前言

string vector list 这种线性结构是最基础的存储结构，C++（STL）container很好的帮助我们数据存储的问题。

容器适配器

介绍

• 容器适配器是C++标准模板库（STL）中的一种设计模式，它允许将一个容器的接口转换为另一个接口，从而提供不同的操作和行为。
• 容器适配器通常用于封装现有容器，以实现特定的数据结构特性，如栈（后进先出）、队列（先进先出）和优先队列（根据优先级排序）。

应用

• 栈（stack）：栈是一种后进先出的数据结构，其操作包括入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶元素（top）等。栈适配器可以基于多种底层容器实现，如vector、deque或list.

• 队列（queue）：队列是一种先进先出的数据结构，其操作包括入队（push）、出队（pop）、查看队首元素（front）和查看队尾元素（back）。队列适配器同样可以基于deque或list实现，以适应不同的性能需求.

• 优先队列（priority_queue）：优先队列是一种特殊的队列，它根据元素的优先级进行排序。其底层容器通常是vector或deque，并通过堆算法维护元素的优先级顺序。优先队列适配器提供了插入和删除具有最高优先级元素的操作.

双重结束队列（双端队列（deque））

特点

• 双端操作效率：支持在两端进行快速的插入和删除操作。
• 随机访问：可以通过索引直接访问容器中的元素。
• 无需预先分配固定大小：与vector不同，deque不需要在创建时指定大小，它可以根据需要动态增长。
• 内存分配策略：deque不需要像vector那样一次性分配大量内存，而是分散在内存中，这有助于减少内存碎片。

存储结构

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：

List 、vector deque对比

栈（stack）

栈的介绍

栈的模拟实现

利用容器适配器的设计原理，很容易实现栈

• 将栈放mystack的命名空间，以防止和库中冲突
• 类模板设计container可以给缺省参数，默认deque(容器适配器)
• 在里面利用deque的接口实现

namespace mystack
{
   
    template<class T, class Container = std::deque<T>>
    class stack
    {
   
    public:

        void push_back(const T& x)
        {
   
            _con.push_back(x);
        }
        void pop()
        {
   
            _con.pop_back();
        }
        size_t size()
        {
   
            return _con.size();
        }
        T& top()
        {
   
            return _con.back();
        }

        bool empty()
        {
   
            return _con.empty();
        }
    private:

        Container _con;
    };
}

队列

队列介绍

队列模拟实现

• 将栈放myqueue的命名空间，以防止和库中冲突
• 类模板设计container可以给缺省参数，默认deque(容器适配器)
• 在里面利用deque的接口实现

namespace myqueue
{
   
    template<class T, class Container = std::deque<T >>
    class queue
    {
   
    public:
        void push(const T& x)
        {
   
            _con.push_back(x);
        }
        void pop()
        {
   
            _con.pop_front();
        }
        size_t size()
        {
   
            return _con.size();
        }
        T& front()
        {
   
            return _con.front();
        }

        bool empty()
        {
   
            return _con.empty();
        }
    private:

        Container _con;
    };
}

优先级队列（priority_queue）

基本原理

• 优先级队列通常在内部使用堆数据结构来维护元素的优先级。
• 堆是一种完全二叉树，可以是最大堆或最小堆。
• 在最大堆中，父节点的值总是大于或等于其子节点的值，而在最小堆中，父节点的值总是小于或等于其子节点的值。
• 插入操作通过在堆的适当位置插入新元素并进行上调整（heapify-up）来维持堆的性质。
• 删除操作则涉及到移除堆顶元素（优先级最高的元素）并进行下调整（heapify-down），以恢复堆的结构。

priority_queue介绍

优先级模拟实现

仿函数

• 仿函数（Functor）是C++中的一个编程概念，它指的是一个类或结构体，通过重载函数调用运算符operator()，使得这个类或结构体的对象可以像函数一样被调用。
• 仿函数可以包含状态，因为它们是对象，可以在构造函数中初始化状态，并在operator()中使用该状态。
• 仿函数可以作为参数传递给其他函数，包括STL算法中的函数，从而提供灵活的编程模型.

==这个就是一个仿函数==

//小于
template<class T>
    class Less
    {
   
    public:
        bool operator()(const T& a,const T& b)
        {
   
            return a < b;
        }
    };
//大于
template<class T>
    class Greater
    {
   
    public:
        bool operator()(const T& x, const T& y)
        {
   
            return x > y;
        }
    };

priority_queue两个关键

向下建堆

• 确定起始点：从最后一个非叶子节点开始向下建堆，这个节点也被称为堆的最后一个非叶子节点。在完全二叉树中，最后一个非叶子节点的索引可以通过 (n - 1 - 1) / 2 计算得到，其中 n 是数组的长度。
• 执行向下调整：对每个非叶子节点执行向下调整操作，确保该节点与其子节点组成的子树满足堆的性质。向下调整的过程涉及到与子节点的比较和必要时的交换，直至到达堆的顶部或直到父节点不再违反堆的性质。
• 迭代过程：从最后一个非叶子节点开始，逐步向上调整，直到根节点。每次调整后，更新当前节点的索引，以便进行下一次调整。
• 完成建堆：重复步骤2和步骤3，直到根节点也满足堆的性质，此时整个数组就构建成了一个堆。

void AdjustDown(size_t parent)
{
   
    compare com;//仿函数

    size_t child = parent * 2 + 1;
    //if (child+1< _con.size() && _con[child] < _con[1+child])
    if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child] ,_con[1 + child]))//和上面等价

    {
   
        ++child;
    }
    while (child <_con.size())
    {
   
        if (com(_con[parent], _con[child]))
        {
   
            std::swap(_con[child], _con[parent]);
            parent = child;
            child = parent * 2 + 1;
        }
        else
        {
   
            break;
        }
    }
}

向上建堆

• 初始化堆大小**：设置堆的大小为数组的大小，即 n。
• 从最后一个非叶子节点开始向上调整：在完全二叉树中，最后一个非叶子节点的索引为 floor((n - 1) / 2)。从这个节点开始向上调整，确保每个节点都满足大根堆的性质。
• 执行向上调整操作：对于每个非叶子节点，检查其与子节点的关系，并进行必要的交换，以确保父节点的值大于或等于其子节点的值。如果子节点中有一个或两个，选择较大的子节点与父节点进行比较。如果父节点的值小于子节点的值，交换它们的位置，并重新设置父节点为当前子节点，继续向上调整。
• 重复步骤2和3：直到达到根节点，即堆的第一个元素。

void AdjustUp(int child)
{
   
    compare com;

    int parent = (child - 1) / 2;
    while (child > 0)
    {
   
        if (com(_con[parent] , _con[child]))
        {
   
            std::swap(_con[parent], _con[child]);
            child = parent;
            parent = (child - 1) / 2;
        }
        else
        {
   
            break;
        }
    }

}

初始化数据

迭代器初始化

• 模板嵌套给，迭代器初始化

• 依次push数据，在进行堆的建立

template<class InputIterator>
void push_back(InputIterator first, InputIterator last)
    {
   
        while (first != last)
        {
   
            _con.push_back(*first);
            ++first;
        }

        //向下建堆
        for (int i = (_con.size() - 2) / 2; i >= 0; i--)
        {
   
            AdjustDown(i);
        }
    }

pop数据

• 将一个个数据和最后一个数据进行交换（目的：保持当前堆的结构）
• pop出数据，将第一个数据进行向下调整

void pop()
{
   
    swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);

    _con.pop_back();

    AdjustDown(0);
}

push数据

• 将数据进行尾插入，进行==向上调整==

void push(const T& x)
{
   
    _con.push_back(x);

    AdjustUp(_con.size() - 1);
}

priority_queue operators

• top数据，返回首个数据；
• 其他常见操作，采取容器适配器设计模式的操作

namespace mypriority_queue
{
   
    template<class T, class container = std::vector<T>,class compare = Less<T>>

    class priority_queue
    {
   
    public:
        const T& top()
        {
   
            return _con[0];
        }
        size_t szie()
        {
   
            return _con.size();
        }

        bool empty()
        {
   
            return _con.empty();
        }

    private:
        container _con;
    };

}

源码（优先级队列）

namespace mypriority_queue
{
   
    template<class T>
    class Less
    {
   
    public:
        bool operator()(const T& a,const T& b)
        {
   
            return a < b;
        }
    };

    template<class T>
    class Greater
    {
   
    public:
        bool operator()(const T& x, const T& y)
        {
   
            return x > y;
        }
    };

    template<class T, class container = std::vector<T>,class compare = Less<T>>

    class priority_queue
    {
   


        void AdjustDown(size_t parent)
        {
   
            compare com;

            size_t child = parent * 2 + 1;
            //if (child+1< _con.size() && _con[child] < _con[1+child])
            if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child] ,_con[1 + child]))

            {
   
                ++child;
            }
            while (child <_con.size())
            {
   
                if (com(_con[parent], _con[child]))
                {
   
                    std::swap(_con[child], _con[parent]);
                    parent = child;
                    child = parent * 2 + 1;
                }
                else
                {
   
                    break;
                }
            }
        }

        void AdjustUp(int child)
        {
   
            compare com;

            int parent = (child - 1) / 2;
            while (child > 0)
            {
   
                if (com(_con[parent] , _con[child]))
                {
   
                    std::swap(_con[parent], _con[child]);
                    child = parent;
                    parent = (child - 1) / 2;
                }
                else
                {
   
                    break;
                }
            }

        }

    public:
        template<class InputIterator>
        void push_back(InputIterator first, InputIterator last)
        {
   
            while (first != last)
            {
   
                _con.push_back(*first);
                ++first;
            }

            //向下建堆
            for (int i = (_con.size() - 2) / 2; i >= 0; i--)
            {
   
                AdjustDown(i);
            }
        }

        void pop()
        {
   
            swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);

            _con.pop_back();

            AdjustDown(0);
        }

        const T& top()
        {
   
            return _con[0];
        }

        void push(const T& x)
        {
   
            _con.push_back(x);

            AdjustUp(_con.size() - 1);
        }
        size_t szie()
        {
   
            return _con.size();
        }

        bool empty()
        {
   
            return _con.empty();
        }

    private:
        container _con;
    };

}

向下建堆
for (int i = (_con.size() - 2) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(i);
}
}

    void pop()
    {
        swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);

        _con.pop_back();

        AdjustDown(0);
    }

    const T& top()
    {
        return _con[0];
    }

    void push(const T& x)
    {
        _con.push_back(x);

        AdjustUp(_con.size() - 1);
    }
    size_t szie()
    {
        return _con.size();
    }

    bool empty()
    {
        return _con.empty();
    }

private:
    container _con;
};

}
~~~