Believe it

相信不屈不挠的努力,相信战胜死亡的年轻

Spring 模块

Spring有六大模块,测试、容器、面向切面编程、instrumentation、数据访问与集成、Web与远程调用。 - 测试: Test - 容器: Beans,Core,Context,Expression,ContextSupport - 面向切面编程: AOP,Aspects - instrumentation: instrument,instrumentTomcat - 数据访问与集成: JDBC,Transaction,ORM,OXM,Messaging,JMS - Web与远程调用: Web,WebServlet,WebPortlet,WebSocket 但是Spring远不止这些

Spring配置

Spring有三种配置方式,第一是通过XML配置,第二是通过JAVA配置,第三是隐式的bean返现机制和自动装配。建议优先使用三,而后是二,最后是一 ## 自动化装配bean 有两种方法,组件扫描和自动装配,

从这开始我们进入《STL源码分析》的学习

STL分为6大组件: 空间配置器、容器、迭代器、算法、仿函数、配接器

空间配置器

STL的空间适配器事STL的基础,我们不能靠操作系统来为我们管理内存,那样的代价太大了,这不划算,作为一个c/c++开发人员,我们要完全控制我们程序的一切。

allocator

这是他的英文名字,我们的allocator定义了四个操作

  • alloc::allocate() 内存配置
  • alloc::dellocate() 内存释放
  • alloc::construct() 构造对象
  • alloc::destroy() 析构对象

type_traits<T>

一个模版元技术,他是一个类,能够萃取类型的相关信息,模版元详见C++笔记中的Boost源码分析

destroy

对于基本数据类型,我们啥都不用干,对于用户定义的数据类型,我们显示调用析构函数即可,这个使用模版特化即可。

construct

就是new,但是不用申请空间了,因为allocate已经干了

一级配置器、二级配置器

一级配置大空间(>128bytes)就是malloc和free,二级配置小空间,利用内存池。

一级配置器

直接new的,new失败以后调用out of memery的处理方式调用处理例程,让其释放内存,不断尝试,释放的时候直接free

二级配置器

维护16个链表,每个链表维护一种类型的内存,分别为8bytes、16bytes、24bytes、一直到128bytes。更加巧妙的地方是将维护的内存和链表的指针使用联合体组装。这就不浪费空间了。当需要配置内存的时候,向8字节对齐,然后再分配,当释放内存的时候,丢到链表里面就行了 当链表空了的时候,从内存池中取出20个新的内存块填充链表。 内存池是一个大块大内存,当内存池空了以后,申请更多的内存,保证每次都比上一次申请的多就行了,要是让我实现,我才不这样做,我要用计算机网络中的自适应rtt原理来做。

迭代器

说白了就是个指针,但是他比指针更强大,更灵活。

迭代器类型

  • input iterator 只读
  • output iterator 只写
  • forward iterator 单向迭代器
  • bidirectional iterator 双向移动一个单位
  • random access iterator 双向移动多个单位
graph TB
1((input)) --> 3((forward))
2((output)) --> 3((forward))
3((forward)) --> 4((bi))
4((bi)) --> 5((random))

类型

首先为了实现的容易,得设计iterator_category为迭代器自己的类型,value_type为迭代器维护的具体数据的类型,diference_type为两个迭代器之间的距离的类型,pointer为原生指针,reference为原生引用。

vector

不讲了,太简单了

vector 的迭代器

服了,居然就是指针,我一直以为他封装了一下,这也太懒了。

list

算了这都跳过算了,没啥意思,

deque

用分段连续来制造整体连续的假象。 两个迭代器维护首尾,一个二维指针维护一个二维数组,感觉很low,每一行被称为一个缓冲区,但是列的话,他前后都预留了一些指针位置。 当我们随机访问的时候,就可以根据每一行的长度来选择正确的缓冲区了。

deque的迭代器

这个就厉害一些了,他包含了4个地方,当前指针、当前缓冲区首尾指针,中控器上面当前缓冲区的指针。

代码我感觉也一般般,我写也这样

queue和stack

居然是deque实现的,明明有更好的实现方法,再见,看都不想看

heap

算法都是这样写的

priority heap

vector实现的,

slist

我还是不适合这个东西

关联式容器

这玩意就是红黑树啦,上一章的序列容器看的我难受死了,希望这个能爽一些

红黑树

翻了好几页,都是红黑树,并没有让我感到很吃惊的代码

set和map

set就是直接红黑树,map就把用pair分别存kv,然后自己定一个仿函数,难怪map找到的都是pair

multi

算了自己写过平衡树的都知道,和非multi没几行代码不一样。

hashtable

下一章下一章。。。

算法

分为质变算法和非质变算法,一个会改变操作对象,另一个不会。

accumulate

这个强,accmulate(first,last,init),将[first,last)的值累加到init上

accmulate(first,last,init,binary op),将[first,last)从左到右二元操作(init,*)到init上

adjacent_difference

666666666,adjacent_difference(first,last,result)差分都来了[first,last)差分到[result,*)

6666666,自己定义的差分adjacent_difference(first,last,result,binary_op); 这个能自定定义减法,

注意可以result设为first

inner_product

内积,inner_product(first1,last1,first2,init),加到init上然后返回。

参数在加上一个binary_op1和binary_op2,init=binary_op1(init,binary_op2(eme1,eme2))

太强了,佩服的五体投地,明天继续学,看java去

partial_sum

和前面的差分一样,partial_sum 为前缀和,partial_sum(first,last,result)为前缀和输出到result中

当然你也可以定义binary_op操作,加在最后面

power

快速幂算法了解一下,power(x,n)x的n次方,n为整数,要求满足乘法结合律。

power(x,n,op),这个同理

itoa

itoa(first,last,value);

while(first!=last) *first++=value++;

equal

equal(first1,last1,first2)

判断[first1,last1) 和[first2,...)是否相同

同样支持二元仿函数。

fill

fill(first,last,value)

把区间的值设为value

fill_n

fill(first,n,value)

把first开始的n个元素设为value

iter_swap

iter_swap(a,b)

交换迭代器的内容,这里就有意思了,如何获取迭代器内容的类型呢?还记得之前讲迭代器的时候,在迭代器内部定义的

value_type吗?对!就是那个。

lexicographical_compare

lexicographical_compare(first1,last1,first2,last2)

字典序比大小,需要支持小于号

max min

这俩也支持仿函数

mismatch

mismatch(first1,last1,first2)

用第一个去匹配第二个,你需要保证第二个不必第一个短,返回匹配尾部

支持仿函数==

swap

就是很普通的交换,

copy(first,last,result)

特化了char*和wchar_t*为memmove,特化了T*和const T*,通过萃取,若指向的数据为基本数据类型则调用memmove,

否则再分为随机迭代器和非随机迭代器,随机迭代器使用last-first这个值来控制,非随机迭代器用if(last==frist)来控制。

copy_backward

和上面一样,但是为逆序拷贝

set_union

set_union(first1,last1,first2,last2,result)

就是遍历两个有序容器,然后赋值到result中,注意到它在碰到相同元素的时候两个迭代器都自增了,导致若第一个中有3个1,第二个中有5个1,则输出的时候只有5个1

set_intersection

同上

交集,得到3个1

set_difference

代码越来越平庸了,这个是S1-S2,出现在S1中不出现在S2中

set_symmetric_difference

对称差,平庸的代码

adjacent_find(first,last)

找到第一个相等的相邻元素,允许自定义仿函数

count(first,last,value)

对value出现对次数计数

count_if(first,last,op) 对op(*it)为真计数

越看越无聊了

find(first,last,value)

找value出现的位置,这个函数应该挺有用的

find_if(first,last,op) 同上啦

find_end 和find_first_of

这个函数没用,我为啥不用kmp算法

for_each(first,last,op)

op(*i)

geterate(first,last,op)

*i=op()

generate_n 同上

transform(first,last,result,op)

*result=op(*first)

transform(first1,last1,first2,last2,result,op)

*result=op(*first1,*first2)

includes(first1,last1,first2,last2)

保证有序,然后判断2是不是1的子序列,显然On

max_element(first,last)

区间最大值

min_element(first,last)

同上

merge(first1,last1,first2,last2,result)

归并排序的时候应该用得到吧

partition(first,last,pred)

pred(*)为真在前,为假在后On

remove(first,last,value)

把value移到尾部 remove_copu(first,last,result,value),非质变算法

remove_if remove_copy_if

同上

replace(first,last,old_value,new_value)

看名字就知道怎么实现的

replace_copy,replace_if,replace_copy_if

revese

秀得我头皮发麻,这个。。。。。。。

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while(true)
if(first==last||first==--last) return;
else iter_swap(first++,last);

随机迭代器的版本还好

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while(first<last) iter_swap(first++,--last);

reverse_copy ,常见的代码

rotate

这个代码有点数学,大概率用不到,一般情况下我们写splay都用3次reverse来实现的,复杂度也不过On,他这个代码就一步到位了,使用了gcd,没啥意思,STL果然效率第一

子序列首次出现的位置,

search_n

好偏,算了,没啥用的代码

swap_ranges(first1,last1,first2)

区间交换,swap的增强版

unique

移除重复元素

unique_copy

不多说了,就是二分,

next_permutation

一直想不明白这个函数怎么实现的,今天来看看,既然是下一个排列,显然是需要找到一个刚好比现在这个大大排列,简单分析......6532,如果一个后缀都是递减的,显然这个后缀不能更大了,如果一个后缀都不能变得更大,就必须调整更前的,所以我们要找到这样的非降序....16532,把最后一个放到1的位置,其他的从小到大排列好就行了。也即swap(1,2),reverse(6531)

prev_permutation

同理

random_shuffle

洗牌算法,从first往last遍历,每次从最后面随机选一个放到当前位置即可。

partial_sort

partial_sort(first,middle,last) 保证[first,middle)有序且均小于[middle,last)直接对后面元素使用堆上浮,这样保证了小的元素均在[first,middle)中,然后使用sort_heap????? &ems; 为啥第一步不用线性时间选择,第二步不用快排?

sort

大一就听说了这个的大名,现在来学习学习

Median_of_three

__median(a,b,c) 返回中间那个值

Partitionining

这个大家都会写,就是按照枢轴,把小的放左边,大的放到右边

threshold

当只有很少很少的几个元素的时候,插入排序更快。

final insertion sort

我们不必在快速排序中进行插入排序,但是可以提前推出,保证序列基本有序,然后再对整体使用插入排序

SGI sort

先快速排序到基本有序,然后插入排序

快速排序

先排序右边,后左边,且将左边当作下一层,当迭代深度恶化的时候,即超过了lg(n)*2的时候,采取堆排序 枢轴的选择,首、尾、中间的中位数

RW sort

这个就少了堆排序了,其他的和SGI一样

equal_range

lower_bound和upper_bound的合体 比直接lower_bound+upper_bound应该快一些,大概这样,二分中值偏小,做缩左断点,偏大则缩右端点,若二分中值等于value,则对左边lower_bound,对右边upper_bound,然后就能直接返回了

inplace_merge

将两个相邻的有序序列合并为有序序列,他在分析卡空间的做法,再见。。。不缺空间,

nth_element

线性时间选择,三点中值,递归变迭代,长度很小以后直接插入排序,666666

mergesort

借助inplace_merge直接完成了,

总结

STL的算法还是很厉害的。

仿函数

c++的一大特色,通过重载()来实现像函数一样的功能

一元仿函数

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template<class Arg,class Result>
struct unary_function{
typedef Arg argument_type;
typedef Result result_type;
};

看到上面那玩意没,你得继承它。

  • negeta 取反,返回-x
  • logical_not !x
  • identity x
  • select1st a.first
  • select2nd a.second

二元仿函数

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template<class Arg1,class Arg2,class Result>
struct unary_function{
typedef Arg1 first_argument_type;
typedef Arg2 second_argument_type;
typedef Result result_type;
};
  • plus a+b
  • minus a-b
  • multiplies a*b
  • divides a/b
  • modulus a%b
  • equal_to a==b
  • not_equal_to a!=b
  • greater a>b
  • greater_equal a>=b
  • less a<b
  • less_equal a<=b
  • logical_and a&&b
  • logical_or a||b
  • project1st a
  • project2nd b

仿函数单位元

你要为你的仿函数设置一个identity_element单位元,用于快速幂

配接器

本质上,配接器是一种设计模式,改变仿函数的接口,成为仿函数配接器,改变容器接口,称为容器配接器,改变迭代器接口,称为迭代器配接器

容器配接器

queue和stack就是修饰了deque的配接器

迭代器配接器

迭代器的配接器有3个,insert itertors,reverse iterators,iostream iterators.

哇塞这东西有点深,明天再看。

网页

当我们输入网址以后,会建立http(https算了)连接,我们给服务器请求,服务器给我们回应,我们不断发送request,服务器不断返回response,请求又很多种。

大量的response

我们要把这些数据存起来,数据库啊啥的都行。

简单的爬虫

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import requests
res = requests.get("http://www.baidu.com")
res.encoding = 'utf-8'
print(res.text)

上面的代码能够得到百度网站

分析html

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import requests
#import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get("http://www.baidu.com")
res.encoding = 'utf-8'
print(res.text)
soup = BeautifulSoup(res.text,"html.parser")
print(soup.text)

得到连接

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import requests
import bs4
res = requests.get("http://www.baidu.com")
res.encoding = 'utf-8'
print(res.text)
soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
print(soup.text)
for link in soup.select('a'):
print(link.text,link['href'])

结束了,好简单,还准备写一套流程的,现在免了

学习

spring 是一个轻量级框架

他最重要的地方时AOP和IOC,他的目的是降低耦合度,减少代码量

AOP

面向切面编程,

IOC

控制反转,即将对象的创建交给spring,配置文件+注解 ## 耦合问题 比方说我们要在B类中使用A类,就会在B类中A a=new A();然后这样就导致了B依赖A ### 工厂模式解决耦合 用工厂来控制A类,在B中就能 A a=factory.getA(); 这又导致了B和工厂耦合。 ## ioc方案 解析xml配置文件中的类,在工厂类中利用反射创建类的对象,这就降低了类的耦合度,我们想要换类的时候,只要将xml中的类名称改掉就可以了。

一站式框架

springMVC+ioc+jdbcTemplate

Boost 与c++

Boost是基于C++标准的现代库,他的源码按照Boost Software License 来发布,允许任何人自由使用、修改和分发。

Boost有哪些功能?

Boost强大到拥有超过90个库,但我们暂时只学习其中一部分

Any

boost::any是一个数据类型,他可以存放任意的类型,例如说一个类型为boost::any的变量可以先存放一个int类型的值,然后替换为一个std::string的类型字符串。

Array

好像是一个数组容器,和std::vector应该差别不大。

and more ...

这个系列的博客来干嘛?

这个系列的博客用来介绍Boost提供的接口,不对Boost进行源码分析,关于Boost的源码,预计会在Boost源码分析笔记系列的博客中。

Boost.Any

Any在C++17被编入STL C++是强类型语言,没有办法向Python那样把一个int赋值给一个double这种骚操作,而Boost.Any库为我们模拟了这个过程,使得我们可以实现弱类型语言的东西。

在基本数据类型中玩弱类型

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#include <boost/any.hpp>
int main(){
boost::any a = 1;
a = 3.14;
a = true;
}

这样的代码是允许编译的,大概是因为boost::any内部储存的是指针。

char数组不行了

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#include <boost/any.hpp>
int main(){
boost::any a = 1;
a = "hello world";
}

上诉代码可以编译和运行,但是一定会碰到问题的,当我们把char数组弄过去的时候,就不太行了,原因是char[]不支持拷贝构造,但是我们可以通过把std::string来解决这个问题。 ## 用std::string代替char数组

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#include <boost/any.hpp>
int main(){
boost::any a = 1;
a = std::string("hello world");
}
可以见到我们用string完美地解决了这个问题。 ## 写很容易,如何读呢? 我们已经学习了boost::any的写操作,但是应该如何读取呢?
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#include <boost/any.hpp>
#include <iostream>
int main(){
boost::any a = 1;
std::cout << boost::any_cast<int>(a) << std::endl;
}
boost提供了一个模版函数any_cast<T>来对我们的any类进行读取 ## 类型不对会抛出异常 有了any<T>的模版,看起来我们可以对boost进行任意读取,我们试试下这个
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#include <boost/any.hpp>
#include <iostream>
int main() {
boost::any a = 1;
a = "hello world";
std::cout << boost::any_cast<int>(a) << std::endl;
}
抛出了如下异常
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libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type boost::wrapexcept<boost::bad_any_cast>: boost::bad_any_cast: failed conversion using boost::any_cast
实际上上诉代码是永远无法成功的。因为你把一个char数组传了进去。

成员函数

boost的any是有很多成员函数的。比方说empty可以判断是否为空,type可以得到类型信息,

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#include <boost/any.hpp>
#include <iostream>
#include <typeinfo>

int main() {
boost::any a = std::string("asdf");
if (!a.empty()) {
std::cout << a.type().name() << std::endl;
a = 1;
std::cout << a.type().name() << std::endl;
}
}
代码运行结果如下,表示首先是字符串,然后是整形。
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NSt3__112basic_stringIcNS_11char_traitsIcEENS_9allocatorIcEEEE
i

拿到指针

当我们把一个any的地址传给any_cast的时候,我们会得到any内部数据的指针,

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#include <boost/any.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
boost::any a = 1;
int *i = boost::any_cast<int>(&a);
std::cout << *i << std::endl;
}

Boost::Tuple

boost::tuple是一个元组。在c++11被编入STL

第六行无法通过编译,这说明tuple的长度最长只能是10

第9-12行定义了3个元组

第13行演示了如何通过make_tuple构造元组

第14行演示了如何通过get来访问元组里面的元素

第16行演示了get的返回值是引用

第19-20行演示了tuple的等号操作

第23-27行演示了tuple中可以储存引用

第28行通过tie构造了一个全引用元组

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#include <boost/tuple/tuple.hpp>
#include <boost/tuple/tuple_comparison.hpp>
#include <boost/tuple/tuple_io.hpp>
#include <bits/stdc++.h>

// boost::tuple<int, int, int, int, int, int, int, int, int, int, int>too_long;
int main() {
// 基本操作
boost::tuple<int, int, int, int, int, int, int, int, int, int> a(
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
boost::tuple<std::string, std::string> b("hello", "world");
boost::tuple<std::string, std::string> c("hello", "world2");
std::cout << boost::make_tuple(1, 2, 3, 4) << std::endl;
std::cout << "a.get<0>() is " << a.get<0>() << std::endl;
std::cout << "a is " << a << std::endl;
a.get<0>() = -1;
std::cout << "a is " << a << std::endl;
std::cout << "b is " << b << std::endl;
std::cout << "b==c is " << (b == c) << std::endl;
std::cout << "b==b is " << (b == b) << std::endl;

// 进阶操作
int x = 1, y = 2;
boost::tuple<int&, int> reference(boost::ref(x), y);
// boost::tuple<int&, int> reference(x, y); 也可以
x = 5;
std::cout << "reference is " << reference << std::endl;
auto reference2 = boost::tie(x, y);
x = 10, y = 11;
std::cout << "reference2 is " << reference2 << std::endl;
}

输出

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(1 2 3 4)
a.get<0>() is 1
a is (1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)
a is (-1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)
b is (hello world)
b==c is 0
b==b is 1
reference is (5 2)
reference2 is (10 11)

Boost::Variant

boost::variant和any很像,variant和any一样在C++17中被编入STL

variant可以指定一部分数据类型,你可以在这一部分中随便赋值,就像下面写到的一样,另外和any的any_cast不一样的是variant使用get<T>来获得内容。

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#include <boost/variant.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

int main() {
boost::variant<double, char, std::string> v;
v = 3.14;
std::cout << boost::get<double>(v) << std::endl;
v = 'A';
// std::cout << boost::get<double>(v) << std::endl; 这句现在会报错
std::cout << boost::get<char>(v) << std::endl;
v = "Hello, world!";
std::cout << boost::get<std::string>(v) << std::endl;
}

访问者模式

variant允许我们使用访问者模式来访问其内部的成员,使用函数boost::apply_visitor来实现,访问者模式使用的时候重载仿函数。仿函数记得继承static_visitor即可。

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#include <boost/variant.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

struct visit : public boost::static_visitor<> {
void operator()(double &d) const { std::cout << "double" << std::endl; }
void operator()(char &c) const { std::cout << "char" << std::endl; }
void operator()(std::string &s) const { std::cout << "string" << std::endl; }
};

int main() {
boost::variant<double, char, std::string> v;
v = 3.14;
boost::apply_visitor(visit(), v);
v = 'A';
boost::apply_visitor(visit(), v);
v = "Hello, world!";
boost::apply_visitor(visit(), v);
}
输出
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double
char
string

StringAlgorithms

我终于找到一个暂时没有被编入C++17的库了,听说在C++20中他也没进,哈哈哈。 ## 大小写转化 首先上来的肯定就是大小写转化啦,使用函数to_upper_copy(string)就可以了。

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "abcdefgABCDEFG";
std::cout << boost::algorithm::to_upper_copy(s) << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::to_lower_copy(s) << std::endl;
}

删除子串

erase_all_copy就是说先copy一份,然后再将子串全部删除,如果不带copy就是说直接操作穿进去的母串。下面的代码都可以去掉_copy,erase_first指的是删除第一次出现的,last指的是删除最后一次出现的,nth指的是删除第n次出现的,n从0开始,erase_head值的是删除前n个字符,erase_tail指的是删除后n个字符。

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "000111000111ababab000111000111";
std::cout << s << std::endl;

// boost::algorithm::erase_all(s,"ab");
std::cout << boost::algorithm::erase_all_copy(s, "ab") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::erase_first_copy(s, "111") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::erase_last_copy(s, "111") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::erase_nth_copy(s, "111",0) << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::erase_nth_copy(s, "111",100) << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::erase_head_copy(s, 4) << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::erase_tail_copy(s, 4) << std::endl;
}

查找子串

find一类的函数,同上,他将返回一个iterator_range的迭代器。这个迭代器可以操作子串。注意子串和母串共享空间。

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "000111000111ababab000111000111";
std::cout << s << std::endl;
auto x = boost::algorithm::find_first(s,"000");
x[0] = '2';
std::cout << s << std::endl;
//std::cout << boost::algorithm::find_last(s, "111") << std::endl;
}
又是一套代码下来了
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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "000111000111ababab000111000111";
std::cout << s << std::endl;
auto x = boost::algorithm::find_first(s,"000");
x = boost::algorithm::find_last(s,"1");
x = boost::algorithm::find_nth(s,"1",3);
x = boost::algorithm::find_tail(s,3);
x = boost::algorithm::find_head(s,3);
std::cout << s << std::endl;
//std::cout << boost::algorithm::find_last(s, "111") << std::endl;
}

替换子串

replace又是一套如下

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "000111000111ababab000111000111";
std::cout << s << std::endl;

// boost::algorithm::replace_all(s,"ab");
std::cout << boost::algorithm::replace_all_copy(s, "ab","all") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::replace_first_copy(s, "111","first") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::replace_last_copy(s, "111","last") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::replace_nth_copy(s, "111", 0,"nth") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::replace_nth_copy(s, "111", 100,"nth") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::replace_head_copy(s, 2,"Head") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::replace_tail_copy(s, 2,"Tail") << std::endl;
}

修剪字符串

trim_left_copy 指的是从左边开始修建,删掉空字符等,trim_right_copy是从右边开始修建,trim_copy是两边一起修剪。

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "\t ab d d d d d \t";
std::cout << "|" << s << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_left_copy(s) << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_right_copy(s) << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_copy(s) << "|" << std::endl;
}
这个代码输出了
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|      ab  d d  d d d     |
|ab d d d d d |
| ab d d d d d|
|ab d d d d d|

我们还可以通过指定谓词来修剪使用trim_left_copy_if

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = " 01 0 1 000ab d d d d d 11111111";
std::cout << "|" << s << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_left_copy_if(s,boost::algorithm::is_any_of(" 01")) << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_right_copy_if(s,boost::algorithm::is_any_of(" 01")) << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_copy_if(s,boost::algorithm::is_any_of(" 01")) << "|" << std::endl;
}
更多的谓词,我们还有is_lower、is_upper、is_space等谓词。
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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = " 01 0 1 000ab d d d d d 11111111";
std::cout << "|" << s << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_copy_if(s,boost::algorithm::is_space()) << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_copy_if(s,boost::algorithm::is_digit()) << "|" << std::endl<<std::endl;
s = "aaaBBBaBBaaa";
std::cout << "|" << s << "|" << std::endl;
std::cout << "|" << boost::algorithm::trim_copy_if(s,boost::algorithm::is_lower()) << "|" << std::endl;


}

字符串比较

starts_with(s,t)判断s是否以t开头,类似的有ends_with,contains,lexicographical_compare分别表示s是否以t结尾,s是否包含t,s与t的字典序比较。

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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::cout << boost::algorithm::starts_with("abcde", "abc") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::ends_with("abcde", "cde") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::contains("abcde", "cde") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::lexicographical_compare("abcde", "cde") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::lexicographical_compare("abcde", "abcde") << std::endl;
std::cout << boost::algorithm::lexicographical_compare("cde", "abcde") << std::endl;
}
## 字符串分割 这个就简单多了,直接split+谓词函数就行了
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#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <iostream>

int main() {
std::string s = "abc abc abc * abc ( abc )";
std::vector<std::string> v;
boost::algorithm::split(v, s, boost::algorithm::is_any_of(" *()"));
for (auto x : v) std::cout << x << ".";
std::cout << std::endl;
}
输出
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abc.abc.abc...abc...abc...

我们注意看有些函数前面有个i,比如ierase_all, 这个说的是忽略大小写。

boost::regex

C++11的时候,被编入STL 明天接着整。。。

remove_cv

remove_cv 这个模版类能够帮我们去掉类型的const,他的实现很简单,即使用模版元技术:

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template <class T> struct remove_cv{ typedef T type; };
template <class T> struct remove_cv<T const>{ typedef T type; };
template <class T> struct remove_cv<T volatile>{ typedef T type; };
template <class T> struct remove_cv<T const volatile>{ typedef T type; };

这个代码应该非常容易理解,remove_cv的模版是一个T,我们对他做模版偏特化,将const 和volatile分离,然后使用::value就可以得到没有const、volatile的类型了,所以这个类也叫remove_cv。

is array

is array的实现非常简单,我们先假设所有的都不是array,即如第四行所示,然后利用偏特化,特判掉所有的array即可,让他们继承true_type,这样我们在使用的时候用::value即可判断。

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#if defined( __CODEGEARC__ )
template <class T> struct is_array : public integral_constant<bool, __is_array(T)> {};
#else
template <class T> struct is_array : public false_type {};
#if !defined(BOOST_NO_ARRAY_TYPE_SPECIALIZATIONS)
template <class T, std::size_t N> struct is_array<T[N]> : public true_type {};
template <class T, std::size_t N> struct is_array<T const[N]> : public true_type{};
template <class T, std::size_t N> struct is_array<T volatile[N]> : public true_type{};
template <class T, std::size_t N> struct is_array<T const volatile[N]> : public true_type{};
#if !BOOST_WORKAROUND(__BORLANDC__, < 0x600) && !defined(__IBMCPP__) && !BOOST_WORKAROUND(__DMC__, BOOST_TESTED_AT(0x840))
template <class T> struct is_array<T[]> : public true_type{};
template <class T> struct is_array<T const[]> : public true_type{};
template <class T> struct is_array<T const volatile[]> : public true_type{};
template <class T> struct is_array<T volatile[]> : public true_type{};
#endif
#endif

integral_consant

这也是一个模版元技术,他储存了自己的类型,模版的类型,模版的值的类型,他的实现如下

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template <class T, T val>
struct integral_constant
{
typedef mpl::integral_c_tag tag;
typedef T value_type;
typedef integral_constant<T, val> type;
static const T value = val;

operator const mpl::integral_c<T, val>& ()const
{
static const char data[sizeof(long)] = { 0 };
static const void* pdata = data;
return *(reinterpret_cast<const mpl::integral_c<T, val>*>(pdata));
}
BOOST_CONSTEXPR operator T()const { return val; }
};

这里很明显了,value是值,value_type是value的类型,type是自己的类型。

true_type false_type

这里就很有意思了,看看就懂

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typedef integral_constant<bool, true> true_type;
typedef integral_constant<bool, false> false_type;

可能有人会问这个有什么用,其实这样的,很多时候我们需要为我们的类添加一个value,表示true或者false,正常的实现方法是写两遍,一遍处理全部,另一遍特化false,这样写的话,代码复用就太low了,这时候,其实我们只需要实现一遍基类,派生的时候一个继承true,另一个继承false就OK了。

is_function

这个代码就nb了,我还没看懂,先留个坑,我猜了一下,大概是用来判断一个类型是否是函数指针的。

remove_bounds

这个模版元我还真没猜出他的功能,话说怎么可能有人想得到这个bounds指的是数组的bounds呢?这个模版元的功能是传入一个数组,传出他的内容,即将T[]映射为T。注意: remove_bounds就是remove_extent。

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template <class T> struct remove_extent{ typedef T type; };

#if !defined(BOOST_NO_ARRAY_TYPE_SPECIALIZATIONS)
template <typename T, std::size_t N> struct remove_extent<T[N]> { typedef T type; };
template <typename T, std::size_t N> struct remove_extent<T const[N]> { typedef T const type; };
template <typename T, std::size_t N> struct remove_extent<T volatile [N]> { typedef T volatile type; };
template <typename T, std::size_t N> struct remove_extent<T const volatile [N]> { typedef T const volatile type; };
#if !BOOST_WORKAROUND(__BORLANDC__, BOOST_TESTED_AT(0x610)) && !defined(__IBMCPP__) && !BOOST_WORKAROUND(__DMC__, BOOST_TESTED_AT(0x840))
template <typename T> struct remove_extent<T[]> { typedef T type; };
template <typename T> struct remove_extent<T const[]> { typedef T const type; };
template <typename T> struct remove_extent<T volatile[]> { typedef T volatile type; };
template <typename T> struct remove_extent<T const volatile[]> { typedef T const volatile type; };
#endif
#endif

还是老样子,数组就特判掉,然后返回其头,否则就返回他的本身。

remove_reference

这个名字就很棒,就是移除引用的意思。同样他也是模版元技术,他先将所有的类型映射为自己,然后通过模版偏特化的方式将那些引用映射为本身。这里有一个c++的特性即下面代码 这个代码看懂的人应该不多了。

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#include <iostream>

void f(int& x) { std::cout << "&" << std::endl; }
void f(int&& x) { std::cout << "&&" << std::endl; }

int main() {
int a = 1, b = 2, c = 3, d = 4;
f(a);
f(b);
f(c);
f(d);
f(1);
f(2);
f(3);
f(4);
}

这里的&&就是右值引用的意思,所以输出是

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&
&
&
&
&&
&&
&&
&&

然后我们来看源码

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namespace detail{
//
// We can't filter out rvalue_references at the same level as
// references or we get ambiguities from msvc:
//
template <class T>
struct remove_rvalue_ref
{
typedef T type;
};
#ifndef BOOST_NO_CXX11_RVALUE_REFERENCES
template <class T>
struct remove_rvalue_ref<T&&>
{
typedef T type;
};
#endif

} // namespace detail

template <class T> struct remove_reference{ typedef typename boost::detail::remove_rvalue_ref<T>::type type; };
template <class T> struct remove_reference<T&>{ typedef T type; };

#if defined(BOOST_ILLEGAL_CV_REFERENCES)
// these are illegal specialisations; cv-qualifies applied to
// references have no effect according to [8.3.2p1],
// C++ Builder requires them though as it treats cv-qualified
// references as distinct types...
template <class T> struct remove_reference<T&const>{ typedef T type; };
template <class T> struct remove_reference<T&volatile>{ typedef T type; };
template <class T> struct remove_reference<T&const volatile>{ typedef T type; };
#endif

同样的我们使用模版元技术,将引用就消除了。

decay

这个模版元的意思是移除引用、移除const、移除volatile、数组移除范围、函数变成指针。

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namespace detail
{

template <class T, bool Array, bool Function> struct decay_imp { typedef typename remove_cv<T>::type type; };
template <class T> struct decay_imp<T, true, false> { typedef typename remove_bounds<T>::type* type; };
template <class T> struct decay_imp<T, false, true> { typedef T* type; };

}

template< class T >
struct decay
{
private:
typedef typename remove_reference<T>::type Ty;
public:
typedef typename boost::detail::decay_imp<Ty, boost::is_array<Ty>::value, boost::is_function<Ty>::value>::type type;
};

实际上做起来的时候是先移除引用,最后移除cv的。

any

如{ post_link 'Boost-学习笔记2-Boost-Any' Any接口学习 }所示,any能够支持我们的c++向python一样,给一个变量瞎赋值,这也太爽了。

构造函数如下

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template<typename ValueType>
any(const ValueType & value)
: content(new holder<
BOOST_DEDUCED_TYPENAME remove_cv<BOOST_DEDUCED_TYPENAME decay<const ValueType>::type>::type
>(value))
{
}

这里是接受任意的类型,然后对这个类型使用decay得到他的基本类型,最后让holder来替我们管理。holder保持了一个输入参数的副本,我们发现这个holder类型的值放到了一个叫content的指针中。

holder

holder继承自placeholder,placeholder是一个接口,我们不去管他,holder内部的副本保存在held中。

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        template<typename ValueType>
class holder
#ifndef BOOST_NO_CXX11_FINAL
final
#endif
: public placeholder
{
public: // structors

holder(const ValueType & value)
: held(value)
{
}

#ifndef BOOST_NO_CXX11_RVALUE_REFERENCES
holder(ValueType&& value)
: held(static_cast< ValueType&& >(value))
{
}
#endif
public: // queries

virtual const boost::typeindex::type_info& type() const BOOST_NOEXCEPT
{
return boost::typeindex::type_id<ValueType>().type_info();
}

virtual placeholder * clone() const
{
return new holder(held);
}

public: // representation

ValueType held;

private: // intentionally left unimplemented
holder & operator=(const holder &);
};

any数据类型的读取

any数据有两种读取方式,一是指针,想要读取出里面的元素,显然元素是operand->content->held, 我们要得到他的指针的话,先构造出指针来: holder<remove_cv<ValueType>::type>*, 因为operand->content是placeholer,这也就是为什么下面的代码的括号在->held之前的原因。最后用boost::addressof取出地址就可以了。

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template<typename ValueType>
ValueType * any_cast(any * operand) BOOST_NOEXCEPT
{
return operand && operand->type() == boost::typeindex::type_id<ValueType>()
? boost::addressof(
static_cast<any::holder<BOOST_DEDUCED_TYPENAME remove_cv<ValueType>::type> *>(operand->content)->held
)
: 0;
}

第二种方式是读取拷贝,先移除引用,调用上面的指针读取,最后指针取内容就可以返回了。

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    template<typename ValueType>
ValueType any_cast(any & operand)
{
typedef BOOST_DEDUCED_TYPENAME remove_reference<ValueType>::type nonref;


nonref * result = any_cast<nonref>(boost::addressof(operand));
if(!result)
boost::throw_exception(bad_any_cast());

// Attempt to avoid construction of a temporary object in cases when
// `ValueType` is not a reference. Example:
// `static_cast<std::string>(*result);`
// which is equal to `std::string(*result);`
typedef BOOST_DEDUCED_TYPENAME boost::conditional<
boost::is_reference<ValueType>::value,
ValueType,
BOOST_DEDUCED_TYPENAME boost::add_reference<ValueType>::type
>::type ref_type;
#ifdef BOOST_MSVC
# pragma warning(push)
# pragma warning(disable: 4172) // "returning address of local variable or temporary" but *result is not local!
#endif
return static_cast<ref_type>(*result);
#ifdef BOOST_MSVC
# pragma warning(pop)
#endif
}

any的成员函数

前两个就不说了,直接说第三个,如果content存在,就调用content的type

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bool empty() const BOOST_NOEXCEPT
{
return !content;
}

void clear() BOOST_NOEXCEPT
{
any().swap(*this);
}

const boost::typeindex::type_info& type() const BOOST_NOEXCEPT
{
return content ? content->type() : boost::typeindex::type_id<void>().type_info();
}

type是这样实现的

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virtual const boost::typeindex::type_info& type() const BOOST_NOEXCEPT
{
return boost::typeindex::type_id<ValueType>().type_info();
}

Y快速前缀树

继X快速前缀树以后,Dan Willard又提出了X快速前缀树的改进版本

改进X快速前缀树

我们还是继续考虑n个小于M的整数(n<M),我们按照大小,从小到大分组,每组的元素的个数在区间\([\frac{lgM}{4},2lgM]\)上,对每组构建一颗普通平衡树,这样我们一共会得到\(\frac{n}{2lgM}\)\(\frac{4n}{lgM}\)颗树,我们在这些树中取一个随便的值r,r要在平衡树的最大和最小值之间,这样我们每棵树对应了一个r,把所有的r作为键,其对应的平衡树作为值放到X快速平衡树中,这就是Y快速平衡树。

Y快速前缀树的查找前驱后继

首先在上层X前缀树上查找前驱和后继,最终我们会定位到两个叶子节点,也就对应了两颗普通平衡树,我们在这两颗普通平衡树里面直接找前驱后继然后合并就结束了。总复杂度\(lglg(\frac{n}{lgM})+2*lg(lgM)=lglgM\)

Y快速前缀树的插入

先在X前缀树上查询前驱后继,然后在其对应的平衡树上插入真正要插入的值,总复杂度\(lglg(\frac{n}{lgM})+lglgM=lglgM\),这里有可能导致插入的值太多,进行分裂,我们来看一下这次分裂前插入了多少元素,我们考虑最坏的情况,不妨设之前也是分裂的,那么他的大小为\(lgM\),到这次分裂一共插入了lgM+1个元素,导致现在的大小超过了2lgM,于是这lgM次插入的均摊分裂复杂度为\(\frac{lg(\frac{n}{lgM})}{lgM}\lt 1\),于是总复杂度为\(lglgM\)

Y快速前缀树的删除

同样的,我们还是先查询前驱后街,然后在对应的平衡树上删除真正要删除的值,总复杂度为\(lglg(\frac{n}{lgM})+lglgM=lglgM\),这里有可能导致平衡树上剩下的值太少,我们考虑合并,合并后如果依然太大,比方说大于lgM,我们就再次分裂为两个平衡树即可。这里可以证明,均摊复杂度依然是O1,因为从\(\frac{lgM}{2}\)\(\frac{lgM}{4}\)也要\(\frac{lgM}{4}\)次删除,均摊下来,依然是O1,为了懒惰删除,我们甚至可以不必要求合并后超过lgM猜分裂,到2lgM也行。懒惰总是优秀的。于是总体复杂度为\(lglgM\)

总结

至此,Y快速前缀树的所有操作均为lglgM了.

代码

欠着欠着,以后再补。

X快速前缀树

我以前就说过,当你的数据结构达到了一定的基础,就可以学习那些更加高级的数据结构了,往往那些更加高级的数据结构由基本数据结构组合而成。

先提出一个问题

现在要你维护一个多重集合,支持3种操作,1询问一个值(这个值不一定在集合中)的前驱和后继,2向集合中插入一个元素,3从集合中删掉一个元素,1操作\(10^6\)次,2操作\(10^5\)次,3操作\(10^5\),要求你在1S内完成回答。保证集合元素都小于M=\(10^6\)

普通平衡树?

我们考虑到上面三种操作都是普通平衡树常见的操作,很多人可能就直接拿起他自己的平衡树上了。很遗憾,大概率是无法通过的。因为操作次数太多了。

观察,思考

我们的操作需要的是大量的查询,大量、大量,你个普通平衡树怎么操作的过来?

新的平衡树

现在我们提出一个新的平衡树,这个平衡树非常厉害,他支持\(O(lgM)\)的时间来删除和插入,支持\(O(lglgM)\)的时间来查询前驱后继。

X快速前缀树

字典树+哈希表+维护叶子节点的双向链表+二分 首先,我们先建立一颗普通的01字典树,这个树我们对他稍作修改,考虑到字典树的节点分3类: 叶子节点、根节点、内部节点,我们让叶子节点间构造双向环状链表,其次,对于仅有左儿子的内部节点,让其右儿子指向子树的最小叶子节点,对于仅有右儿子的内部节点,让其左儿子指向子树的最大叶子节点。另一方面,我们对字典树的每一层都建立一个hash表,hash掉他们节点所代表的值是有还是没有,这样我们就构造出了一个X快速前缀树的模型了。

X快速前缀树的查找

假设我们要找一个数k,我们在树上寻找树和k的lca[最低公共祖先],这个过程可以只要在hash表中二分即可知道lca在哪一个节点,可以证明,这个节点要么没有左儿子,要么没有右儿子。如果有的话,他的儿子和k的lcp[最长公共前缀]一定更长,但是这与他自己是lca的事实相悖。另一方面,由于我们的单儿子节点储存了最值信息,如果这个节点没有右儿子,则他的右儿子指向的值是k的前驱,至于后继,在叶子节点的链表上后移一个单位即可。这个过程总复杂度在二分lca上,树的高度为lgn,二分高度,所以总体复杂度为\(O(lglgn)\)

X快速前缀树的插入

找出lca,若lca没有右儿子,则说明当前节点要插入到右儿子里面。照着做就行了,同时注意向下递归的时候把值也插入到hash表里面,递归到叶子的时候重新连接双向环状链表(前驱和后继),最后回溯的时候维护单儿子节点的信息,以及树根方面的值就行了。

X快速前缀树的删除

找到待删除节点,然后删掉,重新维护叶子链表,回溯的时候从hash表里面删掉自己,对于单儿子的节点也要根据子树回溯即可。

ternary search tree

字典树的缺点

不难想到,对于那些字符集特别大的字典树来说,他们的空间消耗特别大,因为每个节点都要储存大量的指针,而这些指针往往又是空的。 # 将BST与trie结合起来 考虑这样一种树,每个节点有三个儿子,左右儿子表示自己的左右兄弟,向下的儿子表示真正的儿子。这样的树,将极大的提高了空间利用率。 # 偷个图来放着 这里插入了as,at,be,by,he....

三叉搜索树的插入

考虑递归,假设我们插入到了某个节点,若下儿子与当前字符相等,则递归到下儿子并使用下一个字符来递归,如果当前字符小于下儿子,则递归到左儿子,保持当前字符不变,如果当前节点不存在了,则创建新节点,直接向下儿子走。

三叉搜索树的删除

我们还是用数字来记录终结节点的终结字符串有多少个,若找到待删除的节点以后,终止与此的只有一个字符串,则直接删掉,否则让终极节点的计数器减1,注意在回溯的时候,如果三个儿子都没有终结字符了,就删掉自己。

三叉搜索树的查找

递归递归。

三叉搜索树的缺点

树的平衡是一个很大的问题,这个我也没办法

三叉搜索树的本质

很多时候,很多数据结构像变戏法一样,我们从本质看带三叉搜索树,我们发现下儿子其实是字典树的边,在考虑左右儿子,其实这个就是bst,哈哈哈发现了没有, 我们考虑删掉所有下儿子,你会发现,剩下的是一个bst森林,就像lct删掉指向父亲没有指向自己的边以后,就是splay森林一样,很神奇。我们将这些bst森林转化为一个一个普通的数组,让这些数组从新充当节点,然后将下儿子连回去, 一切都清晰了,又变成普通字典树了。 所以三叉搜索树的本质是优化后的字典树,每个节点都是一个bst。即trie套bst,外层树为trie,内层树为bst。

三叉搜索树的优化?

我们让这里的bst用avl代替?用rbt代替?用sbt代替?都可以,但是我觉得这样编码太难了吧,若实在是真的差这点效率,可以去这样做,但我认为,把普通字典树的节点用avl-map、rbt-map、sbt-map直接范型编程或设为类中类不香吗。在这玩树套树确实高大上,效率也高,但编码难度也太高了。

代码

先欠着,以后再还。