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STL 的核心思想是将算法与数据结构分离，通过模板让两者都能独立于具体数据类型，从而实现 “一次编写，多场景复用”。其设计遵循以下原则：

• 接口抽象化：定义统一的接口（如迭代器、容器方法），使算法可适配不同数据结构。
• 组件交互性：组件间通过明确的协议（如迭代器概念）协同工作，降低耦合度。
• 性能优化：在泛型基础上保证效率，避免过度抽象导致的性能损耗。

1.容器

容器是 C++ 编程中用于存储和管理数据的数据结构，其核心特点是通过模板技术实现了数据类型的抽象，使得容器可以存储任意类型的数据，同时提供了统一的接口来操作数据。

1.容器的共性与差异

1.共性操作

大多数容器支持以下基本操作：
1.元素插入：insert()、push_back() 等；
2.元素删除：erase()、pop_back() 等；
3.元素访问：front()、back()、迭代器遍历等；
4.容量查询：size()、empty() 等。

2.差异点

1.访问效率：vector 和 deque 支持随机访问（时间复杂度 O (1)），list 和 forward_list 只能顺序访问；
2.插入 / 删除效率：list 在任意位置插入 / 删除效率更高（O (1)），vector 尾部操作高效，中间操作需移动元素（O (n)）；
3.有序性：set/map 基于红黑树实现有序存储，unordered_set/unordered_map 基于哈希表实现无序存储；
4.内存管理：vector 可能预分配内存，list 动态分配节点内存。

2.Vector

1.本质与特性

1.动态数组：连续存储元素，支持随机访问（通过索引直接访问任意元素）。
2.自动扩容：当容量不足时，自动重新分配更大的内存空间，并复制原有元素。
3.内存连续：元素在内存中连续排列，可转换为普通数组指针（如 &vec[0]）。

2.核心优势

1.随机访问高效：时间复杂度 O (1)，支持 [] 和 at() 操作。
2.尾部插入 / 删除高效：平均时间复杂度 O (1)（扩容时可能为 O (n)）。
3.与 C 语言兼容：可通过 data() 方法获取底层数组指针。

3.元素访问

1.vec[0] = 10; // 不检查越界，直接访问
2.vec.at(1) = 20; // 检查越界，抛出 std::out_of_range 异常
3.int front = vec.front(); // 返回首个元素
4.int back = vec.back(); // 返回最后一个元素
5.int* ptr = vec.data(); // 获取底层数组指针（C++11）
6.查找算法：std::find

4.容量管理

1.常用接口

1.size_t s = vec.size(); // 返回当前元素数量
2.size_t c = vec.capacity(); // 返回当前容量
3.bool empty = vec.empty(); // 判断是否为空
4.vec.resize(20); // 调整大小，新增元素默认初始化
5.vec.resize(20, 99); // 调整大小，新增元素用 99 初始化
6.vec.reserve(100); // 预分配至少 100 个元素的空间
7.vec.shrink_to_fit(); // 释放多余内存（C++11）

2.扩容机制

1 容量增长策略
1.当 push_back() 导致元素数量超过容量时，vector 通常会按 2 倍 或 1.5 倍 扩容（具体实现取决于编译器）。
2.扩容会触发 内存重新分配 和 元素复制，导致性能开销。

2.避免方法
// 预分配足够空间，避免多次扩容
std::vector vec;
vec.reserve(1000); // 一次性分配足够空间for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
vec.push_back(i); // 无需扩容}

2.list

1.本质与特性

1.双向链表：由节点（Node）组成，每个节点包含元素值、前驱指针和后继指针。
2.动态内存分配：元素不连续存储，通过指针连接。
3.任意位置操作高效：插入和删除操作时间复杂度为 O (1)。

2.优势

1.插入 / 删除高效：在任意位置插入 / 删除元素无需移动其他元素。
2.迭代器稳定性：插入和删除操作不会使其他位置的迭代器失效。

3.局限性

1.不支持随机访问：访问元素需从头或尾遍历（时间复杂度 O (n)）。
2.缓存不友好：元素分散存储，不利于 CPU 缓存优化。

4.常用操作

1.删除元素
1.erase() 是迭代器驱动的精确删除工具，适合需要控制删除位置的场景。
2.remove() 是值驱动的批量删除工具，适合需要清除特定值的场景。

2.算法
std::find

3.Set

set 是 C++ STL 中的关联容器，用于存储唯一元素并自动排序。默认升序

1.本质与特性

1.有序存储：元素按升序排列（默认使用 std::less 比较器）。
2.唯一性：每个元素只能出现一次，插入重复元素会被忽略。
3.基于红黑树：底层实现为平衡二叉搜索树（红黑树），保证插入、删除、查找操作的时间复杂度为 O (log n)。

2.常用操作

1.元素删除
s.erase(42); // 删除值为 42 的元素
s.erase(s.find(3)); // 删除迭代器指向的元素

2.查找算法
自身实现了find方法
auto it = s.find(42);

3.set 为什么提供了find函数，而vector和list未提供

底层结构决定查找效率
1.set 的红黑树结构
1.set 基于平衡二叉搜索树（红黑树）实现，插入、删除、查找的时间复杂度均为 O(log n)。
2.find() 可直接利用树的有序性，通过比较键值快速定位元素（类似二分查找）。

2.vector 和 list 的线性结构
1.vector 和 list 存储元素是无序的（除非用户手动排序），查找需遍历所有元素，时间复杂度为 O(n)。
2.这种情况下，提供 find() 成员函数并无优势，因为标准库已提供通用的 std::find 算法，无需为特定容器重复设计。

4.unordered_set

1.本质与特性

1.无序存储：元素根据哈希值散列存储，遍历时顺序不确定。
2.唯一性：每个元素只能出现一次，插入重复元素会被忽略。
3.基于哈希表：底层使用哈希表实现，平均插入、删除、查找时间复杂度为 O (1)。

2.优势

1.快速查找：平均 O (1) 时间复杂度（优于 set 的 O (log n)）。
2.元素唯一性：自动去重，无需手动检查。

3.局限性

1.无顺序保证：遍历时元素顺序可能与插入顺序不同。
2.哈希冲突开销：极端情况下性能可能退化为 O (n)。
3.自定义类型需额外工作：需自定义哈希函数和相等比较器。

4.哈希冲突和元素重复

1.哈希冲突
1.哈希函数的作用：将任意类型的元素映射到一个固定范围的整数（哈希值）。例如，unordered_set 用哈希值确定元素存储的桶位置。
2.冲突的必然性：由于哈希值范围有限（如 size_t 类型），而元素可能无限多，根据鸽巢原理，必然存在不同元素映射到相同哈希值的情况。

2.元素重复
元素重复是值语义层面的问题：
1.unordered_set 通过 operator== 判断元素是否相同。
2.当插入元素时，若集合中已存在 operator== 相等的元素，则插入操作会被忽略。

3.先后顺序
1.哈希冲突
2.重复的判断

5.Map

std::map 是 C++ STL 中的关联容器，用于存储键值对（Key-Value）并按键自动排序。默认升序

1.本质与特性

1.有序存储：元素按键（Key）升序排列（默认使用 std::less 比较器）。
2.唯一性：每个键（Key）只能出现一次，插入重复键会被忽略或覆盖原值。

• 覆盖：使用 operator[] 或 insert_or_assign。
• 忽略：使用 insert、emplace 或 try_emplace。

3.基于红黑树：底层实现为平衡二叉搜索树（红黑树），保证插入、删除、查找操作的时间复杂度为 O (log n)。

2.优势

1.自动排序：元素按键自动有序，遍历时按顺序输出。
2.高效查找：基于键的快速查找（O (log n)）。
3.键值映射：适合存储字典、配置等需要键值关联的数据。

3.局限性

1.不支持随机访问：无法通过索引直接访问元素（如 map[0] 无效）。
2.插入 / 删除开销：每次操作需维护树的平衡，比 unordered_map 略慢。