C++17 STL Стандартная библиотека шаблонов - Яцек Галовиц

C++17 STL Стандартная библиотека шаблонов читать книгу онлайн
С++ — объектно-ориентированный язык программирования, без которого сегодня немыслима промышленная разработка ПО. В этой замечательной книге описана работа с контейнерами, алгоритмами, вспомогательными классами, лямбда-выражениями и другими интересными инструментами, которыми богат современный С++. Освоив материал, вы сможете коренным образом пересмотреть привычный подход к программированию.
Преимущество издания — в подробном описании стандартной библиотеки шаблонов С++, STL. Ее свежая версия была выпущена в 2017 году. В книге вы найдете более 90 максимально реалистичных примеров, которые демонстрируют всю мощь STL. Многие из них станут базовыми кирпичиками для решения более универсальных задач.
Вооружившись этой книгой, вы сможете эффективно использовать С++17 для создания высококачественного и высокопроизводительного ПО, применимого в различных отраслях.
В нашей ситуации описанная характеристика очень полезна: когда мы видим миллиардера из конкретной страны в первый раз, это говорит о том, что ее еще нет в ассоциативном массиве. В таком случае нам следует добавить эту страну и установить значение счетчика, равное 1. Если мы уже встречали миллиардера из этой страны, то нужно получить ссылку на существующий счетчик, чтобы увеличить его. Именно это и происходит на шаге 6:
if (!success) {
iterator->second.second += 1;
}
Обратите внимание: функции insert и emplace контейнера std::map работают одинаково. Основное различие между ними заключается в том, что функция try_emplace не будет создавать объект, связанный с ключом, если последний уже существует. Это повышает производительность в ситуациях, когда создание объектов занимает много времени.
Дополнительная информация
Наша программа продолжит работать, если мы сменим тип контейнера с std::map на std::unordered_map. Таким образом мы просто переключимся с одной реализации на другую, которая имеет иные характеристики производительности. В этом примере есть единственное отличие: ассоциативный массив больше не будет выводиться в алфавитном порядке, поскольку подобные массивы на основе хешей не упорядочивают свои объекты так, как это делается для деревьев поиска.
Исследуем новую семантику подсказок для вставки элементов с помощью метода std::map::insert
Поиск элементов в контейнере std::map занимает время O(log(n)). То же касается вставки новых элементов, поскольку позицию, на которую нужно добавить новый элемент, тоже необходимо найти. Простая вставка М новых элементов займет время O(M * log(n)).
Чтобы операция была более эффективной, функция вставки контейнера std::map принимает необязательный параметр, представляющий собой подсказку для вставки. Это, по сути, итератор, который указывает на место, близкое к будущей позиции вставляемого элемента. Если подсказка корректна, то амортизированное время вставки составит O(1).
Как это делается
В этом примере мы вставим несколько элементов в контейнер std::map и используем подсказки для вставки, чтобы снизить количество операций поиска.
1. Мы преобразуем строки в числа, поэтому включим заголовочные файлы для std::map и std::string:
#include <iostream>
#include <map>
#include <string>
2. Далее создаем ассоциативный массив, в котором содержатся некие символы:
int main()
{
std::map<std::string, size_t> m {{"b", 1}, {"c", 2}, {"d", 3}};
3. Теперь вставим несколько элементов и для каждого из них используем подсказку для вставки. Поскольку изначально ее у нас нет, выполним первую операцию вставки, указывая на конечный итератор ассоциативного массива:
auto insert_it (std::end(m));
4. Вставим элементы в порядке, обратном алфавитному, используя имеющуюся у нас подсказку для вставки, а затем повторно инициализируем ее значением, которое возвращает функция insert. Следующий элемент будет вставлен прямо перед подсказкой:
for (const auto &s : {"z", "y", "x", "w"}) {
insert_it = m.insert(insert_it, {s, 1});
}
5. Чтобы продемонстрировать, как не нужно решать задачу, вставим строку, которая окажется с левого края ассоциативного массива, но зададим для нее неправильную подсказку, указывающую на крайнюю правую позицию ассоциативного массива — end:
m.insert(std::end(m), {"a", 1});
6. Наконец, просто выведем на экран полученный результат.
for (const auto & [key, value] : m) {
std::cout << """ << key << "": " << value << ", ";
}
std::cout << 'n';
}
7. Скомпилировав и запустив программу, мы получим следующий результат. Очевидно, ошибочная подсказка при вставке ничего не испортила, поскольку порядок ассоциативного массива все еще правильный:
"a": 1, "b": 1, "c": 2, "d": 3, "w": 1, "x": 1, "y": 1, "z": 1,
Как это работает
Единственное отличие от обычной вставки в этом примере заключается в том, что мы используем дополнительный итератор-подсказку. Кроме того, мы говорили о правильных и неправильных подсказках.
Правильная подсказка будет указывать на существующий элемент, чье значение превышает значение вставляемого элемента, чтобы новый элемент занял позицию прямо перед ней. Если с подсказкой, предоставленной пользователем, это невозможно сделать, то функция insert откатится к неоптимизированной версии, которая выполнится за время O(log(n)).
Во время первой вставки у нас есть итератор, указывающий на конечный элемент ассоциативного массива, поскольку у нас нет более удачной стартовой позиции. После вставки в дерево символа z нам станет известно, что прямо перед ним будет вставлен символ y, и это вполне сгодится на роль правильной подсказки. То же применимо и к символу x, если мы будем вставлять его в дерево после добавления символа y, и т.д. Именно поэтому вы можете использовать итератор, который был возвращен последней операцией вставки, для выполнения следующей вставки.
Важно знать, что до появления С++11 подсказки для вставки считались правильными, если указывали на позицию, которая стоит перед вновь вставленным элементом.
Дополнительная информация
Что интересно, неправильная подсказка не нарушает порядок элементов в ассоциативном массиве. Как же тогда это вообще работает и что же означает выражение «амортизированное время вставки равно O(1)»?
Контейнер std::map обычно реализуется с применением бинарного дерева поиска. При вставке в данное дерево новый ключ сравнивается с ключами других узлов, начиная с вершины. Если ключ меньше или больше, чем ключ текущего узла, то алгоритм поиска смещается влево или вправо и опускается вниз на один узел. Выполняя такие операции, поисковый алгоритм остановится в точке, где глубина текущего дерева максимальна, и поместит туда новый узел и его ключ. Вполне возможно, что данный шаг нарушит баланс дерева, поэтому после вставки будет выполнен алгоритм перебалансировки.
Когда мы вставляем в дерево элементы, которые имеют ключи, являющиеся непосредственными соседями друг друга (например, целое число 1 выступает соседом целого числа 2, поскольку нельзя поместить между ними ни одно целое число), они часто могут оказаться в дереве рядом друг с другом. Это нетрудно проверить, если это верно для определенного ключа и соответствующей подсказки. В таком случае в алгоритме вставки будет пропущен этап поиска, что позволит сэкономить существенное количество времени. Тем не менее после этого все равно может быть запущен алгоритм перебалансировки. Поскольку