# 關聯式容器
一般來說,STL容器分為:
- 序列式容器(vector/list/deque/stack/queue/heap),和關聯式容器。
- 其中,關聯式容器又分為set(集合)和map(映射表)兩大類,以及這兩大類的衍生體multiset(多鍵集合)和multimap(多鍵映射表),這些容器均以RB-tree(red-black tree, 紅黑樹)完成。
- 此外,還有第3類關聯式容器,如hashtable(散列表),以及以hashtable為底層機制完成的hash_set(散列集合)/hash_map(散列映射表)/hash_multiset(散列多鍵集合)/hash_multimap(散列多鍵映射表)。也就是說,set/map/multiset/multimap都內含一個RB-tree,而hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap都內含一個hashtable。
所謂關聯式容器,類似關聯式數據庫,每筆數據或每個元素都有一個鍵值(key)和一個實值(value),即所謂的Key-Value(鍵-值對)。當元素被插入到關聯式容器中時,容器內部結構(RB-tree/hashtable)便依照其鍵值大小,以某種特定規則將這個元素放置于適當位置。
包括在非關聯式數據庫中,比如,在MongoDB內,文檔(document)是最基本的數據組織形式,每個文檔也是以Key-Value(鍵-值對)的方式組織起來。一個文檔可以有多個Key-Value組合,每個Value可以是不同的類型,比如String、Integer、List等等。
{ "name" : "July",
"sex" : "male",
"age" : 23 }
**set/map/multiset/multimap**
set,同map一樣,所有元素都會根據元素的鍵值自動被排序,因為set/map兩者的所有各種操作,都只是轉而調用RB-tree的操作行為,不過,值得注意的是,兩者都不允許兩個元素有相同的鍵值。
不同的是:set的元素不像map那樣可以同時擁有實值(value)和鍵值(key),set元素的鍵值就是實值,實值就是鍵值,而map的所有元素都是pair,同時擁有實值(value)和鍵值(key),pair的第一個元素被視為鍵值,第二個元素被視為實值。
至于multiset/multimap,他們的特性及用法和set/map完全相同,唯一的差別就在于它們允許鍵值重復,即所有的插入操作基于RB-tree的insert_equal()而非insert_unique()。
**hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap**
hash_set/hash_map,兩者的一切操作都是基于hashtable之上。不同的是,hash_set同set一樣,同時擁有實值和鍵值,且實質就是鍵值,鍵值就是實值,而hash_map同map一樣,每一個元素同時擁有一個實值(value)和一個鍵值(key),所以其使用方式,和上面的map基本相同。但由于hash_set/hash_map都是基于hashtable之上,所以不具備自動排序功能。為什么?因為hashtable沒有自動排序功能。
至于hash_multiset/hash_multimap的特性與上面的multiset/multimap完全相同,唯一的差別就是它們hash_multiset/hash_multimap的底層實現機制是hashtable(而multiset/multimap,上面說了,底層實現機制是RB-tree),所以它們的元素都不會被自動排序,不過也都允許鍵值重復。
所以,綜上,說白了,什么樣的結構決定其什么樣的性質,因為set/map/multiset/multimap都是基于RB-tree之上,所以有自動排序功能,而hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap都是基于hashtable之上,所以不含有自動排序功能,至于加個前綴multi_無非就是允許鍵值重復而已。
- 程序員如何準備面試中的算法
- 第一部分 數據結構
- 第一章 字符串
- 1.0 本章導讀
- 1.1 旋轉字符串
- 1.2 字符串包含
- 1.3 字符串轉換成整數
- 1.4 回文判斷
- 1.5 最長回文子串
- 1.6 字符串的全排列
- 1.10 本章習題
- 第二章 數組
- 2.0 本章導讀
- 2.1 尋找最小的 k 個數
- 2.2 尋找和為定值的兩個數
- 2.3 尋找和為定值的多個數
- 2.4 最大連續子數組和
- 2.5 跳臺階
- 2.6 奇偶排序
- 2.7 荷蘭國旗
- 2.8 矩陣相乘
- 2.9 完美洗牌
- 2.15 本章習題
- 第三章 樹
- 3.0 本章導讀
- 3.1 紅黑樹
- 3.2 B樹
- 3.3 最近公共祖先LCA
- 3.10 本章習題
- 第二部分 算法心得
- 第四章 查找匹配
- 4.1 有序數組的查找
- 4.2 行列遞增矩陣的查找
- 4.3 出現次數超過一半的數字
- 第五章 動態規劃
- 5.0 本章導讀
- 5.1 最大連續乘積子串
- 5.2 字符串編輯距離
- 5.3 格子取數
- 5.4 交替字符串
- 5.10 本章習題
- 第三部分 綜合演練
- 第六章 海量數據處理
- 6.0 本章導讀
- 6.1 關聯式容器
- 6.2 分而治之
- 6.3 simhash算法
- 6.4 外排序
- 6.5 MapReduce
- 6.6 多層劃分
- 6.7 Bitmap
- 6.8 Bloom filter
- 6.9 Trie樹
- 6.10 數據庫
- 6.11 倒排索引
- 6.15 本章習題
- 第七章 機器學習
- 7.1 K 近鄰算法
- 7.2 支持向量機
- 附錄 更多題型
- 附錄A 語言基礎
- 附錄B 概率統計
- 附錄C 智力邏輯
- 附錄D 系統設計
- 附錄E 操作系統
- 附錄F 網絡協議
- sift算法
- sift算法的編譯與實現
- 教你一步一步用c語言實現sift算法、上
- 教你一步一步用c語言實現sift算法、下
- 其它
- 40億個數中快速查找
- hash表算法
- 一致性哈希算法
- 倒排索引關鍵詞不重復Hash編碼
- 傅里葉變換算法、上
- 傅里葉變換算法、下
- 后綴樹
- 基于給定的文檔生成倒排索引的編碼與實踐
- 搜索關鍵詞智能提示suggestion
- 最小操作數
- 最短摘要的生成
- 最長公共子序列
- 木塊砌墻原稿
- 附近地點搜索
- 隨機取出其中之一元素