文章目录
- map的概念
- 一、map的使用
- 1. 插入删除相关
- 1)插入
- (1) 插入语法
- (1) 插入语法
- 2)删除
- 二. map的遍历
- 三、map重载operator[]
- 四、小试🐂🔪
- 1. 前K个高频单词
- 2. 单词识别
- 总结
map的概念
map是key_value的模型:
一棵树,每个结点存一个pair
- 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。
- 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;
- 在内部,map中的元素总是按照键值key进行比较排序的。
- 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)。
- 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。
- 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))。
一、map的使用
1. 插入删除相关
1)插入
(1) 插入语法
首先,map的插入也是默认去重的,因为map里存的是pair,所以插入操作我们必须要插入pair,一下是几种插入方式:
1.构造一个pair对象进行插入
- 插入一个pair的匿名对象
- 对于c++98可以调用构造pair的函数,这个函数包含在pair中,他会调用构造函数返回一个pair的对象
- 对于c++11可以使用{ },c++11支持多参数构造函数的隐式类型转化
这种转化方式是:(1)多参数隐式类型转化。
(2)构造 + 拷贝构造 -> 直接构造
一般来说我们喜欢用后两种~~~
(1) 插入语法
插入支持直接插入pair,也支持迭代器位置,和一段迭代区间。
这里我们重点看第一种:
首先:对于插入操作来说,如果遇到相同的key,不插入,也不覆盖,再插入过程之中,只比较key,与value无关。
然后,对于直接插入pair的insert返回值不是一个单纯的bool,而是一个pair:
pair<iterator, bool>
对于multimap来说,它就不默认去重了,可以插入key相等的元素
2)删除
删除很简单,根据key来删除就可以了
二. map的遍历
因为map的值是pair,因此使用迭代器遍历map,直接*it
得到的是pair,而pair没有重载流插入,流输出。
因此,不能cout << *it << " "; ++it
这里提供两种遍历的方式,首先我们看pair,里面包含了两个值,其中第一个是first,第二个是second。因此:
- 使用迭代器遍历
我们用*it获取pair,再用first()与second()获取pair中的元素
也支持范围for:
- 使用->进行遍历
迭代器出来的是it是一个指针,这里pair重载了->,it->
返回的是对应pair的指针,因此实际上访问时(it->)->,但这里编译器进行了优化,因此直接用箭头就可以访问first和second
三、map重载operator[]
map中的[ ]是根据key来返回value。
假设我们要统计数组中,水果出现的次数:
如果没有重载[ ],那么我们只能这样写。
如果重载了[ ],就不一样了,通过[key]找value:
但是这里面有一个问题,就是如果这个当第一次出现的时候是怎么初始化的?
因此我们就要研究 operator[]的返回值了。
查阅文档我们可以发现 operator[]返回的是这样一串东西:
把他拆分出来看就是返回
- 调用insert的返回值的是一个pair
- pair取出first是->iterator
- *iterator就是对应map中的pair
- 再取出这个pair中的second就是key对应的value
因此我们就要研究insert的返回值了:
前文提到:对于直接插入pair的insert返回值不是一个单纯的bool,而是一个pair:pair<iterator, bool>
这个pair的first是map中对应的插入值的迭代器,second来判断插入成功还是失败。
这里分两种情况:
因此相当于operator的返回值是这样的:
在传参传insert的pair的second时,传的是一个缺省值V(),如果存在了,就用已经存在的val,如果不存在就用缺省构造出来的value,int类型就是0,string类型就是nullptr等等…
综上,这里operator[ ]可以用key来找到value~
四、小试🐂🔪
1. 前K个高频单词
前K个高频单词
/*
思路:经典的top-k问题
1. 先采用map统计出每个单词出现的次数
2. 采用优先级队列,借助map中的前k个元素创建一个小堆,剩余元素向堆中插入一个删除一个,使用保持堆中有k个元素,直到将map中的元素插入完
3. 堆中剩余的元素就是出现次数最多的k个元素,只不过是次数从小到达的,
将堆中的元素逐次放置到vector中,注意只放字符串,然后逆置
*/
class Solution {
// 比较器
// 因为放入优先级队列的元素为:单词与其出现次数构成的键值对,优先级队列不能直接比较,因此
// 需要提供一个比较器,在实例化用该比较器实例化
// 比较方式:
// 按照次数比较,如果次数相同,再按照单词字典熟序比较
struct Com{
bool operator()(pair<string,int> &a,const pair<string,int> &b)
{
if(a.second!=b.second)
{
return a.second>b.second;
}
else
{
return a.first<b.first;
}
}
};
public:
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k)
{
// 采用map统计每个单词出现的次数
map<string, int> m;
for(auto e : words)
m[e]++;
// 采用优先级队列,找出现次数最多的前K个IP地址
priority_queue<pair<string, int>, vector<pair<string, int>>, Com> q;
// 用map中的元素插入到优先级队列中,当优先级队列中的元素等于k个时,插入一个,删一个
// 始终保证优先级队列中有k个元素
for(auto e : m)
{
q.push(e);
if(q.size() > k)
q.pop();
}
// 将优先级队列中元素(键值对)中的字符串部分放置到vector中
vector<string> ret;
while(!q.empty())
{
ret.push_back(q.top().first);
q.pop();
}
// 因为是根据次数创建的小堆,因此需要逆置
reverse(ret.begin(), ret.end());
return ret;
}
};
2. 单词识别
单词识别
#include <iostream>
using namespace std;
#include <string>
#include <map>
#include <set>
typedef pair<string, int> Word;
class Compare {
public:
bool operator()(const Word& left, const Word& right)const {
// 次数从大到小排序
// 如果次数相同,再按照单词字典序排序
return (left.second > right.second) ||
(left.second == right.second && left.first < right.first);
}
};
int main() {
string s;
while (getline(cin, s)) {
map<string, int> m;
string temp;
// 分割单词,采用map统计每个单词出现的次数
for (size_t i = 0; i < s.size(); ++i) {
if (s[i] == ' ' || s[i] == ',' || s[i] == '.') {
// 一个单词解析结束
if (temp != "")
m[temp]++;
temp = "";
} else {
// 注意:题目已说明不区分大小写,那么A和a算是一个单词,故需要将大小写统一
temp += tolower(s[i]);
}
}
// 将map中的<单词,次数>放到set中,并按照次数升序,次数相同按照字典序规则排序
set<Word, Compare> s(m.begin(), m.end());
// 将本次统计到的结果按照要求输出
for (auto& e : s)
cout << e.first << ":" << e.second << endl;
cout << endl;
}
return 0;
}
总结
到这里,map与set就结束啦,map与set为后面红黑树与AVL树的学习打下了基础!!!是很重要的数据结构。
创作不易,如果本片文章对各位有帮助的话,求求各位大佬一个一键三连,谢谢大家🤩🤩🤩