+1， ++i则直接+1，被决议为新值。

从重载 -- 操作符可以看出，list的迭代器是一个bidirectional_iterator

数据成员

list只需要一个node指针即可表示整个链表（2.9版本，当前版本存储了3个指针）

class list {
    typedef list_node* link_type; 
    ...
    link_type node;
}

listnode 则有两个指针，和一笔数据

template <class T>
struct __list_node {
  typedef void* void_pointer;
  void_pointer next;
  void_pointer prev;
  T data;
};

其他实现比较简单（相对来说），erase操作只会使当前的迭代器失效，插入操作不会引起迭代器失效

deque

概览

vector是单向开口的连续线性空间，deque则是一种双向开口的连续线性空间。

然而deque的连续性是伪装的，主要依靠重载迭代器的++ 和 --操作来给出这种错觉。

内存布局上，一个deque有一个“中控器”和许多等长度的缓冲块组成。

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如图所示，deque拥有一个map指针，指向“中控器”，中控器的每个元素分别指向不同的缓冲区，这些缓冲区才是正真存放元素的地方。

迭代器

deque迭代器有4个指针

  T* cur; // 指向某个缓冲区的当前元素
  T* first; // 指向某个缓冲区的头部元素
  T* last;  // // 指向某个缓冲区的尾部元素
  map_pointer node; // 指向中控器 map的一个元素

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deque的迭代器重载++、--等运算符，维护deque “整体连续的错觉”。

self& operator++() {
    ++cur;
    if (cur == last) { // 如果指向了当前缓冲区的最后一个元素
      set_node(node + 1); // 那么将node、fist、指针指向下一个缓冲区的对应位置
      cur = first;  // 改变cur指针，指向新缓冲区的首元素
    }
    return *this; 
}

  void set_node(map_pointer new_node) {
    node = new_node;
    first = *new_node;
    last = first + difference_type(buffer_size());
  }

此外deque的迭代器类型是random_access_iterator，为了实现随机存取，需要重载 []、 +、 +=、-、-= 运算符

其中减号调用加号完成。而且[]调用+号，而+号调用+=号，因此主要任务落在了+=函数上。大体逻辑与++运算符是相似的，都是判断索要的元素在不在当前缓冲区，如果在就很容易实现，和vector差不多；但如果不在一个缓冲区中，那么就要向后寻找对应的缓冲区。

  self& operator+=(difference_type n) {
    difference_type offset = n + (cur - first);
    if (offset >= 0 && offset < difference_type(buffer_size()))
        // 目标位置在同一缓冲区
      cur += n;
    else {
        // 目标位置不在同一缓冲区
      difference_type node_offset =
        offset > 0 ? offset / difference_type(buffer_size())
                   : -difference_type((-offset - 1) / buffer_size()) - 1;
       // 切换至目标缓冲区
      set_node(node + node_offset);
       // 设置cur指针
      cur = first + (offset - node_offset * difference_type(buffer_size()));
    }
    return *this;
  }

deque数据成员

每一个deque容器有4个成员，其中有两个迭代器分别指向第一个节点和最后一个节点，一个map指针指向中控器，一个size_t变量记录中控器有多长。

又deque的迭代器存放4个指针，因此一个deque容器的大小为40bytes(16*2 + 4 + 4)。

protected:                      // Data members
  iterator start;  // 指向第一个缓冲区的第一个元素
  iterator finish; // 指向最后一个缓冲区的最后一个元素

  map_pointer map; // map数组的指针
  size_type map_size; // map数组的大小

deque的内存布局如下图所示，存放20个元素，要开辟3个长度为8的缓冲区，前两个缓冲区放满，后一个缓冲区留4个空位。

image-20221207230007336

start迭代器的cur指针指向第一个缓冲区的头部，finish的cur指针指向最后一个缓冲区的最后一个有效元素。

member function

deque的成员函数实在是太长了，细节看书吧。

  • push_back: 首先会在finish所指向的缓冲区插入新元素，如果缓冲区不够了，那么就开辟一块缓冲区将其挂在到map上，然后finish指向这个新的缓冲区执行插入。如果map的所有元素都已经挂在了缓冲区，那么此时需要重新分配map和缓冲区，将旧数据拷贝到新空间中；与vector类似，新map的大小几乎是旧map大小的两倍，且所有原迭代器均失效。
  • pop_back: 会在finish迭代器的cur指向的缓冲区元素上调用析构函数，如果这个缓冲区空了（finish.first == finish.cur），则会释放这块缓冲区。这是与vector不同的点，vector只会动态扩张，而deque则会动态伸缩。
  • insert 、 erase等操作与vector类似，会引发一系列的赋值拷贝行为。但deque是一个双端“连续”结构，它会检测插入\删除的位置，如果离deque头更近，则将操作元素之前的元素整体向前挪，如果离deque尾最近，则将操作元素之后的元素整体向后挪动。

stack、queue

这俩其实算是接配器，而不是容器，因为它们封装其他容器的接口，来实现它们的功能。

用来实现它们功能的底层容器可以有多种，默认为deque。

它们都没有迭代器。

priority_queue

这也是接配器，默认的使用vector作为底层容器。配合push_heap pop_heap算法，使用连续内存的底层容器来实现堆的特性（根元素）

它没有迭代器。

map、set

红黑树

map和set底层都是红黑树，rb_tree对插入、查找、删除的复杂度都是O(logN);

红黑树相比于二叉搜索树的优点：当插入的数据有序时，二叉搜索树会退化为链表，因此所有操作的时间复杂度都与链表相同。

红黑树相比于平衡二叉树的优点：平衡树的左右子树高度严格不大于1，它的搜索操作可能比红黑树快，但是插入和删除操作叫容易引起存储结构的调整，因此时间复杂度比红黑是慢。

红黑树的整体结构如图所示：

image-20221208163545892

一个红黑树结构需要三个成员来描述：

template <class Key, class Value, class KeyOfValue, class Compare,
          class Alloc = alloc>
class rb_tree {
    ...
typedef rb_tree_node* link_type;
protected:
  size_type node_count; // 整棵的节点个数
  link_type header;   // header节点的指针，见上图
  Compare key_compare; // 节点值得比较准则，是一个function object
    ...
}

而一个node则由5笔数据来表现：

  • 3个指针，分别指向父节点、左子节点、右子节点
  • 表示颜色的bool值
  • 正真的存储数据

rb_tree有两个插入元素的函数

  • __insert_equal, 允许插入重复的元素
  • __insert_unique， 不允许插入重复的元素

multimap与map的区别，multiset与set的区别，都在这两个函数上。

__insert_unique的返回值是一个pair，其第一个元素是红黑树的某个迭代器，第二个元素是一个布尔值，表示插入是否成功。

如果调用__insert_unique插入了一个重复值，则返回的迭代器指向已经存在的哪个节点，布尔值则为false。

如果调用__insert_unique插入了一个不重复的值，则返回的迭代器指向新插入的节点，布尔值为true。

反正，不管怎么样__insert_unique都会返回一个合法的迭代器，在下面的[]运算符中有作用。

map与set的区别

map存放在节点的值是一个键值对，而set存放在节点的值就是单个值。然而这两个的底层数据结构都是红黑树，怎么做到的呢？

得从红黑树的类模板参数看起：

template <class Key, class Value, class KeyOfValue, class Compare,
          class Alloc = alloc>
class rb_tree { 
    // ...
	typedef __rb_tree_node<Value> rb_tree_node; // 红黑树节点的值只是存放Value而没有Key
    // ...
    Compare key_compare; // 比较节点的Key的大小关系
}

红黑树的模板参数有5个，其中

  • Key ： 键的类型
  • Value : 值的类型
  • KeyOfValue： 从Value中提取出Key的方法

从上面三个可以看出，红黑树把Key视为Value的一部分，通过上层指定的KeyOfValue从Value中提取Key, KeyOfValue是同时实现set和map的精髓所在。

每个红黑树节点实际存储的就是Value，可以从上面代码的typedef可以看出。

模板参数的Compare则是用于比较节点Key之间的大小关系。

现在看set模板类的定义

template <class Key, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class set {
    // ...
  typedef Key key_type;
  typedef Key value_type;
  typedef Compare key_compare;  // 键的比较函数与值的比较函数相同，都是Compare，默认为less<Key>
  typedef Compare value_compare;
   // ...
  private:
  typedef rb_tree<key_type, value_type, 
                  identity<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type; // 注意这里的identity<value_type>
  rep_type t;  // set里有一个红黑树
   // ...
}

关键在于几个typedef，set将建和值的类型都定义成了模板参数Key的类型,然后传给rb_tree的模板参数的KeyOfValue指定为identity<value_type>,看名字也能看出，当这个函数作用Value时返回等值得Key，也就是说在Set的Key和Value是一回事。

因此，set的红黑树的节点能说存放Key，也能说存放Value

再看map模板类的定义

template <class Key, class T, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class map {
public:
// ...
  typedef Key key_type;
   typedef pair<const Key, T> value_type;
    //...
  typedef Compare key_compare;
  typedef Compare key_compare;
  class value_compare {
       // 另外定义value的比较规则
  }
private:
  typedef rb_tree<key_type, value_type, 
                  select1st<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type; // 注意这里的select1st<value_type>
  rep_type t;
}

能够清楚地看到，map怎样使用红黑树存储key-value键值对。

主要还是在两个typedef中，map将key的类型定义为Key（也就是键值对中的键），将value的类型定义为一个pair，这个pair的第一个存储const类型的Key，pair的第二个存储键值对中的值。

然后定义红黑树时，自然地与set产生了不同，Key模板参数是键值对中的键，而Value模板参数则是整个KeyValue对组成的pair。KeyOfValue则是select1st，即取出pair中的第一个就是key。

显而易见，map的红黑树节点存储的值是键值对组成的pair。

迭代器

红黑树的迭代器，是一个bidirectional_iterator，为了实现这一点，重载 ++ 和 -- 运算符。

它的迭代器只存储一个node指针，指向某个红黑树节点。

set和map的迭代器直接使用红黑树的迭代器即可，

typedef typename rep_type::iterator iterator;

迭代器失效

insert方法：不会引起迭代器失效

erase方法：除了被删除的那个迭代器，其他迭代器都不会失效。

map的[]运算符

验证effective STL的条款24。

其源码如下：

  T& operator[](const key_type& k) {
    return (*((insert(value_type(k, T()))).first)).second;
  }
  • value_type(k, T())： 其中T表示data_type， k表示key_type变量的一个引用，而在map中value_type则是一个pair类型，具体为pair<const key_type, T>。那么这句话的意思就是，创建一个pair类型，其第一个元素的类型为key_type,值为k， 第二元素的类型为data_type，其值为该类型变量的默认值T()。 因此value_type(k, T()) 可以等效地看为pair<key_type,T>
  • 然后调用insert(pair<key_type,T>{k ,T()}), insert会调用__insert_unique函数。从上面几节的内容可以了解到，_insert_unique函数会返回一个pair<iterator, bool>, 其中bool表示插入是否成功，如果有元素重复则插入不成功，则返回旧值，如果成功则返回新值，这里的新值的value是一个默认量T()。

那么调用[]插入新元素和直接调用insert插入新元素的区别很容易看出来。

  • []运算符，首先调用insert使用用户给的键和默认的值构建了一个pair临时对象，把这个临时对象插入到红黑树中。上面说过，如果insert插入成功则返回pari，它的第一个值是指向新节点的迭代器，以引用的形式返回迭代器的第二个值，以便用户赋值。最后再用=运算符为这个新节点赋值。

  • 而insert则直接按照用户需求构造这个键值对，插入红黑树就完事了。

  • 所以如果想要插入一个新的值，直接insert会比 先[] 然后 = 赋值 来的快一些。

    umap[0] = "0"; // 住[]使用v默认值构造临时对象的值，这里会为临时变量使用=号赋值
umap.insert({0,"0"}) // 新对象使用其他重载构造函数创建，直接一步到位

    可以看出第一种方法额外多了一步=赋值操作。

unordered_map 和 unordered_set

实现

stl源码一书上的库版本还没有将这两个容器纳入标准之内，但是也已经实现了hash_set 和 hash_map这两个类。

这两个容器的底层数据结构都是hash_table，如何使用一种数据结构同时实现hash_set和hash_map的技巧，与上一节的map和set类似，关键在hash_table的类模板参数的ExtractKey上。

template <class Value, class Key, class HashFcn,
          class ExtractKey, class EqualKey,
          class Alloc>
class hashtable {///}

可以预见，hash_map 和 hash_set对这个模板参数的设置是不同的，与上一节完全相同。

下面主要记录以下hash_table的实现：

  • stl的hash_table使用开链法处理碰撞

    image-20221208230740791

  • hash_table里有一个vector，用它的元素当作“桶”，但是hash_table自己控制vector的扩容时机，以及扩容大小

    • hash_table的buckets扩容时机：当负载因子（现有元素个数/桶的数量） > 1时， 每次在insert时检测是否要扩容
    • hash_table的buckets扩容大小：新的buckets大小并不是简单的两倍于旧的buckets大小。hash_table有一个static const数组，从小到大存放了128个质数。扩容时，从小到大的遍历这个数组，选择第一个比当前buckets大小更大的质数，这个新的质数就是新的buckets的大小。
    • 扩容的rehash操作会导致所有迭代器失效！

  • insert操作同样有两个版本，一个insert_unique,一个insert_equal，看名字就知道什么意思了。

  • hashtable的find和count函数，记录这两个函数主要是为了验证effective stl的条款45中关于这两个函数的建议。

      iterator find(const key_type& key) 
  {
    size_type n = bkt_num_key(key);
    node* first;
    for ( first = buckets[n];
          first && !equals(get_key(first->val), key); // 找到一个相同的就退出
          first = first->next)
      {}
    return iterator(first, this);
  } 

  size_type count(const key_type& key) const
  {
    const size_type n = bkt_num_key(key);
    size_type result = 0;

    for (const node* cur = buckets[n]; cur; cur = cur->next)
      if (equals(get_key(cur->val), key))
        ++result; // 遍历完所有的元素才退出
    return result;
  }

  • hashtable的迭代器的类型是ForwardIterator，不能执行自减操作

迭代器

unorederd_map的迭代其类型位forward_iterator，只能++不能--

它的迭代器只存放两个指针：

const node* cur;
const hashtable* ht;

一个指向具体的节点，一个指向哈希表自身

迭代器失效

erase方法：除了被删除的那个元素，其他迭代器都不会失效

insert方法：

  • 如果该方法没有引起扩容进行rehash则没有迭代器会失效。
  • 如果该方法引起了rehash，则所有迭代器失效。

hash碰撞处理策略

另外再补充一些关于hahs碰撞的内容：

参考文章：

处理碰撞，主要分两种：

  • 开放寻址法

    • 线性探测
      • 做法：当要放入的bucket已被占用时，向后 + 1 寻找
      • 负载因子很小时，cache命中率很高，因此性能也高。与开放寻址的其他方法相比，当负载因子很大时，由于“主集团”(primary clustring)的影响，性能会大幅降低。 此外，分布不均匀的输入对线性探测有更大的影响，它需要更好的hash函数来消除输入的不均匀性.
    • 二次探测(quadratic probing) :
      • 做法： 当要放入的bucket已被占用时，向后 + (i) ^ 2 继续寻找，i 是探测的次数
      • 相比于线性探测，二次探测解决了因主集团的性能下降问题。但是却有次集团问题
      • 介于线性探测和double hashing之间
    • double hashing：
      • It uses one hash value generated by the hash function as the starting point and then increments the position by an interval which is decided using a second, independent hash function
      • 解决了集团问题，但是cache命中率差（降低了局部性），且计算量更大。

  • 开链法

    • 优点 ： 相比于开放寻址，它不会受clustring的影响；随着负载因子的提高，性能下降地更“优雅”

      image-20220914195920564

    • 缺点： cache命中率比open addressing 低（太多分散的指针了）；不容易被序列化（也是由于指针）

一般而言，开放寻址法的负载因子严格限制在了0.7-0.8，而开链法的负载因子能够趋近1（stl的实现就是当负载因子等于1时在扩容并rehash）

算法

sort

Introsort - C++’s Sorting Weapon - GeeksforGeeks ： 很好的关于Introsort的文章

std::sort使用introsort算法，集成了quicksort、insertion sort以及heapsort。

  • 为什么使用insertionsort？ 因为插入排序在小数据集的情况下时间复杂度低，且对部分有序数组的排序性能很高为O(kn)。参考Insertion sort - Wikipedia

  • Quicksort vs. Heapsort | Baeldung on Computer Science ： 讲了quicksort与heapsort的对比。虽然quicksort与heapsort的平均时间复杂度都是O(nlogn),但是在实践中，quicksort比heapsort快，因为heapsort的时间复杂度的常数项比quicksort大。但如果空间复杂度有要求（比如嵌入式系统），那么heapsort可能是一个很好的选择。但是为了避免quicksort的时间复杂度退化为O(n2)的情况，当递归深度超出限制时，在introsort的策略下将改用heapsort。

introsort的部分C++实现源码：

template <class RandomAccessIterator>
inline void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last) {
  if (first != last) {
    __introsort_loop(first, last, value_type(first), __lg(last - first) * 2); // 最大递归深度限制为 log(last - first) * 2
      // 上面的函数退出后，元素为部分有序状态
    __final_insertion_sort(first, last);  // 插入排序
  }
}

template <class Size>
inline Size __lg(Size n) {
  Size k;
  for (k = 0; n > 1; n >>= 1) ++k;
  return k;
}

// 
template <class RandomAccessIterator, class T, class Size>
void __introsort_loop(RandomAccessIterator first,
                      RandomAccessIterator last, T*,
                      Size depth_limit) {
  while (last - first > __stl_threshold) { // 元素个数大于16时一直循环，否则退出
    if (depth_limit == 0) {
      partial_sort(first, last, last); // 超出允许的递归深度，改用堆排序
      return;
    }
     // 执行正常的quicksort流程
    --depth_limit;
    RandomAccessIterator cut = __unguarded_partition
      (first, last, T(__median(*first, *(first + (last - first)/2),
                               *(last - 1))));  // quicksort的partition操作
    __introsort_loop(cut, last, value_type(first), depth_limit);
    last = cut;
  }
}
posted @ 2023-05-04 20:36  别杀那头猪  阅读(82)  评论(0)  编辑  收藏  举报