C++之STL模板库

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21、STL中的allocator、deallocator

1. 第一级配置器直接使用malloc()、free()和relloc()，第二级配置器视情况采用不同的策略：当配置区块超过128bytes时，视之为足够大，便调用第一级配置器；当配置器区块小于128bytes时，为了降低额外负担，使用复杂的内存池整理方式，而不再用一级配置器；

2. 第二级配置器主动将任何小额区块的内存需求量上调至8的倍数，并维护16个free-list，各自管理大小为8~128bytes的小额区块；

3. 空间配置函数allocate()，首先判断区块大小，大于128就直接调用第一级配置器，小于128时就检查对应的free-list。如果free-list之内有可用区块，就直接拿来用，如果没有可用区块，就将区块大小调整至8的倍数，然后调用refill()，为free-list重新分配空间；

4. 空间释放函数deallocate()，该函数首先判断区块大小，大于128bytes时，直接调用一级配置器，小于128bytes就找到对应的free-list然后释放内存。

22、STL中hash table扩容发生什么？

1. hash table表格内的元素称为桶（bucket),而由桶所链接的元素称为节点（node),其中存入桶元素的容器为stl本身很重要的一种序列式容器——vector容器。之所以选择vector为存放桶元素的基础容器，主要是因为vector容器本身具有动态扩容能力，无需人工干预。

2. 向前操作：首先尝试从目前所指的节点出发，前进一个位置（节点），由于节点被安置于list内，所以利用节点的next指针即可轻易完成前进操作，如果目前正巧是list的尾端，就跳至下一个bucket身上，那正是指向下一个list的头部节点。

23、常见容器性质总结？

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，详细见STL源码剖析P146，支持首尾（中间不能）快速增删，也支持随机访问

deque是一个双端队列(double-ended queue)，也是在堆中保存内容的.它的保存形式如下:

[堆1] --> [堆2] -->[堆3] --> ...

每个堆保存好几个元素,然后堆和堆之间有指针指向,看起来像是list和vector的结合品.

4.stack 底层一般用list或deque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list或deque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.unordered_set 底层数据结构为hash表，无序，不重复

12.unordered_multiset 底层数据结构为hash表，无序，可重复

13.unordered_map 底层数据结构为hash表，无序，不重复

14.unordered_multimap 底层数据结构为hash表，无序，可重复

24、vector的增加删除都是怎么做的？为什么是1.5或者是2倍？

1. 新增元素：vector通过一个连续的数组存放元素，如果集合已满，在新增数据的时候，就要分配一块更大的内存，将原来的数据复制过来，释放之前的内存，在插入新增的元素；

2. 对vector的任何操作，一旦引起空间重新配置，指向原vector的所有迭代器就都失效了 ；

3. 初始时刻vector的capacity为0，塞入第一个元素后capacity增加为1；

4. 不同的编译器实现的扩容方式不一样，VS2015中以1.5倍扩容，GCC以2倍扩容。

对比可以发现采用采用成倍方式扩容，可以保证常数的时间复杂度，而增加指定大小的容量只能达到O(n)的时间复杂度，因此，使用成倍的方式扩容。

1. 考虑可能产生的堆空间浪费，成倍增长倍数不能太大，使用较为广泛的扩容方式有两种，以2二倍的方式扩容，或者以1.5倍的方式扩容。

2. 以2倍的方式扩容，导致下一次申请的内存必然大于之前分配内存的总和，导致之前分配的内存不能再被使用，所以最好倍增长因子设置为(1,2)之间：

3. 向量容器vector的成员函数pop_back()可以删除最后一个元素.

4. 而函数erase()可以删除由一个iterator指出的元素，也可以删除一个指定范围的元素。

5. 还可以采用通用算法remove()来删除vector容器中的元素.

6. 不同的是：采用remove一般情况下不会改变容器的大小，而pop_back()与erase()等成员函数会改变容器的大小。

25、说一下STL每种容器对应的迭代器

容器	迭代器
vector、deque	随机访问迭代器
stack、queue、priority_queue	无
list、(multi)set/map	双向迭代器
unordered_(multi)set/map、forward_list	前向迭代器

26、STL中迭代器失效的情况有哪些？

以vector为例：

插入元素：

1、尾后插入：size < capacity时，首迭代器不失效尾迭代失效（未重新分配空间），size == capacity时，所有迭代器均失效（需要重新分配空间）。

2、中间插入：中间插入：size < capacity时，首迭代器不失效但插入元素之后所有迭代器失效，size == capacity时，所有迭代器均失效。

删除元素：

尾后删除：只有尾迭代失效。

中间删除：删除位置之后所有迭代失效。

deque 和 vector 的情况类似,

而list双向链表每一个节点内存不连续, 删除节点仅当前迭代器失效,erase返回下一个有效迭代器;

map/set等关联容器底层是红黑树删除节点不会影响其他节点的迭代器, 使用递增方法获取下一个迭代器 mmp.erase(iter++);

unordered_(hash) 迭代器意义不大, rehash之后, 迭代器应该也是全部失效.

27、STL中vector的实现

vector是一种序列式容器，其数据安排以及操作方式与array非常类似，两者的唯一差别就是对于空间运用的灵活性，众所周知，array占用的是静态空间，一旦配置了就不可以改变大小，如果遇到空间不足的情况还要自行创建更大的空间，并手动将数据拷贝到新的空间中，再把原来的空间释放。vector则使用灵活的动态空间配置，维护一块连续的线性空间，在空间不足时，可以自动扩展空间容纳新元素，做到按需供给。其在扩充空间的过程中仍然需要经历：重新配置空间，移动数据，释放原空间等操作。这里需要说明一下动态扩容的规则：以原大小的两倍配置另外一块较大的空间（或者旧长度+新增元素的个数），源码：

const size_type len  = old_size + max(old_size, n);

Vector扩容倍数与平台有关，在Win + VS 下是 1.5倍，在 Linux + GCC 下是 2 倍

测试代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main()
{
    //在Linux + GCC下
	vector<int> res(2,0);
	cout << res.capacity() <<endl; //2
	res.push_back(1);
	cout << res.capacity() <<endl;//4
	res.push_back(2);
	res.push_back(3);
    cout << res.capacity() <<endl;//8
	return 0;
    
    
    //在 win 10 + VS2019下
    vector<int> res(2,0);
	cout << res.capacity() <<endl; //2
	res.push_back(1);
	cout << res.capacity() <<endl;//3
	res.push_back(2);
	res.push_back(3);
    cout << res.capacity() <<endl;//6
     
}

运行上述代码，一开始配置了一块长度为2的空间，接下来插入一个数据，长度变为原来的两倍，为4，此时已占用的长度为3，再继续两个数据，此时长度变为8，可以清晰的看到空间的变化过程

需要注意的是，频繁对vector调用push_back()对性能是有影响的，这是因为每插入一个元素，如果空间够用的话还能直接插入，若空间不够用，则需要重新配置空间，移动数据，释放原空间等操作，对程序性能会造成一定的影响

28、STL中slist的实现

list是双向链表，而slist（single linked list）是单向链表，它们的主要区别在于：前者的迭代器是双向的Bidirectional iterator，后者的迭代器属于单向的Forward iterator。虽然slist的很多功能不如list灵活，但是其所耗用的空间更小，操作更快。

根据STL的习惯，插入操作会将新元素插入到指定位置之前，而非之后，然而slist是不能回头的，只能往后走，因此在slist的其他位置插入或者移除元素是十分不明智的，但是在slist开头却是可取的，slist特别提供了insert_after()和erase_after供灵活应用。考虑到效率问题，slist只提供push_front()操作，元素插入到slist后，存储的次序和输入的次序是相反的

slist的单向迭代器如下图所示：

slist默认采用alloc空间配置器配置节点的空间，其数据结构主要代码如下

template <class T, class Allco = alloc>
class slist
{
	...
private:
    ...
    static list_node* create_node(const value_type& x){}//配置空间、构造元素
    static void destroy_node(list_node* node){}//析构函数、释放空间
private:
    list_node_base head; //头部
public:
    iterator begin(){}
    iterator end(){}
    size_type size(){}
    bool empty(){}
    void swap(slist& L){}//交换两个slist，只需要换head即可
    reference front(){} //取头部元素
    void push_front(const value& x){}//头部插入元素
    void pop_front(){}//从头部取走元素
    ...
}

举个例子：

#include <forward_list>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	forward_list<int> fl;
	fl.push_front(1);
	fl.push_front(3);
	fl.push_front(2);
	fl.push_front(6);
	fl.push_front(5);

	forward_list<int>::iterator ite1 = fl.begin();
	forward_list<int>::iterator ite2 = fl.end();
	for(;ite1 != ite2; ++ite1)
	{
		cout << *ite1 <<" "; // 5 6 2 3 1
	}
	cout << endl;

	ite1 = find(fl.begin(), fl.end(), 2); //寻找2的位置

	if (ite1 != ite2)
		fl.insert_after(ite1, 99);
	for (auto it : fl)
	{
		cout << it << " ";  //5 6 2 99 3 1
	}
	cout << endl;

	ite1 = find(fl.begin(), fl.end(), 6); //寻找6的位置
	if (ite1 != ite2)
		fl.erase_after(ite1);
	for (auto it : fl)
	{
		cout << it << " ";  //5 6 99 3 1
	}
	cout << endl;	
	return 0;
}

需要注意的是C++标准委员会没有采用slist的名称，forward_list在C++ 11中出现，它与slist的区别是没有size()方法。

29、STL中list的实现

相比于vector的连续线型空间，list显得复杂许多，但是它的好处在于插入或删除都只作用于一个元素空间，因此list对空间的运用是十分精准的，对任何位置元素的插入和删除都是常数时间。list不能保证节点在存储空间中连续存储，也拥有迭代器，迭代器的“++”、“--”操作对于的是指针的操作，list提供的迭代器类型是双向迭代器：Bidirectional iterators。

list节点的结构见如下源码：

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

从源码可看出list显然是一个双向链表。list与vector的另一个区别是，在插入和接合操作之后，都不会造成原迭代器失效，而vector可能因为空间重新配置导致迭代器失效。

此外list也是一个环形链表，因此只要一个指针便能完整表现整个链表。list中node节点指针始终指向尾端的一个空白节点，因此是一种“前闭后开”的区间结构

list的空间管理默认采用alloc作为空间配置器，为了方便的以节点大小为配置单位，还定义一个list_node_allocator函数可一次性配置多个节点空间

由于list的双向特性，其支持在头部（front)和尾部（back)两个方向进行push和pop操作，当然还支持erase，splice，sort，merge，reverse，sort等操作，这里不再详细阐述。

30、STL中的deque的实现

vector是单向开口（尾部）的连续线性空间，deque则是一种双向开口的连续线性空间，虽然vector也可以在头尾进行元素操作，但是其头部操作的效率十分低下（主要是涉及到整体的移动）

deque和vector的最大差异一个是deque运行在常数时间内对头端进行元素操作，二是deque没有容量的概念，它是动态地以分段连续空间组合而成，可以随时增加一段新的空间并链接起来

deque虽然也提供随机访问的迭代器，但是其迭代器并不是普通的指针，其复杂程度比vector高很多，因此除非必要，否则一般使用vector而非deque。如果需要对deque排序，可以先将deque中的元素复制到vector中，利用sort对vector排序，再将结果复制回deque

deque由一段一段的定量连续空间组成，一旦需要增加新的空间，只要配置一段定量连续空间拼接在头部或尾部即可，因此deque的最大任务是如何维护这个整体的连续性

deque的数据结构如下：

class deque
{
    ...
protected:
    typedef pointer* map_pointer;//指向map指针的指针
    map_pointer map;//指向map
    size_type map_size;//map的大小
public:
    ...
    iterator begin();
    iterator end();
    ...
}

deque内部有一个指针指向map，map是一小块连续空间，其中的每个元素称为一个节点，node，每个node都是一个指针，指向另一段较大的连续空间，称为缓冲区，这里就是deque中实际存放数据的区域，默认大小512bytes。整体结构如上图所示。

deque的迭代器数据结构如下：

struct __deque_iterator
{
    ...
    T* cur;//迭代器所指缓冲区当前的元素
    T* first;//迭代器所指缓冲区第一个元素
    T* last;//迭代器所指缓冲区最后一个元素
    map_pointer node;//指向map中的node
    ...
}

从deque的迭代器数据结构可以看出，为了保持与容器联结，迭代器主要包含上述4个元素

deque迭代器的“++”、“--”操作是远比vector迭代器繁琐，其主要工作在于缓冲区边界，如何从当前缓冲区跳到另一个缓冲区，当然deque内部在插入元素时，如果map中node数量全部使用完，且node指向的缓冲区也没有多余的空间，这时会配置新的map（2倍于当前+2的数量）来容纳更多的node，也就是可以指向更多的缓冲区。在deque删除元素时，也提供了元素的析构和空闲缓冲区空间的释放等机制。

31、STL中stack和queue的实现

stack

stack（栈）是一种先进后出（First In Last Out）的数据结构，只有一个入口和出口，那就是栈顶，除了获取栈顶元素外，没有其他方法可以获取到内部的其他元素，其结构图如下：

stack这种单向开口的数据结构很容易由双向开口的deque和list形成，只需要根据stack的性质对应移除某些接口即可实现，stack的源码如下：

template <class T, class Sequence = deque<T> >
class stack
{
	...
protected:
    Sequence c;
public:
    bool empty(){return c.empty();}
    size_type size() const{return c.size();}
    reference top() const {return c.back();}
    const_reference top() const{return c.back();}
    void push(const value_type& x){c.push_back(x);}
    void pop(){c.pop_back();}
};

从stack的数据结构可以看出，其所有操作都是围绕Sequence完成，而Sequence默认是deque数据结构。stack这种“修改某种接口，形成另一种风貌”的行为，成为adapter(配接器)。常将其归类为container adapter而非container

stack除了默认使用deque作为其底层容器之外，也可以使用双向开口的list，只需要在初始化stack时，将list作为第二个参数即可。由于stack只能操作顶端的元素，因此其内部元素无法被访问，也不提供迭代器。

queue

queue（队列）是一种先进先出（First In First Out）的数据结构，只有一个入口和一个出口，分别位于最底端和最顶端，出口元素外，没有其他方法可以获取到内部的其他元素，其结构图如下：

类似的，queue这种“先进先出”的数据结构很容易由双向开口的deque和list形成，只需要根据queue的性质对应移除某些接口即可实现，queue的源码如下：

template <class T, class Sequence = deque<T> >
class queue
{
	...
protected:
    Sequence c;
public:
    bool empty(){return c.empty();}
    size_type size() const{return c.size();}
    reference front() const {return c.front();}
    const_reference front() const{return c.front();}
    void push(const value_type& x){c.push_back(x);}
    void pop(){c.pop_front();}
};

从queue的数据结构可以看出，其所有操作都也都是是围绕Sequence完成，Sequence默认也是deque数据结构。queue也是一类container adapter。

同样，queue也可以使用list作为底层容器，不具有遍历功能，没有迭代器。

32、STL中的heap的实现

heap（堆）并不是STL的容器组件，是priority queue（优先队列）的底层实现机制，因为binary max heap（大根堆）总是最大值位于堆的根部，优先级最高。

binary heap本质是一种complete binary tree（完全二叉树），整棵binary tree除了最底层的叶节点之外，都是填满的，但是叶节点从左到右不会出现空隙，如下图所示就是一颗完全二叉树

完全二叉树内没有任何节点漏洞，是非常紧凑的，这样的一个好处是可以使用array来存储所有的节点，因为当其中某个节点位于$i$处，其左节点必定位于$2i$处，右节点位于$2i+1$处，父节点位于$i/2$（向下取整）处。这种以array表示tree的方式称为隐式表述法。

因此我们可以使用一个array和一组heap算法来实现max heap（每个节点的值大于等于其子节点的值）和min heap（每个节点的值小于等于其子节点的值）。由于array不能动态的改变空间大小，用vector代替array是一个不错的选择。

那heap算法有哪些？常见有的插入、弹出、排序和构造算法，下面一一进行描述。

push_heap插入算法

由于完全二叉树的性质，新插入的元素一定是位于树的最底层作为叶子节点，并填补由左至右的第一个空格。事实上，在刚执行插入操作时，新元素位于底层vector的end()处，之后是一个称为percolate up（上溯）的过程，举个例子如下图：

新元素50在插入堆中后，先放在vector的end()存着，之后执行上溯过程，调整其根结点的位置，以便满足max heap的性质，如果了解大根堆的话，这个原理跟大根堆的调整过程是一样的。

pop_heap算法

heap的pop操作实际弹出的是根节点吗，但在heap内部执行pop_heap时，只是将其移动到vector的最后位置，然后再为这个被挤走的元素找到一个合适的安放位置，使整颗树满足完全二叉树的条件。这个被挤掉的元素首先会与根结点的两个子节点比较，并与较大的子节点更换位置，如此一直往下，直到这个被挤掉的元素大于左右两个子节点，或者下放到叶节点为止，这个过程称为percolate down（下溯）。举个例子：

根节点68被pop之后，移到了vector的最底部，将24挤出，24被迫从根节点开始与其子节点进行比较，直到找到合适的位置安身，需要注意的是pop之后元素并没有被移走，如果要将其移走，可以使用pop_back()。

sort算法

一言以蔽之，因为pop_heap可以将当前heap中的最大值置于底层容器vector的末尾，heap范围减1，那么不断的执行pop_heap直到树为空，即可得到一个递增序列。

make_heap算法

将一段数据转化为heap，一个一个数据插入，调用上面说的两种percolate算法即可。

代码实测：

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int main()
{
	vector<int> v = { 0,1,2,3,4,5,6 };
	make_heap(v.begin(), v.end()); //以vector为底层容器
	for (auto i : v)
	{
		cout << i << " "; // 6 4 5 3 1 0 2
	}
	cout << endl;
	v.push_back(7);
	push_heap(v.begin(), v.end());
	for (auto i : v)
	{
		cout << i << " "; // 7 6 5 4 1 0 2 3
	}
	cout << endl;
	pop_heap(v.begin(), v.end());
	cout << v.back() << endl; // 7 
	v.pop_back();
	for (auto i : v)
	{
		cout << i << " "; // 6 4 5 3 1 0 2
	}
	cout << endl;
	sort_heap(v.begin(), v.end());
	for (auto i : v)
	{
		cout << i << " "; // 0 1 2 3 4 5 6
	}
	return 0;
}

33、STL中的priority_queue的实现

priority_queue，优先队列，是一个拥有权值观念的queue，它跟queue一样是顶部入口，底部出口，在插入元素时，元素并非按照插入次序排列，它会自动根据权值（通常是元素的实值）排列，权值最高，排在最前面，如下图所示。

默认情况下，priority_queue使用一个max-heap完成，底层容器使用的是一般为vector为底层容器，堆heap为处理规则来管理底层容器实现 。priority_queue的这种实现机制导致其不被归为容器，而是一种容器配接器。关键的源码如下：

template <class T, class Squence = vector<T>, 
class Compare = less<typename Sequence::value_tyoe> >
class priority_queue{
	...
protected:
    Sequence c; // 底层容器
    Compare comp; // 元素大小比较标准
public:
    bool empty() const {return c.empty();}
    size_type size() const {return c.size();}
    const_reference top() const {return c.front()}
    void push(const value_type& x)
    {
        c.push_heap(x);
        push_heap(c.begin(), c.end(),comp);
    }
    void pop()
    {
        pop_heap(c.begin(), c.end(),comp);
        c.pop_back();
    }
};

priority_queue的所有元素，进出都有一定的规则，只有queue顶端的元素（权值最高者），才有机会被外界取用，它没有遍历功能，也不提供迭代器

举个例子：

#include <queue>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int ia[9] = {0,4,1,2,3,6,5,8,7 };
	priority_queue<int> pq(ia, ia + 9);
	cout << pq.size() <<endl;  // 9
	for(int i = 0; i < pq.size(); i++)
	{
		cout << pq.top() << " "; // 8 8 8 8 8 8 8 8 8
	}
	cout << endl;
	while (!pq.empty())
	{
		cout << pq.top() << ' ';// 8 7 6 5 4 3 2 1 0
		pq.pop();
	}
	return 0;
}

34、STL中set的实现？

STL中的容器可分为序列式容器（sequence）和关联式容器（associative），set属于关联式容器。

set的特性是，所有元素都会根据元素的值自动被排序（默认升序），set元素的键值就是实值，实值就是键值，set不允许有两个相同的键值

set不允许迭代器修改元素的值，其迭代器是一种constance iterators

标准的STL set以RB-tree（红黑树）作为底层机制，几乎所有的set操作行为都是转调用RB-tree的操作行为，这里补充一下红黑树的特性：

• 每个节点不是红色就是黑色
• 根结点为黑色
• 如果节点为红色，其子节点必为黑
• 任一节点至（NULL）树尾端的任何路径，所含的黑节点数量必相同

关于红黑树的具体操作过程，比较复杂读者可以翻阅《算法导论》详细了解。

举个例子：

#include <set>
#include <iostream>
using namespace std;


int main()
{
	int i;
	int ia[5] = { 1,2,3,4,5 };
	set<int> s(ia, ia + 5);
	cout << s.size() << endl; // 5
	cout << s.count(3) << endl; // 1
	cout << s.count(10) << endl; // 0

	s.insert(3); //再插入一个3
	cout << s.size() << endl; // 5
	cout << s.count(3) << endl; // 1

	s.erase(1);
	cout << s.size() << endl; // 4

	set<int>::iterator b = s.begin();
	set<int>::iterator e = s.end();
	for (; b != e; ++b)
		cout << *b << " "; // 2 3 4 5
	cout << endl;

	b = find(s.begin(), s.end(), 5);
	if (b != s.end())
		cout << "5 found" << endl; // 5 found

	b = s.find(2);
	if (b != s.end())
		cout << "2 found" << endl; // 2 found

	b = s.find(1);
	if (b == s.end())
		cout << "1 not found" << endl; // 1 not found
	return 0;
}

关联式容器尽量使用其自身提供的find()函数查找指定的元素，效率更高，因为STL提供的find()函数是一种顺序搜索算法。

35、STL中map的实现

map的特性是所有元素会根据键值进行自动排序。map中所有的元素都是pair，拥有键值(key)和实值(value)两个部分，并且不允许元素有相同的key

一旦map的key确定了，那么是无法修改的，但是可以修改这个key对应的value，因此map的迭代器既不是constant iterator，也不是mutable iterator

标准STL map的底层机制是RB-tree（红黑树），另一种以hash table为底层机制实现的称为hash_map。map的架构如下图所示

map的在构造时缺省采用递增排序key，也使用alloc配置器配置空间大小，需要注意的是在插入元素时，调用的是红黑树中的insert_unique()方法，而非insert_euqal()（multimap使用）

举个例子：

#include <map>
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main()
{
	map<string, int> maps;
    //插入若干元素
	maps["jack"] = 1;
	maps["jane"] = 2;
	maps["july"] = 3;
	//以pair形式插入
	pair<string, int> p("david", 4);
	maps.insert(p);
	//迭代输出元素
	map<string, int>::iterator iter = maps.begin();
	for (; iter != maps.end(); ++iter)
	{
		cout << iter->first << " ";
		cout << iter->second << "--"; //david 4--jack 1--jane 2--july 3--
	}
	cout << endl;
	//使用subscipt操作取实值
	int num = maps["july"];
	cout << num << endl; // 3
	//查找某key
	iter = maps.find("jane");
	if(iter != maps.end())
		cout << iter->second << endl; // 2
    //修改实值
	iter->second = 100;
	int num2 = maps["jane"]; // 100
	cout << num2 << endl;
	
	return 0;
}

需要注意的是subscript（下标）操作既可以作为左值运用（修改内容）也可以作为右值运用（获取实值）。例如：

maps["abc"] = 1; //左值运用int num = masp["abd"]; //右值运用

无论如何，subscript操作符都会先根据键值找出实值，源码如下：

...T& operator[](const key_type& k){	
    return (*((insert(value_type(k, T()))).first)).second;
}...

代码运行过程是：首先根据键值和实值做出一个元素，这个元素的实值未知，因此产生一个与实值型别相同的临时对象替代：

value_type(k, T());

再将这个对象插入到map中，并返回一个pair：

pair<iterator,bool> insert(value_type(k, T()));

pair第一个元素是迭代器，指向当前插入的新元素，如果插入成功返回true，此时对应左值运用，根据键值插入实值。插入失败（重复插入）返回false，此时返回的是已经存在的元素，则可以取到它的实值

(insert(value_type(k, T()))).first; //迭代器
*((insert(value_type(k, T()))).first); //解引用
(*((insert(value_type(k, T()))).first)).second; //取出实值

由于这个实值是以引用方式传递，因此作为左值或者右值都可以

36、set和map的区别，multimap和multiset的区别

set只提供一种数据类型的接口，但是会将这一个元素分配到key和value上，而且它的compare_function用的是 identity()函数，这个函数是输入什么输出什么，这样就实现了set机制，set的key和value其实是一样的了。其实他保存的是两份元素，而不是只保存一份元素

map则提供两种数据类型的接口，分别放在key和value的位置上，他的比较function采用的是红黑树的comparefunction（），保存的确实是两份元素。

他们两个的insert都是采用红黑树的insert_unique() 独一无二的插入 。

multimap和map的唯一区别就是：multimap调用的是红黑树的insert_equal(),可以重复插入而map调用的则是独一无二的插入insert_unique()，multiset和set也一样，底层实现都是一样的，只是在插入的时候调用的方法不一样。

红黑树概念

面试时候现场写红黑树代码的概率几乎为0，但是红黑树一些基本概念还是需要掌握的。

1、它是二叉排序树（继承二叉排序树特显）：

• 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。

• 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。

  • 左、右子树也分别为二叉排序树。

  2、它满足如下几点要求：

  • 树中所有节点非红即黑。

  • 根节点必为黑节点。

  • 红节点的子节点必为黑（黑节点子节点可为黑）。

  • 从根到NULL的任何路径上黑结点数相同。

  3、查找时间一定可以控制在O(logn)。

37、STL中unordered_map和map的区别和应用场景

map支持键值的自动排序，底层机制是红黑树，红黑树的查询和维护时间复杂度均为$O(logn)$，但是空间占用比较大，因为每个节点要保持父节点、孩子节点及颜色的信息

unordered_map是C++ 11新添加的容器，底层机制是哈希表，通过hash函数计算元素位置，其查询时间复杂度为O(1)，维护时间与bucket桶所维护的list长度有关，但是建立hash表耗时较大

从两者的底层机制和特点可以看出：map适用于有序数据的应用场景，unordered_map适用于高效查询的应用场景

38、hashtable中解决冲突有哪些方法？

记住前三个：

线性探测

使用hash函数计算出的位置如果已经有元素占用了，则向后依次寻找，找到表尾则回到表头，直到找到一个空位

开链

每个表格维护一个list，如果hash函数计算出的格子相同，则按顺序存在这个list中

再散列

发生冲突时使用另一种hash函数再计算一个地址，直到不冲突

二次探测

使用hash函数计算出的位置如果已经有元素占用了，按照$1^2$、$2^2$、$3^2$...的步长依次寻找，如果步长是随机数序列，则称之为伪随机探测

公共溢出区

一旦hash函数计算的结果相同，就放入公共溢出区