(C++ STL)容器适配器stack、queue、priority

本文主要是介绍(C++ STL)容器适配器stack、queue、priority_queue的简单实现与源码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

容器适配器stack、queue、priority_queue

一、容器适配器
二、deque容器
- 1.deque的原理介绍
- 2.deque的特点
- 3.选择deque作为stack和queue的底层默认容器
三、stack简单实现与源码
四、queue简单实现与源码
五、priority_queue简单实现与源码

以下代码环境为 VS2022 C++。

一、容器适配器

适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。

则容器适配器意为：将容器类的接口转换成容器适配器的接口。

C++ STL 的容器适配器有三个，分别是 stack、queue、priority_queue。

二、deque容器

参考：std::deque

1.deque的原理介绍

deque(双端队列)：是一种双开口的 " 连续 " 空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为 O(1)。

deque 并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际 deque 类似于一个动态的二维数组。

双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其 “ 整体连续 ” 以及随机访问的假象，落在了 deque 的迭代器身上，因此 deque 的迭代器设计就比较复杂。

2.deque的特点

与 vector 比较，deque 的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率是比 vector 高的；
与 list 比较，其底层是连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段；
但是，deque 有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而序列式场景中，可能需要经常遍历。

因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑 vector 和 list，deque 的应用并不多。而目前能看到的一个应用就是，STL 用其作为 stack 和 queue 的底层数据结构。

3.选择deque作为stack和queue的底层默认容器

stack 是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有 push_back() 和 pop_back() 操作的线性结构，都可以作为 stack 的底层容器，比如 vector 和 list 都可以。

queue 是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有 push_back() 和 pop_front() 操作的线性结构，都可以作为 queue 的底层容器，比如 list。

但是 STL 中对 stack 和 queue 默认选择 deque 作为其底层容器，主要是因为：

stack 和 queue 不需要遍历(因此 stack 和 queue 没有迭代器)，只需要在固定的一端或者两端进行操作。
在 stack 中元素增长时，deque 比 vector 的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)；queue 中的元素增长时，deque 不仅效率高，而且内存使用率高。

stack 和 queue 结合了 deque 的优点，而完美的避开了其缺陷。

三、stack简单实现与源码

stack 的介绍参考：std::stack

stack 常用接口有：

stack的构造函数
push
pop
top
size
empty

由于 stack 内部开辟、释放空间的操作交给了 deque，所以 stack 并不用显示的设计 构造函数、析构函数、赋值重载和拷贝构造。

在 stack.h 中：

#pragma once#include <deque>namespace my
{template<class T, class Container = std::deque<T>>class stack{public:// 编译器自动实现一个默认构造函数，// 即便不显示初始化，也会走初始化列表的，// 而 deque 自己初始化时会走默认构造。//stack(const Container& con = Container())//    :_con(con)//{//    ;//}void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.pop_back();}T& top(){return _con.back();}const T& top() const{return _con.back();}size_t size() const{return _con.size();}bool empty() const{return _con.empty();}private:Container _con;};
}

四、queue简单实现与源码

queue 的介绍参考：std::queue

queue 常用接口有：

queue的构造函数
push
pop
back
front
size
empty

queue 同理于 stack，空间开辟和释放交给 deque，不用显示设计上述的四个函数。

在 queue.h 中：

#pragma once#include <deque>namespace my
{template<class T, class Container = std::deque<T>>class queue{public:// 同理于 stack//queue(const Container& con = Container())//    :_con(con)//{//    ;//}void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.pop_front();}T& back(){return _con.back();}const T& back() const{return _con.back();}T& front(){return _con.front();}const T& front() const{return _con.front();}size_t size() const{return _con.size();}bool empty() const{return _con.empty();}private:Container _con;};
};

五、priority_queue简单实现与源码

priority_queue 的介绍参考：std::priority_queue

priority_queue（优先级队列）默认使用 vector 作为其底层存储数据的容器，在 vector 上又使用了堆算法将 vector 中元素构造成堆的结构，因此 priority_queue 就是堆(heap)，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用 priority_queue。注意：默认情况下 priority_queue 是大堆。

对于堆的介绍与实现细节参考：二叉树顺序结构——堆的结构与实现

priority_queue 常用接口有：

priority_queue的默认构造函数与迭代器参数构造函数
push
pop
top
size
empty

priority_queue 也不用显示实现关于空间开辟与释放的相关函数。

在 priority_queue.hpp 中：

#pragma once#include <vector>
//#include <functional>namespace my
{// 自己实现的仿函数less和greatertemplate<class T>class less{public:bool operator()(const T& number1, const T& number2){return number1 < number2;}};template<class T>class greater{public:bool operator()(const T& number1, const T& number2){return number1 > number2;}};template <class T, class Container = std::vector<T>, class Compare = less<T>>class priority_queue{public:// 因为显示的实现了接受迭代器的初始化，需要显示实现默认构造priority_queue(const Compare& comp = Compare(), const Container& con = Container()):_comp(comp),_con(con){;}template <class InputIterator>priority_queue(InputIterator first, InputIterator last){while (first != last){push(*first);++first;}}void AdjustDown(int parent)     // 向下调整算法{int child = parent * 2 + 1;while (child < _con.size()){if (child + 1 < _con.size() && _comp(_con[child], _con[child + 1])){++child;}if (_comp(_con[parent], _con[child])){std::swap(_con[parent], _con[child]);}else{break;}parent = child;child = parent * 2 + 1;}}void AdjustUp(int child)        // 向上调整算法{int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if (_comp(_con[parent], _con[child])){std::swap(_con[parent], _con[child]);}else{break;}child = parent;parent = (child - 1) / 2;}}void push(const T& x){_con.push_back(x);AdjustUp(_con.size() - 1);}void pop(){std::swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.resize(_con.size() - 1);AdjustDown(0);}const T& top() const{return _con[0];}T& top(){return _con[0];}size_t size() const{return _con.size();}bool empty() const{return _con.empty();}private:Container _con;Compare _comp;};
};