首先stl是一些数据结构以及其相关算法的集合。也就是说,stl是一种中间数据结构件的集合,stl包含最基本的组建是数组,这玩意已经是一种相当底层的数据结构了。
首先stl是一些数据结构以及其相关算法的集合。也就是说,stl是一种中间数据结构件的集合,stl包含最基本的组建是数组,这玩意已经是一种相当底层的数据结构了。相当于乐高里面的最基本的片片(这比喻可能不恰当,应该int,float才是片片,stl应该是至少拼成两块的片片)。
可以说只要有数组,其他的东西统统不要,我就可以通过写相关算法表现任意高级数据结构。图我也可以用数组表现,哈希表我可以用数组表现。不过如果非要这么做,效率上可能会有点问题(很多高级数据结构用链表表现在有的情况下效率更好)就算存在一种数据结构,数组不能表现,我也可以通过数组,近似表现
这就是计算机数学的哲学:任意概念,我都能够通过数字化,近似表示,当这种近似足够精细,我们可以认为就是一个东西。所以个人认为理论上不存在stl(或者说数组)实现不了的数据结构。
延伸阅读:
(a). vector:
动态数组,是我们最常使用的数据结构之一,用于 O(1) 的随机读取。因为大
部分算法的时间复杂度都会大于 O(n),因此我们经常新建 vector 来存储各种数据或中
间变量。因为在尾部增删的复杂度是 O(1),我们也可以把它当作 stack 来用。
(b). list:
双向链表,也可以当作 stack 和 queue 来使用。由于 LeetCode 的题目多用 Node 来
表示链表,且链表不支持快速随机读取,因此我们很少用到这个数据结构。一个例外
是经典的 LRU 问题,我们需要利用链表的特性来解决,我们在后文会遇到这个问题。
(c). deque:
双端队列,这是一个非常强大的数据结构,既支持 O(1) 随机读取,又支持 O(1)
时间的头部增删和尾部增删,不过有一定的额外开销。
(d). array:
固定大小的数组,一般在刷题时我们不使用。
(e). forward_list:
单向链表,一般在刷题时我们不使用。
(a). stack:
后入先出(LIFO)的数据结构,默认基于 deque 实现。stack 常用于深度优先搜
索、一些字符串匹配问题以及单调栈问题。
(b). queue:
先入先出(FIFO)的数据结构,默认基于 deque 实现。queue 常用于广度优先
搜索。
(c). priority_queue:
最大值先出的数据结构,默认基于vector实现堆结构。它可以在O(n log n)
的时间排序数组,O(log n) 的时间插入任意值,O(1) 的时间获得最大值,O(log n) 的时
间删除最大值。priority_queue 常用于维护数据结构并快速获取最大或最小值。
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