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如果您不太关心细节,可以简单介绍一下基本的实现思想,大致如下:
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2.向量的实现采用模板元编程技术。具体来说,编译器在编译时根据使用时指定的实际类型执行模板专门化,并编译相应的代码。也就是说,向量
3。矢量的一个重要特性是实现阵列的动态增量。简单地说,就是记录容器内当前的大容量和使用量。在添加元素时,如果container类发现当前容量已经耗尽,container类会自动重新分配一个容量更大的数组,复制当前所有的元素,然后释放原来的数组,从而实现动态自动递增,对用户完全透明。
4.Vector提供了迭代器来提供统一的遍历访问接口,以便于与STL中的其他组件进行交互。
将会有很多细节,例如:
1。是否允许vector在必要时减少其容量?
2.向量容量耗尽后的增量是多少?
3.是否应提供线程安全容器?
有些东西可能真的需要看源代码才能理解。也可以参考侯杰的STL源代码分析。其实向量本身的实现并不是太复杂,其实现思想也很简单,但在设计层面的一些权衡需要慎重考虑。一般来说,STL是一个足够强大的后盾,我们会经常使用它来构建健壮高效的软件。了解STL的一些设计思想和实现方法,有助于提高我们的编程思维和编程能力。
vector如何实现快速查找?数据结构如下:C/C代码、rstringusername、rstringuserotherinfo}、rvector<userinfouserlist。现在的问题是,您希望根据输入条件在这样的向量中快速找到元素。条件可以是userid、username或userotherinfo中的任意一个(例如,如果您查找用户名为XXX的元素,可能会有多个结果)。\R在查找userotherinfo时,通常会匹配前几个字符(类似于数据库,例如userotherinfo,如“XX%”)\R------------解决方案--------然后不要使用vector,map或set是红黑树,查找日志最快的方法是哈希查找。但是,构建哈希表有点麻烦。解决方案是:如果目的是直接查找,最好使用关联的容器。另一个建议是直接使用SQLite的内存数据库。其用法与哲学数据库完全相同。唯一的区别是它内置在内存中,操作效率相当高。我在处理大数据时总是这么做。R使用三个向量来保存他的迭代器。然后将三个向量按三个成员进行排序,最后进行二值搜索。复杂性日志(n)
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