容器适配器-stack、queue、priority

1.什么是适配器

2.deque

1.简单了解结构

2.deque的缺陷

3.为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

3.stack（栈）

4.queue（队列）

5.仿函数

6.priority_queue（优先级队列）（堆）

1.什么是适配器

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。

2.deque

1.简单了解结构

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)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与 list比较，空间利用率比较高。

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，其底层结构如下图所示：

这里是有一个中枢数组存放着各个开出空间的起始地址也就是指针。而这些指针都是存放在中枢数组的中间位置，以便头部的插入删除操作，给整个指针数组前面的空间先空着，等待有头插操作再放指针。

2.deque的缺陷

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.为什么选择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：

1. 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。

2. 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。

3.stack（栈）

template<class T, class Container = deque<T>>
class stack
{
public:
	void push(const T& x)
	{
		_con.push_back(x);
	}

	void pop()
	{
		_con.pop_back();
	}

	const T& top() const
	{
		
		return _con.back();
	}

	size_t size() const
	{
		return _con.size();
	}

	bool empty() const
	{
		return _con.empty();
	}

private:
	Container _con;
};

4.queue（队列）

template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
	void push(const T& x)
	{
		_con.push_back(x);
	}

	void pop()
	{
		_con.pop_front();
	}

	const T& front() const
	{
		return _con.front();
	}

	const T& back() const
	{
		return _con.back();
	}

	size_t size() const
	{
		return _con.size();
	}

	bool empty() const
	{
		return _con.empty();
	}

private:
	Container _con;
};

5.仿函数

仿函数顾名思义就是仿照函数写的一种模式。也就是在一个类里重载了运算符()。

template<class T>
class Less
{
public:
	bool operator()(const T& x, const T& y)
	{
		return x < y;
	}
};

int main()
{
	int a = 3;
	int b = 4;

	//用匿名对象调用仿函数
	bool c = Less<int>()(a, b);

	//用已经存在的对象调用仿函数
	Less<int> com;
	bool d = com(a, b);

	cout << c << endl;
	cout << d << endl;

	return 0;
}

结果：

6.priority_queue（优先级队列）（堆）

template<class T>
class Less
{
public:
	bool operator()(const T& x, const T& y)
	{
		return x < y;
	}
};

template<class T>
class Greater
{
public:
	bool operator()(const T& x, const T& y)
	{
		return x > y;
	}
};

// 默认是大堆
template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
class priority_queue
{
public:
	void AdjustUp(int child)
	{
		Compare com;
		int parent = (child - 1) / 2;
		while (child > 0)
		{
			//if (_con[parent] < _con[child])
			if (com(_con[parent], _con[child]))
			{
				swap(_con[child], _con[parent]);
				child = parent;
				parent = (child - 1) / 2;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
	}

	void push(const T& x)
	{
		_con.push_back(x);

		AdjustUp(_con.size() - 1);
	}

	void AdjustDown(int parent)
	{
		// 先假设左孩子小
		size_t child = parent * 2 + 1;

		Compare com;
		while (child < _con.size())  // child >= n说明孩子不存在，调整到叶子了
		{
			// 找出小的那个孩子
			//if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1])
			if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
			{
				++child;
			}

			//if (_con[parent] < _con[child])
			if (com(_con[parent], _con[child]))
			{
				swap(_con[child], _con[parent]);
				parent = child;
				child = parent * 2 + 1;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
	}

	void pop()
	{
		swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
		_con.pop_back();
		AdjustDown(0);
	}

	const T& top()
	{
		return _con[0];
	}

	size_t size() const
	{
		return _con.size();
	}

	bool empty() const
	{
		return _con.empty();
	}

private:
	Container _con;
};