C/C++工程师面试题(STL篇)

STL 中有哪些常见的容器

STL 中容器分为顺序容器、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 

  • vector: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。
  • deque: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: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、map。

  • set  set中不允许相同元素
  • map 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。

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,包含 stack、queue。

  • stack:栈 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。
  • queue: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。

STL 容器用过哪些,查找的时间复杂度是多少,为什么?

以下是其中一些常见容器的查找时间复杂度以及原因:

  1. vector(向量):查找时间复杂度为O(n),因为vector是基于数组实现的,需要线性遍历整个数组来查找元素。

  2. deque(双端队列):在未排序状态下,查找时间复杂度为O(n),类似于vector。但在有序状态下,可以利用二分查找,降低查找时间复杂度为O(log n)。

  3. list(链表):查找时间复杂度为O(n),因为链表是一种线性结构,需要从头开始顺序查找元素。

  4. set(集合)multiset(多重集合):查找时间复杂度为O(log n),底层通常使用红黑树实现,具有较好的平衡性能。

  5. map(映射)multimap(多重映射):查找时间复杂度为O(log n),底层通常使用红黑树实现,按键进行自动排序。

  6. stack(栈)queue(队列):查找时间复杂度为O(n),因为它们是容器适配器,提供了先进先出(FIFO)或后进先出(LIFO)的接口,并不支持快速查找操作。

因此,对于不同的STL容器,其查找时间复杂度取决于底层数据结构的实现方式和算法设计。

vector 和 list 的区别,分别适用于什么场景?

vector 和 list 的区别:

  1. 底层数据结构:

    • vector: 底层使用动态数组实现。
    • list: 底层使用双向链表实现。
  2. 插入和删除操作:

    • vector: 插入和删除元素效率低。
    • list: 插入和删除元素效率高,因为只需要修改相邻节点的指针。
  3. 随机访问:

    • vector: 支持随机访问,可以通过下标快速访问元素。
    • list: 不支持随机访问,只能通过迭代器顺序访问元素。
  4. 空间和内存分配:

    • vector: vector 一次性分配好内存,不够时才进行扩容。
    • list: list 每次插入新节点都会进行内存申请。

适用场景:

  • vector: 适用于连续存储,支持随机访问,而不在乎插入和删除的效率。

  • list: 适用于不连续的内存空间,如果需要高效的插入和删除,而不关心随机访问。

简述 vector 的实现原理

vector 是一种动态数组,在内存中具有连续的存储空间,支持快速随机访问,由于具有连续的存储空间,所以在插入和删除操作方面,效率比较慢。

当 vector 的大小和容量相等(size==capacity)时,如果再向其添加元素,那么 vector 就需要扩容。vector 容器扩容的过程需要经历以下 3 步:

  1. 重新在堆上创建更大的动态数组,大小是原来的2倍;
  2. 将旧内存空间中的数据,按原有顺序移动到新的内存空间中;
  3. 最后将旧的内存空间释放。

扩容以后它的内存地址会发生改变

迭代器失效原因,有哪些情况

迭代器失效是指迭代器在遍历容器过程中,由于容器的结构发生改变而导致迭代器指向的元素不再有效。

以下是导致迭代器失效的常见情况:

  1. 插入和删除操作: 当在容器中插入或删除元素时,可能会导致容器内存重新分配或元素位置的改变,这可能会使迭代器失效。
  2. 清空容器: 清空容器会使容器内的所有元素被删除,这样迭代器指向的元素就会失效。
  3. 使用引起重新分配的操作: 例如,在vector中使用push_back()添加元素时,如果超出了当前容量,可能会触发重新分配操作,从而使所有迭代器失效。
  4. 排序操作: 如果在排序过程中,容器的元素被移动了位置,迭代器可能会失效。
  5. 使用非常量迭代器遍历过程中修改了容器: 如果在使用非常量迭代器遍历容器的过程中,修改了容器的结构(例如插入或删除元素),会使迭代器失效。

deque 的实现原理

分段连续内存、中控器

deque 是由一段一段的连续空间构成。一旦有必要在 deque 前端或者尾端增加新的空间,便配置一段连续定量的空间,串接在 deque 的头端或者尾端。

deque 采取一块所谓的 map(不是 STL 的 map 容器)作为主控,这里所谓的 map 是一小块连续的内存空间,其中的每个元素(此处成为一个结点)都是一个指针,指向另一段连续性内存空间,称作缓冲区。缓冲区才是 deque的存储空间的主体。

红黑树的特性,为什么要有红黑树

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它具有以下特性:

  1. 节点颜色: 每个节点要么是红色,要么是黑色。
  2. 根节点和叶子节点: 根节点、叶子节点(NIL节点,即空节点)是黑色的
  3. 颜色相邻节点规则: 不能有两个相邻的红色节点。
  4. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 这保证了红黑树的关键性质:最长路径不超过最短路径的两倍。

2. 各操作的时间复杂度 插入: O(logN) 查看: O(logN) 删除: O(logN)

map/Set 实现原理,各操作的时间复杂度是多少

1. map 实现原理 map 内部实现了一个红黑树,红黑树有自动排序的功能,因此 map 内部所有元素都是有序的,红黑树的每一个节点都代表着 map 的一个元素。因此,对于 map 进行的查找、删除、添加等一系列的操作都相当于是对红黑树进行的操作。map 中的元素是按照二叉树存储的,特点就是左子树上所有节点的键值都小于根节点的键值,右子树所有节点的键值都大于根节点的键值,使用中序遍历可将键值按照从小到大遍历出来。

2. 各操作的时间复杂度 插入: O(logN) 查看: O(logN) 删除: O(logN)

unordered_map 实现原理

unordered_map 容器和 map 容器一样,以键值对(pair类型)的形式存储数据,存储的各个键值对的键互不相同且不允许被修改。但由于 unordered_map 容器底层采用的是哈希表存储结构,该结构本身不具有对数据的排序功能,所以此容器内部不会自行对存储的键值对进行排序。底层采用哈希表实现无序容器时,会将所有数据存储到一整块连续的内存空间中,并且当数据存储位置发生冲突时,解决方法选用的是“链地址法”(又称“开链法”).

map,unordered_map 的区别

  1. map是基于红黑树实现的,unordered_map是基于哈希表实现的
  2. map根据元素的键值会自动排序,而unordered_map是乱序的
  3. map的增删改查时间复杂度是O(logN),而unordered_map的时间复杂度是最好情况是O(1),最坏情况是O(N)。

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:/a/428947.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

LeetCode-第162题-寻找峰值

1.题目描述 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。 给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] nums[n] -∞ 。 你必须实现时间…

Kali Linux 2024.1

Kali Linux 2024.1刚刚发布,标志着这个备受欢迎的安全重点Linux发行版在今年的首次重大更新。以其先进的渗透测试和安全审计功能而闻名,它是安全专业人员和爱好者的首选工具。 Kali 2024.1 亮点 本次发布由 Linux 内核 6.6 提供支持,突出了…

四年一段旅途,一个起点,一个机会

不得不感慨一下,现在的年轻人、大学生实在是太厉害了 最近加入了一个社群,是一名大三学生创建的,他短短一年间,就创建了一个数千人的社群,还运营的几十个副业社群,一年的时间变现100W,这些成绩…

动态前缀和数组:树状数组

前缀和的不足 前缀和是一种常见的算法思想,能够实现在常数时间复杂度下得到某个子区间内所有元素和。以一维数组 nums 为例,定义前缀和数组 preSum,preSum[i] 表示 nums 前 i 个元素的和,利用动态规划的思想,易得 pre…

力扣128. 最长连续序列(哈希表)

Problem: 128. 最长连续序列 文章目录 题目描述思路复杂度Code 题目描述 思路 1.先将数组中的元素存入到一个set集合中(去除重复的元素) 2.欲找出最长连续序列(先定义两个int变量longestSequence和currentSequence用于记录最长连续序列和当前…

HTML5:七天学会基础动画网页7

CSS3高级特效 2D转换方法 移动:translate() 旋转:rotate() 缩放:scale() 倾斜:skew() 属性:transform 作用:对元素进行移动,旋转,缩放,倾斜。 2D移动 设定元素从当前位置移动到给定位置(x,y) 方法 说明 translate(x,y) 2D转换 沿X轴和Y轴移…

【Python】OpenCV-使用ResNet50进行图像分类

使用ResNet50进行图像分类 如何使用ResNet50模型对图像进行分类。 import os import cv2 import numpy as np from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions from tensorflow.keras.preprocessing import image# 设置…

【计算机网络】IO多路转接之poll

文章目录 一、poll函数接口二、socket就绪条件三、poll的优点四、poll的缺点五、poll使用案例--只读取数据的server服务器1.err.hpp2.log.hpp3.sock.hpp4.pollServer.hpp5.main.cc 一、poll函数接口 #include <poll.h> int poll(struct pollfd *fds, nfds_t nfds, int t…

EmoLLM(心理健康大模型)——探索心灵的深海,用智能的语言照亮情感的迷雾。

文章目录 介绍&#xff1a;应用地址&#xff1a;模型地址&#xff1a;Github地址&#xff1a;视频介绍&#xff1a;效果图&#xff1a; 介绍&#xff1a; EmoLLM是一个基于 InternLM 等模型微调的心理健康大模型&#xff0c;它涵盖了认知、情感、行为、社会环境、生理健康、心…

Python绘制不同形状词云图

目录 1.基本词云图1.1 导入所需库1.2 准备词汇1.3 配置参数并生成词云图1.4 在Python窗口中显示图片1.5 效果展示1.6 完整代码 2. 不同形状词云图2.1 找到自己所需形状图片2.2 利用PS将图片设置为黑白色2.3 在代码中设置背景2.4 效果展示 1.基本词云图 1.1 导入所需库 import…

2023全球软件开发大会-上海站:探索技术前沿,共筑未来软件生态(附大会核心PPT下载)

随着信息技术的迅猛发展&#xff0c;全球软件开发大会&#xff08;QCon&#xff09;已成为软件行业最具影响力的年度盛会之一。2023年&#xff0c;QCon再次来到上海&#xff0c;汇聚了众多业界精英、技术领袖和开发者&#xff0c;共同探讨软件开发的最新趋势和实践。 一、大会…

IO接口 2月5日学习笔记

1.fgetc 用于从文件中读取一个字符&#xff0c;fgetc 函数每次调用将会返回当前文件指针所指向的字符&#xff0c;并将文件指针指向下一个字符。 int fgetc(FILE *stream); 功能: 从流中读取下一个字符 参数: stream:文件流指针 返回值: …

嵌入式驱动学习第二周——断言机制

前言 这篇博客来聊一聊C/C的断言机制。 嵌入式驱动学习专栏将详细记录博主学习驱动的详细过程&#xff0c;未来预计四个月将高强度更新本专栏&#xff0c;喜欢的可以关注本博主并订阅本专栏&#xff0c;一起讨论一起学习。现在关注就是老粉啦&#xff01; 目录 前言1. 断言介绍…

鸿蒙实战应用开发:【拨打电话】功能

概述 本示例通过输入电话&#xff0c;进行电话拨打&#xff0c;及电话相关信息的显示。 样例展示 涉及OpenHarmony技术特性 网络通信 基础信息 拨打电话 介绍 本示例使用call相关接口实现了拨打电话并显示电话相关信息的功能 效果预览 使用说明 1.输入电话号码后&#…

枚举与尺取法(蓝桥杯 c++ 模板 题目 代码 注解)

目录 组合型枚举&#xff08;排列组合模板&#xff08;&#xff09;&#xff09;: 排列型枚举&#xff08;全排列&#xff09;模板&#xff1a; 题目一&#xff08;公平抽签 排列组合&#xff09;&#xff1a; ​编辑 代码&#xff1a; 题目二&#xff08;座次问题 全排…

寒假作业Day 06

寒假作业Day 06 一、选择题 1、关于内存管理&#xff0c;以下有误的是&#xff08; &#xff09; A: malloc在分配内存空间大小的时候是以字节为单位 B: 如果原有空间地址后面还有足够的空闲空间用来分配&#xff0c;则在原有空间后直接增加新的空间&#xff0c;使得增加新空…

No matching version found for @babel/traverse@^7.24.0.

问题&#xff1a; npm安装 依赖失败&#xff0c;找不到所需依赖。 原因&#xff1a; npm镜像源中没有该依赖。&#xff08;大概率是因为依赖最近刚更新&#xff0c;当前镜像源没有同步&#xff09; 解决&#xff1a; 查看自己的npm镜像&#xff1a;npm config get registry…

【刷题记录】详谈设计循环队列

下题目为个人的刷题记录&#xff0c;在本节博客中我将详细谈论设计循环队列的思路&#xff0c;并给出代码&#xff0c;有需要借鉴即可。 题目&#xff1a;LINK 下面是思路分析: 首先一开始收到实现普通队列的思路影响上题目中循环这俩字&#xff0c;那自然想到的是用链表来设计…

IDEA自动导入provided的依赖

最近在学习flink 流程序&#xff0c;在写demo程序的时候依赖flink依赖&#xff0c;依赖的包在flink集群里面是自己已经提供了的&#xff0c;在导入的时候配置为provided&#xff0c;像下面这样&#xff0c;以使打包的时候不用打到最终的程序包里面。 <dependency><gro…

带你从Spark官网啃透Spark Structured Streaming

By 远方时光原创&#xff0c;可转载&#xff0c;open 合作微信公众号&#xff1a;大数据左右手 本文是基于spark官网结构化流解读 Structured Streaming Programming Guide - Spark 3.5.1 Documentation (apache.org) spark官网对结构化流解释 我浓缩了一些关键信息&#xff…