C++：map和set的使用

一、关联式容器介绍

在学习map和set之前，我们接触到的容器有：vector、list、stack、queue、priority_queue、array，这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的数据结构，里面存储的是元素本身。

关联式容器也是用来存储数据的，但是与序列式容器不同的是，里面存储的是<key,value>结构的键值对，在数据检索的时候效率是比序列式容器高的。

在STL中，总共实现了两种类型的关联性容器：树形结构与哈希结构，树型结构的关联式容器主要有四种：map、set、multimap、multiset。这四种容器的共同点是：底层使用的是平衡搜索树（即红黑树）去实现的，容器中的元素是一个有序的序列。

二、键值对的介绍

用来表示具有一一对应关系的一种结构，该结构中一般只包含两个成员变量key和value，key代表键值，value表示与key对应的信息。比如说现在要建立一个英文词典，那么在字典中我们需要根据英文单词去查找对应的中文单词，那么英语单词与中文含义是一一对应的关系，通过键值对存储起来他们之间的一个映射关系，这样在词典中就可以找到对应的中文信息。

template <class T1, class T2>
struct pair
{
typedef T1 first_type;
typedef T2 second_type;
T1 first;
T2 second;
pair(): first(T1()), second(T2())
{}
pair(const T1& a, const T2& b): first(a), second(b)
{}
};

键值对的使用场景就是KV模型，如果不清楚KV模型的可以看看博主有关二叉搜索树的文章

DS进阶：二叉搜索树-CSDN博客

三、set

3.1 set的介绍

set的文档介绍

翻译：
1. set是按照一定次序存储元素的关联性容器
2. 在set中，元素的value也标识它(value就是key，类型为T)，并且每个value必须是唯一的。
set中的元素不能在容器中修改(否则会破坏搜索的规则)，但是可以从容器中插入或删除它们。
3. 在内部，set中的元素总是按照其内部比较对象(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则（不允许存在相同的关键字）进行排序。
4. set容器通过key访问单个元素的速度通常比unordered_set容器慢，但它们允许根据顺序对子集进行直接迭代。
5. set在底层是用二叉搜索树(红黑树)实现的。
注意：
1. 与map/multimap不同，map/multimap中存储的是真正的键值对<key, value>，set中只放value，但在底层实际存放的是由<value, value>构成的键值对。
2. set中插入元素时，只需要插入value即可，不需要构造键值对。
3. set中的元素不可以重复(因此可以使用set进行去重)。
4. 使用set的迭代器遍历set中的元素，可以得到有序序列
5. set中的元素默认按照小于来比较（可以通过仿函数去改变）
6. set中查找某个元素，时间复杂度为：log2n

小小总结一下重点：set可以做到排序（默认升序但是可通过仿函数改变行为）+去重，不允许键值冗余，不可修改

3.2 set的使用

第一个模版参数是类型，第二个模版参数是用来比较的仿函数，默认是升序，如果降序可以传greater<T>，当然也可以自己去写一个仿函数来改变比较逻辑

大多数stl容器都十分类似，这里重点介绍一些比较重要的！

3.2.1 构造函数

1、空的set

2、迭代器区间构造（可以是其他容器的迭代器）

3、拷贝构造

3.2.2 迭代器

有着和vector和list一样的迭代器，但是要注意的是：

（1）该迭代器是一个双向迭代器（支持随机迭代器和双向迭代器进行迭代器区间构造）。

（2）我们看到的iterator其实本质上也是const_iterator （这里是为了保持接口一致性），因为set是不允许被修改的，否则会破坏搜索规则！！

3.2.3 insert

1、参数是key值比较好理解，可以将对应的值插入进去，他会自动按照搜索规则找到相应的位置并插入！！

我们来看看 pair<iterator,bool> 究竟代表了什么含义，我们前面说明了，set是不允许键值冗余的，也就是说我们的set可能会插入失败，如上图的后两个1就是插入失败的例子，bool就是为了区分插入成功还是失败。也就是说这里设置的规则就是，无论你是插入成功还是插入失败，都会返回这个新插入元素（或者原先就有的元素）的迭代器iterator，但是通过bool能够帮助我们判断究竟是插入成功还是插入失败。

2、第一个参数是iterator，第二个参数是key值，这个就有点类似前面容器里的指定位置插入（无论插入成功还是失败都会返回对应的迭代器，区别就是如果待插入元素的相邻位置正好就是我们传进去的迭代器，此时可以实现高效的插入）。但是虽然说是指定位置插入，但是本身的插入逻辑也必须符合搜索的规则。比如说1 2 3 4 5 8 9 10，如果我们想插入一个7，那么如果我们传的是5或者8的迭代器，此时就是一个高效的插入（因为相邻），但是如果我们传的迭代器是9，那么此时就不是一个高效的插入，因为找到9之后，还隔着一个8。

3、第三个的参数是迭代器区间，其实就是插入一个迭代器的区间返回（可以是其他容器的迭代器）

3.2.4 find

find的就是去set容器中找到对应键值并返回他对应的迭代器，如果找不到，就会返回end( )迭代器

3.2.5 count

count的作用本质上是为了参数对应的这个键值在set中有几个，但是因为set是不允许键值冗余的，所以其实其可能的结果要么是0要么是1，对应的就是有或者没有。

你可能会觉得，既然要么有要么没有，那么为什么参数不用bool而是返回个数呢？？原因是因为下面的multiset，因为multiset是允许键值冗余的。

3.2.6 erase

1、传一个迭代器去删除。

2、直接通过传一个我们想要删除的键值去删除

3、删除set中指定的一块区间。

四、multiset

4.1 multiset的介绍

multiset的文档介绍

[翻译]：
1. multiset是按照特定顺序存储元素的容器，其中元素是可以重复的。
2. 在multiset中，元素的value也会识别它(因为multiset中本身存储的就是<value, value>组成
的键值对，因此value本身就是key，key就是value，类型为T). multiset元素的值不能在容器
中进行修改(因为元素总是const的)，但可以从容器中插入或删除。
3. 在内部，multiset中的元素总是按照其内部比较规则(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则
进行排序。
4. multiset容器通过key访问单个元素的速度通常比unordered_multiset容器慢，但当使用迭
代器遍历时会得到一个有序序列。
5. multiset底层结构为二叉搜索树(红黑树)。
注意：
1. multiset中再底层中存储的是<value, value>的键值对
2. mtltiset的插入接口中只需要插入即可
3. 与set的区别是，multiset中的元素可以重复，set中value是唯一的
4. 使用迭代器对multiset中的元素进行遍历，可以得到有序的序列
5. multiset中的元素不能修改
6. 在multiset中找某个元素，时间复杂度为log2n
7. multiset的作用：可以对元素进行排序
总而言之就是multiset相比set允许键值冗余，其他的基本上和set是一样的

4.2 multiset的使用

这里只介绍两者不同的地方

4.2.1.insert

因为允许键值冗余，所以是可以插入多个相同的键值的。set是排序+去重，multiset没有去重。

4.2.2.find/erase

既然允许键值冗余，那么就存在一个问题，如果我们查找或者是删除的键值是重复的，那么我们删除的究竟是哪一个的呢？？？

我们观察到，所有的1都打印出来了，这就说明了他找到的是第一个1，而搜索树的迭代器本身是利用中序去实现的，所以多个key的情况，返回的是中序的第一个key

4.2.3.count

这里的count返回个数就有意义了，因为键值冗余，是可以统计个数的。

五、map

5.1 map的介绍

map的文档介绍

翻译：
1. map是关联容器，它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值value组合而成的元
素。
2. 在map中，键值key通常用于排序和惟一地标识元素，而值value中存储与此键值key关联的
内容。键值key和值value的类型可能不同，并且在map的内部，key与value通过成员类型
value_type绑定在一起，为其取别名称为pair:
typedef pair<const key, T> value_type;
3. 在内部，map中的元素总是按照键值key进行比较排序的。
4. map中通过键值访问单个元素的速度通常比unordered_map容器慢，但map允许根据顺序
对元素进行直接迭代(即对map中的元素进行迭代时，可以得到一个有序的序列)。
5. map支持下标访问符，即在[]中放入key，就可以找到与key对应的value。
6. map通常被实现为二叉搜索树(更准确的说：平衡二叉搜索树(红黑树))。

key: 键值对中key的类型
T：键值对中value的类型
Compare: 比较器的类型，map中的元素是按照key来比较的，缺省情况下按照小于来比较，一般情况下(内置类型元素)该参数不需要传递，如果无法比较时(自定义类型)，需要用户自己显式传递比较规则(一般情况下按照函数指针或者仿函数来传递)

5.2 map的使用

5.2.1 构造函数

（1）空map

（2）迭代器区间构造map

（3）拷贝构造map

5.2.2 迭代器

map中的key和set一样是不可修改的，但是value是可以修改的！！

5.2.3 insert

（1）将对应的键值对直接插入进去（会按照搜索的规则到达相应的位置），并返回一个 pair<iterator,bool>，跟set是一样的，bool是用来判断插入成功或者失败，因为map也是不支持键值冗余的。

我们以实现一个中英词典来研究一下insert

因为map里面的元素都是一个个键值对，所以我们要直接插入的话，要用一个pair的匿名构造。但是c++中提供了一个make_pair的接口

本质上也是去调用这个匿名构造，但是我们的代码可以更加简洁。

他可以帮助我们自动识别类型。

（2）和之前的set一样，参数传进去的迭代器相当于是一个暗示在该迭代器附近，如果相邻的话，可以实现最高效率的插入，如果不相邻的话就不存在。

（3）拷贝构造

5.2.4 erase

(1)删除指定迭代器位置的键值对

（2）删除键值为k的键值对，返回是否删除成功

（3）删除一段迭代器区间。

5.2.5 find

通过键值去找到并返回其对应的迭代器。如果没找到，就返回end（）的迭代器。

5.2.6 count

在map中判断有无，在multimap中可以判断key对应键值对的个数。

5.2.7 重载[ ] (重点！)

假设我们想要统计水果的数量，结合前面的知识，我们可以先遍历这个数组，利用find函数去查找，如果找不到，说明是第一次出现，我们就将他插入进去，如果找到了，我们就直接进行计数的增加。

但是有了[ ]，我们可以这样

我们来探究一下其底层。

相当于是this指针调用了insert函数，并返回了对应的pair<iterator,bool> ，如果他的first对应的是迭代器，second对应的就是该迭代器的value。

所以我们可以分析出 ++countMap[e];为什么可以完成上面的操作，首先第一点就是无论插入成功还是失败都会返回对应位置的迭代器。第二点就是如果是第一次插入的话，其实insert中的value信息是一个默认构造，在该题中是int类型，所以默认构造是0(如果是string的话，就是空串，有了模版后，可以说所有的内置类型都是有自己的默认构造函数的)，当返回后再碰上++，正好可以变成1.

总结：重载[ ]的方括号可以帮助我们完成4个任务，我们用之前的中英字典来验证。

1、插入（value是默认构造）

2、插入+修改（value是默认构造，但是返回后可以直接进行修改）

3、修改（找到对应键值的value并修改）

4、查找

在大多数情况下，当我们确定这个元素不在内部的时候，其实我们更喜欢用[ ]而不是insert

六、multimap

6.1 multimap的介绍

multimap的文档介绍

翻译：
1. Multimaps是关联式容器，它按照特定的顺序，存储由key和value映射成的键值对<key,
value>，其中多个键值对之间的key是可以重复的。
2. 在multimap中，通常按照key排序和唯一标识元素，而映射的value存储与key关联的内
容。key和value的类型可能不同，通过multimap内部的成员类型value_type组合在一起，
value_type是组合key和value的键值对:
typedef pair<const Key, T> value_type;
3. 在内部，multimap中的元素总是通过其内部比较对象，按照指定的特定严格弱排序标准对
key进行排序的。
4. multimap通过key访问单个元素的速度通常比unordered_multimap容器慢，但是使用迭代
器直接遍历multimap中的元素可以得到关于key有序的序列。
5. multimap在底层用二叉搜索树(红黑树)来实现。
注意：multimap和map的唯一不同就是：map中的key是唯一的，而multimap中key是可以
重复的。

6、multimap没有重载[ ],因为在map中key和value是一对一的关系，而在multimap中key和value可能是一对多的关系。

6.2 multimap的使用

multimap的insert可以支持键值冗余，find和erase如果涉及到多个key会返回中序的第一个。和multiset基本一样，这里就不做过多介绍。重点还是其可以键值冗余并且没有重载[ ]

七、经典OJ题的应用

7.1 随机链表的复制

138. 随机链表的复制 - 力扣（LeetCode）

class Solution {
public:
    Node* copyRandomList(Node* head) 
    {
       if(head==nullptr) return head;
       map<Node*,Node*> copymap;
       Node*cur=head;
       Node*copyhead,*copytail;
       copyhead=copytail=nullptr;
       while(cur)
       {
         Node*copynode=new Node(cur->val);
         copymap[cur]=copynode;//将原节点和拷贝节点建立起映射关系
         if(copytail==nullptr) copytail=copyhead=copynode;
         else  
         {
            copytail->next=copynode;
            copytail=copynode;
         }
         cur=cur->next;
       }
        //再遍历一次，连接random指针
        cur=head;
        Node*copy=copyhead;
        while(cur)
        {
            if(cur->random==nullptr)   copy->random=nullptr;
            else copy->random=copymap[cur->random]; //通过映射关系找到对应的节点
            cur=cur->next;
            copy=copy->next;
        }
        return copyhead;
    }
};

7.2 两个数组的交集

. - 力扣（LeetCode）

class Solution {
public:
    vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) 
    {
        vector<int> ret;//记录返回结果
        //利用set帮助我们排序+去重
        set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end());
        set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end());
       // 双指针找交集
       set<int>::iterator it1=s1.begin();
       set<int>::iterator it2=s2.begin();
       while(it1!=s1.end()&&it2!=s2.end())
       {
         //不相等的时候谁小谁++
         if(*it1<*it2) ++it1;
         else if(*it1>*it2) ++it2;
         else  //相等，就插入结果 
         {
            ret.push_back(*it1);
            ++it1;
            ++it2;
         }
       }
       return ret;
    }
};

7.3 前K个高频单词

. - 力扣（LeetCode）

细节处理，这部分容器的仿函数最好是用const修饰，因为一些调用的对象可能是const修饰的。

思路1：放到vector中，然后用稳定的排序

class Solution {
public:
     struct compare//要注意仿函数要+const修饰，否则可能编译不过
     {
        bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2)
        {
            return kv1.second>kv2.second;
        }
     };
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) 
    {
        map<string,int> countmap;//计数
        for(auto&s:words) ++countmap[s];
        //此时已经按照字典序排好了，将其拷贝到vector中
        vector<pair<string,int>> nums(countmap.begin(),countmap.end());
        //要用一个稳定的排序 我们排序的是比较value，所以要修改比较逻辑
        stable_sort(nums.begin(),nums.end(),compare());
        vector<string> ret;
        for(int i=0;i<k;++i)  ret.push_back(nums[i].first);
        return ret;
    }
};

思路2：放到vector中，用sort（不稳定），通过compare去改变比较逻辑

class Solution {
public:
     struct compare//要注意仿函数要+const修饰，否则可能编译不过
     {
        bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2)
        {
            return kv1.second>kv2.second||(kv1.second==kv2.second&&kv1.first<kv2.first);
        }
     };
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) 
    {
        map<string,int> countmap;//计数
        for(auto&s:words) ++countmap[s];
        //此时已经按照字典序排好了，将其拷贝到vector中
        vector<pair<string,int>> nums(countmap.begin(),countmap.end());
        //要用一个稳定的排序 我们排序的是比较value，所以要修改比较逻辑
        sort(nums.begin(),nums.end(),compare());
        vector<string> ret;
        for(int i=0;i<k;++i)  ret.push_back(nums[i].first);
        return ret;
    }
};

思路3：用拷贝到一个multimap（用map，次数相同的会被覆盖掉）中（因为map是用key比较的，所以我们拷贝的时候将string和int进行交换）

class Solution {
public:
     struct compare//要注意仿函数要+const修饰，否则可能编译不过
     {
        bool operator()(const int&k1,const int&k2) const
        {
            return k1>k2;
        }
     };
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) 
    {
        map<string,int> countmap;//计数
        for(auto&s:words) ++countmap[s];
        //此时已经按照字典序排好了，将其拷贝到vector中
        multimap<int,string,compare> sortmap;
        for(auto &kv:countmap) sortmap.insert(make_pair(kv.second,kv.first));

        vector<string> ret;
        auto it=sortmap.begin();
        while(k--) 
        {
            ret.push_back(it->second);
            ++it;
        }
    return ret;
    }
};

思路4：用multiset去进行排序，然后改变比较逻辑。

class Solution {
public:
    struct compare//要注意仿函数要+const修饰，否则可能编译不过
     {
        bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2) const
        {
            return kv1.second>kv2.second||(kv1.second==kv2.second&&kv1.first<kv2.first);
        }
     };
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) 
    {
        map<string,int> countmap;//计数
        for(auto&s:words) ++countmap[s];
        //此时已经按照字典序排好了，将其拷贝到vector中
        multiset<pair<string,int>,compare> sortmap(countmap.begin(),countmap.end());
       
        vector<string> ret;
        auto it=sortmap.begin();
        while(k--) 
        {
            ret.push_back(it->first);
            ++it;
        }
    return ret;
    }
};

思路5：优先级队列+控制比较逻辑

class Solution {
public:
    struct compare//要注意仿函数要+const修饰，否则可能编译不过
     {
        bool operator()(const pair<string,int>&kv1,const pair<string,int>&kv2) const
        {
            return kv1.second>kv2.second||(kv1.second==kv2.second&&kv1.first<kv2.first);
        }
     };
    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) 
    {
        map<string,int> countmap;//计数
        for(auto&s:words) ++countmap[s];
        //此时已经按照字典序排好了，将其拷贝到vector中
        priority_queue<pair<string,int>,vector<pair<string,int>>,compare> heap;
        for (auto& it : countmap) {
            heap.push(it);
            if (heap.size() > k) {
                heap.pop();
            }
        }
        vector<string> ret(k);
       for(int i=k-1;i>=0;--i) 
        {
            ret[i]=heap.top().first;
            heap.pop();
        }
    return ret;
    }
};