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C++进阶知识7 封装map和set

news 来源：原创 2025/6/8 12:39:50

封装红黑树实现mymap和myset

  • 1. 源码及框架分析
  • 2. 模拟实现map和set
    • 2.1 实现出复⽤红⿊树的框架，并⽀持insert
    • 2.2 ⽀持iterator的实现
    • 2.3 map⽀持[]
    • 2.4 完整实现

1. 源码及框架分析

SGI-STL30版本源代码，map和set的源代码在map/set/stl_map.h/stl_set.h/stl_tree.h等⼏个头⽂件
中。
map和set的实现结构框架核⼼部分截取出来如下：

// set
#ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TREE_H
#include <stl_tree.h>
#endif
#include <stl_set.h>
#include <stl_multiset.h>
// map
#ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TREE_H
#include <stl_tree.h>
#endif
#include <stl_map.h>
#include <stl_multimap.h>
// stl_set.h
template <class Key, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class set {
public:
 // typedefs:
 typedef Key key_type;
 typedef Key value_type;
private:
 typedef rb_tree<key_type, value_type, 
 identity<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
 rep_type t; // red-black tree representing set
};
// stl_map.h
template <class Key, class T, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class map {
public:
// typedefs:
 typedef Key key_type;
 typedef T mapped_type;
 typedef pair<const Key, T> value_type;
private:
 typedef rb_tree<key_type, value_type, 
 select1st<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
 rep_type t; // red-black tree representing map
};
// stl_tree.h
struct __rb_tree_node_base
{
 typedef __rb_tree_color_type color_type;
 typedef __rb_tree_node_base* base_ptr;
 color_type color; 
 base_ptr parent;
 base_ptr left;
 base_ptr right;
};
// stl_tree.h
template <class Key, class Value, class KeyOfValue, class Compare, class Alloc 
= alloc>
class rb_tree {
protected:
 typedef void* void_pointer;
 typedef __rb_tree_node_base* base_ptr;
 typedef __rb_tree_node<Value> rb_tree_node;
 typedef rb_tree_node* link_type;
 typedef Key key_type;
 typedef Value value_type;
public:
 // insert⽤的是第⼆个模板参数左形参 
 pair<iterator,bool> insert_unique(const value_type& x);
 
 // erase和find⽤第⼀个模板参数做形参 
 size_type erase(const key_type& x);
 iterator find(const key_type& x);
protected:
 size_type node_count; // keeps track of size of tree
 link_type header;
};
template <class Value>
struct __rb_tree_node : public __rb_tree_node_base
{
 typedef __rb_tree_node<Value>* link_type;
 Value value_field;
 };

SGI版本中插入的结点中数据类型是value_type,通过key_type进行查找。

• set实例化rb_tree时第⼆个模板参数给的是key，map实例化rb_tree时第⼆个模板参数给的是pair<const key,T>，这样⼀颗红⿊树既可以实现set也可以实现map

• rb_tree第⼆个模板参数Value已经控制了红⿊树结点中存储的数据类型，为什么还要传第⼀个模板参数Key呢？尤其是set，两个模板参数是⼀样的，但是是为了代码能复用。这样在针对map的情况下就不需要重新定义模版了

2. 模拟实现map和set

2.1 实现出复⽤红⿊树的框架，并⽀持insert

• 参考源码框架，map和set复⽤之前我们实现的红⿊树。
• 我们这⾥相⽐源码调整⼀下，key参数就⽤K，value参数就⽤V，红⿊树中的数据类型，我们使⽤T。
• 其次因为RBTree实现了泛型不知道T参数导致是K，还是pair<K,V>，那么insert内部进⾏插⼊的是T逻辑⽐较的是K，而set中T和K是一个东西，map中T和K不是同一个东西所以我们在map和set层分别实现⼀个MapKeyOfT和SetKeyOfT的仿函数传给RBTree的KeyOfT，然后RBTree中通过KeyOfT仿函数取出T类型对象中的key，再进⾏⽐较，具体细节参考如下代码实现。

class map
{
	struct MapKeyOfT
	{
		const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
		{
			return kv.first;
		}
	};

public:
	typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::Iterator iterator;
	typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;


template<class K>
class set
{
	struct SetKeyOfT
	{
		const K& operator()(const K& key)
		{
			return key;
		}
	};

public:
	typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::Iterator iterator;
	typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;

template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{
private:
 typedef RBTreeNode<T> Node;
 Node* _root = nullptr;
 
public:
 bool Insert(const T& data)
 {
 if (_root == nullptr)
 {
 _root = new Node(data);
 _root->_col = BLACK;
 return true;
 }
 KeyOfT kot;
 Node* parent = nullptr;
 Node* cur = _root;
 while (cur)
 {
 if (kot(cur->_data) < kot(data))
 {
 parent = cur;
 cur = cur->_right;
 }
 else if (kot(cur->_data) > kot(data))
 {
 parent = cur;
 cur = cur->_left;
 }
 else
 {
 return false;
 }
 }
 cur = new Node(data);
 Node* newnode = cur;
 // 新增结点。颜⾊给红⾊ 
 cur->_col = RED;
 if (kot(parent->_data) < kot(data))
 {
 parent->_right = cur;
 }
 else
 {
 parent->_left = cur;
 }
 cur->_parent = parent;
 //...
 return true;
 }
}

2.2 ⽀持iterator的实现

iterator实现思路分析
• iterator实现的⼤框架跟list的iterator思路是⼀致的，⽤⼀个类型封装结点的指针，再通过重载运算符实现，迭代器像指针⼀样访问的⾏为。
• 这⾥的难点是operator++和operator–的实现。map和set的迭代器⾛的是中序遍历，左⼦树->根结点->右⼦树，那么begin()会返回中序第⼀个结点的iterator也就是最左的结点
• 迭代器++的核⼼逻辑就是不看全局，只看局部，只考虑当前中序局部要访问的下⼀个结点。
• 迭代器++时，如果it指向的结点的右⼦树不为空，代表当前结点已经访问完了（指左结点当前结点），++要访问下⼀个结点是当前结点的右⼦树的最左结点即可。
• 迭代器++时，如果it指向的结点的右⼦树空，代表当前结点已经访问完了且当前结点所在的⼦树也访问完了（要返回了），要访问的下⼀个结点在当前结点的祖先⾥⾯，所以要沿着当前结点到根的祖先路径向上找。
• 如果当前结点是⽗亲的左，根据中序左⼦树->根结点->右⼦树，那么下⼀个访问的结点就是当前结点的⽗亲；
• 如果当前结点是⽗亲的右，根据中序左⼦树->根结点->右⼦树，当前当前结点所在的⼦树访问完了，当前结点所在⽗亲的⼦树也访问完了，那么下⼀个访问的需要继续往根的祖先中去找，直到找到孩⼦是⽗亲左的那个祖先就是中序要问题的下⼀个结点。
• end()如何表⽰呢？到根时没有⽗亲，没有找到孩⼦是⽗亲左的那个祖先，这是⽗亲为空了，那我们就把it中的结点指针置为nullptr，我们⽤nullptr去充当end。

如何这样的话无法实现end()–
stl源码中红⿊树增加了⼀个哨兵位头结点做为end()，这哨兵位头结点和根互为⽗亲，左指向最左结点，右指向最右结点。
• 迭代器–的实现跟++的思路完全类似，逻辑正好反过来即可，因为他访问顺序是右⼦树->根结点->左⼦树，具体参考下⾯代码实现。
• set的iterator也不⽀持修改，我们把set的第⼆个模板参数改成const K即可， RBTree<K, const K, SetKeyOfT> _t;
• map的iterator不⽀持修改key但是可以修改value，我们把map的第⼆个模板参数pair的第⼀个参数改成const K即可， RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;

template<class T, class Ref, class Ptr>
struct RBTreeIterator
{
	typedef RBTreeNode<T> Node;
	typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;

	Node* _node;
	Node* _root;


	RBTreeIterator(Node* node, Node* root)
		:_node(node)
		, _root(root)//为了支持end()--的操作，否则逻辑实现起来比较复杂
	{}

	Self operator++()
	{
		if (_node->_right)
		{
			// 右不为空，中序下一个访问的节点是右子树的最左(最小)节点
			Node* min = _node->_right;
			while (min->_left)
			{
				min = min->_left;
			}

			_node = min;
		}
		else
		{
			// 右为空，祖先里面孩子是父亲左的那个祖先
			Node* cur = _node;
			Node* parent = cur->_parent;
			while (parent && cur == parent->_right)
			{
				cur = parent;
				parent = cur->_parent;
			}

			_node = parent;
		}

		return *this;
	}

	Self operator--()
	{
		if (_node == nullptr)  // --end()
		{
			// --end()我们要去找到中序遍历的最后一个结点，找这个结点得从根开始遍历但是迭代器没有封装根我们如何去找呢？因此这里要封装根
			Node* rightMost = _root;
			while (rightMost && rightMost->_right)
			{
				rightMost = rightMost->_right;
			}
			_node = rightMost;
		}
		else if (_node->_left)
		{
			// 左子树不为空，中序左子树最后一个
			Node* rightMost = _node->_left;
			while (rightMost->_right)
			{
				rightMost = rightMost->_right;
			}
			_node = rightMost;
		}
		else
		{
			// 孩子是父亲右的那个祖先
			Node* cur = _node;
			Node* parent = cur->_parent;
			while (parent && cur == parent->_left)
			{
				cur = parent;
				parent = cur->_parent;
			}
			_node = parent;
		}

		return *this;
	}

	Ref operator*()
	{
		return _node->_data;
	}

	Ptr operator->()
	{
		return &_node->_data;
	}

	bool operator!= (const Self& s) const
	{
		return _node != s._node;
	}

	bool operator== (const Self& s) const
	{
		return _node == s._node;
	}
};

2.3 map⽀持[]

• map要⽀持[]主要需要修改insert返回值⽀持，修改RBtree中的insert返回值为
pair<Iterator, bool> Insert(const T& data)• 有了insert⽀持[]实现就很简单了，具体参考下⾯代码实现

pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
 {
 return _t.Insert(kv);
 }

V& operator[](const K& key)
 {
 pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));
 return ret.first->second;
 }

2.4 完整实现

template<class K, class V>
class map
{
	struct MapKeyOfT
	{
		const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
		{
			return kv.first;
		}
	};

public:
	typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::Iterator iterator;
	typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;

	iterator begin()
	{
		return _t.Begin();
	}

	iterator end()
	{
		return _t.End();
	}

	const_iterator begin() const
	{
		return _t.Begin();
	}

	const_iterator end()  const
	{
		return _t.End();
	}

	pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		return _t.Insert(kv);
	}

	V& operator[](const K& key)
	{
		pair<iterator, bool> ret = insert({ key, V() });
		return ret.first->second;
	}

private:
	RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;
};

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