【C++ 面试 - STL】每日 3 题(一)

news2024/9/22 11:42:55

✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客

📣专栏地址:http://t.csdnimg.cn/fYaBd

📚专栏简介:在这个专栏中,我将会分享 C++ 面试中常见的面试题给大家~
❤️如果有收获的话,欢迎点赞👍收藏📁,您的支持就是我创作的最大动力💪

 1. 请说说 STL 的基本组成部分

标准模板库(Standard Template Library,简称 STL)简单说,就是一些常用数据结构和算法的模板的集合。

广义上讲,STL 分为 3 类:Algorithm(算法)、Container(容器)和 Iterator(迭代器),容器和算法通过迭代器可以进行无缝地连接。

详细的说,STL 由 6 部分组成:容器(Container)、算法(Algorithm)、迭代器(Iterator)、仿函数(Function object)、适配器(Adaptor)、空间配制器(Allocator)。

  

标准模板库 STL 主要由 6 大组成部分:

  1. 容器(Container)

      是一种数据结构, 如 list、vector 和 deques,以模板类的方法提供。为了访问容器中的数据,可以使用由容器类输出的迭代器。

  2. 算法(Algorithm)

      是用来操作容器中的数据的模板函数。例如,STL 用 sort() 来对一个 vector 中的数据进行排序,用 find() 来搜索一个 list 中的对象, 函数本身与他们操作的数据的结构和类型无关,因此他们可以用于从简单数组到高度复杂容器的任何数据结构上。

  3. 迭代器(Iterator)

      提供了访问容器中对象的方法。例如,可以使用一对迭代器指定 list 或 vector 中的一定范围的对象。 迭代器就如同一个指针。事实上,C++ 的指针也是一种迭代器。 但是,迭代器也可以是那些定义了 operator*() 以及其他类似于指针的操作符方法的类对象。

  4. 仿函数(Function object)

      仿函数又称之为函数对象, 其实就是重载了操作符的 struct,没有什么特别的地方。

  5. 适配器(Adaptor)

      简单的说就是一种接口类,专门用来修改现有类的接口,提供一中新的接口;或调用现有的函数来实现所需要的功能。主要包括 3 中适配器 Container Adaptor、Iterator Adaptor、Function Adaptor。

  6. 空间配制器(Allocator)

      为 STL 提供空间配置的系统。其中主要工作包括两部分:

    1. 对象的创建与销毁

    2. 内存的获取与释放

2. 请说 说 STL 中常见的容器,并介绍一下实现原理

参考回答

容器可以用于存放各种类型的数据(基本类型的变量,对象等)的数据结构,都是模板类,分为顺序容器、关联式容器、容器适配器三种类型,三种类型容器特性分别如下:

1. 顺 序容器

容器并非排序的,元素的插入位置同元素的值无关。包含 vector、deque、list,具体实现原理如下:

vect or 头文件

  动态数组。元素在内存连续存放。随机存取任何元素都能在常数时间完成。在尾端增删元素具有较佳的性能。

dequ e 头文件

  双向队列。元素在内存连续存放。随机存取任何元素都能在常数时间完成(仅次于 vector)。在两端增删元素具有较佳的性能(大部分情况下是常数时间)。

list  头文件

  双向链表。元素在内存不连续存放。在任何位置增删元素都能在常数时间完成。不支持随机存取。

2. 关联 式容器

元素是排序的;插入任何元素,都按相应的排序规则来确定其位置;在查找时具有非常好的性能;通常以平衡二叉树的方式实现。包含 set、multiset、map、multimap,具体实现原理如下:

set/ multiset 头文件

  set 即集合。set 中不允许相同元素,multiset 中允许存在相同元素。

m ap/multimap 头文件

  map 与 set 的不同在于 map 中存放的元素有且仅有两个成员变,一个名为 first,另一个名为 second, map 根据 first 值对元素从小到大排序,并可快速地根据 first 来检索元素。

  注意:map 同 multimap 的不同在于是否允许相同 first 值的元素。

3. 容 器适配器

封装了一些基本的容器,使之具备了新的函数功能,比如把 deque 封装一下变为一个具有 stack 功能的数据结构。这新得到的数据结构就叫适配器。包含 stack、queue 和 priority_queue,具体实现原理如下:

sta ck 头文件

  栈是项的有限序列,并满足序列中被删除、检索和修改的项只能是最进插入序列的项(栈顶的项)。后进先出。

q ueue 头文件

  队列。插入只可以在尾部进行,删除、检索和修改只允许从头部进行。先进先出。

 priority_queue 头文件

  优先级队列。内部维持某种有序,然后确保优先级最高的元素总是位于头部。最高优先级元素总是第一个出列。

另外,还存在哈希表容器,如 unordered_set 和 unordered_map。

 3. vector、list、map 的插入、删除和查找的时间复杂度是多少?

  1. vector:插入和删除尾部元素的时间复杂度是 O(1),在其他位置插入和删除元素的时间复杂度是 O(n),通过索引直接访问元素的时间复杂度是 O(1)。对于无序的 vector,查找元素的时间复杂度是 O(n)。

  2. list:在任意位置插入和删除元素的时间复杂度都是 O(1),无序的list查找元素的时间复杂度是 O(n)。

  3. map:插入、删除和查找元素的时间复杂度都是 O(logn),通过键进行操作。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2091053.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

2024最新最全:【计算机自学网站】大全,零基础入门到精通,看完这一篇就够了!

分享32个鲜为人知并且完全免费的高质量自学网站,每个都是堪称神器,让你相见恨晚。 1:Oeasy 是一个完全免费的综合视频教程网站,非常良心实用。 它提供的视频教程非常丰富并且质量很高,包括:PS 教程、手机…

通过 TS-Mixer 实现股票价格预测

作者:老余捞鱼 原创不易,转载请标明出处及原作者。 写在前面的话: 最近遇到了 Time Mixer 模型,该模型以在复杂数据集上提供令人印象深刻的结果而闻名。出于好奇,我决定将其应用于我在 Kaggle 上找到的数据集,其中包含 Microsoft 的历史股票价格。在本文中,我…

盘点免费且靠谱的AI大模型 API,统一封装,任性调用!

现在做大模型,还有靠谱且免费的 API 接口吗? 靠谱的不免费,免费的不靠谱,鱼和熊掌不可兼得? 非也! 对于简单的指令而言,绝大部分免费的 LLM API 还是能打的,本文就给大家介绍几款&#xff0…

22.缓存雪崩缓存击穿

定义 同一时段大量的缓存key同时失效或者redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。 解决方案 1.给不同key的TTL添加随机值。 2.利用redis集群提高服务的可用性。 3.给缓存业务添加降级限流策略。 4.给业务添加多级缓存。 缓存击穿 缓…

Redis持久化方式、常见问题及解决方案

在现代电商交易系统中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛用于缓存和数据持久化。然而,Redis作为内存数据库,面临着数据持久化和数据与持久化存储如MySQL之间的一致性问题。本文将详细讲解Redis的持久化方式、常见问题及其解…

常见框架报错信息

一、报错信息(不同类型转换) 2024-08-28 14:57:15.450 ERROR 8272 --- [io-8080-exec-12] c.w.common.exception.RRExceptionHandler : class java.lang.String cannot be cast to class java.lang.Integer (java.lang.String and java.lang.Integer ar…

IO进程练习:请在linux 利用c语言编程实现两个线程按照顺序依次输出”ABABABAB......“

例如&#xff1a;a线程输出”A”之后b线程输出”B”&#xff0c;然后a线程输出“A”&#xff0c;再b线程输出”B”&#xff0c;之后往复循环。 【1】使用信号量实现 代码展示&#xff1a; #include <stdio.h> #include <pthread.h> #include <string.h> #inc…

Java 输入与输出之 NIO.2【AIO】【Path、Paths、Files】【walkFileTree接口】探索之【三】

在JDK 1.7 版本中对NIO进行了完善&#xff0c;推出了NIO.2&#xff0c;也称为AIO&#xff08;异步IO&#xff09;&#xff0c;在处理大量并发请求时具有优势&#xff0c;特别是在网络编程和高并发场景下&#xff0c;表现得更为出色。 对于输出流和输入流而言&#xff0c;操作的…

sipp模拟uas发送update

概述 freeswitch是一款简单好用的VOIP开源软交换平台。 但是fs在处理update消息时候有BUG&#xff0c;为了复现问题&#xff0c;使用sipp模拟uas&#xff0c;发送update并发送DTMF码。 本文档记录sipp的配置方案。 环境 CentOS 7.9 freeswitch 1.10.7 sipp.3.6.2 问题描…

【Hexo系列】【6】NexT主题使用

本期将为大家讲解Hexo NexT主题的使用。 1. NexT介绍 NexT是Hexo的知名第三方主题&#xff0c;黑白极简风格四合一&#xff0c;有相当多的使用者&#xff0c;维护也相当给力&#xff0c;数年来一直都在频繁更新。 Next主题官网&#xff1a;https://github.com/next-theme/he…

Mysql基础练习题 584.寻找用户推荐人 (力扣)

找出那些 没有被 id 2 的客户 推荐 的客户的姓名。 建表插入数据&#xff1a; Create table If Not Exists Customer (id int, name varchar(25), referee_id int) Truncate table Customer insert into Customer (id, name, referee_id) values (1, Will, None) insert int…

大模型技术如何重塑物流供应链

一、大模型技术与物流供应链的融合现状 在物流供应链领域&#xff0c;大模型技术正逐渐崭露头角&#xff0c;并在各个环节实现了初步渗透。在需求预测环节&#xff0c;大模型凭借其强大的数据处理和分析能力&#xff0c;能够整合多种复杂的数据源&#xff0c;如历史销售数据、…

Unet改进14:添加SEAttention||减少冗余计算和同时存储访问

本文内容:在不同位置添加SEAttention注意力机制 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 卷积算子是卷积神经网络(cnn)的核心组成部分,它使网络能够通过融合每层局部接受域内的空间和通道信息来构建信息特征。之前的广泛研究已经调查了这种关系的…

主流AI绘画工具-StableDiffusion本地部署方法(mac电脑版本)

Stable Diffusion是一款强大的AI生成图像模型&#xff0c;它可以基于文本描述生成高质量的图像。对于想要在本地运行此模型的用户来说&#xff0c;使用Mac电脑部署Stable Diffusion是一个非常吸引人的选择&#xff0c;特别是对于M1或M2芯片的用户。本文将详细介绍如何在Mac上本…

零基础入门天池镜像提交--windows场景VirtualBox虚拟机安装linux系统并ssh远程登录,直至镜像的制作及提交

背景&#xff1a;由于本人只有一台windows,天池上的比赛需要提交镜像&#xff0c;自己试了好多方法给windows安装linux&#xff0c;但是始终没安装成功。最终采用在利用VirtualBox安装linux虚拟机&#xff0c;使用MobaXterm进行ssh登陆linux&#xff0c;镜像的制作、push、提交…

单片机-初识单片机(keil安装以及编写简单驱动)(一)

目录 一、嵌入式介绍 1.嵌入式系统&#xff1a; 2.嵌入式操作系统 3.单片机&#xff1a; 二、STM32F103ZET6简介 1.单片机的组成&#xff1a; 2.单片机外观&#xff1a; 3.ARM公司 4.ST公司--意法半导体 三、资料部分 1.安装工具&#xff1a; 2.破解软件&#xff1…

【学习笔记之vue】const fileFilter = options?.fileFilter || (() => true);

运行vue3时出现下面这个问题&#xff0c;大概就是不能识别出es6的格式 ERROR SyntaxError: Unexpected token . F:\front\node_modules\unimport\dist\shared\unimport.af6409e3.cjs:976const fileFilter options?.fileFilter || (() > true);检查了一下现node版本是12版…

Self-study Python Fish-C Note19 P62to63

类和对象 (part 2) 本节主要介绍 类和对象的构造函数、重写、钻石继承、Mixin及案例源码剖析&#xff08;原视频P62-63)\ 构造函数 之前我们在函数章节里说&#xff0c;函数是可以通过参数来进行个性化定制的。类在实例化的时候其实也是支持个性化定制对象的。 定义类的时候…

Vue.js入门系列(十八):利用浏览器本地存储实现TodoList数据持久化

个人名片 &#x1f393;作者简介&#xff1a;java领域优质创作者 &#x1f310;个人主页&#xff1a;码农阿豪 &#x1f4de;工作室&#xff1a;新空间代码工作室&#xff08;提供各种软件服务&#xff09; &#x1f48c;个人邮箱&#xff1a;[2435024119qq.com] &#x1f4f1…

基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)

简介 梯度提升&#xff08;Gradient Boosting&#xff09;是一种强大的集成学习方法&#xff0c;类似于AdaBoost&#xff0c;但与其不同的是&#xff0c;梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型&#xff0c;能够有效提高预测准…