STL
STL概况
面试题
STL常用的容器有哪些以及各自的特点是什么?
1.vector:底层数据结构为数组 ，支持快速随机访问。 2.list:底层数据结构为双向链表，支持快速增删。 3.deque:底层数据结构为一个中央控制器和多个缓冲区，支持首尾（中间不能）快速增删，也支持随机访问。 4.stack:底层一般用23实现，封闭头部即可，不用vector的原因应该是容量大小有限制，扩容耗时 5.queue:底层一般用23实现，封闭头部即可，不用vector的原因应该是容量大小有限制，扩容耗时（stack和queue其实是适配器,而不叫容器，因为是对容器的再封装） 6.priority_queue:的底层数据结构一般为vector为底层容器，堆heap为处理规则来管理底层容器实现 7.set:底层数据结构为红黑树，有序，不重复。 8.multiset:底层数据结构为红黑树，有序，可重复。 9.map:底层数据结构为红黑树，有序，不重复。 10.multimap:底层数据结构为红黑树，有序，可重复。 11.hash_set:底层数据结构为hash表，无序，不重复。 12.hash_multiset:底层数据结构为hash表，无序，可重复 。 13.hash_map :底层数据结构为hash表，无序，不重复。 14.hash_multimap:底层数据结构为hash表，无序，可重复。
使用场景
1、如果你需要高效的随机存取，而不在乎插入和删除的效率，使用vector
2、如果你需要大量的插入和删除，而不关心随机存取，则应使用list
3、如果你需要随机存取，而且关心两端数据的插入和删除，则应使用deque。
4、如果你要存储一个数据字典，并要求方便地根据key找value，那么map是较好的选择
5、如果你要查找一个元素是否在某集合内存中，则使用set存储这个集合比较好
vector 和 list 的区别
1） vector， 连续存储的容器，动态数组，在堆上分配空间 ；
底层实现：数组。
如果没有剩余空间了，则会重新配置原有元素个数的两倍空间，然后将原空间元素通过复制的方式初始化新空间，再向新空间增加元素。
适用场景：经常随机访问，且不经常对非尾节点进行插入删除。
2）list，动态链表，在堆上分配空间，每插入一个元素都会分配空间，每删除一个元素都会释放空间。
底层：双向链表
访问：随机访问性能很差，只能快速访问头尾节点。
适用场景：经常插入删除大量数据
3） vector在中间节点进行插入删除会导致内存拷贝，list不会。
4） vector一次性分配好内存，不够时才进行2倍扩容；list每次插入新节点都会进行内存申请。
5） vector拥有一段连续的内存空间，因此支持随机访问，如果需要高效的随即访问，而不在乎插入和删除的效率，使用vector。
list拥有一段不连续的内存空间，如果需要高效的插入和删除，而不关心随机访问，则应使用list。
vector每次insert或erase之后，以前保存的iterator会不会失效？
理论上会失效，理论上每次insert或者erase之后，所有的迭代器就重新计算的，所以都可以看作会失效，原则上是不能使用过期的内存，但是vector一般底层是用数组实现的，我们仔细考虑数组的特性，不难得出另一个结论，insert时，假设insert位置在p，分两种情况：
a) 容器还有空余空间，不重新分配内存，那么p之前的迭代器都有效，p之后的迭 代器都失效
b) 容器重新分配了内存，那么p之后的迭代器都无效，erase时，假设erase位置在p，则p之前的迭代器都有效并且p指向下一个元素位置（如果之前p在尾巴上，则p指向无效尾end），p之后的迭代器都无效
STL对于小内存块请求与释放的处理
STL考虑到小型内存区块的碎片问题，设计了双层级配置器，第一级配置直接使用malloc()和free()；第二级配置器则视情况采用不同的策略，当配置区大于128bytes时，直接调用第一级配置器；当配置区块小于128bytes时，便不借助第一级配置器，而使用一个memory pool来实现。究竟是使用第一级配置器还是第二级配置器，由一个宏定义来控制。SGI STL中默认使用第二级配置器。
二级配置器会将任何小额区块的内存需求量上调至8的倍数，(例如需求是30bytes,则自动调整为32bytes)，并且在它内部会维护16个free-list， 各自管理大小分别为8， 16， 24，…，128bytes的小额区块，这样当有小额内存配置需求时，直接从对应的free list中拔出对应大小的内存(8的倍数)；当客户端归还内存时，将根据归还内存块的大小，将需要归还的内存插入到对应free list的最顶端。
小结：
STL中的内存分配器实际上是基于空闲列表(free list)的分配策略，最主要的特点是通过组织16个空闲列表，对小对象的分配做了优化。
1）小对象的快速分配和释放。当一次性预先分配好一块固定大小的内存池后，对小于128字节的小块内存分配和释放的操作只是一些基本的指针操作，相比于直接调用malloc/free，开销小。
2）避免内存碎片的产生。零乱的内存碎片不仅会浪费内存空间，而且会给OS的内存管理造成压力。
3）尽可能最大化内存的利用率。当内存池尚有的空闲区域不足以分配所需的大小时，分配算法会将其链入到对应的空闲列表中，然后会尝试从空闲列表中寻找是否有合适大小的区域，
但是，这种内存分配器局限于STL容器中使用，并不适合一个通用的内存分配。因为它要求在释放一个内存块时，必须提供这个内存块的大小，以便确定回收到哪个free list中，而STL容器是知道它所需分配的对象大小的，比如上述：
stl::vector array;
array是知道它需要分配的对象大小为sizeof(int)。一个通用的内存分配器是不需要知道待释放内存的大小的，类似于free(p)。
map 和 set 有什么区别
1） map和set都是C++的关联容器，其底层实现都是红黑树（RB-Tree）。
2） map中的元素是key-value（关键字—值）对：关键字起到索引的作用，值则表示与索引相关联的数据；Set与之相对就是关键字的简单集合，set中每个元素只包含一个关键字。
3） set的迭代器是const的，不允许修改元素的值；map允许修改value，但不允许修改key。
4） map支持下标操作，set不支持下标操作。map可以用key做下标。
unordered_map和map
内部实现机理
- map： map内部实现了一个红黑树，该结构具有自动排序的功能，因此map内部的所有元素都是有序的，红黑树的每一个节点都代表着map的一个元素，因此，对于map进行的查找，删除，添加等一系列的操作都相当于是对红黑树进行这样的操作，故红黑树的效率决定了map的效率。
- unordered_map: unordered_map内部实现了一个哈希表，因此其元素的排列顺序是杂乱的，无序的
优缺点以及适用处
map优点：
- 有序性，这是map结构最大的优点，其元素的有序性在很多应用中都会简化很多的操作
- 红黑树，内部实现一个红黑书使得map的很多操作在的时间复杂度下就可以实现，因此效率非常的高
- 对于那些有顺序要求的问题，用map会更高效一些
map 缺点： 空间占用率高，因为map内部实现了红黑树，虽然提高了运行效率，但是因为每一个节点都需要额外保存父节点，孩子节点以及红/黑性质，使得每一个节点都占用大量的空间
unordered_map 优点：
因为内部实现了哈希表，因此其查找速度非常的快
unordered_map 缺点：
对于查找问题，unordered_map会更加高效一些，因此遇到查找问题，常会考虑一下用unordered_map，哈希表的建立比较耗费时间
STL 中迭代器的作用，有指针为何还要迭代器
1） Iterator（迭代器）模式又称Cursor（游标）模式，用于提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又不需暴露该对象的内部表示。
2） 迭代器不是指针，是类模板，表现的像指针。他只是模拟了指针的一些功能，通过重载了指针的一些操作符，->、*、++、--等，相当于一种智能指针。
3） 迭代器产生原因：Iterator类的访问方式就是把不同集合类的访问逻辑抽象出来，使得不用暴露集合内部的结构而达到循环遍历集合的效果。
STL 迭代器是怎么删除元素的呢
1） 对于序列容器vector,deque来说，使用erase(itertor)后，后边的每个元素的迭代器都会失效，但是后边每个元素都会往前移动一个位置，但是erase会返回下一个有效的迭代器；
2） 对于关联容器map set来说，使用了erase(iterator)后，当前元素的迭代器失效，但是其结构是红黑树，删除当前元素的，不会影响到下一个元素的迭代器，所以在调用erase之前，记录下一个元素的迭代器即可。
3） 对于list来说，它使用了不连续分配的内存，并且它的erase方法也会返回下一个有效的iterator。
平衡二叉树（AVL树）和红黑树
1）平衡二叉树又称为AVL树，是一种特殊的二叉排序树。其左右子树都是平衡二叉树，且左右子树高度之差的绝对值不超过1。
2）红黑树是一种二叉查找树，但在每个节点增加一个存储位表示节点的颜色，可以是红或黑（非红即黑），红黑树是一种弱平衡二叉树，相对于要求严格的AVL树来说，它的旋转次数少，所以对于搜索，插入，删除操作较多的情况下，通常使用红黑树。
3）所以红黑树在查找，插入删除的性能都是O(logn)，且性能稳定，所以STL里面很多结构包括map底层实现都是使用的红黑树。
哈希表（hash表）
哈希表的实现主要包括构造哈希和处理哈希冲突：构造哈希，主要包括直接地址法，除留余数法。
处理哈希冲突：当哈希表关键字集合很大时，关键字值不同的元素可能会映射到哈希表的同一地址上，这样的现象称为哈希冲突。常用的解决方法有：
1） 开放定址法，冲突时，用某种方法继续探测哈希表中的其他存储单元，直到找到空位置为止。（如，线性探测，平方探测）
2） 再哈希法：当发生冲突时，用另一个哈希函数计算地址值，直到冲突不再发生。
3） 链地址法：将所有哈希值相同的key通过链表存储，key按顺序插入链表中。
参考
