C++--STL库-List

news2025/2/22 17:20:03

目录

1.list 的基本使用

1.1  创建和初始化

1.2. 插入元素

1.3. 删除元素

1.4. 访问元素

1.5 遍历

1.6 总结


list是C++标准库(STL)中的双向链表容器,属于<list>头文件。
它的特点是:
动态大小:可以随时插入或删除元素,不需要手动管理内存。
双向链表:每个节点都连接前后两个节点,支持双向遍历。
高效插入删除:插入和删除的时间复杂度是 O(1),比vector快(vector可能会移动大量元素)。
随机访问慢:不像vector可以直接访问vec[i]list只能顺序遍历(O(n))。

1.list 的基本使用

1.1  创建和初始化

std::list<int> lst1;                  // 创建空 list
std::list<int> lst2 = {1, 2, 3, 4, 5}; // 用初始化列表创建
std::list<int> lst3(5, 100);           // 创建 5 个元素,每个值都为 100
std::list<int> lst4(lst2);             // 拷贝构造

1.2. 插入元素

lst.push_back(10);  // 尾部插入 10
lst.push_front(5);  // 头部插入 5

auto it = lst.begin();
std::advance(it, 2); // 迭代器前进 2 步
lst.insert(it, 99);  // 在第 3 个位置插入 99

1.3. 删除元素

lst.pop_back();   // 删除最后一个元素
lst.pop_front();  // 删除第一个元素

auto it = lst.begin();
std::advance(it, 1);
lst.erase(it);    // 删除第二个元素

lst.remove(3);    // 删除所有值为 3 的元素
lst.clear();      // 清空 list

1.4. 访问元素

std::cout << lst.front(); // 访问第一个元素
std::cout << lst.back();  // 访问最后一个元素

1.5 遍历

// 方式 1:使用范围 for
for (int num : lst) {
    std::cout << num << " ";
}

// 方式 2:使用迭代器
for (std::list<int>::iterator it = lst.begin(); it != lst.end(); ++it) {
    std::cout << *it << " ";
}

1.6 总结

区别vector(动态数组)list(双向链表)
底层结构动态数组(连续内存)双向链表(分散存储)
访问速度随机访问快 (O(1))随机访问慢 (O(n))
插入删除尾部操作快 (O(1)),中间插入/删除慢 (O(n))任意位置插入/删除快 (O(1))
内存使用连续存储,节省空间,但可能需要扩容每个节点有额外指针开销,内存占用较大
遍历方式支持 [],可用 +、- 运算符只能用迭代器 ++ 或 --

 

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/2300735.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

尚硅谷 java 学习Day19 抽象类与抽象方法、接口、内部类

6-5 抽象类(abstract)与抽象方法&#xff08;important&#xff09; 一、什么叫抽象类&#xff1a; 有时候将一个父类设计的非常抽象&#xff0c;以至于它没有具体的实例&#xff0c;这样的类称为抽象类 abstract关键字的使用&#xff1a; ​ 1、abstract:抽象的 ​ 2、abs…

HomeAssistant 发现MQTT设备(温度,湿度,开关)

要通过 MQTT 将温度、湿度数据以及一个灯的开关状态传输到 Home Assistant 并实现设备自动发现&#xff0c;可以按照以下步骤操作&#xff1a; 1.前期准备工作 安装MQTT服务器(EMQX)配置好(可以在HA加载项中安装,也可以在NAS上Docker安装) HA的集成中安装MQTT,并且连接上(EM…

手写数字识别的神经网络 2层神经网络的类 代码详解

源代码和图解来自鱼书 目录 2层神经网络的类 源代码&#xff1a; 详解&#xff1a; 1. 类的初始化 (__init__) 2. 前向传播 (predict) 3. 损失函数 (loss) 4. 准确率计算 (accuracy) 5. 数值梯度计算 (numerical_gradient) 6. 反向传播计算梯度 (gradient) 总结&#…

【项目】基于STM32F103C8T6的四足爬行机器人设计与实现(源码工程)

&#x1f449;博__主&#x1f448;&#xff1a;米码收割机 &#x1f449;技__能&#x1f448;&#xff1a;C/Python语言 &#x1f449;专__注&#x1f448;&#xff1a;专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 【项目】基于STM32F103C8T6的四足爬行机器人设计与…

使用DeepSeek+本地知识库,尝试从0到1搭建高度定制化工作流(自动化篇)

7.5. 配图生成 目的&#xff1a;由于小红书发布文章要求图文格式&#xff0c;因此在生成文案的基础上&#xff0c;我们还需要生成图文搭配文案进行发布。 原实现思路&#xff1a; 起初我打算使用deepseek的文生图模型Janus进行本地部署生成&#xff0c;参考博客&#xff1a;De…

#渗透测试#批量漏洞挖掘#Apache Log4j反序列化命令执行漏洞

免责声明 本教程仅为合法的教学目的而准备,严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为,在使用本教程前,您应确保该行为符合当地的法律法规,继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果,如有异议,请立即停止本文章读。 目录 Apache Log4j反序列化命令执行漏洞 一、…

HTTP FTP SMTP TELNET 应用协议

1. 标准和非标准的应用协议 标准应用协议&#xff1a; 由标准化组织&#xff08;如 IETF&#xff0c;Internet Engineering Task Force&#xff09;制定和维护&#xff0c;具有广泛的通用性和互操作性。这些协议遵循严格的规范和标准&#xff0c;不同的实现之间可以很好地进行…

百度搜索全面接入DeepSeek-R1满血版:AI与搜索的全新融合

不等了&#xff0c;就是现在&#xff01;百度搜索全量接入DeepSeek-R1满血版 百度搜索已正式全量接入DeepSeek-R1满血版&#xff0c;在宣布“将接入”仅过了24小时后。 就在宣布“将接入”仅24小时后&#xff0c;百度搜索 已正式全量接入 DeepSeek-R1满血版&#xff01;得益于…

nordic(nrf52832、nrf52840)如何使用SES(SEGGER Embedded Studio)编辑编译工程?

nordic官方例程中一般都会给出好几个不同的编译环境供用户选择&#xff0c;一般是 keil工程、armgcc工程、IAR工程、ses工程等。 一、segger embedded studio如何添加工程.h头文件&#xff1f; 1)首先打开options 2&#xff09;下拉选中common 3&#xff09;找到common下的Pre…

LabVIEW利用CANopen的Batch SDO写入

本示例展示了如何通过CANopen协议向设备写入Batch SDO&#xff08;批量服务数据对象&#xff09;。Batch SDO允许用户在一次操作中配置多个参数&#xff0c;适用于设备的批量配置和参数设置。此方法能够简化多个参数的写入过程&#xff0c;提高设备管理效率。 主要步骤&#xf…

python旅游推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤算法)

✅️基于用户的协同过滤算法 ✅️有后台管理 ✅️2w多数据集 这个旅游数据分析推荐系统采用了Python语言、Django框架、MySQL数据库、requests库进行网络爬虫开发、机器学习中的协同过滤算法、ECharts数据可视化技术&#xff0c;以实现从网站抓取旅游数据、个性化推荐和直观展…

【弹性计算】IaaS 和 PaaS 类计算产品

《弹性计算产品》系列&#xff0c;共包含以下文章&#xff1a; 云服务器&#xff1a;实例、存储、网络、镜像、快照容器、裸金属云上运维IaaS 和 PaaS 类计算产品 &#x1f60a; 如果您觉得这篇文章有用 ✔️ 的话&#xff0c;请给博主一个一键三连 &#x1f680;&#x1f680…

视频转序列帧

视频转序列帧 介绍操作总结 介绍 这篇文章不是单独讲视频转序列帧所有的方法&#xff0c;这里是针对我后面要做序列帧动画优化的一个工具篇幅。这里我用的premiere Pro 2020下面会讲方法简称pr。 操作 打开pr点击新建项目 输入名称点击确认 将需要转换的视频导入到媒体浏览…

LLM有哪些可控超参数

LLM有哪些可控超参数 目录 LLM有哪些可控超参数生成控制类采样相关类推理优化类惩罚类其他类计算资源与批量处理类上下文与Token相关类内存相关类生成控制类 以流式返回对话响应:指模型在生成回复时,是否以逐字或逐句的流式方式返回给用户,而不是等全部生成完再返回,能提升…

算法分析—— 《归并排序》

《排序数组》 题目描述&#xff1a; 给你一个整数数组 nums&#xff0c;请你将该数组升序排列。 你必须在 不使用任何内置函数 的情况下解决问题&#xff0c;时间复杂度为 O(nlog(n))&#xff0c;并且空间复杂度尽可能小。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;nums [5,2…

SpringBoot启动时报错:cannot use an unresolved DNS server address: I:53

报错如下&#xff1a; 2025-02-17 13:59:41.374 [main] ERROR org.springframework.boot.SpringApplication:835 - Application run failed org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name mySwaggerResourceProvider def…

AI进展不止于基准:深度解析Grok 3的局限

基准测试长期以来一直是AI评估的基石,但任何认真的AI科学家都知道它们是可以被“游戏化”的。 我曾经详细写过这个问题,甚至LMsys也不得不调整其盲测格式——将Grok 3用不同的标签代替,而不仅仅是隐藏品牌——以减少品牌偏见。 高能力AI,尤其是像GPT-4级别的模型,或那些依…

Miniconda + VSCode 的Python环境搭建

目录&#xff1a; 安装 VScode 安装 miniconda 在VScode 使用conda虚拟环境 运行Python程序 1.安装 vscode 编辑器 官网链接&#xff1a;Visual Studio Code - Code Editing. Redefined 下载得到&#xff1a;&#xff0c;双击安装。 安装成功…

防御保护选路练习

拓扑 配置 IP的基本配置 r2 [R2]int g0/0/0 [R2-GigabitEthernet0/0/0]ip add 12.0.0.2 255.255.255.0 [R2]int g0/0/2 [R2-GigabitEthernet0/0/2]ip add 210.1.1.254 255.255.255.0 [R2-GigabitEthernet0/0/2]int g0/0/1 [R2-GigabitEthernet0/0/1]ip add 200.1.1.254 255.…

AI性能极致体验:通过阿里云平台高效调用满血版DeepSeek-R1模型

前言 解决方案链接&#xff1a; https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_contentg_1000401616 DeepSeek是近期爆火的开源大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;&#xff0c;凭借其强大的模型训练和推理能力&#xff0c;受到越来越多…