由浅入深学习 map 容器 by 彭于斌（ @archibate ） 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! 本期看点： 用方括号 [ ] 取出 map 元素居然是错误的！ 能不能在遍历的同时删除元素？安全吗？ emplace ， emplace_hint ， try_emplace 的区别？ 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2 2. 你所不知道的 set 容器 & 迭代器分类 (BV1m34y157wb) 3. string ， string_view ， const char * 的爱恨纠葛 (BV1ja411M7Di) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 ( 本期 ) 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 • (*it).first; // K 类型 • (*it).second;// V 类型 map 的遍历：用 C++17 range-based loop • 和 vector 等 STL 容器一样， map 也支持 C++17 的 range-based loop 语法进行遍历 。 • for (auto tmp: m) • 由于刚刚说了， map 真正的“元素类型”是 K-V 对，所以这里的

C++ STL 容器全解之 vector by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course C++ 标准库五大件：容器（ container ） C++ 标准库五大件：迭代器（ iterator 侯捷 STL 侯捷 STL vector 容器 vector 容器：构造函数 • vector 的功能是长度可变的数组，他里面的数据 存储在堆上。 • vector 是一个模板类，第一个模板参数是数组里 元素的类型。 • 例如，声明一个元素是 int 类型的动态数组 a ： • vector a; vector 容器：构造函数和 size • vector 可以在构造时指定初始长度。 vector a(4); • 之后可以通过 a.size() 获得数组的长度。 • 比如右边这段代码会得到 4 。 • size_t size() const noexcept; vector 容器： operator[] • 要访问 vector 里的元素，只需用 [] 运算符 ： • 例如 a[0] 访问第 0 个元素（人类的第一 个） • 例如 a[1] 访问第 1 个元素（人类的第二

com/video/BV1qF411T7sd 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 set 容器 & 迭代器分类 ( 本期 ) 3. string ， string_view ， const char * 的爱恨纠葛 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 set 和 vector 的区别 • 都是能存储一连串数据的容器 。 • 区别 1 ： set 会自动给其中的 元素从小到大排序，而 vector 会保持插入时的顺序。 • 区别 2 ： set 会把重复的元素 去除，只保留一个，即去重。 • 区别 3 这样只会按字符串指针的地址去判断相等， 而不是所指向字符串的内容。 set 的排序：自定义排序函数 • set 作为模板类，其实有两 个模板参数： set • 第一个 T 是容器内元素的类 型，例如 int 或 string 等。 • 第二个 CompT 定义了你想 要的比较函子， set 内部会 调用这个函数来决定怎么排 序。 • 如果 CompT 不指定，默认

课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： 传入的 N ，是一个编译期常量，每个不同的 N ，编译器都会单独生成一份代码，从而可以对他做单独的优化 。 • 而 func(int N) ，则变成运行期常量，编译器无法自动优化，只 能运行时根据被调用参数 N 的不同。 • 比如 show_times<0>() 编译器就可以自动优化为一个空函数。 因此模板元编程对高性能编程很重要。 • 通常来说，模板的内部实现需要被暴露出来，除非使用特殊的手 • 在右边这个案例中，我们声明了一个 sumto 函数，作用是求出从 1 到 n 所有 数字的和。 • 用一个 debug 参数控制是否输出调试信 息。 • 但是这样 debug 是运行时判断，这样即 使是 debug 为 false 也会浪费 CPU 时 间。 模板的应用：编译期优化案例（续） • 因此可以把 debug 改成模板参数，这样 就是编译期常量。编译器会生成两份函数

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3 目录 目录 第 4 章容器 46 4.1 线性容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 std::forward_list . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.2 无序容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3 章语言可用性的强化 第 2 章语言可用性的强化 当我们声明、定义一个变量或者常量，对代码进行流程控制、面向对象的功能、模板编程等这些都 是运行时之前，可能发生在编写代码或编译器编译代码时的行为。为此，我们通常谈及语言可用性，是 指那些发生在运行时之前的语言行为。 2.1 常量 nullptr nullptr 出现的目的是为了替代 NULL。在某种意义上来说，传统 C++ 会把 NULL、0

课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： 编译器优化：常量折叠 编译器优化：举个例子 编译器优化：我毕竟不是万能的 结论：尽量避免代码复杂化，避免使用会造 成 new/delete 的容器。 简单的代码，比什么优化手段都强。 造成 new/delete 的容器：我是说，内存分配在堆上的容器 • 存储在堆上（妨碍优化）： • vector, map, set, string, function, any • unique_ptr constexpr ：强迫编译器在编译期求值 结论：如果发现编译器放弃了自动优化，可以 用 constexpr 函数迫使编译器进行常量折叠！ 不过， constexpr 函数中无法使用非 constexpr 的容器： vector, map, set, string 等 …… constexpr ：强迫编译器在编译期求值（续） 发现：会让编译变得很慢，因为这 50000 次迭代是在编译期进行的。 第 2

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短 味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具 complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。 ‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短 味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具 complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。 ‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo

，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 更少；而输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考 complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。 ‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo

(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 ?(??) ， 其中 ? 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU